【TP5.1】树状导航栏(无极限分类)

简介: 【TP5.1】树状导航栏(无极限分类)

业务场景:


使用无限极分类来做


image.png


我们还是需要将数据查出来

image.png



然后使用我们的单元测试看一下数据


很明显这不是我们需要的数据结构

image.png



下来们需要引入一个工具类TreeUtil


使用了这个方法后,对工具类的理解是不是更深了。工具类就是脱离这个项目也可以运行的很nice,服务类是很依赖这个项目,脱离了这个项目就凉了

image.png



对数据在进行处理

image.png



这样就达成了我们的目标


image.png

相关文章
|
7月前
|
API 开发工具 git
大事件项目26---文章分类——铺设数据
大事件项目26---文章分类——铺设数据
|
7月前
|
数据可视化 SDN Python
复动力系统 | 混沌 | Lozi 映射吸引子的可视化与交互式探索
该文介绍了一篇关于Lozi映射吸引子可视化和交互式探索的文章。Lozi映射是混沌理论中的一个模型,展示非线性动力系统的复杂性。通过Python和matplotlib,作者实现了Lozi映射的可视化,并添加交互功能,允许用户缩放以详细观察混沌吸引子。文中还给出了Lozi映射的数学定义,并提供了Python代码示例,演示如何绘制和动态调整吸引子的显示。
|
8月前
|
计算机视觉 异构计算 Python
YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数
YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数
374 0
|
存储 SQL 机器学习/深度学习
数仓中指标-标签,维度-度量,自然键-代理键,数据集市等各名词解析及关系
这是在数据分析中常见的概念,下钻可以理解成增加维的层次,从而可以由粗粒度到细粒度来观察数据,比如对产品销售情况分析时,可以沿着时间维从年到月到日更细粒度的观察数据。从年的维度可以下钻到月的维度、日的维度等。
数仓中指标-标签,维度-度量,自然键-代理键,数据集市等各名词解析及关系
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络,建模多粒度标签间的层级知识(2)
CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络,建模多粒度标签间的层级知识
118 0
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络,建模多粒度标签间的层级知识(1)
CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络,建模多粒度标签间的层级知识
164 0
|
SQL 数据可视化
tp6中无限极分类里面的获取多级分类数据
tp6中无限极分类里面的获取多级分类数据
tp6中无限极分类里面的获取多级分类数据
|
前端开发
【TP5】对于广告分类跟搜索的解决方案
【TP5】对于广告分类跟搜索的解决方案
130 0
【TP5】对于广告分类跟搜索的解决方案
|
存储 SQL 机器学习/深度学习
数仓中指标-标签,维度-度量,自然键-代理键等各名词解析及关系
作为一个数据人,是不是经常被各种名词围绕,是不是对其中很多概念认知模糊。有些词虽然只有一字之差,但是它们意思完全不同,今天我们就来了解下数仓建设及数据分析时常见的一些概念含义及它们之间的关系。
844 0
数仓中指标-标签,维度-度量,自然键-代理键等各名词解析及关系
【TP5】无极限分类(树状型)
【TP5】无极限分类(树状型)
174 0