环境
我们有个需求,数据库要存一个无限级联的tree,比如菜单,目录,或者地区等数据,现有两个问题:
- 问如何设计表。
- 怎么返回给前端一个无线级联的json数据。
思考
第一个问题
在设计表的时候,我们保证每一条数据都有一个code,和parent表示code即可,就可以连成树tree。表设计如下:
sql
CREATE TABLE `city_info` (
`code` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '行政区划代码',
`name` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '名称',
`type` char(1) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '类型:1-省;2-市;3-县/区',
`short_name` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '简称',
`parent` varchar(20) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '所属行政区划',
`parents` varchar(200) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '所属行政区划分级'
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = '中国省市区县行政区域表' ROW_FORMAT = Dynamic;
第二个问题
我的想法是通过一个sql查询查出来所有数据,得到一个 list集合,然后就回到了主题,如何用java把list转tree。
准备环境
创建一个城市信息类
java
/**
* 中国省市区县行政区域表
* @TableName tbl_city_info
*/
@TableName(value ="tbl_city_info")
@Data
public class CityInfo implements Serializable {
/**
* 主键id
*/
@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)
private Long id;
/**
* 行政区划代码
*/
@TableField(value = "code")
private String code;
/**
* 名称
*/
@TableField(value = "name")
private String name;
/**
* 类型:1-省;2-市;3-县/区
*/
@TableField(value = "type")
private String type;
/**
* 简称
*/
@TableField(value = "short_name")
private String shortName;
/**
* 所属行政区划
*/
@TableField(value = "parent")
private String parent;
/**
* 所属行政区划分级
*/
@TableField(value = "parents")
private String parents;
/**
* 所属行政区划分级
* Mybatis-plus 映射字段时忽略字段
*/
@TableField(exist = false)
private List<CityInfo> childCityInfo;
@TableField(exist = false)
private static final long serialVersionUID = 1L;
}
创建一个list转成tree的工具类:
java
public class TreeUtils{
public static List<CityInfo> buildTree1(List<CityInfo> cityInfos) {
// TODO : 第一种解法
return null;
}
public static List<CityInfo> buildTree2(List<CityInfo> cityInfos) {
// TODO : 第二种解法
return null;
}
public static List<CityInfo> buildTree3(List<CityInfo> cityInfos) {
// TODO : 第三种解法
return null;
}
}
第一种方法:递归
java
/**
* 使用递归的方式
* @param cityInfos 所有的数据
* @return
*/
public List<CityInfo> buildTree1(List<CityInfo> cityInfos) {
List<CityInfo> cityInfoList = new ArrayList<>(16);
for (CityInfo cityInfo : cityInfos) {
//找到根集合
if (cityInfo.getParent().equals("0")) {
cityInfoList.add(cityInfo);
//添加子
setChildren(cityInfos,cityInfo);
}
}
return cityInfoList;
}
/**
* 在所有集合数据中,找到所有的子结果
* @param cityInfos 所以的数据
* @param parent 需要找的这个城市的所有的子数据
*/
public void setChildren(List<CityInfo> cityInfos, CityInfo parent) {
for (CityInfo cityInfo : cityInfos) {
List<CityInfo> childCityInfo = parent.getChildCityInfo();
//如果数据和要找的数据code和parent相等,说明找到了
if (cityInfo.getParent().equals(parent.getCode())) {
//如果是第一次,子结果是null,需要赋值一个空数组
if (CollectionUtils.isEmpty(childCityInfo)) {
childCityInfo = new ArrayList<>(16);
}
childCityInfo.add(cityInfo);
parent.setChildCityInfo(childCityInfo);
}
}
//如果上面遍历完了,而且子数据还是空,说明没有子数据,直接返回
if (CollectionUtils.isEmpty(parent.getChildCityInfo())) {
return;
}
//如果有子数据,需要找子数据,是否有子数据(就是找儿子的儿子)一直递归下去就行了
for (CityInfo cityInfo : parent.getChildCityInfo()) {
setChildren(cityInfos,cityInfo);
}
}
第二种方法:两层循环
java
/**
* 第二种方法:两层循环
* 第一层遍历,是为找所有的根节点,
* 第二层遍历,是为了找所有节点的,子节点
*
* 这里只是返回所有的根节点,因为所有的节点的子节点都找到了,所以只要返回根节点,子节点自己就带上了
* @param cityInfos 所有的数据
* @return
*/
public List<CityInfo> buildTree2(List<CityInfo> cityInfos) {
List<CityInfo> cityInfoList = new ArrayList<>(16);
for (CityInfo cityInfo : cityInfos) {
//找到根集合
if (cityInfo.getParent().equals("0")) {
cityInfoList.add(cityInfo);
}
//找到本次遍历的节点的,所有子节点(这里子节点就是一层)
for (CityInfo child : cityInfos) {
if (cityInfo.getCode().equals(child.getParent())) {
List<CityInfo> childCityInfo = cityInfo.getChildCityInfo();
if (CollectionUtils.isEmpty(childCityInfo)) {
childCityInfo = new ArrayList<>(16);
cityInfo.setChildCityInfo(childCityInfo);
}
childCityInfo.add(child);
}
}
}
return cityInfoList;
}
第三种方法:两次遍历
java
/**
* 第三种方法:两层循环
* 第一层遍历,是为了找到所有父code下面的所有的子节点
* 第二层遍历,是为了给所有的节点,设置子节点,并且找到所有根节点
* @param cityInfos 所有的数据
* @return
*/
public List<CityInfo> buildTree3(List<CityInfo> cityInfos) {
Map<String, List<CityInfo>> cityInfoParentMap = new HashMap<>(16);
//本次循环,是为了找到所有父code下面的所有的子节点
for (CityInfo cityInfo : cityInfos) {
String parent = cityInfo.getParent();
List<CityInfo> children = cityInfoParentMap.getOrDefault(parent, new ArrayList<>());
children.add(cityInfo);
cityInfoParentMap.put(parent, children);
}
List<CityInfo> result = new ArrayList<>(16);
//在次循环,是为了给所有的节点,设置子节点
// for (CityInfo cityInfo : cityInfos) {
// cityInfo.setChildCityInfo(cityInfoParentMap.get(cityInfo.getCode()));
// }
// //最好一次循环,是为了找到所有的根节点
// for (CityInfo cityInfo : cityInfos) {
// if (cityInfo.getParent().equals("0")) {
// result.add(cityInfo);
// }
// }
//第二次和第三次,可以合成一次循环
for (CityInfo cityInfo : cityInfos) {
cityInfo.setChildCityInfo(cityInfoParentMap.get(cityInfo.getCode()));
if (cityInfo.getParent().equals("0")) {
result.add(cityInfo);
}
}
return result;
}
第三种方法:两次遍历(使用Java8stream流)
java
/**
* 第三种方法:两层循环
* 第一层遍历,是为了找到所有父code下面的所有的子节点
* 第二层遍历,是为了给所有的节点,设置子节点,并且找到所有根节点
* @param cityInfos 所有的数据
* @return
*/
public List<CityInfo> buildTree3_stream(List<CityInfo> cityInfos) {
//本次循环,是为了找到所有父code下面的所有的子节点
Map<String, List<CityInfo>> cityInfoParenMap = cityInfos.stream().collect(Collectors.groupingBy(CityInfo::getParent));
//本次循环,是为了给所有的节点,设置子节点
cityInfos.forEach(cityInfo -> cityInfo.setChildCityInfo(cityInfoParenMap.get(cityInfo.getCode())));
//是为了找到所有的根节点
return cityInfos.stream().filter(cityInfo -> cityInfo.getParent().equals("0")).collect(Collectors.toList());
}
注意:Collectors.groupingBy()方法使用。查看此链接:https://blog.csdn.net/qq_2662385590/article/details/132385605?spm=1001.2014.3001.5502
三种方法对比
前两种方法的时间复杂度都和叶子节点的个数相关,我们假设叶子节点个数为m
- 方法一: 用递归的方法,时间复杂度等于:O(n +(n-m)*
n),根据初始算法那篇文章的计算时间复杂度的方法,可以得到最终时间复杂度是O(n2) - 方法二: 用两层嵌套循环的方法,时间复杂度等于:O(n +(n-m)* n),和方法一的时间复杂度是一样的,最终时间复杂度是O(n2)
- 方法三:用两次遍历的方法,时间复杂度等于:O(3n),根据初始算法那篇文章的计算时间复杂度的方法,可以得到最终时间复杂度是O(n),但它的空间复杂度比前两种方法稍微大了一点,但是也是线性阶的,所以影响不是特别大。
- 所以第三种方法是个人觉得比较优的一种方法
方法 | 代码执行次数 | 时间复杂度 | 代码复杂程度 |
---|---|---|---|
方法1 | O(n +(n-m)* n) | 平方阶,O(n2) | 一般 |
方法2 | O(n +(n-m)* n) | 平方阶,O(n2) | 良好 |
方法3 | O(3n) | 线性阶,O(n) | 复杂 |