开发树形组件时,需要树结构的数据来填充,如果此时服务器返回的是列表,那就需要我们自己来转换成树。本篇介绍了两种转换方法,供大家参考。
示例数据
var list=[
{id: 1, name: 'child1', parentId: 0},
{id: 2, name: 'child2', parentId: 0},
{id: 6, name: 'child2_1', parentId: 2},
{id: 0, name: 'root', parentId: null},
{id: 5, name: 'child1_2', parentId: 1},
{id: 4, name: 'child1_1', parentId: 1},
{id: 3, name: 'child3', parentId: 0},
{id: 7, name: 'child3_1', parentId: 3}
]
示例数据是一棵树的所有节点平铺成的列表,可以看到这棵树一共有3层,父子节点的关系通过parentId来建立。
嵌套循环法
这个方法使用了两层for循环,两层循环均遍历整个数组,在第二层循环中确定节点之间的父子关系。如果节点的parentId和另一个节点的id相等,则这两个节点是父子关系,并把子节点添加到父节点的children属性指向的数组中。这个过程跟冒泡排序类似,把所有节点之间的关系都确认了一遍
由于节点都是引用类型,只要每一个节点找到父节点,树就会自动形成,不需要额外查找孙节点,重孙乃至更深层的节点。
最后找到parentId为null的节点作为root节点,提取出来,得到我们想要的树。
function transform(list){
var tree=[];
for(var i=0;i<list.length;i++){
for(var j=i;j<list.length;j++){
if(list[j].parentId===list[i].id){
if(list[i].children===undefined){
list[i].children=[];
}
list[i].children.push(list[j]);
}
else if(list[j].id===list[i].parentId){
if(list[j].children===undefined){
list[j].children=[];
}
list[j].children.push(list[i]);
}
}
if(list[i].parentId===null){
tree.push(list[i]);
}
}
return tree;
}
这个算法的时间复杂度是,节点数量较多时速度会比较慢。
建索引法
建索引法的核心是把父节点相同的子节点归类,并根据它们父节点的id建立索引。实际上就是建立一个字典表,父节点id作为key,子节点组成的数组作为值。
{
"0":[
{id: 1, name: 'child1', parentId: 0},
{id: 2, name: 'child2', parentId: 0},
{id: 3, name: 'child3', parentId: 0}
],
"1":[
"0": {id: 5, name: "child1_2", parentId: 1}
"1": {id: 4, name: "child1_1", parentId: 1}
],
"2":[
{id: 2, name: 'child2', parentId: 0}
],
"3":[
{id: 7, name: 'child3_1', parentId: 3}
],
"null":[
{id: 0, name: 'root', parentId: null}
]
}
如果把第一个方法运行过一遍的话,就可以看出结果已经非常明显了。通过索引快速找到children数组,赋值给对应的父节点的children属性,最后返回parentId为null的节点,即为我们需要的树。
和上一个方法一样,运用到了引用类型
function transform(list){
const group={};
list.forEach((item)=>{
const parentId=item.parentId;
if(!group.hasOwnProperty(parentId)){
group[parentId]=[];
}
group[parentId].push(item);
});
list.forEach(function(item){
var id=item.id;
if(group.hasOwnProperty(id)){
item.children=group;
}
})
return group["null"];
}
经过两轮循环就完成了由列表到树的转换,时间复杂度为,效率较前一种方法高出不少。
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