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Comment un tableau plat représentant une hiérarchie arborescente peut-il être analysé efficacement dans une structure arborescente imbriquée ?

Linda Hamilton
Libérer: 2025-01-25 05:52:10
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How Can a Flat Table Representing a Tree Hierarchy Be Efficiently Parsed into a Nested Tree Structure?

Transformer des données plates en un arbre hiérarchique

Convertir efficacement un tableau plat représentant une hiérarchie arborescente en une structure arborescente imbriquée est un défi de programmation courant. Un algorithme récursif offre une solution élégante et efficace.

Voici un exemple Python illustrant cette approche :

<code class="language-python"># Initialize the tree as a dictionary
tree = {}

# Process each row from the flat table
for row in table:
    # Add the node to the tree
    tree[row['Id']] = {
        'name': row['Name'],
        'parent_id': row['ParentId'] if row['ParentId'] else None,
        'children': []  # Initialize an empty list for children
    }

# Populate the children for each node
for node_id, node in tree.items():
    if node['parent_id']:
        tree[node['parent_id']]['children'].append(node_id)</code>
Copier après la connexion

Ce code crée un dictionnaire imbriqué. Chaque entrée du dictionnaire représente un nœud avec « nom », « parent_id » et une liste d'ID « enfants ». Cette structure facilite la traversée facile des arbres.

Optimisation du stockage des arbres dans les bases de données relationnelles

Bien que les ensembles imbriqués et l'énumération de chemins soient des options viables, la méthode Closure Table présente plusieurs avantages pour stocker des données hiérarchiques dans un SGBDR :

  • Facilité de mise en œuvre : Il s'agit d'une seule table supplémentaire, simplifiant la mise en œuvre et la maintenance.
  • Flexibilité des requêtes : Les requêtes récursives sont facilement implémentées dans la plupart des bases de données SQL modernes, permettant un parcours et une manipulation simples de la hiérarchie.
  • Avantages en termes de performances : Les moteurs de base de données peuvent optimiser efficacement les requêtes à l'aide d'index sur la clé primaire de la table de fermeture, ce qui entraîne des performances améliorées.

En résumé, l'approche Closure Table fournit une méthode robuste et efficace pour gérer et interroger les structures arborescentes au sein de bases de données relationnelles.

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!

source:php.cn
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