使用递归函数处理上下级关系的数组

处理数组的方法有reduce和map，for，for of 及for each，这里使用的是reduce方法，如果想了解其他方法可以联系。

// 定义一个包含上下级关系的数据数组
const data = [
  { id: 1, name: '节点1', pid: null },
  { id: 2, name: '节点2', pid: 1 },
  { id: 3, name: '节点3', pid: 1 },
  { id: 4, name: '节点4', pid: 2 },
  { id: 5, name: '节点5', pid: 2 },
  { id: 6, name: '节点6', pid: 3 },
  { id: 7, name: '节点7', pid: 3 },
];

使用数组的 reduce 方法来迭代数据数组。在每次迭代中，我们检查当前节点的 pid 是否等于传入的 parentId。如果相等，则说明当前节点是父节点，我们递归调用 buildTree 函数以获取其下一级子节点的子树。

如果当前节点存在子树（即有子节点），则将子树添加到当前节点的 children 属性中。最后，将当前节点添加到树中。

通过使用 reduce 方法，我们无需显式地编写循环，而是将迭代逻辑封装在函数内部，从而可以实现了简洁的代码，具体实现如下：

// 定义递归函数
function buildTree(data, parentId) {
  return data.reduce((tree, node) => {
    if (node.pid === parentId) {
      const children = buildTree(data, node.id);
      if (children.length > 0) {
        node.children = children;
      }
      tree.push(node);
    }
    return tree;
  }, []);
}
// 调用递归函数，传入数据数组和顶层父节点的pid（这里设为null）
const result = buildTree(data, null);
console.log(result); // 打印处理后的树形数据

递归的原理如下：

1.基本情况（终止条件）：递归函数必须包含一个或多个基本情况，这些情况会导致递归停止并返回结果。没有终止条件，递归将无限地进行下去，导致堆栈溢出。

2.问题规模缩小：每次递归调用都应该使问题规模变得更小，接近基本情况。这样，通过多次递归调用，最终会达到基本情况。

3.自我调用：在递归函数内部，通过调用自身来解决较小规模的子问题。递归函数会将问题分解成相同类型的子问题，并通过不断调用自身来处理这些子问题。

4.逐步推进：递归调用应该逐步向基本情况靠近。每一次递归调用都应该让问题规模变得更小，直到达到基本情况，然后开始回溯。

5.回溯（合并结果）：递归调用在达到基本情况后，开始回溯并合并结果。通过返回值、传递参数等方式，将递归调用的结果进行合并，最终得到最终的解。

当使用递归时，需要确保每次递归调用都接近基本情况，并且问题规模逐渐减小。否则，递归可能会导致堆栈溢出或无限循环。