无限层级且乱序的树形结构数据的整理,利用HashMap降低遍历次数「建议收藏」

无限层级且乱序的树形结构数据的整理,利用HashMap降低遍历次数

大家好,又见面了,我是全栈君。

我们在展示一个机构树的时候,经常会遇到这种一个问题,查询数据的时候,是从下往上查的,但展示数据的时候,又要从下往上展示。

这时候就要把查询到的数据进行整理从而得到我们想要的结构。

举个样例。

ID PARENT_ID SOME_ATTRIBUTE_ID
2001 0  
6292 6120 57010
6120 6115  
6121 6115  
6156 6121 56874
6115 2001  


这是依据需求查询出的sql数据。可是它是无序的,所以非常让人头疼,不知怎样去处理,示意图是这种。

无限层级且乱序的树形结构数据的整理,利用HashMap降低遍历次数「建议收藏」

我们先明白下数据结构吧。

每个节点我们使用一个Map存储内容,key-value映射例如以下。

key value
ID String
Parent_ID String
Attribute_id String
Children List<Map>

children用来储存它的子节点的Map。

同一时候须要说明的是,我们的原始数据就是一个乱序的List<Map>,map中包括前三项内容。

最简单的办法就是有几层就遍历几次List。第一次遍历整个List,查找PID为0的节点,新建空的List放入Map中。这次遍历我们拿到2001这个节点,并把这个节点从List中清除。

第二次遍历,查找PID为2001的节点,这次我们查到6115这个节点。依次类推。遍历四次。我们就依照层次结构形成了须要的数据。

可是这样效率不好,有没有办法能遍历一次就完毕数据的整理工作呢?

看我把代码贴出来:

<span style="white-space:pre">		</span>List<Map> list = getList();
		Map all = new HashMap();
		for(int i = 0;i<list.size();i++){
			Map result = list.get(i);
			String parent_id = (String) result.get("PARENT_ID");
			String id = (String) result.get("ID");
			if(all.get(parent_id) == null){
				Map temp = new HashMap();
				List tempList = new ArrayList();
				if(all.get(id) != null){
					((Map)all.get(id)).putAll(result);
				}else{
					result.put("children", new ArrayList());
					all.put(id, result);
				}
				tempList.add(all.get(id));
				temp.put("children", tempList);
				all.put(parent_id, temp);				
			}else{
				if(all.get(id) == null){
					result.put("children", new ArrayList());
					all.put(id, result);
				}else{
					((Map)all.get(id)).putAll(result);
				}
				((List)((Map)all.get(parent_process)).get("children")).add(result);
			}
		}

少了遍历,就要多加入逻辑。

list是我们查询的内容,我们遍历list的时候,每拿到一条。就查看在all中。是否已经存在key为parent_id的对象,假设没有,我们再看有没有key为id的对象,假设有。它一定是作为parent_id时被建立的,所以我们把其它的内容加进去,假设没有,我们就在现有的result基础上,加入key为children的list,并把它以id为key保存在all中。同一时候。再新建一个以parent_id为key的对象,当中包括children为key的List。里边包括了key为id的对象。

假设以parent_id为key的对象在all中存在。那就简单了,仅仅须要查看all中是否有以id为key的对象,有直接将其加入至parent_id为key的对象中。没有的话。建立它,再把它放进去。

逻辑上确实比較复杂,也不是非常好理解。总之我们是在all中保存了全部以不论什么一个节点为顶节点的树,仅仅须要遍历一遍,整个all中的东西都能被整理完毕。

每次做到类似的问题的时候,都非常懊悔上大学的时候对acm嗤之以鼻。

事实上如今还是有点嗤之以鼻。。。。

我认为这根本不叫算法啊。数学模型才叫算法啊。

。。。

求醍醐灌顶!

另外本文求更优的解法。尤其是学过acm的童鞋的批评。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/116201.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)


相关推荐

  • 博客中KindEditor配置[通俗易懂]

    博客中KindEditor配置[通俗易懂]1.下载 KindEditor2.放在static/js下3.在admin.py中配置文件:4.在static/js/kindeditor下配置config.js文件首先在kindedito官网文档中,找到代码:根据代码提示编辑:5.编辑图片和文件上传代码:#-*-coding:utf-8-*-fromdjango.httpimp…

    2022年10月12日
  • 理解的英文(言语理解)

    开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭。在下读到两篇代表性的论文,代表两种不同的观点,特此分享给大家。

  • c# 将十进制数字转换成字节数组

    c# 将十进制数字转换成字节数组

  • VS2010过期密钥「建议收藏」

    VS2010过期密钥「建议收藏」VS2010 旗舰版可用Key:YCFHQ-9DWCY-DKV88-T2TMH-G7BHP

  • 移动端app开发流程分析「建议收藏」

    移动端app开发流程分析「建议收藏」随着信息技术的不断发展,互联网早已经向移动互联网过渡,而智能手机正在逐步取代桌面电脑的地位,手机APP成为人们获取各类信息、服务的强大渠道。在移动互联网时代,每个企业都希望能够分享流量红利,从而让自己的企业发展的更好。选择一款适合自己的手机APP成为每个企业都在思考的问题。对于大部分的企业,尤其是餐饮、旅游、教育、美容美发、医美、健身、建筑、房地产等传统行业来讲,因为这部分企业主并不是从事互联…

  • HashMap的实现原理及hash冲突(碰撞)解决方法[通俗易懂]

    HashMap的实现原理及hash冲突(碰撞)解决方法[通俗易懂]HashMap采用一种所谓的“Hash 算法”来决定每个元素的存储位置。当程序执行map.put(String,Obect)方法时,系统将调用String的hashCode()方法得到其hashCode值——每个Java对象都有hashCode()方法,都可通过该方法获得它的hashCode值。得到这个对象的hashCode值之后,系统会根据该hashCode值来…

    2022年10月20日

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号