JavaScript 处理树数据结构的方法示例

时间:2021-05-28

JavaScript 处理树结构数据

场景

即便在前端,也有很多时候需要操作 树结构 的情况,最典型的场景莫过于 无限级分类。之前吾辈曾经遇到过这种场景,但当时没有多想直接手撕 JavaScript 列表转树了,并没有想到进行封装。后来遇到的场景多了,想到如何封装树结构操作,但考虑到不同场景的树节点结构的不同,就没有继续进行下去了。

直到吾辈开始经常运用了 ES6 Proxy 之后,吾辈想到了新的解决方案!

思考

问: 之前为什么停止封装树结构操作了?
答: 因为不同的树结构节点可能有不同的结构,例如某个项目的树节点父节点 id 字段是 parent,而另一个项目则是 parentId
问: Proxy 如何解决这个问题呢?
答: Proxy 可以拦截对象的操作,当访问对象不存在的字段时,Proxy 能将之代理到已经存在的字段上
问: 这点意味着什么?
答: 它意味着 Proxy 能够抹平不同的树节点结构之间的差异!
问: 我还是不太明白 Proxy 怎么用,能举个具体的例子么?
答: 当然可以,我现在就让你看看 Proxy 的能力

下面思考一下如何在同一个函数中处理这两种树节点结构

/** * 系统菜单 */class SysMenu { /** * 构造函数 * @param {Number} id 菜单 id * @param {String} name 显示的名称 * @param {Number} parent 父级菜单 id */ constructor(id, name, parent) { this.id = id this.name = name this.parent = parent }}/** * 系统权限 */class SysPermission { /** * 构造函数 * @param {String} uid 系统唯一 uuid * @param {String} label 显示的菜单名 * @param {String} parentId 父级权限 uid */ constructor(uid, label, parentId) { this.uid = uid this.label = label this.parentId = parentId }}

下面让我们使用 Proxy 来抹平访问它们之间的差异

const sysMenuMap = new Map().set('parentId', 'parent')const sysMenu = new Proxy(new SysMenu(1, 'rx', 0), { get(_, k) { if (sysMenuMap.has(k)) { return Reflect.get(_, sysMenuMap.get(k)) } return Reflect.get(_, k) },})console.log(sysMenu.id, sysMenu.name, sysMenu.parentId) // 1 'rx' 0const sysPermissionMap = new Map().set('id', 'uid').set('name', 'label')const sysPermission = new Proxy(new SysPermission(1, 'rx', 0), { get(_, k) { if (sysPermissionMap.has(k)) { return Reflect.get(_, sysPermissionMap.get(k)) } return Reflect.get(_, k) },})console.log(sysPermission.id, sysPermission.name, sysPermission.parentId) // 1 'rx' 0

定义桥接函数

现在,差异确实抹平了,我们可以通过访问相同的属性来获取到不同结构对象的值!然而,每个对象都写一次代理终究有点麻烦,所以我们实现一个通用函数用以包装。

/** * 桥接对象不存在的字段 * @param {Object} map 代理的字段映射 Map * @returns {Function} 转换一个对象为代理对象 */export function bridge(map) { /** * 为对象添加代理的函数 * @param {Object} obj 任何对象 * @returns {Proxy} 代理后的对象 */ return function(obj) { return new Proxy(obj, { get(target, k) { if (Reflect.has(map, k)) { return Reflect.get(target, Reflect.get(map, k)) } return Reflect.get(target, k) }, set(target, k, v) { if (Reflect.has(map, k)) { Reflect.set(target, Reflect.get(map, k), v) return true } Reflect.set(target, k, v) return true }, }) }}

现在,我们可以用更简单的方式来做代理了。

const sysMenu = bridge({ parentId: 'parent',})(new SysMenu(1, 'rx', 0))console.log(sysMenu.id, sysMenu.name, sysMenu.parentId) // 1 'rx' 0const sysPermission = bridge({ id: 'uid', name: 'label',})(new SysPermission(1, 'rx', 0))console.log(sysPermission.id, sysPermission.name, sysPermission.parentId) // 1 'rx' 0

定义标准树结构

想要抹平差异,我们至少还需要一个标准的树结构,告诉别人我们需要什么样的树节点数据结构,以便于在之后处理树节点的函数中统一使用。

/** * 基本的 Node 节点结构定义接口 * @interface */export class INode { /** * 构造函数 * @param {Object} [options] 可选项参数 * @param {String} [options.id] 树结点的 id 属性名 * @param {String} [options.parentId] 树结点的父节点 id 属性名 * @param {String} [options.child] 树结点的子节点数组属性名 * @param {String} [options.path] 树结点的全路径属性名 * @param {Array.<Object>} [options.args] 其他参数 */ constructor({ id, parentId, child, path, ...args } = {}) { /** * @field 树结点的 id 属性名 */ this.id = id /** * @field 树结点的父节点 id 属性名 */ this.parentId = parentId /** * @field 树结点的子节点数组属性名 */ this.child = child /** * @field 树结点的全路径属性名 */ this.path = path Object.assign(this, args) }}

实现列表转树

列表转树,除了递归之外,也可以使用循环实现,这里便以循环为示例。

思路

  • 在外层遍历子节点
  • 如果是根节点,就添加到根节点中并不在找其父节点。
  • 否则在内层循环中找该节点的父节点,找到之后将子节点追加到父节点的子节点列表中,然后结束本次内层循环。
  • /** * 将列表转换为树节点 * 注:该函数默认树的根节点只有一个,如果有多个,则返回一个数组 * @param {Array.<Object>} list 树节点列表 * @param {Object} [options] 其他选项 * @param {Function} [options.isRoot] 判断节点是否为根节点。默认根节点的父节点为空 * @param {Function} [options.bridge=returnItself] 桥接函数,默认返回自身 * @returns {Object|Array.<String>} 树节点,或是树节点列表 */export function listToTree( list, { isRoot = node => !node.parentId, bridge = returnItself } = {},) { const res = list.reduce((root, _sub) => { if (isRoot(sub)) { root.push(sub) return root } const sub = bridge(_sub) for (let _parent of list) { const parent = bridge(_parent) if (sub.parentId === parent.id) { parent.child = parent.child || [] parent.child.push(sub) return root } } return root }, []) // 根据顶级节点的数量决定如何返回 const len = res.length if (len === 0) return {} if (len === 1) return res[0] return res}

    抽取通用的树结构遍历逻辑

    首先,明确一点,树结构的完全遍历是通用的,大致实现基本如下

  • 遍历顶级树节点
  • 遍历树节点的子节点列表
  • 递归调用函数并传入子节点
  • /** * 返回第一个参数的函数 * 注:一般可以当作返回参数自身的函数,如果你只关注第一个参数的话 * @param {Object} obj 任何对象 * @returns {Object} 传入的第一个参数 */export function returnItself(obj) { return obj}/** * 遍历并映射一棵树的每个节点 * @param {Object} root 树节点 * @param {Object} [options] 其他选项 * @param {Function} [options.before=returnItself] 遍历子节点之前的操作。默认返回自身 * @param {Function} [options.after=returnItself] 遍历子节点之后的操作。默认返回自身 * @param {Function} [options.paramFn=(node, args) => []] 递归的参数生成函数。默认返回一个空数组 * @returns {INode} 递归遍历后的树节点 */export function treeMapping( root, { before = returnItself, after = returnItself, paramFn = (node, ...args) => [], } = {},) { /** * 遍历一颗完整的树 * @param {INode} node 要遍历的树节点 * @param {...Object} [args] 每次递归遍历时的参数 */ function _treeMapping(node, ...args) { // 之前的操作 let _node = before(node, ...args) const childs = _node.child if (arrayValidator.isEmpty(childs)) { return _node } // 产生一个参数 const len = childs.length for (let i = 0; i < len; i++) { childs[i] = _treeMapping(childs[i], ...paramFn(_node, ...args)) } // 之后的操作 return after(_node, ...args) } return _treeMapping(root)}

    使用 treeMapping 遍历树并打印

    const tree = { uid: 1, childrens: [ { uid: 2, parent: 1, childrens: [{ uid: 3, parent: 2 }, { uid: 4, parent: 2 }], }, { uid: 5, parent: 1, childrens: [{ uid: 6, parent: 5 }, { uid: 7, parent: 5 }], }, ],}// 桥接函数const bridge = bridge({ id: 'uid', parentId: 'parent', child: 'childrens',})treeMapping(tree, { // 进行桥接抹平差异 before: bridge, // 之后打印每一个 after(node) { console.log(node) },})

    实现树转列表

    当然,我们亦可使用 treeMapping 简单的实现 treeToList,当然,这里考虑了是否计算全路径,毕竟还是要考虑性能的!

    /** * 将树节点转为树节点列表 * @param {Object} root 树节点 * @param {Object} [options] 其他选项 * @param {Boolean} [options.calcPath=false] 是否计算节点全路径,默认为 false * @param {Function} [options.bridge=returnItself] 桥接函数,默认返回自身 * @returns {Array.<Object>} 树节点列表 */export function treeToList( root, { calcPath = false, bridge = returnItself } = {},) { const res = [] treeMapping(root, { before(_node, parentPath) { const node = bridge(_node) // 是否计算全路径 if (calcPath) { node.path = (parentPath ? parentPath + ',' : '') + node.id } // 此时追加到数组中 res.push(node) return node }, paramFn: node => (calcPath ? [node.path] : []), }) return res}

    现在,我们可以转换任意树结构为列表了

    const tree = { uid: 1, childrens: [ { uid: 2, parent: 1, childrens: [{ uid: 3, parent: 2 }, { uid: 4, parent: 2 }], }, { uid: 5, parent: 1, childrens: [{ uid: 6, parent: 5 }, { uid: 7, parent: 5 }], }, ],}const fn = bridge({ id: 'uid', parentId: 'parent', child: 'childrens',})const list = treeToList(tree, { bridge: fn,})console.log(list)

    总结

    那么,JavaScript 中处理树结构数据就到这里了。当然,树结构数据还有其他的更多操作尚未实现,例如常见的查询子节点列表,节点过滤,最短路径查找等等。但目前列表与树的转换才是最常用的,而且其他操作基本上也是基于它们做的,所以这里也便点到为止了。

    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。

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