我们知道,树类型作为数据结构中的重要一员,树的很多实现都是来自递归。本文想要实现的就是在桌面客户端项目开发中,经常用到的树结构(.Net平台下有个控件为TreeView)。事实上,我们可能因业务需求自行定义一个树类型的数据结构。

接下来,首先给出我一开始用来获取树的深度的算法实现(存在欠缺)

private int GetExportReportTemplateColumns(ReportTemplateTreeDTO reportTemplateTree, int reportTemplateTreeDepth, int treeDepthMark)
        {
            var reportTemplate = reportTemplateTree.ReportTemplate;
            int childrenCount = reportTemplateTree.Children.Count();
            if (childrenCount > 0)
            {
                ++reportTemplateTreeDepth;
                for (int j = 0; j < childrenCount; j++)
                {
                    GetExportReportTemplateColumns(reportTemplateTree.Children[j], reportTemplateTreeDepth, treeDepthMark);
                }
            }
            else
            {
                if (+treeDepthMark < reportTemplateTreeDepth) treeDepthMark = reportTemplateTreeDepth;
            }
            return treeDepthMark == 0 ? reportTemplateTreeDepth + 2 : treeDepthMark + 2;
        }

上面这个算法,获取的是实时的树下的子节点高度,最终无法实现返回子树的最大高度值作为该树的高度。

后经查阅资料,改进如下:

private int GetExportReportTemplateTreeDepth(ReportTemplateTreeDTO reportTemplateTree)
        {
            int reportTemplateTreeDepth = 0;
            if (reportTemplateTree.Children.Count == 0)
                return 1;
            else
            {
                foreach (var reportTemplate in reportTemplateTree.Children)
                {
                    int subReportTemplateTreeDepth = GetExportReportTemplateTreeDepth(reportTemplate);
                    if (subReportTemplateTreeDepth > reportTemplateTreeDepth) reportTemplateTreeDepth = subReportTemplateTreeDepth;
                }
                return reportTemplateTreeDepth + 1;
            }
        }

这里要提醒一下,计算树的高度之类的算法实现,需要首先弄清楚高度的概念:从根结点开始算起。

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