JavaScript实现树结构转换的方法有哪些

其他教程   发布日期:2023年08月29日   浏览次数:306

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在 JavaScript 编程中,将数组转换为树结构是一个常见的需求。本篇博客将介绍五种常用的方法来实现数组转树结构,并讨论每种方法的时间复杂度、空间复杂度和最优解。

假设有一个由对象组成的数组,每个对象包含

id
parentId
两个属性。其中
id
表示节点的唯一标识,
parentId
表示该节点的父节点的
id
const nodes = [
  { id: 1, parentId: null },
  { id: 2, parentId: 1 },
  { id: 3, parentId: 1 },
  { id: 4, parentId: 2 },
  { id: 5, parentId: 3 },
  { id: 6, parentId: 3 },
  { id: 7, parentId: 4 },
  { id: 8, parentId: 4 },
];

以上面的数组为例,我们将介绍以下五种方法来将其转换为树结构。

方法一:使用递归

function arrayToTreeRec(nodes, parentId = null) {
  return nodes
    .filter((node) => node.parentId === parentId)
    .map((node) => ({ ...node, children: arrayToTreeRec(nodes, node.id) }));
}

const tree = arrayToTreeRec(nodes, null);

时间复杂度:O(n^2),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n^2)。 优缺点:不适合大规模数据。

方法二:使用循环

function arrayToTreeLoop(nodes) {
  const map = {};
  const tree = [];

  for (const node of nodes) {
    map[node.id] = { ...node, children: [] };
  }

  for (const node of Object.values(map)) {
    if (node.parentId === null) {
      tree.push(node);
    } else {
      map[node.parentId].children.push(node);
    }
  }

  return tree;
}

const tree = arrayToTreeLoop(nodes);

时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:适合大规模数据。

方法三:使用 reduce

function arrayToTreeReduce(nodes) {
  const map = {};
  const tree = nodes.reduce((acc, node) => {
    map[node.id] = { ...node, children: [] };

    if (node.parentId === null) {
      acc.push(map[node.id]);
    } else {
      map[node.parentId].children.push(map[node.id]);
    }

    return acc;
  }, []);

  return tree;
}

const tree = arrayToTreeReduce(nodes);

时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:代码简洁,适合中小规模数据。

方法四:使用哈希表

function arrayToTreeMap(nodes) {
  const map = new Map(nodes.map((node) => [node.id, { ...node, children: [] }]));
  const tree = [];

  for (const node of map.values()) {
    if (node.parentId === null) {
      tree.push(node);
    } else {
      map.get(node.parentId).children.push(node);
    }
  }

  return tree;
}

const tree = arrayToTreeMap(nodes);

时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:适合大规模数据,而且由于使用了

Map
,相比于方法二和方法三,能够更方便地进行节点的查找和删除。

方法五:使用深度优先搜索

function arrayToTreeDFS(nodes) {
  const map = new Map(nodes.map((node) => [node.id, { ...node, children: [] }]));
  const tree = [];
  for (const node of map.values()) {
    if (node.parentId === null) {
      dfs(node, tree);
    }
  }
  function dfs(node, parent) {
    if (parent) {
      parent.children.push(node);
    }
    for (const child of node.children) {
      dfs(map.get(child.id), node);
    }
  }
  return tree;
}
const tree = arrayToTreeDFS(nodes);

时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:相比于方法二、方法三和方法四,可以更方便地进行深度优先搜索。

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