JavaScript将具有父子关系的原始数据格式化成树形结构数据

来源:互联网 发布:手机制谱软件 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 10:20

前几天遇到一个树型组件(类似树形菜单)数据格式化的问题,由于后台把原始查询的数据直接返回给前端,父子关系并未构建,因此需要前端JS来完成,后台返回的数据和下面的测试数据相似。

var data=[{id:1,pid:0,text:'A'},{id:2,pid:4,text:"E[父C]"},{id:3,pid:7,text:"G[父F]"},{id:4,pid:1,text:"C[父A]"},{id:5,pid:6,text:"D[父B]"},{id:6,pid:0,text:'B'},{id:7,pid:4,text:"F[父C]"}];

我们可以发现上面的测试数据有几个特点,父节点与子节点不是顺序排列的,也就是说按照id的顺序,并不是先有父节点,然后有下面的子节点,顺序是混乱的,再就是父子层级有很多,这里是3层。总结为:顺序混乱,层级未知。

如果是顺序排列,层级固定,可以投机取巧,写法相对简单,但是这里恰恰相反。因此给格式化造成了一定的困难,当遇到层级未知的时候,一般都会想到递归的写法,这里我感觉用递归也不好做,因此我也就没有向这方面去深入思考,这里就也不做多的说明。

那么我的做法比起递归来讲更容易理解,先看下代码。

function toTreeData(data){var pos={};var tree=[];var i=0;while(data.length!=0){if(data[i].pid==0){tree.push({id:data[i].id,text:data[i].text,children:[]});pos[data[i].id]=[tree.length-1];data.splice(i,1);i--;}else{var posArr=pos[data[i].pid];if(posArr!=undefined){var obj=tree[posArr[0]];for(var j=1;j<posArr.length;j++){obj=obj.children[posArr[j]];}obj.children.push({id:data[i].id,text:data[i].text,children:[]});pos[data[i].id]=posArr.concat([obj.children.length-1]);data.splice(i,1);i--;}}i++;if(i>data.length-1){i=0;}}return tree;}

前面的测试数据经过上面代码中的方法格式化后如下:

[    {        "id": 1,        "text": "A",        "children": [            {                "id": 4,                "text": "C[父A]",                "children": [                    {                        "id": 7,                        "text": "F[父C]",                        "children": [                            {                                "id": 3,                                "text": "G[父F]",                                "children": []                            }                        ]                    },                    {                        "id": 2,                        "text": "E[父C]",                        "children": []                    }                ]            }        ]    },    {        "id": 6,        "text": "B",        "children": [            {                "id": 5,                "text": "D[父B]",                "children": []            }        ]    }]

原理很简单,使用一个死循环来遍历数组,循环跳出的条件是数组的长度为0,也就是说,循环内部会引起数组长度的改变。这里就几个关键点做一下说明。

  1. 为什么要用死循环?顺序混乱,如果单次循环,子节点出现在父节点之前,子节点不好处理,这里做一个死循环相当于先把父节点全部找出,但是这里又不是简单的先把所有的父节点找出,找的同时,如果这个节点父节点已经找到,那么可以继续做后续操作;
  2. 如何建立层级关系?代码中有一个变量pos,这个用于保存每个已添加到tree中的节点在tree中位置信息,比如上面测试数据父节点A添加到tree后,那么pos中增加一条数据,pos={”1“:[0]},1就是父节点A的id,这样写便于查找,[0]表示父节点A在tree的第一个元素,即tree[0],如果某个位置信息为[1,2,3],那么表示这个节点在tree[1].children[2].children[3],这里的位置关系其实就是父子的层级关系。

上面的测试数据的pos信息如下:

{"1":[0],"2":[0,0,1],"3":[0,0,0,0],"4":[0,0],"5":[1,0],"6":[1],"7":[0,0,0]}
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