目录前言背景介绍实现方案递归法资源总结前言 工作中偶尔就会遇到后端同学丢来一个列表,要我们自己组装成一个树结构渲染到页面上,本文以两种不同方式探索生成树的算法思想。 背景介绍 可组
工作中偶尔就会遇到后端同学丢来一个列表,要我们自己组装成一个树结构渲染到页面上,本文以两种不同方式探索生成树的算法思想。
可组装成树结构的数组一般有以下几个要素:
原始结构:
目标结构:
关键就是一维数组中通过parentId找到其对应的父节点并添加到父节点的children数组中。
最直接的方式就是遍历数组,并把找到的子节点逐一添加到父节点中
function listToTreeSimple(data) {
const res = [];
data.forEach((item) => {
const parent = data.find((node) => node.id === item.parentId);
if (parent) {
parent.children = parent.children || [];
parent.children.push(item);
} else {
// * 根节点
res.push(item);
}
});
return res;
}
考虑进一步优化,使用哈希表,以id为key存储每个节点值,省去data.find计算
function listToTree(data) {
// * 先生成parent建立父子关系
const obj = {};
data.forEach((item) => {
obj[item.id] = item;
});
// * obj -> {1001: {id: 1001, parentId: 0, name: 'AA'}, 1002: {...}}
// console.log(obj, "obj")
const parentList = [];
data.forEach((item) => {
const parent = obj[item.parentId];
if (parent) {
// * 当前项有父节点
parent.children = parent.children || [];
parent.children.push(item);
} else {
// * 当前项没有父节点 -> 顶层
parentList.push(item);
}
});
return parentList;
}
即便数据量很小,带来的性能提升也是显著的
更有骚操作递归法,性能会很差,但代码会很酷?
function recursiveToTree(data) {
function loop(key) {
const arr = [];
data.forEach((item) => {
if (item.parentId === key) {
item.children = loop(item.id);
arr.push(item);
}
});
return res;
}
return loop(1);
}
看看性能,诶?看起来竟然递归性能最佳?
但是数据量稍微大一点……
(上面递归,下面非递归)
原始数据列表
const list = [
{
id: 1001,
parentId: 0,
name: "AA",
},
{
id: 1002,
parentId: 1001,
name: "BB",
},
{
id: 1003,
parentId: 1001,
name: "CC",
},
{
id: 1004,
parentId: 1003,
name: "DD",
},
{
id: 1005,
parentId: 1003,
name: "EE",
},
{
id: 1006,
parentId: 1002,
name: "FF",
},
{
id: 1007,
parentId: 1002,
name: "GG",
},
{
id: 1008,
parentId: 1004,
name: "HH",
},
{
id: 1009,
parentId: 1005,
name: "II",
},
];
到此这篇关于js将列表组装成树结构的两种实现方式的文章就介绍到这了,更多相关js列表组装成树结构内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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