Analyser une table plate en arborescence : méthode efficace et élégante
Lorsque vous travaillez avec des données hiérarchiques stockées dans des tableaux plats, vous devez souvent les analyser et les présenter dans une structure arborescente intuitive. La clé de solutions efficaces et élégantes réside dans l’exploitation des structures de données de base et la compréhension des relations hiérarchiques dans les données.
Algorithme efficace :
En supposant que la table contient les colonnes "Id", "Name", "ParentId" et "Order", nous pouvons utiliser la table de hachage pour construire efficacement l'arborescence. Les étapes sont les suivantes :
Cet algorithme utilise les capacités de recherche en temps constant des tables de hachage, garantissant une complexité temporelle efficace de O(n), où n est le nombre de nœuds.
Contenu supplémentaire : Stockage des structures arborescentes dans des bases de données relationnelles
Concernant le stockage des structures arborescentes, les approches traditionnelles décrites dans la question (listes de contiguïté, énumérations de chemins et ensembles imbriqués) ont des limites. Une meilleure approche est la méthode Chemin matérialisé, qui est prise en charge par PostgreSQL et d'autres bases de données modernes.
Dans cette méthode, ajoutez une colonne « chemin » au tableau qui contient le chemin complet du nœud racine à chaque nœud, séparé par un délimiteur (par exemple, « / »). Cela permet une interrogation et un parcours efficaces des hiérarchies arborescentes sans avoir besoin d'opérations récursives.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!