Python中深度优先搜索特定树的数据结构表示

Question

我尝试使用迭代深度优先搜索来实现分支和绑定，但不知道什么是最佳的数据结构表示？我想计算从根到离开的每个分支遍历的权重。如果分支值超过max_weight，则修剪分支，并回溯到邻居分支

下图显示了树的简单图示。

                                          0
                           /                             \
                          /                               \ 
                        1 (X1=1)                           0 (X1=0)
                  /                     \              /               \
                 /                       \            /                 \
               1 (X2=1)             0 (X2=0)        1(X2=1)            0(X2=0)  
        /               \          /
       /                 \        /
   1 (X3=1)          0 (X3=0)  1 (X3=1)

树从

开始

root 0 -> 
node X1=1 -> 
node X2=1 -> 
node X3=1 (calculate branch value)->
node X3=0 (calculate branch value)-> 
node X2 = 0-> 
node X3=1 (calculate branch value)->
node X1=0 ->
node X2=1 (calculate branch value)
node X2=0 (calculate branch value)

我的问题是，节点和节点的最佳表示（列表？字典？）是什么？边缘？

例如，下面的示例显示了具有每个节点的清晰表示的树的表示

graph = {'A':['B','C'],'B':['D','E'],'C':['D','E'],'D':['E'],'E':['A']}`

但似乎这种表述在我的情况下是不合适的。有什么建议吗？