フラット テーブルを階層ツリー構造に効率的に解析するにはどうすればよいでしょうか?

フラットテーブルをツリー構造に解析する: 効率的でエレガントな方法

フラット テーブルに格納された階層データを操作する場合、多くの場合、データを解析して直感的なツリー構造に表現する必要があります。効率的で洗練されたソリューションの鍵は、基本的なデータ構造を活用し、データ内の階層関係を理解することにあります。

効率的なアルゴリズム:

テーブルに「Id」、「Name」、「ParentId」、「Order」列が含まれていると仮定すると、ハッシュ テーブルを使用してツリー構造を効率的に構築できます。手順は次のとおりです。

1. キーがノード ID で、値がノード名とその他の関連情報を含むノード オブジェクトであるハッシュ テーブルを作成します。
2. テーブルの各行をループし、未確認の ID のノード オブジェクトを作成し、ハッシュ テーブルに追加します。
3. 各ノードについて、「ParentId」列を参照してその親ノードを見つけます。親ノードがない場合、それがルート ノードになります。
4. 親の「子」リストを更新することで、ノードを親の子として追加します。
5. すべてのノードが処理されるまで、手順 3 ～ 4 を繰り返します。

このアルゴリズムはハッシュ テーブルの定数時間ルックアップ機能を利用し、O(n) の効率的な時間計算量を保証します。ここで、n はノードの数です。

追加コンテンツ: リレーショナル データベースへのツリー構造の保存

ツリー構造の保存に関しては、質問で説明されている従来のアプローチ (隣接リスト、パス列挙、ネストされたセット) には制限があります。より良いアプローチは 具体化されたパス メソッドです。これは PostgreSQL やその他の最新のデータベースでサポートされています。

このメソッドでは、ルート ノードから各ノードまでの区切り文字 (「/」など) で区切られた完全なパスを含む「パス」列をテーブルに追加します。これにより、再帰的な操作を必要とせずに、効率的なクエリとツリー階層の走査が可能になります。

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