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  • java 后端,把数据转换为树,map递归生成一颗json,返回给前端(后台转换)1. 1.

    java 后端,把数据转换为树,map递归生成一颗json树,返回给前端(后台转换)

    1.为什么要写这样的一篇博客?

    1. 在公司的实习的时候,遇到了一个略坑的东西,就是要医院的科室通过其子父id做成一颗项目树,但是科室的层次有很多,有点甚至到了六层,导致最终选择了优化后的递归算法。
    2. 如果在三层或者三层以下,可以考虑使用内部类,超过三层的话,最好就使用递归了,不过记得必须的优化。

    2.java 后端代码

    1. 代码的解释和理解我卸载代码里面,返回到前端会自动转换成Json格式的数据。
    //第一个参数,需要生成树的数组,第二个参数为树的根节点
    public  JSONObject  getJsontree(JSONArray json,JSONObject job){
       JSONArray tempJson = JSONArray.fromObject("[]");
       //筛选出父id等于job里面id的科室
       for(int i = 0;i < json.size();i++)       
       {  
       	  //这里可以使用Iterator      
          if(json.getJSONObject(i).get("parent_id").equals(job.get("unit_sn"))) {         
             tempJson.add(json.getJSONObject(i));
          };       
       }
       // 优化,减少科室集合的数量,避免重复查询,有再优化的方法,希望告知。。
       json.removeAll(tempJson);
       for(int i = 0;i < tempJson.size(); i ++) {
       	  //对第二层进行递归,此处类推
          getJsontree(json, tempJson.getJSONObject(i));
       }
       //生成完的树结构map集合加到根节点
       if(tempJson.size()!=0)
          job.put("children", tempJson);
       return job; 
    }
    

    3. 转化完的数据在前端格式为类似于:

    [
      { text: '节点1', children: [
               { text: '节点1.1' },
               { text: '节点1.2' },
               { text: '节点1.3', children: [
                    { text: '节点1.3.1' },
                    { text: '节点1.3.2' }
               ]
               },
               { text: '节点1.4' }
            ]
       }
     ]
    
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  • 问题分析:一个关系...不是原来的数据转换而成的,大致就是这个意思,可以想象成,dataTable里面相同的数据进行单元格合并,然后找到所有的从根到叶子节点的路径,就算完成任务。JS里面似乎有很多插件可以实现,但J

    问题分析:一个关系数据库的表,如图所示:


    可以看到后面四个字段:Country,Province,City,Street 具有逻辑上的从属结构,现在要把这种数据搞成一个树形结构,如图所示:


    不是原来的数据转换而成的,大致就是这个意思,可以想象成,dataTable里面相同的数据进行单元格合并,然后找到所有的从根到叶子节点的路径,就算完成任务。JS里面似乎有很多插件可以实现,但Java中我暂时还没找到,没办法只能自己写了。从结构上看,应该是一个多叉多级树形结构,所以在转换的时候必须具备一定的灵活性,节点的层级也要分明。

    首先定义一个node类,描述节点:

    public class Node {
    	private String id;
    	private String pId;
    	private String text;
    	private Map<String, Object> nodeValue;
    	private String path;
    	public Node() {
    	
    	}
    	public Node(String id,String pId,String text,String path){
    		this.id = id;
    		this.pId = pId;
    		this.text = text;
    		this.path = path;
    	}
    	public String getId() {
    		return id;
    	}
    	public void setId(String id) {
    		this.id = id;
    	}
    	public String getpId() {
    		return pId;
    	}
    	public void setpId(String pId) {
    		this.pId = pId;
    	}
    	public String getText() {
    		return text;
    	}
    	public void setText(String text) {
    		this.text = text;
    	}
    	public Map<String, Object> getNodeValue() {
    		return nodeValue;
    	}
    	public void setNodeValue(Map<String, Object> nodeValue) {
    		this.nodeValue = nodeValue;
    	}
    	public String getPath() {
    		return path;
    	}
    	public void setPath(String path) {
    		this.path = path;
    	}
    	@Override
    	public String toString() {
    		String str = "";
    		if(this.nodeValue!=null){
    			Set<Entry<String,Object>> entrySet = this.nodeValue.entrySet();
    			for (Entry<String, Object> entry : entrySet) {
    				str+=entry.getKey()+"="+entry.getValue();
    			}
    		}
    		return str;
    	}
    }

    简单说明一下设计初衷:

    1,id和pid就不说了,明眼人一眼就看穿了。text表示的是节点当前显示内容。

    2,nodeValue是Map结构,包含从当前节点到根节点的text,比如:三级节点City=QingDao的nodeValue包含说明什么呢?答案:{city=QingDao,province=ShanDong,country=China}

    3,path属性表示节点的地址,或者叫做路径,用来标识某个节点是否已存在,样式举例:/China/ShanDong/QingDao

    看具体实现类:

    public class MultiTree {
    	private List<Node> nodeList;
    	private Node rootNode;
    
    	public List<Node> getNodeList() {
    		return nodeList;
    	}
    
    	public void setNodeList(List<Node> nodeList) {
    		this.nodeList = nodeList;
    	}
    
    	public MultiTree() {
    		init();
    	}
    
    	public MultiTree(List<Node> nodeList, Node rootNode) {
    		this();
    		if (nodeList != null) {
    			this.nodeList = nodeList;
    		}
    		if (rootNode != null) {
    			this.rootNode = rootNode;
    		}
    	}
    
    	private void init() {
    		nodeList = new ArrayList<Node>();
    		rootNode = new Node("0", "-1", "0", "/");
    	}
    
    	/**
    	 * 把DataTable数据转换为DataTree,保证path唯一
    	 * @param listMaps
    	 * @param args
    	 */
    	public void convertListMapToTree(List<Map<String, Object>> listMaps,
    			String... args) {
    		Object value = null;
    		String path = "";
    		Node pNode = null;
    		Node node = null;
    		Map<String, Object> nodeValue = new HashMap<String, Object>();
    		nodeList.add(rootNode);
    		for (Map<String, Object> map : listMaps) {
    			path = "";
    			pNode = getRoot();
    			for (int i = 0;i < args.length;i++) {
    				String key = args[i];
    				value = map.get(key);
    				path += "/" + value;
    				node = findNodeByPath(path);
    				if (node == null) {
    					node = new Node(IdGenerator.uuidGenerator(), pNode.getId(),
    							String.valueOf(value), path);
    					if(i==args.length-1){
    						nodeValue = map;
    					}else{
    						nodeValue = getNodeValueByPath(path,args);
    					}
    					node.setNodeValue(nodeValue);
    					nodeList.add(node);
    				} else {
    					pNode = node;
    				}
    			}
    		}
    	}
    	/**
    	 * 根据node path node应该有nodeValue
    	 * nodeValue 应该包含父节点的Text,而不应该包含子节点的text,叶子节点应该包含所有的值
    	 * @param path
    	 * @param args
    	 * @return
    	 */
    	private Map<String, Object> getNodeValueByPath(String path, String[] args) {
    		Map<String, Object> nodeValue = new HashMap<String, Object>();
    		String[] values = path.split("/");
    		
    		for (int i = 1;i < values.length;i++) {
    			nodeValue.put(args[i-1], values[i]);
    		}
    		return nodeValue;
    	}
    
    	public Node getRoot() {
    		return rootNode;
    	}
    	/**
    	 * 某个节点的所有子节点
    	 * @param pNode
    	 * @return
    	 */
    	public List<Node> getChildNodes(Node pNode) {
    		List<Node> childNodes = new ArrayList<Node>();
    		if (pNode == null || pNode.getId() == null) {
    			return childNodes;
    		}
    		for (Node node : nodeList) {
    			if (pNode.getId().equals(node.getpId())) {
    				childNodes.add(node);
    			}
    		}
    		return childNodes;
    	}
    	/**
    	 * 根据path查找node是否存在(因path唯一)
    	 * @param path
    	 * @return 找到node返回,否则返回null
    	 */
    	public Node findNodeByPath(String path) {
    		for (Node node : nodeList) {
    			if (path.equals(node.getPath())) {
    				return node;
    			}
    		}
    		return null;
    	}
    	/**
    	 * 从某个节点开始进行深度度递归遍历
    	 * @param pNode
    	 */
    	public void recursionTraversal(Node pNode){
    		List<Node> childNodes = getChildNodes(pNode);
    		for (Node node : childNodes) {
    			System.out.println(node.toString());
    			if(getChildNodes(node).size()>0){
    				recursionTraversal(node);
    			}
    		}
    	}
    }

    此类的核心方法是:  convertListMapToTree 参数,是数据源和节点的字段名称。

    调用方式:

    tree.convertListMapToTree(listMaps, "COUNTRY","PROVINCE","CITY","STREET");

    执行结果:

    /
    /China
    /China/HeBei
    /China/HeBei/BaoDing
    /China/HeBei/BaoDing/street1
    /China/HeBei/HengShui
    /China/HeBei/HengShui/street1
    /China/ShanDong
    /China/ShanDong/Jian
    /China/ShanDong/Jian/street1
    /China/ShanDong/QingDao
    /China/ShanDong/QingDao/street1
    /China/ShanDong/YanTai
    /China/ShanDong/YanTai/street1
    /Japan
    /Japan/JiuZhou
    /Japan/JiuZhou/ChangQi
    /Japan/JiuZhou/ChangQi/street2
    /America
    /America/California
    /America/California/Los Angeles
    /America/California/Los Angeles/street3
    /England
    /England/Norwich
    /England/Norwich/Any
    /England/Norwich/Any/street4
    


    此处有几个点需要注意:

    1,字段名称参数传递的顺序就是节点的层级顺序,从高到低,若是写错,则结果不准确。

    2,一定要有一个根节点,这是树形结构的必备,程序中已给出默认根节点,也给出了自定义的接口。

    3,本程序中,nodeValue中只包含(叶子节点除外)从当前节点到根节点的字段值,叶子节点包含所有的字段值,比如本例,叶子节点中也包含ID=1这样的数据,虽然没有被应用到节点层级中。

    4,判断path是否存在是关键一步,如果该步骤不能准确,则整个程序就以失败告终。

    不足之处:

    很多地方都在全局查找,效率较低,期待后续改进。

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  • 数据结构和扁平数据相互转换

    千次阅读 2019-10-31 23:41:18
    数据结构: 数据结构是一类重要的非线性数据结构。数据结构可以表示数据表素之间一对多的关系。其中以与二叉树最为常用,直观看来,是以分支关系定义的层次结构。数据结构在客观世界中广泛存在,...

    树形数据结构:
    树形数据结构是一类重要的非线性数据结构。树形数据结构可以表示数据表素之间一对多的关系。其中以树与二叉树最为常用,直观看来,树是以分支关系定义的层次结构。树形数据结构在客观世界中广泛存在,如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形数据结构来形象表示。

    扁平数据结构: 如下所示

    一、扁平转树形

    var data=[
    {pid:0,id:'a',value:'陕西'},
    	{pid:'a',id:01,value:'西安'},
    		{pid:01,id:301,value:'雁塔区'},
    		{pid:01,id:302,value:'高新区'},
    	{pid:'a',id:02,value:'渭南'},
    	{pid:'a',id:03,value:'咸阳'},
    {pid:0,id:'b',value:'广东'},
    	{pid:'b',id:11,value:'广州'},
    	{pid:'b',id:12,value:'深圳'},
    	{pid:'b',id:13,value:'潮汕'},
    {pid:0,id:'c',value:'湖南'},
    	{pid:'c',id:21,value:'长沙'},
    	{pid:'c',id:22,value:'常德'},
    	{pid:'c',id:23,value:'岳阳'},
    ];
    function toTree(data){
      let cloneData = JSON.parse(JSON.stringify(data))    // 对源数据深度克隆
      let tree = cloneData.filter((father)=>{              //循环所有项
            let branchArr = cloneData.filter((child)=>{
                return father.id == child.pid;//返回每一项的子级数组
            });
            if(branchArr.length>0){
                father.children = branchArr; //如果存在子级,则给父级添加一个children属性,并赋值
            }
            return father.pid==0;//返回第一层
        });
        return tree;    //返回树形数据
    }
    var tree=toTree(data);
    console.log(tree);
    
    //递归方法:
    function toTree(data) {
        // 删除 所有 children,以防止多次调用
        data.forEach(function (item) {
            delete item.children;
        });
        // 将数据存储为 以 id 为 KEY 的 map 索引数据列
        var map = {};
        data.forEach(function (item) {
            map[item.id] = item;
        });
        var val = [];
        data.forEach(function (item) {
        	// 以当前遍历项,的pid,去map对象中找到索引的id
            var parent = map[item.pid];
                // 好绕啊,如果找到索引,那么说明此项不在顶级当中,那么需要把此项添加到,他对应的父级中
                if (parent) {
                    (parent.children || ( parent.children = [] )).push(item);
                } else {
                    //如果没有在map中找到对应的索引ID,那么直接把 当前的item添加到 val结果集中,作为顶级
                    val.push(item);
                }
            });
            return val;
    }
        console.log(toTree(data))
    

    二、树形转扁平

    var data=[
    	{id: "a",pid: 0,value: "陕西",children:[
    		{id: 01,pid: "a",value: "西安"},
    		{id: 02,pid: "a",value: "渭南"},
    		{id: 03,pid: "a",value: "咸阳"},
    	]},
    	{id: "b",pid: 0,value: "广东",children:[
    		{id: 11,pid: "b",value: "广州"},
    		{id: 12,pid: "b",value: "深圳"},
    		{id: 13,pid: "b",value: "潮汕"},
    	]},
    	{id: "c",pid: 0,value: "湖南",children:[
    		{id: 21,pid: "c",value: "长沙"},
    		{id: 22,pid: "c",value: "常德"},
    		{id: 23,pid: "c",value: "岳阳"},
    	]},	
    ];
    function toLine(data){
    	return data.reduce((arr, {id, value, pid, children = []}) =>
        	arr.concat([{id, value, pid}], toLine(children)), [])
    		return result;
    }
    var listarr=toLine(data);
    console.log(listarr);
    
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  • js转换数据格式 { [a0,b1,c1,d1,156], [a0,b1,c2,d2,938], [a0,b2,c3,d3,156] } 格式 转换成 { "a0": { "b1": { "c1": { "d1": 156 }, "c2": { "d2": 938 } }, "b2": { "c3": { "d3": 156 } } ...
  • 我们在前台向后台请求数据时可能会希望能得到一个结构的数据结构,方便我们前台获取和使用,也能使得数据结构清晰,一目了然,结构一般情况在我遇到的项目中都是某个表的自关联,使用到子父节点的关系,我们一般...

           我们在前台向后台请求数据时可能会希望能得到一个树结构的数据结构,方便我们前台获取和使用,也能使得数据结构清晰,一目了然,树结构一般情况在我遇到的项目中都是某个表的自关联,使用到子父节点的关系,我们一般情况下可能会有这样的需求,获取全部数据或根据父节点获取子节点所有数据,如果我们直接返回数据,会让数据显得很乱,没有层次关系,所以我们需要使用树结构,我们先看一张图了解一下树结构:我这里随便找一张图了解一下即可



    我们再看一张自关联的数据库表,最常见的就是地区表的自连接,例如深圳下面有南山区,广州下面有天河区


    接下来我们就来写个例子测试一下:一般我们采用两种方式来转换为树:1.循环 2.递归

    /**
     * @Auther: HeJD
     * @Date: 2018/7/6 14:43
     * @Description:
     */
    
    import java.util.List;
    
    /**
     * Created by Massive on 2016/12/26.
     */
    public class TreeNode {
    
        private String id;
    
        private String parentId;
    
        private String name;
    
        private List<TreeNode> children;
    
        public TreeNode(String id, String name, String parentId) {
            this.id = id;
            this.parentId = parentId;
            this.name = name;
        }
        public TreeNode(String id, String name, TreeNode parent) {
            this.id = id;
            this.parentId = parent.getId();
            this.name = name;
        }
    
    
        public String getParentId() {
            return parentId;
        }
    
        public void setParentId(String parentId) {
            this.parentId = parentId;
        }
    
        public String getName() {
            return name;
        }
    
        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        public String getId() {
            return id;
        }
    
        public void setId(String id) {
            this.id = id;
        }
    
        public List<TreeNode> getChildren() {
            return children;
        }
    
        public void setChildren(List<TreeNode> children) {
            this.children = children;
        }
    
        @Override
        public String toString() {
            return "TreeNode{" +
                    "id='" + id + '\'' +
                    ", parentId='" + parentId + '\'' +
                    ", name='" + name + '\'' +
                    ", children=" + children +
                    '}';
        }
    
    }
    
    
    /**
     * @Auther: HeJD
     * @Date: 2018/7/6 14:44
     * @Description:
     */
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    
    /**
     * Created by Massive on 2016/12/26.
     */
    public class TreeBuilder {
    
        /**
         * 两层循环实现建树
         * @param treeNodes 传入的树节点列表
         * @return
         */
        public static List<TreeNode> bulid(List<TreeNode> treeNodes) {
    
            List<TreeNode> trees = new ArrayList<TreeNode>();
    
            for (TreeNode treeNode : treeNodes) {
    
                if ("0".equals(treeNode.getParentId())) {
                    trees.add(treeNode);
                }
    
                for (TreeNode it : treeNodes) {
                    if (it.getParentId() == treeNode.getId()) {
                        if (treeNode.getChildren() == null) {
                            treeNode.setChildren(new ArrayList<TreeNode>());
                        }
                        treeNode.getChildren().add(it);
                    }
                }
            }
            return trees;
        }
    
        /**
         * 使用递归方法建树
         * @param treeNodes
         * @return
         */
        public static List<TreeNode> buildByRecursive(List<TreeNode> treeNodes) {
            List<TreeNode> trees = new ArrayList<TreeNode>();
            for (TreeNode treeNode : treeNodes) {
                if ("0".equals(treeNode.getParentId())) {
                trees.add(findChildren(treeNode,treeNodes));
            }
        }
            return trees;
        }
    
        /**
         * 递归查找子节点
         * @param treeNodes
         * @return
         */
        public static TreeNode findChildren(TreeNode treeNode,List<TreeNode> treeNodes) {
            for (TreeNode it : treeNodes) {
                if(treeNode.getId().equals(it.getParentId())) {
                if (treeNode.getChildren() == null) {
                    treeNode.setChildren(new ArrayList<TreeNode>());
                }
                //是否还有子节点,如果有的话继续往下遍历,如果没有则直接返回
                treeNode.getChildren().add(findChildren(it,treeNodes));
    
            }
        }
            return treeNode;
        }
    
    
    
        public static void main(String[] args) {
    
            TreeNode treeNode1 = new TreeNode("1","广州","0");
            TreeNode treeNode2 = new TreeNode("2","深圳","0");
    
            TreeNode treeNode3 = new TreeNode("3","天河区",treeNode1);
            TreeNode treeNode4 = new TreeNode("4","越秀区",treeNode1);
            TreeNode treeNode5 = new TreeNode("5","黄埔区",treeNode1);
            TreeNode treeNode6 = new TreeNode("6","石牌",treeNode3);
            TreeNode treeNode7 = new TreeNode("7","百脑汇",treeNode6);
    
    
            TreeNode treeNode8 = new TreeNode("8","南山区",treeNode2);
            TreeNode treeNode9 = new TreeNode("9","宝安区",treeNode2);
            TreeNode treeNode10 = new TreeNode("10","科技园",treeNode8);
    
    
            List<TreeNode> list = new ArrayList<TreeNode>();
    
            list.add(treeNode1);
            list.add(treeNode2);
            list.add(treeNode3);
            list.add(treeNode4);
            list.add(treeNode5);
            list.add(treeNode6);
            list.add(treeNode7);
            list.add(treeNode8);
            list.add(treeNode9);
            list.add(treeNode10);
    
            //第一种方式
            List<TreeNode> trees = TreeBuilder.bulid(list);
    
            //第二种方式
            List<TreeNode> trees_ = TreeBuilder.buildByRecursive(list);
    
        }
    
    }
    
    
    
    

    具体的执行逻辑和执行过程,可以将程序复制下来打断点一步一步执行,这样就可知道循环和递归分别是如何实现数据变成树结构的,下面贴一张我调试的数据内容,执行上面任何一种方法后的数据都是一样的。


    循环的逻辑是这样的,假设第一个循环到的数据是广州:先查询广州下面所有的子节点并添加进来,所以第一遍就变成了


    然后接着第二遍循环,假设第二遍循环到的数据是天河(当然也可能是其他的),那么逻辑就如下图,接着上面


    递归的逻辑是,假设第一个循环到的数据是广州,那么就递归遍历所有广州下面的子节点,大概的流程图如下




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空空如也

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把树数据转换为列表数据