HTML5を使った3Dネットワークトポロジーツリーの実装（画像とテキストで詳しく解説）-H5 チュートリアル-php.cn

HT for Web の 2D アプリケーションと 3D アプリケーションは両方とも、異なる表示効果を持つツリー構造データの表示をサポートしています。2D 上のツリー構造は明確な階層関係を表示しますが、データ量が多い場合、それほど直感的には見えません。 HT for Web のエラスティックレイアウトコンポーネントと組み合わせると、指定したノードを見つけるのがより困難になり、3D のツリー構造がより直感的に表示されます。ツリー構造データ全体の概要を一目で把握できます。伸縮性のある布局の影響により、その階層構造はそれほど明確ではありません。このとき、明確な構造を持つ 3D ツリーが必要になります。それでは、この 3D ツリーがどのようなものなのか、一緒に見てみましょう~

そのような効果を実現するには、どこから始めればよいでしょうか?次に、この問題をいくつかの小さな問題に分割して解決します。

1. ツリー構造を作成する

HT for Web について学んだ友人はツリー構造データの作成に精通しているはずなので、ここでは詳しく説明しません。ツリー構造のデータの作成は非常に簡単です。コードをより簡潔にするために、ツリー構造のデータを作成するための 3 つのメソッドをカプセル化しました。具体的なコードは次のとおりです。 write、簡単なメソッド複数の

for ループ

をネストしてツリー構造のデータを作成します。ここでは詳しく説明しません。次に、2 番目の質問について説明します。

2. 2D トポロジでの 3D ツリー構造の各層の半径計算をシミュレートします

3D でのツリー

構造の最大の問題は、各ノードのレベルと、その親ノードの周囲のノードの各層の距離です。半径の計算。ツリー構造データが利用できるようになったので、2 層ツリー構造から半径の計算を開始します。

今度は 2 層ツリー構造を作成します。すべての子ノードが並んでいます。は親ノードを囲んでいないので、これらの子ノードの位置をどのように決定するのでしょうか?

まず第一に、各エンドノードには独自のドメインの円があることを知る必要があります。そうでないと、ノード間で重複が生じます。そこで、ここでは、エンドノードのドメイン半径が 25 であると仮定し、その後 2 つのフェーズが隣接するノード間の最短距離はノードフィールド半径の 2 倍 (50) となり、これらの端ノードは親ノードを均等に取り囲みます。その後、2 つの隣接するノードの開口角度は、距離を使用して開口角度で確認できます。 2 点間の距離を求めると、親ノードの周囲のノードの最短半径を計算できます。開き角度を a、2 点間の最小距離を b とすると、最小半径 r の計算式は次のようになります。 = b / 2 / sin(a / 2);

次に、ツリーをレイアウトしましょう。コードは次のように記述します。

/**
 * 创建连线
 * @param {ht.DataModel} dataModel - 数据容器
 * @param {ht.Node} source - 起点
 * @param {ht.Node} target - 终点
 */
function createEdge(dataModel, source, target) {
    // 创建连线，链接父亲节点及孩子节点
    var edge = new ht.Edge();
    edge.setSource(source);
    edge.setTarget(target);
    dataModel.add(edge);
}

/**
 * 创建节点对象
 * @param {ht.DataModel} dataModel - 数据容器
 * @param {ht.Node} [parent] - 父亲节点
 * @returns {ht.Node} 节点对象
 */
function createNode(dataModel, parent) {
    var node = new ht.Node();
    if (parent) {
        // 设置父亲节点
        node.setParent(parent);

        createEdge(dataModel, parent, node);
    }
    // 添加到数据容器中
    dataModel.add(node);
    return node;
}

/**
 * 创建结构树
 * @param {ht.DataModel} dataModel - 数据容器
 * @param {ht.Node} parent - 父亲节点
 * @param {Number} level - 深度
 * @param {Array} count - 每层节点个数
 * @param {function(ht.Node, Number, Number)} callback - 回调函数(节点对象，节点对应的层级，节点在层级中的编号)
 */
function createTreeNodes(dataModel, parent, level, count, callback) {
    level--;
    var num = (typeof count === &#39;number&#39; ? count : count[level]);

    while (num--) {
        var node = createNode(dataModel, parent);
        // 调用回调函数，用户可以在回调里面设置节点相关属性
        callback(node, level, num);
        if (level === 0) continue;
        // 递归调用创建孩子节点
        createTreeNodes(dataModel, node, level, count, callback);
    }
}

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コードでは、デフォルトの終端半径が 25 に設定されていることがわかります。このように、layout() メソッドを呼び出して構造ツリーをレイアウトできます。レイアウト効果は次のとおりです。

レンダリングからわかるように、終了ノードのデフォルトの半径はあまり理想的ではありません。レイアウトの効果はほとんど目に見えないため、密すぎるレイアウトの問題を解決するために、エンドノードのデフォルトの半径を増やすことができます。たとえば、デフォルトの半径を 40 に設定すると、次のような効果が得られます。

现在两层的树状分布解决了，那么我们来看看三层的树状分布该如何处理。

将第二层和第三层看成一个整体，那么其实三层的树状结构跟两层是一样的，不同的是在处理第二层节点时，应该将其看做一个两层的树状结构来处理，那么像这种规律的处理用递归最好不过了，因此我们将代码稍微该着下，在看看效果如何：

不行，节点都重叠在一起了，看来简单的递归是不行的，那么具体的问题出在哪里呢？

仔细分析了下，发现父亲节点的领域半径是由其孩子节点的领域半径决定的，因此在布局时需要知道自身节点的领域半径，而且节点的位置取决于父亲节点的领域半径及位置信息，这样一来就无法边计算半径边布局节点位置了。

那么现在只能将半径的计算和布局分开来，做两步操作了，我们先来分析下节点半径的计算：

首先需要明确最关键的条件，父亲节点的半径取决于其孩子节点的半径，这个条件告诉我们，只能从下往上计算节点半径，因此我们设计的递归函数必须是先递归后计算，废话不多说，我们来看下具体的代码实现：

/**
 * 就按节点领域半径
 * @param {ht.Node} root - 根节点对象
 * @param {Number} minR - 最小半径
 */
function countRadius(root, minR) {
    minR = (minR == null ? 25 : minR);

    // 若果是末端节点，则设置其半径为最小半径
    if (!root.hasChildren()) {
        root.a(&#39;radius&#39;, minR);
        return;
    }

    // 遍历孩子节点递归计算半径
    var children = root.getChildren();
    children.each(function(child) {
        countRadius(child, minR);
    });

    var child0 = root.getChildAt(0);
    // 获取孩子节点半径
    var radius = child0.a(&#39;radius&#39;);

    // 计算子节点的1/2张角
    var degree = Math.PI / children.size();
    // 计算父亲节点的半径
    var pRadius = radius / Math.sin(degree);

    // 设置父亲节点的半径及其孩子节点的布局张角
    root.a(&#39;radius&#39;, pRadius);
    root.a(&#39;degree&#39;, degree * 2);
}

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OK，半径的计算解决了，那么接下来就该解决布局问题了，布局树状结构数据需要明确：孩子节点的坐标位置取决于其父亲节点的坐标位置，因此布局的递归方式和计算半径的递归方式不同，我们需要先布局父亲节点再递归布局孩子节点，具体看看代码吧：

/**
 * 布局树
 * @param {ht.Node} root - 根节点
 */
function layout(root) {
    // 获取到所有的孩子节点对象数组
    var children = root.getChildren().toArray();
    // 获取孩子节点个数
    var len = children.length;
    // 计算张角
    var degree = root.a(&#39;degree&#39;);
    // 根据三角函数计算绕父亲节点的半径
    var r = root.a(&#39;radius&#39;);
    // 获取父亲节点的位置坐标
    var rootPosition = root.p();

    children.forEach(function(child, index) {
        // 根据三角函数计算每个节点相对于父亲节点的偏移量
        var s = Math.sin(degree * index),
            c = Math.cos(degree * index),
            x = s * r,
            y = c * r;

        // 设置孩子节点的位置坐标
        child.p(x + rootPosition.x, y + rootPosition.y);

        // 递归调用布局孩子节点
        layout(child);
    });
}

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代码写完了，接下来就是见证奇迹的时刻了，我们来看看效果图吧：

不对呀，代码应该是没问题的呀，为什么显示出来的效果还是会重叠呢？不过仔细观察我们可以发现相比上个版本的布局会好很多，至少这次只是末端节点重叠了，那么问题出在哪里呢？

不知道大家有没有发现，排除节点自身的大小，倒数第二层节点与节点之间的领域是相切的，那么也就是说节点的半径不仅和其孩子节点的半径有关，还与其孙子节点的半径有关，那我们把计算节点半径的方法改造下，将孙子节点的半径也考虑进去再看看效果如何，改造后的代码如下：

/**
 * 就按节点领域半径
 * @param {ht.Node} root - 根节点对象
 * @param {Number} minR - 最小半径
 */
function countRadius(root, minR) {
   ……

    var child0 = root.getChildAt(0);
    // 获取孩子节点半径
    var radius = child0.a(&#39;radius&#39;);

    var child00 = child0.getChildAt(0);
    // 半径加上孙子节点半径，避免节点重叠
    if (child00) radius += child00.a(&#39;radius&#39;);

   ……
}

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下面就来看看效果吧~

哈哈，看来我们分析对了，果然就不再重叠了，那我们来看看再多一层节点会是怎么样的壮观场景呢？

哦，NO！这不是我想看到的效果，又重叠了，好讨厌。

不要着急，我们再来仔细分析分析下，在前面，我们提到过一个名词——领域半径，什么是领域半径呢？很简单，就是可以容纳下自身及其所有孩子节点的最小半径，那么问题就来了，末端节点的领域半径为我们指定的最小半径，那么倒数第二层的领域半径是多少呢？并不是我们前面计算出来的半径，而应该加上末端节点自身的领域半径，因为它们之间存在着包含关系，子节点的领域必须包含于其父亲节点的领域中，那我们在看看上图，是不是感觉末端节点的领域被侵占了。那么我们前面计算出来的半径代表着什么呢？前面计算出来的半径其实代表着孩子节点的布局半径，在布局的时候是通过该半径来布局的。

OK，那我们来总结下，节点的领域半径是其下每层节点的布局半径之和，而布局半径需要根据其孩子节点个数及其领域半径共同决定。

好了，我们现在知道问题的所在了，那么我们的代码该如何去实现呢？接着往下看：

/**
 * 就按节点领域半径及布局半径
 * @param {ht.Node} root - 根节点对象
 * @param {Number} minR - 最小半径
 */
function countRadius(root, minR) {
    minR = (minR == null ? 25 : minR);

    // 若果是末端节点，则设置其布局半径及领域半径为最小半径
    if (!root.hasChildren()) {
        root.a(&#39;radius&#39;, minR);
        root.a(&#39;totalRadius&#39;, minR);
        return;
    }

    // 遍历孩子节点递归计算半径
    var children = root.getChildren();
    children.each(function(child) {
        countRadius(child, minR);
    });

    var child0 = root.getChildAt(0);
    // 获取孩子节点半径
    var radius = child0.a(&#39;radius&#39;),
        totalRadius = child0.a(&#39;totalRadius&#39;);

    // 计算子节点的1/2张角
    var degree = Math.PI / children.size();
    // 计算父亲节点的布局半径
    var pRadius = totalRadius / Math.sin(degree);

    // 缓存父亲节点的布局半径
    root.a(&#39;radius&#39;, pRadius);
    // 缓存父亲节点的领域半径
    root.a(&#39;totalRadius&#39;, pRadius + totalRadius);
    // 缓存其孩子节点的布局张角
    root.a(&#39;degree&#39;, degree * 2);
}

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在代码中我们将节点的领域半径缓存起来，从下往上一层一层地叠加上去。接下来我们一起验证其正确性：

搞定，就是这样子了，2D拓扑上面的布局搞定了，那么接下来该出动3D拓扑啦~

3. 加入z轴坐标，呈现3D下的树状结构

3D拓扑上面布局无非就是多加了一个坐标系，而且这个坐标系只是控制节点的高度而已，并不会影响到节点之间的重叠，所以接下来我们来改造下我们的程序，让其能够在3D上正常布局。

也不需要太大的改造，我们只需要修改下布局器并且将2D拓扑组件改成3D拓扑组件就可以了。

/**
 * 布局树
 * @param {ht.Node} root - 根节点
 */
function layout(root) {
    // 获取到所有的孩子节点对象数组
    var children = root.getChildren().toArray();
    // 获取孩子节点个数
    var len = children.length;
    // 计算张角
    var degree = root.a(&#39;degree&#39;);
    // 根据三角函数计算绕父亲节点的半径
    var r = root.a(&#39;radius&#39;);
    // 获取父亲节点的位置坐标
    var rootPosition = root.p3();

    children.forEach(function(child, index) {
        // 根据三角函数计算每个节点相对于父亲节点的偏移量
        var s = Math.sin(degree * index),
            c = Math.cos(degree * index),
            x = s * r,
            z = c * r;

        // 设置孩子节点的位置坐标
        child.p3(x + rootPosition[0], rootPosition[1] - 100, z + rootPosition[2]);

        // 递归调用布局孩子节点
        layout(child);
    });
}

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上面是改造成3D布局后的布局器代码，你会发现和2D的布局器代码就差一个坐标系的的计算，其他的都一样，看下在3D上布局的效果：

恩，有模有样的了，在文章的开头，我们可以看到每一层的节点都有不同的颜色及大小，这些都是比较简单，在这里我就不做深入的讲解，具体的代码实现如下：

var level = 4,
    size = (level + 1) * 20;

var root = createNode(dataModel);
root.setName(&#39;root&#39;);
root.p(100, 100);

root.s(&#39;shape3d&#39;, &#39;sphere&#39;);
root.s(&#39;shape3d.color&#39;, randomColor());
root.s3(size, size, size);

var colors = {},
    sizes = {};
createTreeNodes(dataModel, root, level - 1, 5, function(data, level, num) {
    if (!colors[level]) {
        colors[level] = randomColor();
        sizes[level] = (level + 1) * 20;
    }

    size = sizes[level];

    data.setName(&#39;item-&#39; + level + &#39;-&#39; + num);
    // 设置节点形状为球形
    data.s(&#39;shape3d&#39;, &#39;sphere&#39;);
    data.s(&#39;shape3d.color&#39;, colors[level]);
    data.s3(size, size, size);
});

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在这里引入了一个随机生成颜色值的方法，对每一层随机生成一种颜色，并将节点的形状改成了球形，让页面看起来美观些（其实很丑）。