问题起源
最近在给公司的后台管理系统添加用户管理，部门管理，角色管理等等功能，设计到一个很重要的显示是，树状Tree来显示部门层级结构，如下图：
而数据库mysql中的数据是这样的：
是二维的，扁平的，一行一行的，准确的说，检索出来是一个条状的list，这个list通过parent_id有所关联。
那么，如何将其转换为树状层级结构呢？
通常由两种方式，一种是后台转换，在查询的时候，通过后台程序构造树状结构关联。一种是前端转换，通过javascript来将后端返回的列表list转换为一颗或多颗树。
后台转换
逐层查找
我们先来看看如何通过后端查询来进行转换：
首先查询根部节点：
public List<Record> getDeptTree() { List<Record> orgs = Db.find("SELECT dept_id as id, dept_name as `label` FROM sys_dept WHERE parent_id = 0 ORDER by order_num ASC "); for (Record o : orgs) { buildChildren(o); } return orgs; }
重点关注其中的方法 buildChildren(Record dept)，这是一个递归函数：
private void buildChildren(Record org) { List<Record> children = getOrgChildren(org.getInt("id")); if (!children.isEmpty()) { for (Record r : children) { buildChildren(r); } org.set("children", children); } } private List<Record> getOrgChildren(Integer id) { List<Record> children = Db.find("SELECT dept_id as id, dept_name as `label` FROM sys_dept WHERE parent_id = ? ORDER by order_num ASC , id); return children; }
如此便将其数据从一行一行的数据表中构造为树状结构，如下所示：
[ { "id": 100, "label": "若依科技", "children": [ { "id": 101, "label": "深圳总公司", "children": [ { "id": 103, "label": "研发部门" }, { "id": 104, "label": "市场部门" }, { "id": 105, "label": "测试部门" }, { "id": 106, "label": "财务部门" }, { "id": 107, "label": "运维部门" } ] }, { "id": 102, "label": "长沙分公司", "children": [ { "id": 108, "label": "市场部门" }, { "id": 109, "label": "财务部门" } ] } ] } ]
上述算法是我们在自己的数据中重新实现的，
若依中的实现似乎是另一种方式。
检索全部数据算法构造
即一次性检索出全部的数据，然后通过算法来构造树状结构。若依中便是这样来实现的。
@Override public List<TreeSelect> buildDeptTreeSelect(List<SysDept> depts) { List<SysDept> deptTrees = buildDeptTree(depts); return deptTrees.stream().map(TreeSelect::new).collect(Collectors.toList()); } /** * 构建前端所需要树结构 * * @param depts 部门列表 * @return 树结构列表 */ @Override public List<SysDept> buildDeptTree(List<SysDept> depts) { List<SysDept> returnList = new ArrayList<SysDept>(); List<Long> tempList = new ArrayList<Long>(); for (SysDept dept : depts) { tempList.add(dept.getDeptId()); } for (Iterator<SysDept> iterator = depts.iterator(); iterator.hasNext();) { SysDept dept = (SysDept) iterator.next(); // 如果是顶级节点, 遍历该父节点的所有子节点 if (!tempList.contains(dept.getParentId())) { recursionFn(depts, dept); returnList.add(dept); } } if (returnList.isEmpty()) { returnList = depts; } return returnList; }
其中的判断语句：
if (!tempList.contains(dept.getParentId())) { ...将节点添加到返回列表中 }
判断的是，当前列表中是否有其父节点，如果某有，说明该节点是最顶级的节点。
再来看其中的递归方法 recursionFn(depts, dept)
/** * 递归列表 */ private void recursionFn(List<SysDept> list, SysDept t) { // 得到子节点列表 List<SysDept> childList = getChildList(list, t); t.setChildren(childList); for (SysDept tChild : childList) { if (hasChild(list, tChild)) { recursionFn(list, tChild); } } }
这里的list总是完整检索的数据，而参数t表示以t为父节点的所有子节点。
获取节点子节点的函数：
/** * 得到子节点列表 */ private List<SysDept> getChildList(List<SysDept> list, SysDept t) { List<SysDept> tlist = new ArrayList<SysDept>(); Iterator<SysDept> it = list.iterator(); while (it.hasNext()) { SysDept n = (SysDept) it.next(); if (StringUtils.isNotNull(n.getParentId()) && n.getParentId().longValue() == t.getDeptId().longValue()) { tlist.add(n); } } return tlist; }
总结
两种方式各有优劣，第二种方式数据库检索次数少，每次检索子节点不需要向数据库发起请求，但是其需要满足能够一次性查询出所有的数据；第一种方式数据库查询次数多，但是如果仅知道一个父节点id通过这种方式来构造数据比较直观，尤其是当你的数据库层级结构设计上没有ancestors字段时。
