javaweb中树形结构数据的读取

xiaoxiao2021-02-28 31

一、基本概况

在我的项目中，常常会用到树形结构的数据，最为明显的就是左边菜单栏，类似于window folder一样的东西。

而我之前一直是借助前端封装好的ZTree等工具实现展示，而后台则通常使用递归进行数据的查找。通常，我们在设计数据库表的时候，一般会使用三个字段：id，name，pid。如下图所示：

二、代码实现

首先是建立实体类：

private String id; private String name; private String pid; 编写实体类的get和set方法。

然后，我们通常会有以下的几个方法（通常情况，封装粒度不同，方法的实现个数和内容也不同）：

1，找到所有的父节点

public List<TreeEntity> findAllParents() { String sql = "select * from test where pid is null or pid='' "; List<TreeEntity> treeList = null; try { conn = DbUtil.getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); rs = pstmt.executeQuery(); treeList = new ArrayList<TreeEntity>(); while (rs.next()) { TreeEntity myTree = new TreeEntity(); myTree.setId(rs.getString( "id")); myTree.setName(rs.getString( "name")); myTree.setPid(rs.getString( "pid")); treeList.add(myTree); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { DbUtil.close(pstmt); DbUtil.close(conn); } return treeList; }

2，根据父节点找到所有的孩子

public List<TreeEntity> findChildByPid(String pid) { String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'"; List<TreeEntity> treeList = null; try { conn = DbUtil.getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); rs = pstmt.executeQuery(); treeList = new ArrayList<TreeEntity>(); while (rs.next()) { TreeEntity myTree = new TreeEntity(); myTree.setId(rs.getString( "id")); myTree.setName(rs.getString( "name")); myTree.setPid(rs.getString( "pid")); treeList.add(myTree); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { DbUtil.close(pstmt); DbUtil.close(conn); } return treeList; } 备注：这两个方法可以合并，这里是为了让自己更好的理解，而写了两个方法。可以判断传入的pid的值，确定其查找的是父节点，还是根据父节点查找子节点。

3，查看是否存在子节点

public boolean HasChild(String pid) { boolean flag = false; String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'"; int count = 0; try { conn = DbUtil.getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); rs = pstmt.executeQuery(); while(rs.next()){ count++; } if (count > 0) { flag = true; } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { DbUtil.close(pstmt); DbUtil.close(conn); } return flag; }

4，使用递归拼接父节点的子节点

public void BindChildByParent(String pid, String prefix) { if ( this.HasChild(pid)) { // 得到当前父节点下的所有孩子 List<TreeEntity> list = this.findChildByPid(pid); // 循环打印当前父节点下的孩子 for ( int i = 0; i < list.size(); i++) { System.out.println( "|----"+prefix+list.get(i).getName()); if ( this.HasChild(list.get(i).getId())) { this.BindChildByParent(list.get(i).getId(), "--"); } } } }

5，打印树

public void TreeHtml() { // 找到所有的父节点 List<TreeEntity> treeList1 = this.findAllParents(); if (treeList1 != null) { for ( int i = 0; i < treeList1.size(); i++) { TreeEntity tree = treeList1.get(i); // 打印父节点 System.out.println( "|--" + tree.getName()); // 绑定孩子 this.BindChildByParent(tree.getId(), ""); } } else { System.out.println( "没有数据！"); } }

6，main方法调用，及实现结果

public static void main(String[] args) { Tree tree = new Tree(); tree.TreeHtml(); }

三、代码思考

最近，由于考试，看了数据结构这本书。首先，我是在想，大家都用的这种方法，到底好在哪儿了，还有就是，为什么在我们的数据库设计中，树的度的概念没有体现出来。其次是，对于树的遍历，有非递归的方式，我想也许，我也可以不用递归，就实现树形结构的数据查找。于是乎，请看下文：

为什么我不想用递归：

1，经过查证，系统使用递归算法，需要系统堆栈处理。当树的深度很大时，由于系统支撑不住，会呈现死亡状态。

2，递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。

3，最为直接的原因：很长一段时间里，我都不能理解递归算法，我总在想，可不可以用我会的，我喜欢的方式，去解决我面临的问题？

递归的好处：

结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。

五、总结

事实证明，对于树结构的数据搜索，完全可以不使用递归。我总算完成了我自己的梦想，终于，我可以不用递归，也可以实现树结构的查找了。更为高兴的是，事实证明，采用非递归的方式，在我接触到的项目中，它有更大的优势。

下一篇播客，介绍怎么用非递归的方式查找树结构的数据！至此，我好像觉得自己又变得不一样了的感觉，我把数据结构这本书的内容，完全结合到自己的项目中，并且用这些东西，去改造去理解我的代码。开心，不过还有图，我不知道怎么用的，关于图，我想到了非关系型数据库，再去验证吧！

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