Python—有没有更好/更有效的方法来查找树中的节点？

我有如下定义的节点数据结构，不确定find_matching_node方法是pythonic还是有效的。我不太熟悉发电机，但认为使用它们可能会有更好的解决方案。有什么想法吗

class HierarchyNode():

    def __init__(self, nodeId):
        self.nodeId = nodeId
        self.children = {} # opted for dictionary to help reduce lookup time

    def addOrGetChild(self, childNode):
        return self.children.setdefault(childNode.nodeId,childNode)


    def find_matching_node(self, node):
        '''
        look for the node in the immediate children of the current node.
        if not found recursively look for it in the children nodes until 
        gone through all nodes
        '''
        matching_node = self.children.get(node.nodeId)
        if matching_node:
            return matching_node
        else:
            for child in self.children.itervalues():
                matching_node = child.find_matching_node(node)
                if matching_node:
                    return matching_node
            return None

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根据需要在树上执行的其他操作，以及执行此递归的频率，可以将所有子代节点存储在节点上的字典中，这样整个递归函数就可以是单个字典查找。

FWIW，最好使用可重用的树数据结构，而不是重新发明轮子。根据运行时和工作负载的不同，我所看到的CPython的最佳性能如下所述：

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…但简而言之，我看到的最好的是splay树、AVL树和treap。

这种递归不会经常调用，因为树只有两个级别，有更多的叶节点。此外，当您说“将所有子代节点存储在字典中”时，您指的是直接子代还是所有子代。我已经将直系子代存储在字典中，而字典又可以拥有自己的直系子代字典。我需要维护每个子级的层次结构。希望我能解释清楚。如果你不经常深入研究，我的建议就不好了。我的意思是，除了直接子项字典之外，还可以存储深层子项的dict，本质上是递归搜索的缓存。谢谢。如果你不介意的话，如果必须经常进行深入的搜索，你能提供你的建议吗？如果将来有什么变化，这可能会有帮助。