【问题描述】 给定一棵N个节点的二叉树，输出其前序遍历，中序遍历，后序遍历，层次遍历。 【输入形式】 输入共N+1行。 第1行为一个整数N，描述节点个数。 其余N行按顺序描述第1，2，……，N个结点的左右子节点编号，0表示没有相应子节点。

在计算机科学中，对于给定的一棵N个节点的二叉树，我们有多种遍历方法：

1. **前序遍历(Preorder Traversal)**: 首先访问根节点，然后递归地访问左子树，最后访问右子树。如果二叉树的表示是通过索引关系，你可以用递归或栈来实现。例如：
- 对于每个节点i，打印i，然后遍历左子节点(i的左孩子)和右子节点(i的右孩子)。

2. **中序遍历(Inorder Traversal)**: 从左子树开始，然后访问根节点，最后访问右子树。这种方法可以用于排序二叉搜索树。例如：
- 递归地对左子树进行中序遍历，然后打印根节点，再对右子树进行中序遍历。

3. **后序遍历(Postorder Traversal)**: 先访问左子树，然后右子树，最后访问根节点。同样适用于排序和计算表达式等场景。实现上需要记住当前路径并先完成子树遍历。

4. **层次遍历(Level Order Traversal, Level-by-Level Traversal)**: 按照从上到下、从左到右的顺序逐层遍历，通常借助队列数据结构。首先将所有节点入队，然后每次从队首取出一个节点，并将其子节点（如果有）依次入队，直到队列为空。

对于输入部分，假设你有一个函数接收这样的数据，可以用以下伪代码表示：

def traverse_tree(N, nodes):
    # 初始化空的结果列表
    pre_order = []
    in_order = []
    post_order = []
    level_order = []

    # 根据节点索引来构建树结构
    tree = build_tree(nodes)

    # 分别进行四种遍历
    for traversal_type in ['pre', 'in', 'post', 'level']:
        if traversal_type == 'pre':
            pre_order = preorder_traversal(tree)
        elif traversal_type == 'in':
            in_order = inorder_traversal(tree)
        elif traversal_type == 'post':
            post_order = postorder_traversal(tree)
        else:  # traversal_type == 'level'
            level_order = level_order_traversal(tree)

    return {
        'pre_order': pre_order,
        'in_order': in_order,
        'post_order': post_order,
        'level_order': level_order
    }

# 假设build_tree, preorder_traversal, inorder_traversal, postorder_traversal, 和 level_order_traversal 是具体的实现方法