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扁平数据结构转Tree

扁平数据结构转Tree

作者: 变量只提升声明不提升赋值 | 来源:发表于2021-07-16 15:23 被阅读0次
    let arr = [{
                    id: 1,
                    name: '部门1',
                    pid: 0
                },
                {
                    id: 2,
                    name: '部门2',
                    pid: 1
                },
                {
                    id: 3,
                    name: '部门3',
                    pid: 1
                },
                {
                    id: 4,
                    name: '部门4',
                    pid: 3
                },
                {
                    id: 5,
                    name: '部门5',
                    pid: 4
                },
            ]
    

    如上一个数据结构,将他转为树形结构。
    方法一:

             function queryChilrden(arr) {
                let result = []
                arr.forEach(s => {
                    s.chilrden=[]
                    arr.forEach(d=>{
                        if(s.id==d.pid){
                            s.chilrden.push(d)
                        }
                    })
                    })
                return arr.find(item => item.pid === 0)
             }
    

    解析:
    遍历两次原数组,并在第一次遍历的时候给数组的每一项添加一个chilrden属性。在第二次遍历的时候就开始比较,用本身id去比对每一项的pid。如果相等,即说明找到了儿子,那就将其push进自身的chilrden数组里。最后return的时候做个筛选,返回最高等级的也就是pid为0的那一项。

    方法二:

    function mapFun(arr){
                let mapItem = {}
                let result = []
                arr.forEach(d=>{
                    mapItem[d.id] ={...d,chilrden:[]}
                })
                arr.forEach(s=>{
                    if(!s.pid){
                        result.push(mapItem[s.id])
                    }else{
                        if(mapItem[s.pid]){
     //用s.pid为key去mapItem里找,如果找到了。就说明当前这一项在mapItem里有父亲,然后就用父亲将当前s push进去。
                            mapItem[s.pid].chilrden.push(mapItem[s.id])
                        }
                    }
                })
                return result
            }
    

    解析:第二种方法其实很第一种方法雷同,但是第二种方法用到了map结构。首先准备一个mapItem的对象,用来存放所有数据。
    第一次遍历,将数组里的数据转成map结构存入mapItem对象中。其实就是将每一项的id作为key,这样会方便后面查找数据。提高效率

    第二次遍历的时候就要开始找数据了。首先把pid为0的拎出来,找到元素之后要注意,这里不再是存储遍历中的数据。而是通过遍历中的数据去找对应的map数据,将map数据存起来。
    可以理解为mapItem就是一本字典。比如我们要找pid为0的那一项。找到了之后,在mapItem这本字典中用当前项的id作为key,就可以找到这个元素
    要记住存的时候要用对象的id去mapItem里找,而不是用对象的pid去找。因为我们在存mapItem的时候用的是对象的id为key

                        if(mapItem[s.pid]){
                            mapItem[s.pid].chilrden.push(mapItem[s.id])
                        }
    

    在mapItem中key是每一项的id。已知,元素的pid等于父亲的id。所以这里用mapItem[s.pid]去找父亲。如果存在,那就说明当前遍历到的这一个元素,有父亲。所以就将当前元素push进去。push的时候注意,不再是用pid去找元素了,而是用id了。因为我们push是要push元素本身,而不是再去找他父亲

    方法三:

    // 递归
    const toTree = (items, id = null, link = 'parentId') =>
      items
      .filter(item => item[link] == id)
      .map(item => ({
        ...item,
        children: toTree(items, item.id)
      }));
    
    

    解析:通过数组的filter方法过滤出所有的父级,然后遍历父级这个数组,让他的children属性继续去递归调用这个函数。

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