1. 确定算法输入和输出的格式。
2. 根据算法的输入和输出格式，将数据转换为适合决策树的格式。例如，将连续变量离散化为二元变量。
3. 编写程序来生成决策树。这可以使用现成的机器学习库或从头开始编写自己的实现。
4. 对于生成的决策树，可以使用可视化工具如Graphviz或Matplotlib来展示。

以下是一个使用Python的示例，它使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier来构建决策树。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn import datasets
import graphviz

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 初始化算法
dt = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树
dt.fit(X, y)

# 可视化决策树
dot_data = export_graphviz(dt, out_file=None, 
                           feature_names=iris.feature_names,  
                           class_names=iris.target_names,  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True) 
graph = graphviz.Source(dot_data) 
graph.view()

这段代码使用Iris数据集来训练一个分类决策树，并使用Graphviz来展示它。