在HT for Web中2D和3D應用都支援樹狀結構資料的展示，展現效果各異，2D上的樹狀結構在展現層級關係明顯，但是如果資料量大的話，看起來就沒那麼直觀，找到指定的節點比較困難，而3D上的樹狀結構在展現上配合HT for Web的彈力佈局組件會顯得比較直觀，一眼望去可以把整個樹狀結構資料看個大概，但是在彈性佈局的作用下，其層次結構看得就不是那麼清晰了。所以這時候結構清晰的3D樹的需求就來了，那麼這個3D樹具體長成啥樣呢，我們來一起目睹下~
要達到這樣的效果，該從何下手呢？接下來我們就將這個問題拆解成若干個小問題來解決。
有了解HT for Web的朋友，對樹狀結構資料的建立應該都不陌生，在這裡我就不做深入的探討了。樹狀結構數據的創建很簡單，在這裡為了讓程式碼更簡潔，我封裝了三個方法來創建樹狀結構數據，具體程式碼如下：
/**
* 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 === 'number' ? 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);
}
}嘿嘿，程式碼寫得可能有些複雜了，簡單的做法就是嵌套幾個for循環來創建樹狀結構數據，在這裡我就不多說了，接下來我們來探究第二個問題。
在3D下的樹狀結構體最大的問題就在於，每個節點的層次及每層節點圍繞其父親節點的半徑計算。現在樹狀結構資料已經有了，那麼接下來就該開始計算半徑了，我們從兩層樹狀結構開始推算：
我現在先創建了兩層的樹狀結構，所有的子節點是一字排開，並沒有環繞其父親節點，那麼我們該如何確定這些孩子節點的位置呢？
首先我們得知道，每個末端節點都有一圈屬於自己的領域，不然節點與節點之間將會存在重疊的情況，所以在這裡，我們假定末端節點的領域半徑為25，那麼兩個相鄰節點之間的最短距離將是兩倍的節點領域半徑，也就是50，而這些末端節點將均勻地圍繞在其父親節點四周，那麼相鄰兩個節點的張角就可以確認出來，有了張角，有了兩點間的距離，那麼節點繞其父親節點的最短半徑也就能計算出來了，假設張角為a，兩點間最小距離為b，那麼最小半徑r的計算公式為：
r = b / 2 / sin(a / 2);
那麼接下來我麼就來佈局下這個樹，程式碼是這樣寫的：
/**
* 布局树
* @param {ht.Node} root - 根节点
* @param {Number} [minR] - 末端节点的最小半径
*/
function layout(root, minR) {
// 设置默认半径
minR = (minR == null ? 25 : minR);
// 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 = Math.PI * 2 / len;
// 根据三角函数计算绕父亲节点的半径
var sin = Math.sin(degree / 2),
r = minR / sin;
// 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);
});
}在程式碼中，你會發現我將末端半徑預設為25了，如此，我們透過呼叫layout()方法就可以對結構樹進行佈局了，其佈局效果如下：
從效果圖可以看得出，末端節點的預設半徑並不是很理想，佈局出來的效果連線都快看不到了，因此我們可以增加末端節點的預設半徑來解決佈局太密的問題，如將預設半徑設為40的效果圖如下：
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('radius', 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('radius');
// 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('radius', pRadius);
root.a('degree', degree * 2);
}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('degree');
// 根据三角函数计算绕父亲节点的半径
var r = root.a('radius');
// 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);
});
}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('radius');
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('radius');
……
}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('radius', minR);
root.a('totalRadius', 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('radius'),
totalRadius = child0.a('totalRadius');
// 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('radius', pRadius);
// 缓存父亲节点的领域半径
root.a('totalRadius', pRadius + totalRadius);
// 缓存其孩子节点的布局张角
root.a('degree', degree * 2);
}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~
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('degree');
// 根据三角函数计算绕父亲节点的半径
var r = root.a('radius');
// 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);
});
}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('root');
root.p(100, 100);
root.s('shape3d', 'sphere');
root.s('shape3d.color', 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('item-' + level + '-' + num);
// 设置节点形状为球形
data.s('shape3d', 'sphere');
data.s('shape3d.color', colors[level]);
data.s3(size, size, size);
});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）。
提个外话，节点上可以贴上图片，还可以设置文字的朝向，可以根据用户的视角动态调整位置，等等一系列的拓展，这些大家都可以去尝试，相信都可以做出一个很漂亮的3D树出来。
到此，整个Demo的制作就结束了，今天的篇幅有些长，感谢大家的耐心阅读，在设计上或则是表达上有什么建议或意见欢迎大家提出
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