问题分析:一个关系数据库的表,如图所示:
可以看到后面四个字段:Country,Province,City,Street 具有逻辑上的从属结构,现在要把这种数据搞成一个树形结构,如图所示:
不是原来的数据转换而成的,大致就是这个意思,可以想象成,dataTable里面相同的数据进行单元格合并,然后找到所有的从根到叶子节点的路径,就算完成任务。JS里面似乎有很多插件可以实现,但Java中我暂时还没找到,没办法只能自己写了。从结构上看,应该是一个多叉多级树形结构,所以在转换的时候必须具备一定的灵活性,节点的层级也要分明。
首先定义一个node类,描述节点:
public class Node { private String id; private String pId; private String text; private Map<String, Object> nodeValue; private String path; public Node() { } public Node(String id,String pId,String text,String path){ this.id = id; this.pId = pId; this.text = text; this.path = path; } public String getId() { return id; } public void setId(String id) { this.id = id; } public String getpId() { return pId; } public void setpId(String pId) { this.pId = pId; } public String getText() { return text; } public void setText(String text) { this.text = text; } public Map<String, Object> getNodeValue() { return nodeValue; } public void setNodeValue(Map<String, Object> nodeValue) { this.nodeValue = nodeValue; } public String getPath() { return path; } public void setPath(String path) { this.path = path; } @Override public String toString() { String str = ""; if(this.nodeValue!=null){ Set<Entry<String,Object>> entrySet = this.nodeValue.entrySet(); for (Entry<String, Object> entry : entrySet) { str+=entry.getKey()+"="+entry.getValue(); } } return str; } }
简单说明一下设计初衷:
1,id和pid就不说了,明眼人一眼就看穿了。text表示的是节点当前显示内容。
2,nodeValue是Map结构,包含从当前节点到根节点的text,比如:三级节点City=QingDao的nodeValue包含说明什么呢?答案:{city=QingDao,province=ShanDong,country=China}
3,path属性表示节点的地址,或者叫做路径,用来标识某个节点是否已存在,样式举例:/China/ShanDong/QingDao
看具体实现类:
public class MultiTree { private List<Node> nodeList; private Node rootNode; public List<Node> getNodeList() { return nodeList; } public void setNodeList(List<Node> nodeList) { this.nodeList = nodeList; } public MultiTree() { init(); } public MultiTree(List<Node> nodeList, Node rootNode) { this(); if (nodeList != null) { this.nodeList = nodeList; } if (rootNode != null) { this.rootNode = rootNode; } } private void init() { nodeList = new ArrayList<Node>(); rootNode = new Node("0", "-1", "0", "/"); } /** * 把DataTable数据转换为DataTree,保证path唯一 * @param listMaps * @param args */ public void convertListMapToTree(List<Map<String, Object>> listMaps, String... args) { Object value = null; String path = ""; Node pNode = null; Node node = null; Map<String, Object> nodeValue = new HashMap<String, Object>(); nodeList.add(rootNode); for (Map<String, Object> map : listMaps) { path = ""; pNode = getRoot(); for (int i = 0;i < args.length;i++) { String key = args[i]; value = map.get(key); path += "/" + value; node = findNodeByPath(path); if (node == null) { node = new Node(IdGenerator.uuidGenerator(), pNode.getId(), String.valueOf(value), path); if(i==args.length-1){ nodeValue = map; }else{ nodeValue = getNodeValueByPath(path,args); } node.setNodeValue(nodeValue); nodeList.add(node); } else { pNode = node; } } } } /** * 根据node path node应该有nodeValue * nodeValue 应该包含父节点的Text,而不应该包含子节点的text,叶子节点应该包含所有的值 * @param path * @param args * @return */ private Map<String, Object> getNodeValueByPath(String path, String[] args) { Map<String, Object> nodeValue = new HashMap<String, Object>(); String[] values = path.split("/"); for (int i = 1;i < values.length;i++) { nodeValue.put(args[i-1], values[i]); } return nodeValue; } public Node getRoot() { return rootNode; } /** * 某个节点的所有子节点 * @param pNode * @return */ public List<Node> getChildNodes(Node pNode) { List<Node> childNodes = new ArrayList<Node>(); if (pNode == null || pNode.getId() == null) { return childNodes; } for (Node node : nodeList) { if (pNode.getId().equals(node.getpId())) { childNodes.add(node); } } return childNodes; } /** * 根据path查找node是否存在(因path唯一) * @param path * @return 找到node返回,否则返回null */ public Node findNodeByPath(String path) { for (Node node : nodeList) { if (path.equals(node.getPath())) { return node; } } return null; } /** * 从某个节点开始进行深度度递归遍历 * @param pNode */ public void recursionTraversal(Node pNode){ List<Node> childNodes = getChildNodes(pNode); for (Node node : childNodes) { System.out.println(node.toString()); if(getChildNodes(node).size()>0){ recursionTraversal(node); } } } }
此类的核心方法是: convertListMapToTree 参数,是数据源和节点的字段名称。
调用方式:
tree.convertListMapToTree(listMaps, "COUNTRY","PROVINCE","CITY","STREET");
执行结果:
/ /China /China/HeBei /China/HeBei/BaoDing /China/HeBei/BaoDing/street1 /China/HeBei/HengShui /China/HeBei/HengShui/street1 /China/ShanDong /China/ShanDong/Jian /China/ShanDong/Jian/street1 /China/ShanDong/QingDao /China/ShanDong/QingDao/street1 /China/ShanDong/YanTai /China/ShanDong/YanTai/street1 /Japan /Japan/JiuZhou /Japan/JiuZhou/ChangQi /Japan/JiuZhou/ChangQi/street2 /America /America/California /America/California/Los Angeles /America/California/Los Angeles/street3 /England /England/Norwich /England/Norwich/Any /England/Norwich/Any/street4
此处有几个点需要注意:
1,字段名称参数传递的顺序就是节点的层级顺序,从高到低,若是写错,则结果不准确。
2,一定要有一个根节点,这是树形结构的必备,程序中已给出默认根节点,也给出了自定义的接口。
3,本程序中,nodeValue中只包含(叶子节点除外)从当前节点到根节点的字段值,叶子节点包含所有的字段值,比如本例,叶子节点中也包含ID=1这样的数据,虽然没有被应用到节点层级中。
4,判断path是否存在是关键一步,如果该步骤不能准确,则整个程序就以失败告终。
不足之处:
很多地方都在全局查找,效率较低,期待后续改进。