树状结构数据的处理
js 树状结构,输入id返回当前id节点和所有子节点
js 树状结构,输入id返回当前id节点和所有子节点1.引言1.1 概述概述部分的内容:在计算机科学中,树状结构是一种重要的数据结构,它模拟了自然界中的树形关系。
树状结构由根节点、子节点和叶节点组成,通过节点之间的连线表示它们之间的关系。
在前端开发中,JavaScript语言提供了一种简洁而强大的方式来创建和操作树状结构。
通过使用JavaScript,我们可以轻松地构建一个树形的数据结构,并可以对其中的节点进行各种操作,例如增加、删除、查找等。
本文主要介绍了如何通过JavaScript实现一个树状结构的数据结构,并提供了一个根据节点ID返回当前节点及其所有子节点的功能。
通过这个功能,我们可以方便地获取到指定节点下的所有子节点,从而实现对树状结构的有效操作。
文章的结构如下:首先,我们会对树状结构的定义和特点进行详细介绍,包括了树状结构的基本概念和重要特性。
其次,我们会介绍如何使用JavaScript来实现一个树状结构的数据结构,包括树的创建、节点的增删改查等操作。
最后,我们将总结本文的内容,并讨论树状结构在前端开发中的应用前景。
通过本文的学习,读者将对JavaScript中的树状结构有更深入的理解,并能够应用这些知识来解决前端开发中的问题。
无论是构建一个复杂的网站还是开发一个交互式的应用程序,树状结构都是一个非常有用且灵活的工具,相信本文对读者会有所帮助。
敬请期待下面的内容,让我们开始吧!1.2 文章结构文章结构部分介绍了整篇文章的组织和框架。
本文分为引言、正文和结论三个部分。
下面将对每个部分进行详细介绍。
引言部分主要介绍了本文要讨论的主题——js树状结构。
首先对树状结构的概念进行了简单的概述,接着介绍了文章的结构和目的。
通过引言,读者可以对将要阐述的内容有一个整体的了解。
正文部分是本文的核心,主要分为两个小节。
首先是对树状结构的定义和特点的介绍。
文章将从何为树状结构开始,逐步深入地解释了树状结构的各个要素和特点。
前端处理树形结构数据的方法
前端处理树形结构数据的方法标题:前端处理树形结构数据的方法在前端开发中,我们常常会遇到需要处理树形结构数据的情况。
树形结构数据是一种非常常见的数据结构,例如文件目录、组织架构、菜单导航等都可以抽象为树形结构。
那么,在前端如何有效地处理这种数据呢?下面将介绍几种常用的方法。
一、递归方法递归是处理树形结构数据最直接的方法。
通过定义一个函数,该函数接受一个节点作为参数,然后遍历这个节点的所有子节点,对每个子节点调用自身,直到所有节点都被访问过。
这种方法的优点是逻辑清晰,易于理解,但是当数据量较大时,可能会导致栈溢出。
二、广度优先搜索(BFS)广度优先搜索是一种从根节点开始,逐层遍历的算法。
我们可以使用队列来实现BFS,首先将根节点入队,然后每次从队列中取出一个节点,将其子节点依次入队,直到队列为空。
这种方法的优点是可以保证每一层的节点都会按照顺序被访问到,而且不会导致栈溢出。
三、深度优先搜索(DFS)深度优先搜索是一种沿着某条路径尽可能深地搜索的算法。
我们可以使用栈来实现DFS,首先将根节点入栈,然后每次从栈顶取出一个节点,将其子节点依次入栈,直到栈为空。
这种方法的优点是可以保证一条路径上的所有节点都会按照顺序被访问到。
四、使用库除了自己实现上述算法外,我们还可以使用一些现成的库来处理树形结构数据,如lodash的_.tree方法,或是JavaScript标准库中的Array.from方法等。
这些库通常提供了丰富的API和优化过的算法,可以大大提高我们的开发效率。
总结:处理树形结构数据是前端开发中的常见任务,不同的方法有其适用的场景和优缺点。
在实际开发中,我们需要根据具体的需求和数据规模选择合适的方法。
同时,也可以利用现成的库来简化开发过程,提高代码质量。
前端处理树形结构数据的方法
前端处理树形结构数据的方法一、引言在Web开发中,我们经常需要处理一些具有层次关系的数据,这些数据通常被组织成一种称为“树”的数据结构。
例如,文件系统、组织架构、菜单导航等都是典型的树形结构数据。
然而,由于JavaScript的特性,处理这种数据可能会有些复杂。
本文将介绍几种常见的前端处理树形结构数据的方法。
二、递归方法递归是一种常用的数据处理方式,尤其适合于处理树形结构数据。
基本思路是通过调用自身函数来遍历整个树形结构。
具体步骤如下:1. 定义一个处理节点的函数,这个函数接收一个节点作为参数。
2. 在函数内部,首先处理当前节点,然后遍历当前节点的所有子节点,对每个子节点都调用处理函数。
3. 当没有更多的子节点可以处理时,递归结束。
这种方法的优点是逻辑清晰,易于理解。
缺点是对大数据量的处理效率较低,且如果递归过深,可能会导致堆栈溢出。
三、迭代方法迭代是另一种处理树形结构数据的方式,它避免了递归可能导致的堆栈溢出问题。
基本思路是使用队列或栈来保存待处理的节点,每次从队列或栈中取出一个节点进行处理,然后再将其所有子节点加入到队列或栈中。
具体步骤如下:1. 将根节点放入队列或栈中。
2. 每次从队列或栈中取出一个节点进行处理,然后再将其所有子节点加入到队列或栈中。
3. 当队列或栈为空时,迭代结束。
这种方法的优点是可以处理大规模的数据,且不会导致堆栈溢出。
缺点是实现起来稍微复杂一些。
四、库和框架除了手动处理树形结构数据外,还可以使用一些现成的库和框架,如Lodash、Ramda、Immutable.js等,它们提供了丰富的工具函数来处理各种数据结构,包括树形结构数据。
这些库和框架不仅可以简化代码,提高开发效率,而且经过优化,性能通常也比较好。
vue中多层树状结构,并渲染成table的方法
一、概述在前端开发中,我们经常会遇到需要展示多层树状结构并渲染成表格的情况。
这种情况下,使用Vue框架来处理多层树状数据是一种常见的解决方案。
本文将介绍如何在Vue中处理多层树状结构,并将其渲染成表格的方法。
二、多层树状结构简介多层树状结构是一种常见的数据结构,它由多个节点组成,每个节点可能包含一个或多个子节点。
在前端开发中,我们经常会遇到需要处理多层树状结构的情况,比如组织架构图、文件目录树等。
三、 Vue框架处理多层树状结构的方法1. 使用组件来表示节点在Vue中,我们可以通过自定义组件的方式来表示树形结构的每个节点。
通过递归地使用相同的组件来表示每个节点的子节点,我们可以轻松地处理多层树状结构。
2. 使用递归函数处理数据为了在Vue中处理多层树状结构,我们需要使用递归函数来遍历树形数据,并将其转换成组件所需的格式。
递归函数可以帮助我们处理任意层级的树状数据,使得我们可以轻松地展示多层树状结构。
3. 使用插槽来渲染表格在Vue中,我们可以使用插槽来将树状结构渲染成表格。
通过在组件中定义合适的插槽,并根据节点的层级来动态决定插槽的渲染方式,我们可以将多层树状结构以表格的形式展示出来。
四、示例代码下面是一个简单的示例代码,展示了在Vue中处理多层树状结构并渲染成表格的方法:```javascript<template><div><table><thead><tr><th>名称</th><th>操作</th></tr></thead><tbody><tree-node :data="treeData"></tree-node></tbody></table></div></template><script>export default {data() {return {treeData: {name: 'Root',children: [{name: 'Node 1',children: [{ name: 'Node 1.1' }, { name: 'Node 1.2' } ]},{name: 'Node 2'}]}}}}</script>```在上面的示例代码中,我们定义了一个名为`tree-node`的组件来表示树形结构的每个节点。
金字塔算法公式
金字塔算法公式金字塔算法,也叫金字塔模型,是一种常见的数据挖掘算法,主要用于分类、聚类和回归等大数据处理与分析工作中。
该算法利用了数据的自相似性,将数据层层分解,从而得出数据的特征与规律。
本文将从金字塔算法的定义、基本原理、应用场景以及相关实例四个方面进行阐述。
一、金字塔算法的定义金字塔算法是一种基于树状结构的数据处理算法,其核心在于对数据进行多层次的分解和重组。
在金字塔模型中,原始数据被分解为多个层次的模型,每一层次都包含了原始数据的一部分信息。
在预测与分析过程中,使用金字塔模型可以通过自相似性进行数据的预测和分类,从而为决策提供支持和依据。
二、金字塔算法的基本原理金字塔算法的基本原理是分层与重组。
分层是将原始数据逐层分解,每一层次都包含原始数据的一部分信息,且信息量越来越少;重组是将分解后的数据逐级重组,通过特定的分析模型和算法,得出目标数据的特征和规律。
通过不断迭代这一过程,最终得出准确率较高的分析结果。
三、金字塔算法的应用场景1.语音识别:金字塔算法可以将原始语音信号分解为多个层次的信号模型,并通过这些信号模型来识别不同的语音信号,从而实现语音识别。
2.图像处理:金字塔算法能够将图像进行分层处理,并通过多尺度分析和比较,实现图像分类和识别。
在医学图像处理中也被广泛应用。
3.物体识别:金字塔算法可以将物体分解为多个尺度和特征,并通过比较特征之间的相似度,实现对不同物体的识别和分类。
四、相关实例1.图像分割实例在图像分割中,金字塔算法将图像逐级分解,得到不同比例和分辨率的图像。
通过分析每一层次的图像特征,最终实现对目标图像的分割和识别。
2.语音信号去噪实例在语音信号去噪中,金字塔算法将语音信号分解为多个频带信号,并通过对比不同频带信号特征,去除其中的噪声信号,从而实现对纯净语音的提取。
综上所述,金字塔算法不仅是一种常见的数据处理算法,也是一种基于树状结构的数据挖掘算法。
金字塔算法适用于多种领域,如图像分析、物体识别和语音信号处理等。
vue中树状结构数据,并渲染成el-table的方法 -回复
vue中树状结构数据,并渲染成el-table的方法-回复Vue中树状结构数据并渲染成el-table的方法【引言】在前端开发中,经常会遇到需要将树状结构数据渲染成表格的情况。
Vue 作为一种流行的前端框架,提供了丰富的组件库和便捷的数据绑定机制,使得我们能够便捷地实现这样的功能。
本文将介绍在Vue中如何将树状结构数据渲染成el-table的方法,具体包括数据组织、组件设计和渲染方式等方面。
【数据组织】在开始之前,我们需要了解树状结构数据的基本概念和组织方式。
树状结构是一种分层数据的表示方法,它由一组节点组成,每个节点都有零个或多个子节点。
在Vue中,我们可以使用对象的嵌套属性的方式来表示树状结构数据。
例如,一个简单的树状结构数据可以表示为:javascript{label: '根节点',children: [{label: '子节点1',children: [{ label: '孙子节点1' },{ label: '孙子节点2' }]},{label: '子节点2',children: [{ label: '孙子节点3' },{ label: '孙子节点4' }]}]}在实际开发中,我们需要根据后端接口返回的数据进行处理,将其转换成树状结构数据的形式。
【组件设计】在Vue中,我们通常通过组件的方式来对页面进行划分和组织。
为了将树状结构数据渲染成el-table,我们可以设计一个树组件(Tree)和一个表格组件(Table)。
它们的关系可以看作树状结构数据与表格之间的一个桥梁。
具体设计如下:1. 树组件(Tree):负责树状结构数据的渲染和展示。
它可以递归地渲染子节点,并可以根据用户的操作展开或折叠节点。
2. 表格组件(Table):负责接受树组件传递过来的数据,并将其渲染成el-table。
mysql删除树状关联数据的方法
mysql删除树状关联数据的方法在MySQL中,要删除树状关联数据,可以使用递归查询和级联删除的方法。
下面将详细介绍这两种方法。
1. 递归查询删除方法:递归查询是一种通过循环自身查询的方法,用于查找和删除树状结构中的数据。
下面是使用递归查询删除树状关联数据的步骤:步骤一:找到根节点的所有子节点通过递归查询,找到根节点下的所有子节点。
可以使用MySQL的WITH RECURSIVE语句进行递归查询,例如:```WITH RECURSIVE cte AS (SELECT id, parent_idFROM your_tableWHERE id = root_id -- 根节点的IDUNION ALLSELECT t.id, t.parent_idFROM your_table tJOIN cte ON t.parent_id = cte.id)SELECT idFROM cte;```步骤二:删除所有子节点根据步骤一中找到的子节点,使用DELETE语句删除这些子节点,例如:```DELETE FROM your_tableWHERE id IN (SELECT id FROM cte);```步骤三:删除根节点删除根节点本身,使用DELETE语句,例如:```DELETE FROM your_tableWHERE id = root_id; -- 根节点的ID```通过以上步骤,可以删除树状关联数据。
2. 级联删除方法:MySQL中的级联删除可以通过在表定义时设置外键约束来实现。
下面是使用级联删除删除树状关联数据的步骤:步骤一:创建表时设置外键约束在创建表时,为对应的父子关系字段设置外键约束,并设置级联删除。
例如:```CREATE TABLE your_table (id INT PRIMARY KEY,parent_id INT,FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES your_table(id) ON DELETE CASCADE) ENGINE=InnoDB;```步骤二:删除根节点直接删除根节点的记录,所有与该根节点关联的子节点记录会自动被级联删除。
matlab树状结构数据
matlab树状结构数据
MATLAB是一种强大的数学软件,可以用于处理和分析各种类型的数据,包括树状结构数据。
树状结构数据是一种层次化的数据结构,通常用于表示具有父子关系的数据。
在MATLAB中,可以使用结构体或者cell数组来表示树状结构数据。
首先,我们可以使用结构体来表示树状结构数据。
结构体是一种包含字段的数据类型,每个字段可以包含不同类型的数据。
我们可以使用结构体的字段来表示树的节点,并使用嵌套的结构体来表示树的层次结构。
例如,我们可以定义一个表示树节点的结构体,其中包含节点的值和子节点的结构体数组。
通过这种方式,可以轻松地表示和操作树状结构数据。
另外,我们还可以使用cell数组来表示树状结构数据。
cell 数组是一种可以包含任意类型数据的容器,可以用于表示各种复杂的数据结构。
我们可以使用cell数组来表示树的节点,并通过嵌套的cell数组来表示树的层次结构。
这种方法也可以很好地表示和处理树状结构数据。
在MATLAB中,可以使用递归算法来遍历和操作树状结构数据。
递归算法是一种在算法中调用自身的技术,可以很好地处理树状结
构数据的遍历和操作。
通过递归算法,可以实现树的深度优先搜索、广度优先搜索等操作,从而对树状结构数据进行有效的处理和分析。
总之,MATLAB提供了多种方式来表示和处理树状结构数据,包
括结构体、cell数组和递归算法等。
通过这些工具和技术,可以方
便地处理和分析各种类型的树状结构数据。
vue中树状结构数据,并渲染成el-table的方法
vue中树状结构数据,并渲染成el-table的方法一、前言在Vue.js中,处理树状结构数据并渲染成el-table是一个常见的需求。
树状结构数据是指数据之间的关系像一棵树一样,有层次结构。
el-table则是Element UI库中的一个组件,用于展示表格数据。
本文将介绍如何在Vue.js中使用Element UI库中的el-table组件展示树状结构数据。
二、准备环境确保已经安装了Node.js和Vue.js相关的基础环境,并引入Element UI库。
三、步骤与方法1. 定义树状结构数据首先,我们需要定义树状结构数据。
在Vue中,可以使用对象数组来表示树状结构数据。
每个对象表示树中的一个节点,包括节点ID、节点名称、子节点等属性。
可以使用递归的方式定义树状结构数据,方便后续处理。
示例:```[{id: 1,name: '根节点1',children: [{id: 2,name: '子节点1',children: [...]},{id: 3,name: '子节点2',children: [...]}]},{id: 4,name: '根节点2',children: [...]}]```2. 使用Vue.js模板渲染树状结构数据在Vue.js中,可以使用模板语法来渲染树状结构数据。
通过遍历树状结构数据,使用递归的方式渲染每个节点。
可以使用el-table组件来展示表格数据,结合使用el-table-column和el-table-header 组件来定义表格的列和头部。
同时,可以使用v-if指令来控制是否渲染子节点。
示例:```html<template><el-table :data="tableData"><el-table-column prop="id" label="ID"></el-table-column><el-table-column prop="name" label="节点名称"><template slot-scope="scope"><div v-if="scope.row.children &&scope.row.children.length > 0">子节点</div><div v-else>空</div></template></el-table-column><el-table-column prop="children" label="子节点"><template slot-scope="scope"><el-table :data="scope.row.children"></el-table> </template></el-table-column></el-table></template>```3. 获取树状结构数据并传递给组件在实际应用中,我们需要从后端接口或其他数据源获取树状结构数据,并将其传递给Vue组件。
element table表格 树形数据 序号格式处理
element table表格树形数据序号格式处理全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:element table表格是网页中常用的一种数据展示方式,它可以将数据呈现得清晰有序,方便用户浏览和查找。
在实际应用中,有时我们需要展示的数据是树形结构的,这就需要对element table表格进行一定的处理和优化。
本文将介绍如何在element table表格中展示树形数据,并如何处理序号格式,使得表格更加直观和易于理解。
一、展示树形数据在element table表格中展示树形数据,通常会采用树状结构的显示方式,即每一行数据下面会有一组子数据,形成一个树形结构。
要实现这种展示方式,可以借助element table表格的插槽功能,编写自定义的模板来处理树形数据的展示。
在element table表格中加入一个插槽,用来显示每行数据的子项数据:<template slot-scope="{row}"><div v-if="row.children"><el-table:data="row.children":columns="columns":row-class-name="rowClassName"><template slot-scope="{row}"><td>{{}}</td><td>{{row.age}}</td><td>{{row.address}}</td><td>{{row.gender}}</td></template></el-table></div></template>在该插槽中,使用了el-table组件来展示每一行数据的子项数据。
vue树形结构数据与平铺数据之间的转换-概述说明以及解释
vue树形结构数据与平铺数据之间的转换-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在撰写本文之前,我们首先需要了解什么是树形结构数据和平铺数据,以及它们之间的关系。
树形结构数据是一种常见的数据结构,它由节点和节点之间的关系组成。
每个节点可以有零个或多个子节点,而根节点是整个树的起点。
树形结构可以非常直观地表达一些层次化的关系,比如组织结构、文件目录等。
相反,平铺数据是将层次化的数据展开成一维的列表形式。
每个节点都有一个独一无二的标识符和一个指向父节点的引用。
平铺数据相对于树形结构数据来说,更适合于某些操作和处理。
在实际的开发中,我们经常需要在树形结构数据和平铺数据之间进行转换。
当我们需要在前端使用vue.js来展示树形结构数据时,往往需要将其转换成平铺数据。
相反,当我们需要对用户的输入进行处理时,往往需要将平铺数据转换成树形结构数据。
本文将介绍如何在vue.js中进行树形结构数据和平铺数据之间的转换。
我们将分别介绍树形结构数据和平铺数据的定义、特点,以及它们之间的转换方法。
最后,我们将总结本文的内容,并探讨一些应用场景。
接下来,让我们开始探索树形结构数据和平铺数据之间的转换方法。
1.2 文章结构本文主要讨论了在Vue框架中,如何进行树形结构数据与平铺数据之间的转换。
首先,我们将介绍树形结构数据的定义和特点,以及平铺数据的定义和特点。
接下来,我们将详细讨论树形结构数据转平铺数据和平铺数据转树形结构的具体方法。
最后,我们将总结本文的主要内容,并讨论该转换方法在实际应用场景中的使用价值。
在本文中,我们将通过大纲的形式呈现文章的结构。
大纲包括引言、正文和结论三个部分。
具体来说,引言部分将概述本文的主题,并介绍文章的结构和目的。
正文部分将详细介绍树形结构数据和平铺数据的定义和特点,并提供树形结构数据转平铺数据和平铺数据转树形结构的具体方法。
最后,结论部分将对本文的主要内容进行总结,并探讨该转换方法在实际应用场景中的适用性。
树状数据结构的优缺点及应用场景
树状数据结构的优缺点及应用场景树状数据结构是一种重要的数据结构,它在计算机科学领域中被广泛应用。
树状数据结构由节点(node)和边(edge)组成,节点之间通过边相连,形成层次关系。
在树状数据结构中,每个节点都有零个或多个子节点,而一个节点只有一个父节点。
树状数据结构具有许多优点和缺点,同时也有各种应用场景。
## 优点1. **高效的数据检索**:树状数据结构中的节点之间存在明确的层次关系,这使得数据的检索非常高效。
通过树的结构,可以快速定位到目标数据,而不需要遍历整个数据集。
2. **方便的数据插入和删除**:树状数据结构的设计使得数据的插入和删除操作变得非常方便。
通过简单的指针操作,可以在树中快速添加新数据或删除已有数据。
3. **支持数据的有序存储**:树状数据结构可以根据特定的规则对数据进行排序存储,这样可以方便地实现对数据的有序访问。
4. **适用于表示层次关系**:树状数据结构非常适合用来表示具有层次关系的数据,如组织结构、文件系统等。
通过树的层次结构,可以清晰地展示各个节点之间的关系。
## 缺点1. **可能出现不平衡情况**:在某些情况下,树状数据结构可能会出现不平衡的情况,即树的高度过高或者某些分支过于庞大。
这会导致数据的检索效率下降。
2. **对数据的插入和删除操作可能较慢**:在某些情况下,对树状数据结构进行数据的插入和删除操作可能会比较耗时,特别是在需要对树进行平衡操作时。
3. **需要额外的存储空间**:树状数据结构通常需要额外的指针来表示节点之间的关系,这会占用一定的存储空间。
对于大规模数据集,可能会带来一定的存储开销。
## 应用场景1. **数据库索引**:在数据库系统中,树状数据结构常被用来构建索引,以加快数据的检索速度。
例如,B树和B+树就是常见的数据库索引结构,它们利用树的特性实现高效的数据检索。
2. **文件系统**:计算机的文件系统通常使用树状结构来组织文件和目录。
ssqlserver树状结构的sql第四级父子关系
SQL Server中的树状结构是指在数据库中使用父子关系来组织和管理数据的一种形式。
在这种结构中,每个数据项都与其他数据项之间存在着父子关系,通过这种关系可以很好地表示层次结构的数据。
一、树状结构的概念树状结构是一种非常常见的数据组织形式,它具有根节点、子节点和叶子节点等基本元素。
在SQL Server中,树状结构通常通过父子关系来表示,每个数据项都可能有一个或多个子节点,并且也可能有一个父节点。
这种结构在各种应用场景中都有着非常广泛的应用,如组织架构、产品分类、地区划分等。
二、树状结构的管理方法在SQL Server中,要管理树状结构的数据,通常会使用一些特定的方法和技术。
其中,最常用的方法包括递归查询、CTE(Common Table Expression)、层次查询等。
这些方法都可以很好地处理树状结构的数据,实现对树状结构的查询、插入、删除和更新等操作。
1. 递归查询递归查询是通过自身与自身的关联来实现对树状结构数据的查询。
在SQL Server中,可以使用递归的方式来查询指定节点的所有子节点,或者查询指定节点的所有父节点。
递归查询通常使用CTE来实现,通过递归的方式来逐层遍历整个树状结构,实现对数据的查询和操作。
2. CTECTE(Common Table Expression)是SQL Server中用来创建临时的、命名的查询结果集的一种技术。
通过CTE,可以很方便地实现对树状结构数据的递归查询和操作。
CTE通常结合递归查询来实现树状结构数据的处理,可以很好地提高查询的效率和可读性。
3. 层次查询层次查询是一种特殊的查询方式,适用于树状结构数据的查询和展示。
在SQL Server中,可以通过使用层次查询来获取树状结构数据的层次关系和结构。
通过层次查询,可以很方便地实现对树状结构数据的展示和分析。
三、树状结构的实际应用树状结构的数据在各种实际应用中都有着广泛的应用。
在SQL Server 中,树状结构的数据可以用来表示组织架构、产品分类、地区划分等信息。
vue 树形结构数据处理 -回复
vue 树形结构数据处理-回复Vue 树形结构数据处理是Vue 框架中常用的一个功能,主要用于处理具有层级关系的数据。
它在实际开发中非常常见,比如树状菜单、组织架构图等等。
本文将以中括号内的内容为主题,一步一步回答有关Vue 树形结构数据处理的问题。
1. 什么是树形结构数据?树形结构数据是一种具有层级关系的数据结构,它通过父子节点的连接关系来组织数据。
树形结构的最顶层节点称为根节点,每个节点可以有任意数量的子节点,子节点又可以进一步分为多个子节点,以此类推。
树形结构数据常见于无限级分类、组织架构、目录结构等场景。
2. 为什么需要处理树形结构数据?在前端开发中,我们经常需要将树形结构数据展示在页面上,以满足用户对层级数据的需求。
此外,树形结构数据还可能需要进行搜索、排序、过滤等操作,以提供更好的用户体验。
因此,对树形结构数据进行处理可以提高代码的可维护性和页面的交互性。
3. 在Vue 中如何处理树形结构数据?Vue 提供了很多方式来处理树形结构数据。
接下来我们将一步一步介绍常见的处理方式。
3.1 使用递归组件Vue 的递归组件是处理树形结构数据的常用方式之一。
递归组件是指组件内部可以再次使用自身的组件。
通过递归组件,我们可以实现对整个树形结构数据的遍历和渲染。
我们可以在组件的`template` 中使用递归的方式来递归渲染子节点,直到节点没有子节点为止。
3.2 使用插槽在Vue 中,我们可以使用插槽来实现树形结构数据的处理。
通过在父组件中定义一个插槽,在子组件中使用`slot` 标签进行插槽内容的渲染。
在父组件中,可以使用`v-for` 来遍历树形结构数据,然后通过`<slot></slot>` 的方式将子节点递归渲染到指定位置。
3.3 使用计算属性Vue 的计算属性是一种响应式的方式来处理树形结构数据。
我们可以定义一个计算属性,通过递归的方式将树形结构数据进行处理,并返回处理后的结果。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法一、引言元数据是描述数据的数据,它提供了关于数据的信息,包括数据的结构、属性、关系等。
元数据在数据管理和数据分析中起着重要的作用,能够帮助用户理解和使用数据。
本文将介绍元数据的数据结构以及处理方法。
二、元数据的数据结构元数据的数据结构是指元数据的组织方式和存储形式。
常见的元数据数据结构包括层次结构、关系模型和图结构。
1. 层次结构层次结构是一种树状结构,其中每个节点表示一个数据元素,节点之间通过父子关系连接。
层次结构适用于描述具有明确层级关系的数据,例如文件系统中的目录结构。
2. 关系模型关系模型是一种表格结构,其中每行表示一个数据元素,每列表示一个属性。
关系模型适用于描述多个数据元素之间的关系,例如数据库中的表格。
3. 图结构图结构是一种由节点和边组成的结构,节点表示数据元素,边表示数据元素之间的关系。
图结构适用于描述复杂的数据关系,例如社交网络中的用户关系图。
三、元数据的处理方法元数据的处理方法包括元数据的收集、存储、查询和分析。
1. 元数据的收集元数据的收集是指获取和记录数据的相关信息。
常见的元数据收集方法包括手动记录、自动抓取和数据挖掘。
- 手动记录:人工记录数据的相关信息,例如数据的名称、描述、属性等。
这种方法适用于规模较小的数据集。
- 自动抓取:利用工具或脚本自动获取数据的相关信息。
例如,通过网络爬虫抓取网页的元数据信息。
- 数据挖掘:通过分析数据本身来提取元数据信息。
例如,通过文本挖掘技术从文档中提取关键词、作者等信息。
2. 元数据的存储元数据的存储是指将收集到的元数据信息进行组织和存储。
常见的元数据存储方式包括数据库、XML文件和JSON文件。
- 数据库:使用关系数据库管理系统存储元数据信息。
可以使用SQL语言进行查询和操作。
- XML文件:使用XML格式存储元数据信息。
XML文件具有良好的可读性和可扩展性。
- JSON文件:使用JSON格式存储元数据信息。
树状数据结构的应用案例分析
树状数据结构的应用案例分析树状数据结构是计算机科学中一种非常重要的数据结构,广泛应用于各个领域。
本文将通过分析几个实际应用案例,来说明树状数据结构在解决复杂问题、提高效率和组织数据方面的作用。
1. 文件系统文件系统是计算机中存储和组织文件的一种方式,其中树状数据结构被广泛应用。
以Unix文件系统为例,文件系统由目录和文件构成,可以被看作是一棵树。
根目录作为树的根节点,每个目录作为一个子节点,而文件则是叶子节点。
通过树的结构,可以方便地实现文件的查找、遍历和组织。
2. 网页索引在搜索引擎中,树状数据结构被用于构建网页索引,以提高搜索效率。
通过将网页按照关键词进行索引,可以将网页的内容存储在树状结构中。
通过建立倒排索引,将关键词与对应的网页建立映射关系,可以快速地根据搜索关键词找到相关的网页。
这种树状数据结构的应用,大大提高了搜索引擎的效率和准确性。
3. 路由表在网络通信中,路由表用于寻找最佳路径来转发数据包,树状数据结构被广泛应用于路由表的构建和管理。
通过将不同的网络节点和子网信息存储在树的节点中,可以方便地进行路由选择。
树状数据结构的使用,使得路由表的查找和更新更加高效和灵活。
4. 组织结构在企业或组织中,树状数据结构可以用于组织结构的表示。
以公司组织为例,可以将公司的整体结构表示为一棵树。
顶层节点为公司的总部,每个分支代表一个部门,而叶子节点则代表具体的职位和员工。
通过树的结构,可以方便地查找和管理组织中的各个部门和人员。
5. 嵌套标签语言在网页开发中,树状数据结构常常用于表示嵌套标签语言,如HTML和XML。
这些标签语言通过嵌套的方式来表达网页或文档的结构。
树状数据结构的使用,使得网页内容的解析、渲染和操作更加方便和高效。
综上所述,树状数据结构在文件系统、网页索引、路由表、组织结构以及嵌套标签语言等方面都有广泛的应用。
通过树的结构特点,可以方便地进行数据的组织、查找和遍历,提高了各种应用场景下的效率和可扩展性。
element树状结构增删改查
element树状结构增删改查element树状结构是一种数据结构,以树的形式组织和存储数据。
每个节点存储了一个元素,并且有指向子节点的指针。
树状结构的增删改查操作是对树的节点进行操作,以实现对树中元素的插入、删除、修改和查找。
下面将详细介绍这四个操作。
一、增加操作:增加操作主要是向树状结构中插入元素。
插入元素有两种方式:将元素作为子节点插入某个节点,或者将元素作为根节点插入整个树。
1.向节点插入子节点:首先需要找到需要插入子节点的父节点,找到父节点后,可以创建一个新节点存储要插入的元素,并将新节点的指针赋值给父节点的子节点指针。
2.插入树的根节点:如果树为空,则可以直接将要插入的元素创建一个新节点作为树的根节点;如果树不为空,则需要将树的根节点作为要插入的新元素的子节点,同时将新元素作为树的新的根节点。
二、删除操作:删除操作主要是从树状结构中删除元素。
删除元素也有两种方式:删除某个节点的子节点,或者删除整个树的某个节点。
1.删除节点的子节点:首先需要找到要删除的节点,找到节点后,将其子节点指针置为null即可。
2.删除树的节点:如果要删除的节点是树的根节点,则需要将根节点的子节点作为新的根节点;如果要删除的节点是其他节点,则需要找到该节点的父节点,并将父节点的子节点指针置为null。
三、修改操作:修改操作主要是修改树状结构中的元素。
修改元素也有两种方式:修改某个节点的值,或者修改整个树的某个节点的值。
1.修改节点的值:首先需要找到要修改的节点,找到节点后,将其值修改为新的值即可。
2.修改树的节点的值:可以通过先删除该节点再插入新节点的方式来修改树节点的值。
首先需要找到要修改的节点,找到节点后,删除该节点,然后创建一个新节点,将新节点值设置为要修改的值,并按照增加操作中的方式将新节点插入到树中。
四、查找操作:查找操作主要是在树状结构中查找元素。
查找元素有两种方式:在某个节点下查找子节点,或者在整个树中查找节点。
tree-transfer用法
在本篇文章中,我将为您详细介绍tree-transfer的用法。
作为一个强大的工具,tree-transfer在数据转换和处理中有着广泛的应用。
通过深入探讨其原理、使用场景和优势,我将帮助您全面理解并灵活运用tree-transfer。
1. tree-transfer的原理让我们来了解一下tree-transfer的原理。
tree-transfer是一种数据转换工具,其核心原理是将树状结构的数据进行转换和重组。
通过构建树的节点和层级关系,tree-transfer可以实现不同数据格式之间的快速转换和映射。
其灵活性和高效性使得tree-transfer成为了数据处理领域中不可或缺的工具之一。
2. tree-transfer的使用场景在实际应用中,tree-transfer有着广泛的使用场景。
它可以用于不同数据源之间的数据转换和整合。
无论是数据库之间的数据导入导出,还是不同API接口之间的数据对接,tree-transfer都可以轻松应对。
tree-transfer也可以用于前后端数据交互中。
通过将后端返回的数据转换为前端所需的格式,可以大大简化前端数据处理逻辑,提高页面加载速度和用户体验。
tree-transfer还可以用于数据清洗和筛选,帮助用户快速准确地获取需要的信息。
3. tree-transfer的优势与传统的数据转换方法相比,tree-transfer有着明显的优势。
它具有较高的灵活性和扩展性。
用户可以根据实际需求自定义转换规则,满足不同场景下的数据处理需求。
tree-transfer具有较高的转换效率和性能表现。
通过优化算法和数据结构,tree-transfer可以在短时间内完成海量数据的转换和处理,提高工作效率。
另外,tree-transfer还具有较好的兼容性和稳定性,在多种环境和系统下都可以稳定运行。
4. 个人观点和理解在我看来,tree-transfer作为一种数据处理工具,不仅具有较高的技术含量,而且其应用前景也非常广阔。
关于树状结构数据的一些常用处理,比如找所有父级和子级,一维数组转无限级树状结构
关于树状结构数据的⼀些常⽤处理,⽐如找所有⽗级和⼦级,⼀维数组转⽆限级树状结构树状结构数据在⽇常开发是最经常遇到的数据,⽐如⼀些后台管理系统左侧菜单就是⼀个树状结构的数据,这些数据的特点有,可以⽆限的⼦节点,⽗级与⼦级⼀般会存在上级关系,⽐如⼦级的属性会有⽗级的唯⼀标识id,我这⾥总结了,⼀维数组转⽆限级树状结构,树状结构转⼀维数组,根据指定属性值找所有的⽗级或者⼦级数据,有不对的地⽅,还望⼤佬们多多指点.⼀、⼀维数组转⽆限级树状结构1、使⽤递归法:数据会存在上下级关系,否则⽆法转换1 let data1 = [2 {id:1,pid:0,name:"name1"},3 {id:2,pid:0,name:"name2"},4 {id:3,pid:2,name:"name3"},5 {id:4,pid:1,name:"name4"},6 {id:5,pid:4,name:"name5"},7 {id:6,pid:5,name:"name6"},8 {id:7,pid:5,name:"name6"},9 {id:8,pid:7,name:"name6"},1011 ]12//递归法:⼀维数组转⽆限极树状结构13/**14 *15 * @param data 数据源,⼀维数据16 * @param idKeys 要匹配所在项的唯⼀idkey 属性字段,⽐如idkeys ='id',17 * @param pidKeys 要匹配所在项的上级 pidkey 属性字段,⽐如pidkeys = 'pid',18 * @param pid 要匹配所在项⽬的上级pidkey 字段的值,⽐如 pid = 019 * @param leve 当前所在树状结构的层级数20*/21 export function oneToTree<T extends {[key:string]:any}>(data:T[],idKeys?:string,pidKeys?:string,pid?:any,leve?:number){22 let idKey = idKeys||"id"23 let pidKey = pidKeys||'pid'24 let leveKey = "$leve"25 let childrenKey = "children"26 let pidData = pid||027 let leves = leve||1;28if(!Array.isArray(data)) return data;29 type resI = T&{$leve:number,children:resI[]};//使⽤交叉类型,新增了两个字段$live,children30 let resArr:Array<resI> =[];31 data.forEach( (itme:any)=> {32if (itme[pidKey] === pidData) {33 itme[leveKey] = leves;34 itme[childrenKey] = oneToTree(data, idKey, pidKey, itme[idKey], leves + 1);35 resArr.push(itme)36 }37 })3839return resArr4041 }42 let data1 = oneToTree(data1)⼆、数状结构数据转⼀维数组1/**2 * @param data 数据源(数状结构)3 * @param childrenKeys : 每项的⼦级字段key,默认为:children4*/5 export function treeToOneArr<T extends {[key:string]:any}>(data:T[],childrenKey?:string):T[]{6 let resArr:T[] = [];7 childrenKey = childrenKey||'children'8for(let i=0;i<data.length;i++){9 let itme:any = data[i];// 这⾥有点不好,⽤了any 类型,返回数据的成员掉失了类型检测,10if(Array.isArray(itme[childrenKey])){11 let child:T[] = itme[childrenKey];12 itme[childrenKey] = [];13 resArr = resArr.concat(itme).concat(treeToOneArr(child,childrenKey))14 }else{15 resArr.push(itme)16 }17 }1819return resArr20 }2122 console.log(treeToOneArr(data4));三、⼀维数组,找所有上级或者下级指定数据(1. ) :每项之间依赖字段存在上下层关系(2. ):给出指定字段的值找出当前项所有的下级/上级,匹配项的指定字段的值或者匹配的所有项let data1 = [{id:1,pid:0,name:"name1"},{id:2,pid:0,name:"name2"},{id:3,pid:2,name:"name3"},{id:4,pid:1,name:"name4"},{id:5,pid:4,name:"name5"},{id:6,pid:5,name:"name6"},{id:7,pid:5,name:"name6"},{id:8,pid:7,name:"name6"},]/*** ⼀维数组,每项之间依赖字段存在上下层关系,根据依赖项字段,给出指定字段的值找出当前项所有的下级/上级指定字段/所有项* @param data ,数据源,⼀维数组* @param value 给出要与依赖字段(PidKeys) 匹配的值* @param idKeys 所在项的唯⼀key ,也是作为下级的依赖字段,默认为id,⽐如:id,pid* @param pidKeys 要与指定value 匹配的字段(不是值,是字段key),也是所在项的依赖字段,默认为pid,⽐如,id,pid* @param reKeys 要返回的指定字段值,默认为和idkeys⼀样的* @param field 是否要返回匹配项的所有字段,默认为false*//*1. 找所有上级:把每项的存在依赖关系的字段(如pid)作为匹配字段(idkeys),依赖字段作为为匹配字段2. 找所有下级:和上级刚好相反*/export function findTreenField<T extends {[key:string]:any}>(data:T[],value:any,idKeys?:string,pidKeys?:string,reKeys?:string,field?:boolean){let idKey = idKeys||"id"let pidKey = pidKeys||"pid"let reKey = reKeys||idKey;let fields = field||falseif(!value ||value===0) return [];if(!Array.isArray(data)) return [];var resArr:any[] = [];for (let i = 0; i < data.length; i++) {let itme:T = data[i];if(itme[pidKey]===value){if(fields){resArr.push(itme);}else{resArr.push(itme[reKey]);}resArr = resArr.concat(findTreenField(data, itme[idKey],idKey, pidKey, reKey,fields))}}return resArr}// 找所有⼦级console.log(findTreenField(data1,5)) ;//[6, 7, 8]//找所有⽗级console.log(findTreenField(data1,5,"pid","id")) ;//[4,1,0]四、树状结构数据,根据指定值找所有上级节点(只需要知道⼦节点的属性key)1. 递归法2. 思路:先递归数组往下找,根据当前属性keys的值如果和value 相等,找到要匹配当前value 所在的项,退出当前循环,把当前的项的属性kesy对应的值作为value 参数,递归循环,⼀层层往上找1 const data = [2 {id:1,children:[3 {id:1.1,children:null},4 {id:1.2,children:null},5 {id:1.3,children:[6 {id:1.31,children:null},7 {id:1.32,children:[8 {id:1.321,children:[9 {id:1.3211,children:null}10 ]},1516 {id:2,children:[17 {id:2.1,children:[18 {id:2.11,children:null},19 {id:2.12,children:[20 {id:2.121,children:null}21 ]},22 {id:2.13,children:null},23 ]},24 ]},25 ]2627/**28 *29 * @param dataArr 数据源(数状结构tree)30 * @param value 要匹配的值31 * @param keys 与value 匹配的属性keys ,⽐如'id' ,'index' 对象的值32 * @param rekeys 要返回的属性 reskeys,⽐如'id' ,'index' 对应的值33 * @param childrenKeys ⼦节点的属性,默认 children34*/35 export function findTreeParendId<T extends {[key:string]:any}>(dataArr:T[],value:any,keys:string,rekeys:string,childrenKeys?:string):Array<keyof T>{36 let data = JSON.parse(JSON.stringify(dataArr));//避免引⽤,做深拷贝处理37var resArr:Array<keyof T> = [];38 let childrenKey = childrenKeys||'children';39if(data.length<0){40return resArr41 }42 let recursion = (arrs:T[],itmeId:any,parendId?:any)=>{43for(let i=0;i<arrs.length;i++){4445 let itme:T = arrs[i]46if(itme[keys]===itmeId){47 resArr.unshift(itme[rekeys]);// 找到匹配的就加进去48if(parendId){49 recursion(data,parendId)50 }51break;//跳出当前循环52 }else{53//找不到,如果有⼦级,递归往下找54if(itme[childrenKey]&& Array.isArray(itme[childrenKey])){55 recursion(itme[childrenKey],itmeId,itme[keys])56 }57 }58 }59 }60 recursion(data,value)61return resArr;62 }63 console.log(findTreeParendId(data,2.121,"id","id"));//[2, 2.1, 2.12, 2.121]五、树状结构数据,根据指定值找所有下级节点(只需要知道⼦节点的属性key)1、使⽤递归法2、实现思路和第四个找所有⽗级节点是⼀样,但是实现有点不同(有更好的实现⽅法可以留⾔)1 const data = [2 {id:1,children:[3 {id:1.1,children:null},4 {id:1.2,children:null},5 {id:1.3,children:[6 {id:1.31,children:null},7 {id:1.32,children:[8 {id:1.321,children:[9 {id:1.3211,children:null}10 ]},11 {id:1.322,children:null}12 ]}13 ]},14 ]},1516 {id:2,children:[17 {id:2.1,children:[18 {id:2.11,children:null},19 {id:2.12,children:[20 {id:2.121,children:null}21 ]},2627/**28 *29 * @param data 数据源(数状结构tree)30 * @param value 给出指定要匹配的值⽐ 131 * @param idkeys 被匹配的字段属性 ,⽐如:id(默认)32 * @param reKeys 要返回的字段属性,⽐如 id(默认)33 * @param childrenKeys 指定每项的⼦级字段,⽐如:children(默认)34*/35 export function findChildFiled<T extends {[key:string]:any}>(data:T[],value:any,idkeys?:string,reKeys?:string,childrenKeys?:string){36 let idkey = idkeys||'id';37 let reKey = reKeys||'id';38 let childrenKey = childrenKeys||'children'39 let arrRes:any[] = [];40//2.对匹配的所在项,进⾏递归获取所有⼦项的指定字段值41 let findReKeys = function(arr:T[]){42if(!Array.isArray(arr)) return arr;43for(let i =0;i<arr.length;i++){44 let itme:T = arr[i];45 arrRes.push(itme[reKey])46 findReKeys(itme[childrenKey])47 }48 }49//1.先递归找到指定值的所在项50 let findNode = function(arr:T[]){51if(!Array.isArray(arr)) return arr;52for(let i =0;i<arr.length;i++){53 let itme:T = arr[i];54if(itme[idkey]===value){55 findReKeys([itme])56break;57 }else{58 findNode(itme[childrenKey])59 }6061 }62 }63 findNode(data)64return arrRes65 }66 console.log(findChildFiled(data,1.3));//[1.3, 1.31, 1.32, 1.321, 1.3211, 1.322]67 console.log(findChildFiled(data,2.1));//[2.1, 2.11, 2.12, 2.121, 2.13]。
树状结构的数据的处理方法
树状结构的数据的处理⽅法后端给我们返回的树状结构数据,我们⼀般⽤递归来处理。
什么是递归?来⾃度娘的解释程序调⽤⾃⾝的编程技巧称为递归( recursion)。
递归做为⼀种在中⼴泛应⽤。
⼀个过程或在其定义或说明中有直接或间接调⽤⾃⾝的⼀种⽅法,它通常把⼀个⼤型复杂的问题层层转化为⼀个与原问题相似的规模较⼩的问题来求解,递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算,⼤⼤地减少了程序的代码量。
递归的能⼒在于⽤有限的来定义对象的。
⼀般来说,递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。
当边界条件不满⾜时,递归前进;当边界条件满⾜时,递归返回。
简⾔之就是⾃⼰上了⾃⼰。
贴个别⼈的代码哈哈哈哈var data = [{name: "所有物品",children: [{name: "⽔果",children: [{name: "苹果", children: [{name: '青苹果'}, {name: '红苹果'}]}]},{name: '主⾷',children: [{name: "⽶饭", children: [{name: '北⽅⽶饭'}, {name: '南⽅⽶饭'}]}]},{name: '⽣活⽤品',children: [{name: "电脑类", children: [{name: '联想电脑'}, {name: '苹果电脑'}]},{name: "⼯具类", children: [{name: "锄头"}, {name: "锤⼦"}]},{name: "⽣活⽤品", children: [{name: "洗发⽔"}, {name: "沐浴露"}]}]}]}]这个是后端返给我们的数据下⾯的代码是处理的⽅法//递归遍历实现var recursiveFunction = function(){var str = ''const getStr = function(list){list.forEach(function(row){if(row.children){getStr(row.children)}else {str += + ";"}})}getStr(data)console.log(str)}recursiveFunction()//输出:青苹果;红苹果;北⽅⽶饭;南⽅⽶饭;联想电脑;苹果电脑;锄头;锤⼦;洗发⽔;沐浴露;递归可以轻松实现多级的遍历其实除了这个递归的⽅法,我查了⼀下别⼈的博客,发现还可以⽤JSONPath实现对树状数据的处理npm install JSONPath 你⾸先要安装⼀下emmmmmm其实我也不会,也没⽤过。
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树状结构数据的处理
我们在开发
中经常会遇上不
定层级的树状结
构数据,譬如一个
企业中的分支机
构(如右图)。
针
对这种情况,我们
可以采用如表一
这样的数据结构。
表一:部门代码表的结构
在Oracle数据库中对这样的数据结构提供了很好的支持,它通过connect by子句提供了遍历一个结点所有分支的方法。
譬如通过以下语句就可以找出信息中心(代码为0202)的所有下属机构:SELECT dm “部门代码”, mc “部门名称”, sjbmdm “上级部门代码”,
level “层级”
FROM bmdm
START WITH dm=‟0202‟
CONNECT BY sjbmdm = PRIOR dm
ORDER BY level;
其中start with定义要查询的部门中的最高层级的部门;connect by和prior定义上下级关系的域;level是在这种查询
中产生的,用于表示该记录在这次查询中的层级。
其结果是:
部门代码部门名称上级部门代码层级
-------- ------------------------- ------------ ------ 0202 信息中心 0000 1 0207 拓展部 0202 2 0208 信息应用部 0202 2 0209 网络通讯部 0202 2 1704 通讯一班 0209 3 1705 通讯二班 0209 3 采用这种数据结构表示企业的组织机构将使冗余最少,而且处理机构的变动也非常方便,当然还可以加上有效时间等其它属性域,但本文为了简化问题,尽量使用最简单的数据结构。
不过采用这样的数据结构会使在相同分支机构下的部门信息查询起来比较麻烦,譬如:XX市电力工业局有十八个供电所,各个供
电所的组织机构设置基本相同,一般都设有用电管理室,其下再设高压用电班和低压用电班。
如果输入如下语句,将只能知道该班组的名称,却不知道是哪里的班组。
SELECT dm “部门代码”, mc “部门名称”
FROM bmdm
WHERE dm = …2021‟;
其结果将是:
部门代码部门名称
-------- -------------------------
2021 高压用电班
为解决这个问题,我们可以在Oracle中编写以下函数,以得出该部门的全称。
CREATE OR REPLACE FUNCTION GetFullName(ID IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 IS
tmpdm VARCHAR2(4);
result VARCHAR2(40);
tmpmc VARCHAR2(40);
tmpsjdm VARCHAR2(4);
BEGIN
result := '';
tmpdm := ID;
WHILE tmpdm<>'0000' LOOP
SELECT rtrim(mc), sjbmdm INTO tmpmc, tmpsjdm FROM bmdm WHERE dm = tmpdm;
result:= tmpmc || result;
tmpdm:=tmpsjdm;
END LOOP;
RETURN (result);
END;
该函数将从部门代码等于参数的部门向上遍历,直到部门代码等于根结点――XX市电力工业局的部门代码。
这样输入如下语句,就能得到部门的全称。
SELECT dm “部门代码”, GetFullName(dm) “部门名称”
FROM bmdm
WHERE dm = …2021‟;
部门代码部门名称
-------- ------------------------------
2021 XX供电所用电管理室高压用电班
事实上,connect by子句不但可以向叶子遍历,也可以向根遍历,所以上面的函数也可以写成:
CREATE OR REPLACE FUNCTION GetFullName(ID IN VARCHAR2) RETURN VARCHAR2 IS
result VARCHAR2(40);
tmpdm VARCHAR2(4);
tmpmc VARCHAR2(40);
CURSOR name_cursor IS
SELECT dm, mc FROM bmdm
WHERE dm <> '0000'
START WITH dm = ID
CONNECT BY dm = PRIOR sjbmdm
ORDER BY level;
BEGIN
result := '';
OPEN name_cursor;
IF name_cursor%NOTFOUND THEN
RETURN (result);
END IF;
LOOP
FETCH name_cursor INTO tmpdm, tmpmc;
EXIT WHEN name_cursor%NOTFOUND;
result := tmpmc||result;
END LOOP;
CLOSE name_cursor;
RETURN (result);
END;
在实际开发中,向根遍历用得也非常之多。
譬如考核中的授权问
题,由于在同一部门中存在分管问题,所以按部门授权行不通,但如果只能按人授权,当一个部门中的员工较多时就会使操作非常繁琐,这就需要做到即能按部门授权,又能按人授权。
要做到这一点,可以按人记录权限,然后从人所在的部门向上搜寻,以形成如下图的考核权限树。
Oracle的connect by子句提供了对树状数据结构的强大支持,灵活地运用将给开发带来许多便利。