


Méthode de stockage de structure de données arborescente (requête)
Modèle de liste de contiguïté
Dans le développement commercial quotidien, nous rencontrons souvent des données arborescentes avec une structure hiérarchique. Lorsqu'elle est stockée dans une base de données relationnelle, cette structure de données est souvent stockée dans un modèle appelé liste de contiguïté, comme ceci :
CREATE TABLE `categories` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` char(100) NOT NULL, `pid` int(11) DEFAULT 0, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB;
Ce modèle représente L'image montre :
Je pense que beaucoup de gens connaissent déjà ce modèle de données, je n'entrerai donc pas trop dans les détails ici. Concentrons-nous sur le modèle de données suivant
Modèle d'ensemble imbriqué
Une autre façon de représenter un arbre est de le stocker sous forme d'ensemble. Nous redéfinissons la structure de table suivante :
CREATE TABLE `categories` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` char(100) NOT NULL, `lft` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (lft> 0), `rgt` int(11) NOT NULL UNIQUE CHECK (rgt> 1), PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB;
Et le schéma de ce modèle ressemblera à ce qui suit :
lft et rgt sont utilisés comme limite de l'ensemble. Plus la différence entre les deux est grande, plus l'ensemble est grand et plus il contient d'éléments.
Selon le sous-ensemble, trouvez la catégorie du parent
SELECT c2.* FROM categories as c1, categories as c2 WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft and c2.rgt AND c1.title = '华为'; +----+-------------+-----+-----+ | id | title | lft | rgt | +----+-------------+-----+-----+ | 1 | Smartphones | 1 | 14 | | 5 | Harmony OS | 10 | 13 | | 8 | 华为 | 11 | 12 | +----+-------------+-----+-----+
Selon le parent, trouvez tous les sous-ensembles en dessous
SELECT c1.* FROM categories AS c1, categories AS c2 WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt AND c2.title = 'Smartphones'; +----+-------------+-----+-----+ | id | title | lft | rgt | +----+-------------+-----+-----+ | 1 | Smartphones | 1 | 14 | | 3 | Android | 2 | 5 | | 4 | iOS | 6 | 9 | | 5 | Harmony OS | 10 | 13 | | 6 | 小米 | 3 | 4 | | 7 | iPhone | 7 | 8 | | 8 | 华为 | 11 | 12 | +----+-------------+-----+-----+
Voir le niveau de chaque catégorie
SELECT COUNT(c2.id) AS indentation, c1.title FROM categories AS c1, categories AS c2下周三we'fv WHERE c1.lft BETWEEN c2.lft AND c2.rgt GROUP BY c1.title ORDER BY c1.lft; +-------------+-------------+ | indentation | title | +-------------+-------------+ | 1 | Smartphones | | 2 | Android | | 3 | 小米 | | 2 | iOS | | 3 | iPhone | | 2 | Harmony OS | | 3 | 华为 | +-------------+-------------+
Avantages et inconvénients
Modèle de liste de contiguïté
Le modèle de liste de contiguïté est facile à comprendre et le code dont nous avons besoin l'est également très simple.
Mais dans la plupart des langages de programmation, c'est lent et inefficace. Ceci est principalement dû à la récursion. Nous devons effectuer une requête de base de données pour chaque nœud de l'arborescence.
Cela peut rendre la fonction très lente lorsqu'il s'agit de grands arbres puisque chaque requête prend un certain temps. Car pour chaque fonction, un algorithme récursif est nécessaire pour obtenir le nombre.
Bien sûr, si vous utilisez un langage récursif comme List, vous pouvez ignorer les lacunes de ce modèle de données. Mais pour PHP, cela rendra l’ensemble du traitement de ce modèle de données extrêmement lent.
Modèle d'ensemble imbriqué
Comparé au modèle de liste de contiguïté, ce modèle de données n'est évidemment pas si facile à comprendre. Et il ne peut pas être aussi simple d'ajouter des données. Il faut calculer les valeurs sur les côtés gauche et droit lors de l'ajout et déplacer les valeurs suivantes, ce qui augmente la pression de l'ajout de données.
De même, l'avantage qu'il apporte est qu'il vous permet de compléter une requête arborescente avec une simple requête, et vous pouvez calculer le nombre de sous-éléments qu'elle contient en fonction des deux paramètres lft et rgt.
Résumé
Les deux modèles ont leurs propres avantages et inconvénients, l'un est meilleur que l'insertion et l'autre est meilleur que la requête. Bien que je préfère le modèle d’ensembles imbriqués, il doit néanmoins être choisi en fonction de l’activité spécifique.
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Lors de l'utilisation de structures de données complexes en Java, Comparator est utilisé pour fournir un mécanisme de comparaison flexible. Les étapes spécifiques comprennent : la définition d’une classe de comparaison et la réécriture de la méthode de comparaison pour définir la logique de comparaison. Créez une instance de comparaison. Utilisez la méthode Collections.sort, en transmettant les instances de collection et de comparateur.

Les structures de données et les algorithmes sont à la base du développement Java. Cet article explore en profondeur les structures de données clés (telles que les tableaux, les listes chaînées, les arbres, etc.) et les algorithmes (tels que le tri, la recherche, les algorithmes graphiques, etc.) en Java. Ces structures sont illustrées par des exemples pratiques, notamment l'utilisation de tableaux pour stocker les scores, de listes chaînées pour gérer les listes de courses, de piles pour implémenter la récursion, de files d'attente pour synchroniser les threads, ainsi que d'arbres et de tables de hachage pour une recherche et une authentification rapides. Comprendre ces concepts vous permet d'écrire du code Java efficace et maintenable.

Les types de référence sont un type de données spécial dans le langage Go. Leurs valeurs ne stockent pas directement les données elles-mêmes, mais l'adresse des données stockées. Dans le langage Go, les types de référence incluent des tranches, des cartes, des canaux et des pointeurs. Une compréhension approfondie des types de référence est cruciale pour comprendre les méthodes de gestion de la mémoire et de transfert de données du langage Go. Cet article combinera des exemples de code spécifiques pour présenter les caractéristiques et l'utilisation des types de référence dans le langage Go. 1. Tranches Les tranches sont l'un des types de référence les plus couramment utilisés dans le langage Go.

L'arbre AVL est un arbre de recherche binaire équilibré qui garantit des opérations de données rapides et efficaces. Pour atteindre l'équilibre, il effectue des opérations de virage à gauche et à droite, en ajustant les sous-arbres qui violent l'équilibre. Les arbres AVL utilisent l'équilibrage de hauteur pour garantir que la hauteur de l'arbre est toujours petite par rapport au nombre de nœuds, réalisant ainsi des opérations de recherche de complexité temporelle logarithmique (O (logn)) et maintenant l'efficacité de la structure de données même sur de grands ensembles de données.

Présentation de Java Collection Framework L'infrastructure de collection Java est une partie importante du langage de programmation Java. Elle fournit une série de bibliothèques de classes conteneur qui peuvent stocker et gérer des données. Ces bibliothèques de classes de conteneurs ont différentes structures de données pour répondre aux besoins de stockage et de traitement des données dans différents scénarios. L'avantage du framework de collection est qu'il fournit une interface unifiée, permettant aux développeurs d'exploiter différentes bibliothèques de classes de conteneurs de la même manière, réduisant ainsi la difficulté de développement. Structures de données de l'infrastructure de collection Java L'infrastructure de collection Java contient diverses structures de données, chacune ayant ses propres caractéristiques et scénarios applicables. Voici plusieurs structures de données courantes du cadre de collection Java : 1. Liste : Liste est une collection ordonnée qui permet de répéter des éléments. Li

Présentation de la bibliothèque de structures de données PHPSPL La bibliothèque de structures de données PHPSPL (Standard PHP Library) contient un ensemble de classes et d'interfaces pour stocker et manipuler diverses structures de données. Ces structures de données comprennent des tableaux, des listes chaînées, des piles, des files d'attente et des ensembles, chacun fournissant un ensemble spécifique de méthodes et de propriétés pour manipuler les données. Tableaux En PHP, un tableau est une collection ordonnée qui stocke une séquence d'éléments. La classe de tableau SPL fournit des fonctions améliorées pour les tableaux PHP natifs, notamment le tri, le filtrage et le mappage. Voici un exemple d'utilisation de la classe array SPL : useSplArrayObject;$array=newArrayObject(["foo","bar","baz"]);$array

La table de hachage peut être utilisée pour optimiser les calculs d'intersection et d'union de tableaux PHP, réduisant ainsi la complexité temporelle de O(n*m) à O(n+m). Les étapes spécifiques sont les suivantes : Utilisez une table de hachage pour mapper les éléments de. le premier tableau à une valeur booléenne pour déterminer rapidement si l'élément du deuxième tableau existe et améliorer l'efficacité du calcul d'intersection. Utilisez une table de hachage pour marquer les éléments du premier tableau comme existants, puis ajoutez les éléments du deuxième tableau un par un, en ignorant les éléments existants pour améliorer l'efficacité des calculs d'union.

Une étude approfondie des mystères de la structure des données du langage Go nécessite des exemples de code spécifiques. En tant que langage de programmation concis et efficace, le langage Go montre également son charme unique dans le traitement des structures de données. La structure des données est un concept de base en informatique, qui vise à organiser et gérer les données afin qu'elles puissent être consultées et manipulées plus efficacement. En apprenant en profondeur les mystères de la structure des données du langage Go, nous pouvons mieux comprendre comment les données sont stockées et exploitées, améliorant ainsi l'efficacité de la programmation et la qualité du code. 1. Array Array est l'une des structures de données les plus simples
