背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有叶子节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取叶子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getLeafNodeList,通过两层while循环,实现对指定节点的所有叶子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所在全路径节点序列. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取全路径节点序列. 2.直接自定义MySQL函数 getFullPathNodeList,通过两个while循环,实现对指定节点的所有父节点和所有子节点分别进行查询,最后,将二个查询结果合并,即可得出节点所在全路径节点序列. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其所有父节点序列. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取父节点. 2.直接自定义MySQL函数 getParentNodeList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有父子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_tree,id主键自增,uuid表示本节点,parent_uuid表示父节点): 2)建表语句如下: /* Navicat Prem

背景说明 需求:MySQL树形结构, 根据指定的节点,获取其下属的所有子节点(包含路径上的枝干节点和叶子节点) 枝干节点:如果一个节点下还有子节点,则为枝干节点. 叶子节点:如果一个节点下不再有子节点,则为叶子节点. 问题分析 1.可以使用类似Java这种面向对象的语言,对节点集合进行逻辑处理,获取所有子节点. 2.直接自定义MySQL函数 getChildList,通过一层while循环,实现对指定节点的所有子节点进行查询. 功能实现 1.创建数据表 1)表结构截图如下(此处简单建一张表 t_

//获取所有树叶子节点 注册添加事件 if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) 是否叶子节点 $(function () { $('.easyui-tree').tree({ onClick: function (node) { if ($(node).tree('isLeaf', node.target)) { alert(node.text); } } }) })

参考:jQuery树形控件zTree使用小结 需求 添加.修改的终端需要选择组织,组织是多级架构(树状图显示). 思路 1.因为下拉框需要树状图显示,所以排除使用select做下拉框,改用input 模拟下拉框 2.树状图采用zTree插件 开始 1.布局 <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.3.1/jquery.min.js"></script> <script src="https://

jQuery.parent(expr)           //找父元素 jQuery.parents(expr)          //找到所有祖先元素,不限于父元素 jQuery.children(expr)        //查找所有子元素,只会找到直接的孩子节点,不会返回所有子孙 jQuery.contents()            //查找下面的所有内容,包括节点和文本. jQuery.prev()                //查找上一个兄弟节点,不是所有的兄弟节点 jQue

size_t _FindLeafSize(Node* root)     //求二叉树叶子节点的个数    {        //static size_t count = 0;        if (root == NULL)            return 0; if (root->_left == NULL&&root->_right == NULL);        return 1; return _FindLeafSize(root->_right) +

二叉树中第k层节点个数 递归解法: (1)假设二叉树为空或者k<1返回0 (2)假设二叉树不为空而且k==1.返回1 (3)假设二叉树不为空且k>1,返回左子树中k-1层的节点个数与右子树k-1层节点个数之和 代码例如以下: int GetNodeNumKthLevel(BinaryTreeNode *pRoot, int k) { if(pRoot == NULL || k < 1) return 0; if(k == 1) return 1; int numLeft = GetNod

1.邻接表(Adjacency List) 实例:现在有一个要存储一下公司的人员结构,大致层次结构如下: 那么怎么存储这个结构?并且要获取以下信息: 1.查询小天的直接上司. 2.查询老宋管理下的直属员工. 3.查询小天的所有上司. 4.查询老王管理的所有员工. 方案一.(Adjacency List)只存储当前节点的父节点信息. -- -- MySQL树结构 -- -- Author: xielong Email:cnxielong@gmail.com -- -- 建表 -- DROP TAB

之前一直用的是Oracle,对于树形查询可以使用start with ... connect by ' connect by id = prior parent_id; 没错,这是Oracle所支持的 现在公司用的是mysql,对于这种查询方式只能通过sql语句实现了 语言都是相通的,何况sql呢 mysql随没有自带的语法支持,不过可以通过创建函数来实现递归查询. 如下图所示... 直接上sql语句 create table `nodelist` ( `id` ), `nodecontent`

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/

Oracle树形结构递归查询 在Oracle中,对于树形查询可以使用start with ... connect by select * from treeTable start with id='1' connect by id = prior parent_id; 若将一个树状结构存储在一张表里,需要在表中存入两个字段ID和PARENTID,表示每一条记录的parent是谁. table: treeTable 1.从根节点遍历子节点.:(一整棵树) select * from treeTab

一.B+树概述 B+树是B树的变种,有着比B树更高的查询效率. 一棵 B+ 树需要满足以下条件: 节点的子树数和关键字数相同(B 树是关键字数比子树数少一) 节点的关键字表示的是子树中的最大数,在子树中同样含有这个数据 叶子节点包含了全部数据,同时符合左小右大的顺序 如下图一个M=3 的B+树: 简单概括下 B+ 树的三个特点: 关键字数和子树相同 非叶子节点仅用作索引,它的关键字和子节点有重复元素 叶子节点用指针连在一起 第一点:在 B 树中,节点的关键字用于在查询时确定查询区间,因此关键字数

TreeView控件的用法还是有蛮多坑点的,最好记录一下. 参考项目: https://www.codeproject.com/Articles/26288/Simplifying-the-WPF-TreeView-by-Using-the-ViewMode 静态的树形结构 如果树形结构的所有子节点都已经确定且不会改动,可以直接在控制层用C#代码来生成这个TreeView. var rootItem = new OutlineTreeData { outlineTypeName = "David

上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用. 树形结构,是指:数据元素之间的关系像一颗树的数据结构.我们看图说话: 它具有以下特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树: 树里面没有环路(cycle) 维基百科中列举了计算机科学中树形结构的种类 233酱当然不会一个个讲,我们只挑一些熟悉的面孔:多叉树,二叉树,

我们在学习MySQL的时候经常会听到索引这个词,大概也知道这是什么,但是深究下去又说不出什么道道来.下面将会比较全面的介绍一下关于索引! 1 索引是什么? 这里用百度百科的一句话来说,在关系数据库中,索引是一种单独的.物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构,它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单. 简单来说,索引就是我们一本书的目录,通过目录我们才能更快在一本书中查找到我们所要看的内容.同样的,通过索引我们才能在数据库中查找到我们的数

首先要明白索引(index)是在存储引擎(storage engine)层面实现的,而不是server层面.不是所有的存储引擎都支持所有的索引类型.即使多个存储引擎支持某一索引类型,它们的实现和行为也可能有所差别. MyISAM 和 InnoDB 存储引擎,都使用 B+Tree的数据结构,它相对与 B-Tree结构,所有的数据都存放在叶子节点上,且把叶子节点通过指针连接到一起,形成了一条数据链表,以加快相邻数据的检索效率. 一.先了解下 B-Tree 和 B+Tree 的区别   1.B-Tre

原文:http://mikehillyer.com/articles/managing-hierarchical-data-in-mysql/ 引言 大多数用户都曾在数据库中处理过分层数据(hierarchical data),认为分层数据的管理不是关系数据库的目的.之所以这么认为,是因为关系数据库中的表没有层次关系,只是简单的平面化的列表:而分层数据具有父-子关系,显然关系数据库中的表不能自然地表现出其分层的特性. 我们认为,分层数据是每项只有一个父项和零个或多个子项(根项除外,根项没有父项)