【JS】前端js实现树形结构:递归拼接树形结构与使用filter函数,不使用递归实现树形结构, O(n)解法

前言

前端树形结构一般用于网页的地理位置输入框,地理位置级联选择,人员的部门选择等。
树形选择
常见的做法是使用递归实现树形结构,还有的使用filter函数可直接实现树形结构。

一、递归实现树形结构

递归:递归函数就是函数对自身的调用,是循环运算的一种算法模式。

经典例子之递归求和:

function sum(n) {
    
    
  if (n == 1) return 1
  return sum(n - 1) + n
}

递归必须由以下两部分组成:

  • 递归调用的过程
  • 递归终止的条件:在没有限制的情况下,递归运算会无终止地自身调用。因此,在递归运算中要结合 if 语句进行控制,只有在某个条件成立时才允许执行递归,否则不允许调用自身。

如下实现一个菜单列表的树结构拼接:

let arr = [
	{
    
     id: 1, parent: null, text: '菜单1' },
	{
    
     id: 11, parent: 1, text: '菜单1-1' },
	{
    
     id: 111, parent: 11, text: '菜单1-1-1' },
	{
    
     id: 112, parent: 11, text: '菜单1-1-2' },
	{
    
     id: 12, parent: 1, text: '菜单1-2' },
	{
    
     id: 2, parent: null, text: '菜单2' },
	{
    
     id: 21, parent: 2, text: '菜单2-1' },
	{
    
     id: 22, parent: 2, text: '菜单2-2' },
];
function getTreeList(rootList, id, list) {
    
    
	for (item of rootList) {
    
    
		if (item.parent == id) {
    
    
			list.push(item);
		}
	}
	for (i of list) {
    
    
		i.children = [];
		getTreeList(rootList, i.id, i.children);
	}
	return list;
}
let res = getTreeList(arr, null, []);
console.log(res);

打印:
在这里插入图片描述

二、使用filter函数实现树形结构

数据复杂度O(n^2)。数据多了时间复杂度爆表。

let cityList = [
	{
    
    id: 1, parentId: 0, name:'江苏省'},
	{
    
    id: 2, parentId: 0, name:'广东省'},
	{
    
    id: 3, parentId: 0, name:'安徽省'},
	{
    
    id: 4, parentId: 1, name:'苏州市'},
	{
    
    id: 5, parentId: 1, name:'无锡市'},
	{
    
    id: 6, parentId: 1, name:'南京市'},
	{
    
    id: 7, parentId: 2, name:'广州市'},
	{
    
    id: 8, parentId: 2, name:'深圳市'},
	{
    
    id: 9, parentId: 3, name:'合肥市'},
	{
    
    id: 10, parentId: 4, name:'工业园区'},
	{
    
    id: 11, parentId: 4, name:'吴中区'},
	{
    
    id: 12, parentId: 4, name:'姑苏区'},
	{
    
    id: 13, parentId: 9, name:'肥东区'},
	{
    
    id: 14, parentId: 9, name:'肥西区'},
	{
    
    id: 15, parentId: 6, name:'江宁区'},
	{
    
    id: 16, parentId: 6, name:'玄武区'}
];
let treeArr = [];
cityList.forEach(item => {
    
    
	if(item.parentId === 0){
    
    
		treeArr.push(item);
	}
	// 每一项都添加一个children
	item.children = cityList.filter(child => child.parentId === item.id);
});
console.log(treeArr);

打印:
在这里插入图片描述

三、终极优化方案

上面的方案时间复杂度可能有点高,下面是借鉴来的O(n)解法,可供大家学习参考:

function jsonToTree(arr) {
    
    
	// 使用map转存,增加查找效率
	const map = new Map();
	arr.forEach((item) => {
    
    
    map.set(item.id, item);
	});

	// 将子元素依次放入父元素中
	const res = [];
	arr.forEach((item) => {
    
    
		const parent = map.get(item.parentId);
		if (parent) {
    
    
			(parent.children || (parent.children = [])).push(item);
		} else {
    
    
			res.push(item);
		}
	});
	console.log(res);
}

四、总结

暂时写这么多,下次优化,如果有大佬优化一下就在评论区指导一下下,谢谢.

三连一下

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