C#构建树形结构数据(全部构建,查找构建)
https://www.jb51.net/article/125747.html
摘要:
最近在做任务管理,任务可以无限派生子任务且没有数量限制,前端采用Easyui的Treegrid树形展示控件。
一、遇到的问题
获取全部任务拼接树形速度过慢(数据量大约在900条左右)且查询速度也并不快;
二、解决方法
1、Tree转化的JSON数据格式
a.JSON数据格式:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 | [ { "children" :[ { "children" :[ ], "username" : "username2" , "password" : "password2" , "id" : "2" , "pId" : "1" , "name" : "节点2" }, { "children" :[ ], "username" : "username2" , "password" : "password2" , "id" : "A2" , "pId" : "1" , "name" : "节点2" } ], "username" : "username1" , "password" : "password1" , "id" : "1" , "pId" : "0" , "name" : "节点1" }, { "children" :[ ], "username" : "username1" , "password" : "password1" , "id" : "A1" , "pId" : "0" , "name" : "节点1" } ] |
b.定义实体必要字段
为了Tree结构的通用性,我们可以定义一个抽象的公用实体TreeObject以保证后续涉及到的List<T>转化树形JSON
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 | using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace MyTree.Abs { public abstract class TreeObejct { public string id { set ; get ; } public string pId { set ; get ; } public string name { set ; get ; } public IList<TreeObejct> children = new List<TreeObejct>(); public virtual void Addchildren(TreeObejct node) { this .children.Add(node); } } } |
c.实际所需实体TreeModel让它继承TreeObject,这样对于id,pId,name,children我们就可以适用于其它实体了,这也相当于我们代码的特殊约定:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | using MyTree.Abs; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace MyTree.Models { public class TreeModel : TreeObejct { public string username { set ; get ; } public string password { set ; get ; } } } |
2、递归遍历
获取全部任务并转化为树形
获取全部任务转化为树形是比较简单的,我们首先获取到pId=0的顶级数据(即不存在父级的任务),我们通过顶级任务依次递归遍历它们的子节点。
b.我们暂时id以1开始则pId=0的都为顶级任务
我们首先写一段生成数据的方法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | public static IList<TreeObejct> GetData( int number = 11) { IList<TreeObejct> datas = new List<TreeObejct>(); for ( int i = 1; i < number; i++) { datas.Add( new TreeModel { id = i.ToString(), pId = (i - 1).ToString(), name = "节点" + i, username = "username" + i, password = "password" + i }); datas.Add( new TreeModel { id = "A" + i.ToString(), pId = (i - 1).ToString(), name = "节点" + i, username = "username" + i, password = "password" + i }); } return datas; } |
其次我们定义一些变量:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | private static IList<TreeObejct> models; private static IList<TreeObejct> models2; private static Thread t1; private static Thread t2; static void Main( string [] args) { int count = 21; Console.WriteLine( "生成任务数:" +count+ "个" ); Console.Read(); } |
我们再写一个递归获取子节点的递归方法:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | public static IList<TreeObejct> GetChildrens(TreeObejct node) { IList<TreeObejct> childrens = models.Where(c => c.pId == node.id.ToString()).ToList(); foreach (var item in childrens) { item.children = GetChildrens(item); } return childrens; } |
编写调用递归方法Recursion:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 | public static void Recursion() { #region 递归遍历 System.Diagnostics.Stopwatch sw = new System.Diagnostics.Stopwatch(); sw.Start(); var mds_0 = models.Where(c => c.pId == "0" ); //获取顶级任务 foreach (var item in mds_0) { item.children = GetChildrens(item); } sw.Stop(); Console.WriteLine( "----------递归遍历用时:" + sw.ElapsedMilliseconds + "----------线程名称:" +t1.Name+ ",线程ID:" +t1.ManagedThreadId); #endregion } |
编写main函数启动测试:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | private static IList<TreeObejct> models; private static IList<TreeObejct> models2; private static Thread t1; private static Thread t2; static void Main( string [] args) { int count = 1001; Console.WriteLine( "生成任务数:" +count+ "个" ); models = GetData(count); t1 = new Thread(Recursion); t1.Name = "递归遍历" ; t1.Start(); Console.Read(); } |
输出结果:
递归遍历至此结束。
3、非递归遍历
非递归遍历在操作中不需要递归方法的参与即可实现Tree的拼接
对于以上的代码,我们不需要修改,只需要定义一个非递归遍历方法NotRecursion:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | public static void NotRecursion() { #region 非递归遍历 System.Diagnostics.Stopwatch sw2 = new System.Diagnostics.Stopwatch(); sw2.Start(); Dictionary< string , TreeObejct> dtoMap = new Dictionary< string , TreeObejct>(); foreach (var item in models) { dtoMap.Add(item.id, item); } IList<TreeObejct> result = new List<TreeObejct>(); foreach (var item in dtoMap.Values) { if (item.pId == "0" ) { result.Add(item); } else { if (dtoMap.ContainsKey(item.pId)) { dtoMap[item.pId].AddChilrden(item); } } } sw2.Stop(); Console.WriteLine( "----------非递归遍历用时:" + sw2.ElapsedMilliseconds + "----------线程名称:" + t2.Name + ",线程ID:" + t2.ManagedThreadId); #endregion } |
编写main函数:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | private static IList<TreeObejct> models; private static IList<TreeObejct> models2; private static Thread t1; private static Thread t2; static void Main( string [] args) { int count = 6; Console.WriteLine( "生成任务数:" +count+ "个" ); models = GetData(count); models2 = GetData(count); t1 = new Thread(Recursion); t2 = new Thread(NotRecursion); t1.Name = "递归遍历" ; t2.Name = "非递归遍历" ; t1.Start(); t2.Start(); Console.Read(); } |
启动查看执行结果:
发现一个问题,递归3s,非递归0s,随后我又进行了更多的测试:
执行时间测试
任务个数 | 递归(ms) | 非递归(ms) |
6 | 3 | 0 |
6 | 1 | 0 |
6 | 1 | 0 |
101 | 1 | 0 |
101 | 4 | 0 |
101 | 5 | 0 |
1001 | 196 | 5 |
1001 | 413 | 1 |
1001 | 233 | 7 |
5001 | 4667 | 5 |
5001 | 4645 | 28 |
5001 | 5055 | 7 |
10001 | StackOverflowException | 66 |
10001 | StackOverflowException | 81 |
10001 | StackOverflowException | 69 |
50001 | - | 46 |
50001 | - | 47 |
50001 | - | 42 |
100001 | - | 160 |
100001 | - | 133 |
100001 | - | 129 |
StackOverflowException:因包含的嵌套方法调用过多而导致执行堆栈溢出时引发的异常。 此类不能被继承。
StackOverflowException 执行堆栈溢出发生错误时引发,通常发生非常深度或无限递归。
-:没有等到结果。
当然这个测试并不专业,但是也展示出了它的效率的确满足了当前的需求。
4、查找构建树形结果
原理同上述非递归相同,不同之处是我们通过查找的数据去构建树形
我们通过查找获取到圈中的任务,再通过当前节点获取到父级节点,因为当时没考虑到任务层级的关系,因此为添加层级编号,为此可能会有重复的存在,因此我们使用HashSet<T>来剔除我们的重复数据,最终获取到有用数据再通过非递归遍历方法,我们便可以再次构建出树形(tree),来转化为JSON数据。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
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