在编程生活中,我们总会遇见树性结构,这几天刚好需要对树形结构操作,就记录下自己的操作方式以及过程.现在假设有一颗这样树,(是不是二叉树都没关系,原理都是一样的) 1.广度优先遍历 英文缩写为BFS即Breadth FirstSearch.其过程检验来说是对每一层节点依次访问,访问完一层进入下一层,而且每个节点只能访问一次.对于上面的例子来说,广度优先遍历的 结果是:A,B,C,D,E,F,G,H,I(假设每层节点从左到右访问). 先往队列中插入左节点,再插右节点,这样出队就是先左节点后右节点了.

目录 1.通过转化成json封装数据 2.通过java8 stream转换 1.通过转化成json封装数据 原始数据如下 [ { "name":"甘肃省", "pid":0, "id":1 }, { "name":"天水市", "pid":1, "id":2 }, { "name":"秦州区", "

返回本章节 返回作业目录 需求说明: 以树形结构显示国家-直辖市/省/州信息 实现思路: 创建显示树形结构的类Tree,在该类中定义Map类型的全局实例属性countryMap,该Map集合用于存放所有国家与其管辖的直辖市/省/州之间的映射关系.其中key为String类型,代表"国家"数据,value为List集合对象,该集合存放String类型的"直辖市/省/州"数据. 生成countryMap对象 Map<String,List<String>

package com.example.demo; public class BTree { public int data; public BTree left; public BTree rigth; public boolean hasLeft(){ return left != null; } public boolean hasRigth(){ return rigth != null; } public BTree(){} } class main{ public static vo

import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JTree; import javax.swing.event.TreeSelectionEvent; import javax.swing.event.TreeSelectionListener; import javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode; import org.eclipse.swt.widgets.Tree; /** * 树状结构 * * @aut

凌晨3点,功夫不负有心人,已经累趴,效果终于出来: 贴上代码: <style scoped> .form { width: 50%; } </style> <template> <div class="form"> <el-tree :data="data2" show-checkbox node-key="id" default-expand-all :props="default

有时候我们需要将列表结构的数据转成树形结构的数据 废话不多说直接上代码 基础类 `@Data public class TreeNode { private Long id; private Long parentId; private List<TreeNode> childrenList; }工具类import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.util.CollectionUtils; imp

一.平级结构转树形结构 /** * 平级结构转树形结构 * * 示例:const jsonDataTree = listTransToTreeData(jsonData, 'id', 'pid', 'chindren'); * @param list 平级数据列表 * @param idStr id的字符串 * @param pidStr 父id字符串 * @param chindrenStr children的字符串 */ export const listTransToTreeData =

在JavaWeb的相关开发中经常会涉及到多级菜单的展示,为了方便菜单的管理需要使用数据库进行支持,本例采用相关算法讲数据库中的条形记录进行相关组装和排序讲菜单组装成树形结构. 首先是需要的JavaBean import java.io.Serializable; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.Date; import j

MySQL 为什么使用B+数 B-树和B+树最重要的一个区别就是B+树只有叶节点存放数据,其余节点用来索引,而B-树是每个索引节点都会有Data域. 这就决定了B+树更适合用来存储外部数据,也就是所谓的磁盘数据.从Mysql(Inoodb)的角度来看,B+树是用来充当索引的,一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了减少内存的占用,索引也会被存储在磁盘上.那么Mysql如何衡量查询效率呢?磁盘IO次数,B-树(B类树)的特定就是每层节点数目非常多,层数很少,目

目录 多级树的深度遍历与广度遍历 节点模型 深度优先遍历 广度优先遍历 多级树的深度遍历与广度遍历 深度优先遍历与广度优先遍历其实是属于图算法的一种,多级树可以看做是一种特殊的图,所以多级数的深/广遍历直接套用图结构的遍历方法即可. 工程中通常会用多级树来存储页面表单的各级联动类目,本文提供了深度遍历与广度遍历的示例,在使用时只要根据你的业务需求稍加改动即可. 我们知道,遍历有递归,非递归两种方式.在工程项目上,一般是禁用递归方式的,因为递归非常容易使得系统爆栈.同时,JVM也限制了最大递归数量

import java.util.ArrayList; import java.util.List; // 模块E public class AdjMatrixGraph<E> { protected SeqList<E> vertexlist; // 顺序表存储图的顶点集合 protected int[][] adjmatrix; // 图的邻接矩阵 二维图 存储的是每个顶点的名称(A,B,C,D....) ; // private final int MAX_WEIGHT = 

使用递归算法结合数据库解析成java树形结构 1.准备表结构及对应的表数据a.表结构: create table TB_TREE ( CID NUMBER not null, CNAME VARCHAR2(50), PID NUMBER //父节点 ) b.表数据: insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (1, '中国', 0); insert into tb_tree (CID, CNAME, PID) values (2, '北京市', 1

一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)他的最小单元是块,一个块的大小是4k 而对于我们的InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元——页(P

作者:李平 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html 一个问题? InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据?这个问题的简单回答是:约2千万 为什么是这么多呢? 因为这是可以算出来的,要搞清楚这个问题,我们先从InnoDB索引数据结构.数据组织方式说起. 我们都知道计算机在存储数据的时候,有最小存储单元,这就好比我们今天进行现金的流通最小单位是一毛. 在计算机中磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/

复习IO操作,突然想写一个小工具,统计一下电脑里面的Java代码量还有注释率,最开始随手写了一个递归算法,遍历文件夹,比较简单,而且代码层次清晰,相对易于理解,代码如下:(完整代码贴在最后面,前面是功能实现代码) public static void visitFile(File file) { if (file != null) { // 如果是文件夹 if (file.isDirectory()) { // 统计文件夹下面的所有文件路径 File[] fls = file.listFiles

引言 我们经常会碰到树形数据结构,比如组织层级.省市县或者动植物分类等等数据.下面是一个树形结构的例子: 在实际应用中,比较常见的做法是将这些信息存储为下面的结构,特别是当存在1对多的父/子节点关系时: const data = [ { id: 56, parentId: 62 }, { id: 81, parentId: 80 }, { id: 74, parentId: null }, { id: 76, parentId: 80 }, { id: 63, parentId: 62 }, {

本文展示了两个实现方法的代码.两个代码的实现方法不同,代码2更为简单. 先看一下最后实现的结果: 最后结果-json 代码1: 实现过程: 1.传入一段json字符串 2.将字符串转换成对象存入节点列表 3.根据节点列表构造无序的多叉树,并将个孩子节点加入对应的父节点中,将无对应父节点的节点加入一级节点列表 4.排序 代码: package com.example.rabbitmq2; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fa

最近在做这么个需求:树形结构,层级深度未知,一旦某个节点的状态是置灰的话,其所有子节点都要置灰. 方案一(数据库有值):如果数据库里置灰节点的所有子节点,值也都是"置灰",那后台取数据时就会拿到这个字段,前台直接用就可以: 方案二(后台手动赋值):如果后台在构建JSON数据的时候,把置灰节点的所有子节点都手动添加这个字段,前台也可以直接用: 方案三(前台手动赋值):如果后台接口返回给前台的出参里,置灰节点的子节点都没标这个字段值,只能前台手动添加.以Vue+ElementUI为例,代码

参考网址:https://www.cnblogs.com/aoximin/p/13162635.html 前言 简介图: 在数据的逻辑结构D=(KR)中,如果K中结点对于关系R的前趋和后继的个数不加限制,即仅含一种任意的关系,则称这种数据结构为图形结构. 来源百度百科 图形结构是一种比树形结构更复杂的非线性结构.在树形结构中,结点间具有分支层次关系,每一层上的结点只能和上一层中的至多一个结点相关,但可能和下一层的多个结点相关.而在图形结构中,任意两个结点之间都可能相关,即结点之间的邻接关系可以是

代码如下: package com.lp.ecjtu.File.FileDeepList; import java.io.File; public class FileDeepList { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub File dir = new File("E:"+File.separator+"demodir