javaweb中树形结构数据的读取

其他 2019-01-24 02:52:03 阅读次数: 0

一、基本概况

在我的项目中，常常会用到树形结构的数据，最为明显的就是左边菜单栏，类似于window folder一样的东西。


而我之前一直是借助前端封装好的ZTree等工具实现展示，而后台则通常使用递归进行数据的查找。通常，我们在设计数据库表的时候，一般会使用三个字段：id，name，pid。如下图所示：



二、代码实现

首先是建立实体类：

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> private String id;
  2. private String name;
  3. private String pid;</span>

编写实体类的get和set方法。


然后，我们通常会有以下的几个方法（通常情况，封装粒度不同，方法的实现个数和内容也不同）：

1，找到所有的父节点

扫描二维码关注公众号，回复： 5042266 查看本文章
  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public List<TreeEntity> findAllParents() {
  2. String sql = "select * from test where pid is null or pid='' ";
  4. List<TreeEntity> treeList = null;
  6. try {
  7. conn = DbUtil.getConnection();
  8. pstmt = conn.prepareStatement(sql);
  9. rs = pstmt.executeQuery();
  11. treeList = new ArrayList<TreeEntity>();
  13. while (rs.next()) {
  14. TreeEntity myTree = new TreeEntity();
  15. myTree.setId(rs.getString( "id"));
  16. myTree.setName(rs.getString( "name"));
  17. myTree.setPid(rs.getString( "pid"));
  18. treeList.add(myTree);
  19. }
  21. } catch (SQLException e) {
  22. e.printStackTrace();
  23. } finally {
  24. DbUtil.close(pstmt);
  25. DbUtil.close(conn);
  26. }
  27. return treeList;
  28. }</span>

2，根据父节点找到所有的孩子

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public List<TreeEntity> findChildByPid(String pid) {
  2. String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'";
  4. List<TreeEntity> treeList = null;
  6. try {
  7. conn = DbUtil.getConnection();
  8. pstmt = conn.prepareStatement(sql);
  9. rs = pstmt.executeQuery();
  11. treeList = new ArrayList<TreeEntity>();
  13. while (rs.next()) {
  14. TreeEntity myTree = new TreeEntity();
  15. myTree.setId(rs.getString( "id"));
  16. myTree.setName(rs.getString( "name"));
  17. myTree.setPid(rs.getString( "pid"));
  18. treeList.add(myTree);
  19. }
  21. } catch (SQLException e) {
  22. e.printStackTrace();
  23. } finally {
  24. DbUtil.close(pstmt);
  25. DbUtil.close(conn);
  26. }
  27. return treeList;
  28. }</span>

备注：这两个方法可以合并，这里是为了让自己更好的理解，而写了两个方法。可以判断传入的pid的值，确定其查找的是父节点，还是根据父节点查找子节点。


3，查看是否存在子节点

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public boolean HasChild(String pid) {
  2. boolean flag = false;
  3. String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'";
  4. int count = 0;
  5. try {
  6. conn = DbUtil.getConnection();
  7. pstmt = conn.prepareStatement(sql);
  8. rs = pstmt.executeQuery();
  10. while(rs.next()){
  11. count++;
  12. }
  14. if (count > 0) {
  15. flag = true;
  16. }
  18. } catch (SQLException e) {
  19. e.printStackTrace();
  20. } finally {
  21. DbUtil.close(pstmt);
  22. DbUtil.close(conn);
  23. }
  25. return flag;
  26. }</span>

4，使用递归拼接父节点的子节点

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public void BindChildByParent(String pid, String prefix) {
  2. if ( this.HasChild(pid)) {
  3. // 得到当前父节点下的所有孩子
  4. List<TreeEntity> list = this.findChildByPid(pid);
  5. // 循环打印当前父节点下的孩子
  6. for ( int i = 0; i < list.size(); i++) {
  7. System.out.println( "|----"+prefix+list.get(i).getName());
  8. if ( this.HasChild(list.get(i).getId())) {
  9. this.BindChildByParent(list.get(i).getId(), "--");
  10. }
  11. }
  12. }
  13. }</span>

5，打印树

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public void TreeHtml() {
  3. // 找到所有的父节点
  4. List<TreeEntity> treeList1 = this.findAllParents();
  6. if (treeList1 != null) {
  7. for ( int i = 0; i < treeList1.size(); i++) {
  8. TreeEntity tree = treeList1.get(i);
  9. // 打印父节点
  10. System.out.println( "|--" + tree.getName());
  11. // 绑定孩子
  12. this.BindChildByParent(tree.getId(), "");
  13. }
  14. } else {
  15. System.out.println( "没有数据！");
  16. }
  18. }</span>


6，main方法调用，及实现结果

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public static void main(String[] args) {
  2. Tree tree = new Tree();
  3. tree.TreeHtml();
  4. }</span>



三、代码思考

最近，由于考试，看了数据结构 这本书。首先，我是在想，大家都用的这种方法，到底好在哪儿了，还有就是，为什么在我们的数据库设计中，树的度的概念没有体现出来。其次是，对于树的遍历，有非递归的方式，我想也许，我也可以不用递归，就实现树形结构的数据查找。于是乎，请看下文：


为什么我不想用递归：

1，经过查证，系统使用递归算法，需要系统堆栈处理。当树的深度很大时，由于系统支撑不住，会呈现死亡状态。

2，递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。

3，最为直接的原因：很长一段时间里，我都不能理解递归算法，我总在想，可不可以用我会的，我喜欢的 方式，去解决我面临的问题？


递归的好处：

结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。 

五、总结

事实证明，对于树结构的数据搜索，完全可以不使用递归。我总算完成了我自己的梦想，终于，我可以不用递归，也可以实现树结构的查找了。更为高兴的是，事实证明，采用非递归的方式，在我接触到的项目中，它有更大的优势。

下一篇播客，介绍怎么用非递归的方式查找树结构的数据！至此，我好像觉得自己又变得不一样了的感觉，我把数据结构这本书的内容，完全结合到自己的项目中，并且用这些东西，去改造去理解我的代码。开心，不过还有图，我不知道怎么用的，关于图，我想到了非关系型数据库，再去验证吧！

版权声明：每天进步一点点——我也只是写着玩儿——随便转随便评 https://blog.csdn.net/u013034889/article/details/52336179

一、基本概况

在我的项目中，常常会用到树形结构的数据，最为明显的就是左边菜单栏，类似于window folder一样的东西。


而我之前一直是借助前端封装好的ZTree等工具实现展示，而后台则通常使用递归进行数据的查找。通常，我们在设计数据库表的时候，一般会使用三个字段：id，name，pid。如下图所示：



二、代码实现

首先是建立实体类：

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> private String id;
  2. private String name;
  3. private String pid;</span>

编写实体类的get和set方法。


然后，我们通常会有以下的几个方法（通常情况，封装粒度不同，方法的实现个数和内容也不同）：

1，找到所有的父节点

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public List<TreeEntity> findAllParents() {
  2. String sql = "select * from test where pid is null or pid='' ";
  4. List<TreeEntity> treeList = null;
  6. try {
  7. conn = DbUtil.getConnection();
  8. pstmt = conn.prepareStatement(sql);
  9. rs = pstmt.executeQuery();
  11. treeList = new ArrayList<TreeEntity>();
  13. while (rs.next()) {
  14. TreeEntity myTree = new TreeEntity();
  15. myTree.setId(rs.getString( "id"));
  16. myTree.setName(rs.getString( "name"));
  17. myTree.setPid(rs.getString( "pid"));
  18. treeList.add(myTree);
  19. }
  21. } catch (SQLException e) {
  22. e.printStackTrace();
  23. } finally {
  24. DbUtil.close(pstmt);
  25. DbUtil.close(conn);
  26. }
  27. return treeList;
  28. }</span>

2，根据父节点找到所有的孩子

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public List<TreeEntity> findChildByPid(String pid) {
  2. String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'";
  4. List<TreeEntity> treeList = null;
  6. try {
  7. conn = DbUtil.getConnection();
  8. pstmt = conn.prepareStatement(sql);
  9. rs = pstmt.executeQuery();
  11. treeList = new ArrayList<TreeEntity>();
  13. while (rs.next()) {
  14. TreeEntity myTree = new TreeEntity();
  15. myTree.setId(rs.getString( "id"));
  16. myTree.setName(rs.getString( "name"));
  17. myTree.setPid(rs.getString( "pid"));
  18. treeList.add(myTree);
  19. }
  21. } catch (SQLException e) {
  22. e.printStackTrace();
  23. } finally {
  24. DbUtil.close(pstmt);
  25. DbUtil.close(conn);
  26. }
  27. return treeList;
  28. }</span>

备注：这两个方法可以合并，这里是为了让自己更好的理解，而写了两个方法。可以判断传入的pid的值，确定其查找的是父节点，还是根据父节点查找子节点。


3，查看是否存在子节点

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public boolean HasChild(String pid) {
  2. boolean flag = false;
  3. String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'";
  4. int count = 0;
  5. try {
  6. conn = DbUtil.getConnection();
  7. pstmt = conn.prepareStatement(sql);
  8. rs = pstmt.executeQuery();
  10. while(rs.next()){
  11. count++;
  12. }
  14. if (count > 0) {
  15. flag = true;
  16. }
  18. } catch (SQLException e) {
  19. e.printStackTrace();
  20. } finally {
  21. DbUtil.close(pstmt);
  22. DbUtil.close(conn);
  23. }
  25. return flag;
  26. }</span>

4，使用递归拼接父节点的子节点

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public void BindChildByParent(String pid, String prefix) {
  2. if ( this.HasChild(pid)) {
  3. // 得到当前父节点下的所有孩子
  4. List<TreeEntity> list = this.findChildByPid(pid);
  5. // 循环打印当前父节点下的孩子
  6. for ( int i = 0; i < list.size(); i++) {
  7. System.out.println( "|----"+prefix+list.get(i).getName());
  8. if ( this.HasChild(list.get(i).getId())) {
  9. this.BindChildByParent(list.get(i).getId(), "--");
  10. }
  11. }
  12. }
  13. }</span>

5，打印树

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public void TreeHtml() {
  3. // 找到所有的父节点
  4. List<TreeEntity> treeList1 = this.findAllParents();
  6. if (treeList1 != null) {
  7. for ( int i = 0; i < treeList1.size(); i++) {
  8. TreeEntity tree = treeList1.get(i);
  9. // 打印父节点
  10. System.out.println( "|--" + tree.getName());
  11. // 绑定孩子
  12. this.BindChildByParent(tree.getId(), "");
  13. }
  14. } else {
  15. System.out.println( "没有数据！");
  16. }
  18. }</span>


6，main方法调用，及实现结果

  1. <span style= "font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public static void main(String[] args) {
  2. Tree tree = new Tree();
  3. tree.TreeHtml();
  4. }</span>



三、代码思考

最近，由于考试，看了数据结构 这本书。首先，我是在想，大家都用的这种方法，到底好在哪儿了，还有就是，为什么在我们的数据库设计中，树的度的概念没有体现出来。其次是，对于树的遍历，有非递归的方式，我想也许，我也可以不用递归，就实现树形结构的数据查找。于是乎，请看下文：


为什么我不想用递归：

1，经过查证，系统使用递归算法，需要系统堆栈处理。当树的深度很大时，由于系统支撑不住，会呈现死亡状态。

2，递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。

3，最为直接的原因：很长一段时间里，我都不能理解递归算法，我总在想，可不可以用我会的，我喜欢的 方式，去解决我面临的问题？


递归的好处：

结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。 

五、总结

事实证明，对于树结构的数据搜索，完全可以不使用递归。我总算完成了我自己的梦想，终于，我可以不用递归，也可以实现树结构的查找了。更为高兴的是，事实证明，采用非递归的方式，在我接触到的项目中，它有更大的优势。

下一篇播客，介绍怎么用非递归的方式查找树结构的数据！至此，我好像觉得自己又变得不一样了的感觉，我把数据结构这本书的内容，完全结合到自己的项目中，并且用这些东西，去改造去理解我的代码。开心，不过还有图，我不知道怎么用的，关于图，我想到了非关系型数据库，再去验证吧！

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转载自blog.csdn.net/qq_27610647/article/details/80953631
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