一、基本概況
在我的項目中，常常會用到樹形結構的數據，最為明顯的就是左邊菜單欄，類似於window folder一樣的東西。
而我之前一直是借助前端封裝好的ZTree等工具實現展示，而后台則通常使用遞歸進行數據的查找。通常，我們在設計數據庫表的時候，一般會使用三個字段：id，name，pid。如下圖所示：
二、代碼實現
首先是建立實體類：
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> private String id; private String name; private String pid;</span>
編寫實體類的get和set方法。
然后，我們通常會有以下的幾個方法（通常情況，封裝粒度不同，方法的實現個數和內容也不同）：
1，找到所有的父節點
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;">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;
}</span>
2，根據父節點找到所有的孩子
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;">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;
}</span>
備注：這兩個方法可以合並，這里是為了讓自己更好的理解，而寫了兩個方法。可以判斷傳入的pid的值，確定其查找的是父節點，還是根據父節點查找子節點。
3，查看是否存在子節點
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> 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;
}</span>
4，使用遞歸拼接父節點的子節點
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public void BindChildByParent(String pid, String prefix) {
if (this.HasChild(pid)) {
// 得到當前父節點下的所有孩子
List<TreeEntity> list = this.findChildByPid(pid);
// 循環打印當前父節點下的孩子
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(),"--");
}
}
}
}</span>
5，打印樹
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public void TreeHtml() {
// 找到所有的父節點
List<TreeEntity> treeList1 = this.findAllParents();
if (treeList1 != null) {
for (int i = 0; i < treeList1.size(); i++) {
TreeEntity tree = treeList1.get(i);
// 打印父節點
System.out.println("|--" + tree.getName());
// 綁定孩子
this.BindChildByParent(tree.getId(), "");
}
} else {
System.out.println("沒有數據！");
}
}</span>
6，main方法調用，及實現結果
<span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18px;"> public static void main(String[] args) {
Tree tree = new Tree();
tree.TreeHtml();
}</span>
三、代碼思考
最近，由於考試，看了數據結構 這本書。首先，我是在想，大家都用的這種方法，到底好在哪兒了，還有就是，為什么在我們的數據庫設計中，樹的度的概念沒有體現出來。其次是，對於樹的遍歷，有非遞歸的方式，我想也許，我也可以不用遞歸，就實現樹形結構的數據查找。於是乎，請看下文：
為什么我不想用遞歸：
1，經過查證，系統使用遞歸算法，需要系統堆棧處理。當樹的深度很大時，由於系統支撐不住，會呈現死亡狀態。
2，遞歸算法的運行效率較低，無論是耗費的計算時間還是占用的存儲空間都比非遞歸算法要多。
3，最為直接的原因：很長一段時間里，我都不能理解遞歸算法，我總在想，可不可以用我會的，我喜歡的 方式，去解決我面臨的問題？
遞歸的好處：
結構清晰，可讀性強，而且容易用數學歸納法來證明算法的正確性，因此它為設計算法、調試程序帶來很大方便。
五、總結
事實證明，對於樹結構的數據搜索，完全可以不使用遞歸。我總算完成了我自己的夢想，終於，我可以不用遞歸，也可以實現樹結構的查找了。更為高興的是，事實證明，采用非遞歸的方式，在我接觸到的項目中，它有更大的優勢。
下一篇播客，介紹怎么用非遞歸的方式查找樹結構的數據！至此，我好像覺得自己又變得不一樣了的感覺，我把數據結構這本書的內容，完全結合到自己的項目中，並且用這些東西，去改造去理解我的代碼。開心，不過還有圖，我不知道怎么用的，關於圖，我想到了非關系型數據庫，再去驗證吧！