树形结构！别再用递归实现了这才是最佳的方案；更快更强更好用

发布日期：2022/5/24 10:38:02      浏览量：

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不管你是做前端还是后端的开发，那我相信树形结构的需求一定有遇到过，特别是管理平台类型的项目，一般都会有一个树形结构的菜单栏，再比如说，公司组织架构，层级关系、归属关系等等需求，本质上都是树形结构的一种体现；

遇到这种需求，最常见也最容易想到的设计思路就是：父子关系的方式，子项通过一个字段来保存他的父ID，然后通过递归的方式得到层级关系；

前几天，技术交流群里面有小伙伴在问，实际的业务中，树形结构的数据太多、层级还深，查询过程一顿递归之后，性能表现得比较差，问有没有什么好的设计思路，让查询、统计更加的便捷高效；

今天就给大家介绍一种新的树形结构设计方案：改进后的先序树方式，在查询、统计方面的优势，要远大于父子关系的递归设计方案；

本文就来详细的讲解并对比一下两个方案的实现方式以及优缺点。

文章目录：

对于树形结构的需求，不管是采用什么方式，要处理的问题都是差不多的，下面先列举一下树形结构常见的问题点有哪些：

• 节点的增删改
• 是否存在子节点（叶子节点）
• 查询出所有的子节点
• 查询所有的节点
• 查询所有的子孙节点
• 父节点查询
• 祖先节点查询
• 统计所有子孙部门的数量

针对上面的这些问题，就以一个简单的公司组织架构示例，一起来看看，两种方案都是如何实现和解决的？

本文所有的示例都是采用的MySQL+Java实现，核心思路都类似，实际使用，可根据语言特性以及自己习惯的方式调整即可。

1父子关系方案

父子关系，顾名思义，就是当前节点只关注自己的父节点是谁，并将其保存起来即可，查询我的子节点有哪些，只需要全局找到所有父ID是和我的ID一致的项；

如下图所示：

方案特点

• 优点
• • 方案简单易懂
  • 数据结构简单清晰
  • 层级直观、鲜明
  • 易维护层级关系只需要关注自己的父ID，所以在添加、修改的时候，一旦关系发生变化，调整对应的父ID即可。
• 缺点
• • 查找麻烦、统计麻烦根据当前节点的数据，只能获取到子节点的数据，一旦查询、统计超出父子范围，就只能通过递归逐层查找了；

示例

根据上面的图示示例，与其对应的表结构如下：

IDdep_name(部门名称)level(层级)parent_id(父ID)1董事会102总经理213董事会秘书214产品部325行政总监326设计部447技术部448财务部459行政部4510客户端5711服务端57

SQL脚本：

DROP TABLE IF EXISTS `department_info`; CREATE TABLE `department_info` ( `id` int(11) NOT NULL, `dep_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT ’名称’, `level` int(11) NULL DEFAULT NULL, `parent_id` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT ’父ID’, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; INSERT INTO `department_info` VALUES (1, ’董事会’, 1, 0); INSERT INTO `department_info` VALUES (2, ’总经理’, 2, 1); INSERT INTO `department_info` VALUES (3, ’董事会秘书’, 2, 1); INSERT INTO `department_info` VALUES (4, ’产品部’, 3, 2); INSERT INTO `department_info` VALUES (5, ’行政总监’, 3, 2); INSERT INTO `department_info` VALUES (6, ’设计部’, 4, 4); INSERT INTO `department_info` VALUES (7, ’技术部’, 4, 4); INSERT INTO `department_info` VALUES (8, ’财务部’, 4, 5); INSERT INTO `department_info` VALUES (9, ’行政部’, 4, 5); INSERT INTO `department_info` VALUES (10, ’客户端’, 5, 7); INSERT INTO `department_info` VALUES (11, ’服务端’, 5, 7);函数的创建

由于父子节点的查询，需要依赖递归，为了查询方便，这里创建两个函数：

• 递归查询子孙节点ID的函数DROP FUNCTION IF EXISTS queryChildrenDepInfo;
  DELIMITER ;;
  CREATE FUNCTION queryChildrenDepInfo(dep_id INT)
  RETURNS VARCHAR(4000)
  BEGIN
  DECLARE sTemp VARCHAR(4000);
  DECLARE sTempChd VARCHAR(4000);
  SET sTemp=’$’;
  SET sTempChd = CAST(dep_id AS CHAR);
  WHILE sTempChd IS NOT NULL DO
  SET sTemp= CONCAT(sTemp,’,’,sTempChd);
  SELECT GROUP_CONCAT(id) INTO sTempChd FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(parent_id,sTempChd)>0;
  END WHILE;
  RETURN sTemp;
  END
  DELIMITER ;
  测试：查询技术部下的所有重要节点？SELECT queryChildrenDepInfo(4);
  SELECT * FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryChildrenDepInfo(4));
• 递归查询祖先节点ID的函数DROP FUNCTION IF EXISTS queryParentDepInfo;
  DELIMITER;;
  CREATE FUNCTION queryParentDepInfo(dep_id INT)
  RETURNS VARCHAR(4000)
  BEGIN
  DECLARE sTemp VARCHAR(4000);
  DECLARE sTempChd VARCHAR(4000);
  SET sTemp=’$’;
  SET sTempChd = CAST(dep_id AS CHAR);
  SET sTemp = CONCAT(sTemp,’,’,sTempChd);
  SELECT parent_id INTO sTempChd FROM department_info WHERE id = sTempChd;
  WHILE sTempChd <> 0 DO
  SET sTemp = CONCAT(sTemp,’,’,sTempChd);
  SELECT parent_id INTO sTempChd FROM department_info WHERE id = sTempChd;
  END WHILE;
  RETURN sTemp;
  END
  DELIMITER ;
  测试：查询技术部所有的祖先节点？SELECT queryParentDepInfo(7);
  SELECT * FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryParentDepInfo(7));

节点的增删改

• 增加节点比如要在技术部下添加一个测试部门INSERT INTO department_info(`id`, `dep_name`, `level`, `parent_id`) VALUES (12, ’测试部’, 5, 7);
• 修改节点比如：将测试部（ID = 12）提出来，放到产品部（ID = 4）下；就只需要将测试部对应的父节点ID修改为4即可SET @id = 12;
  SET @pid = 4;
  UPDATE department_info SET `parent_id` = @pid WHERE `id` = @id;
• 删除节点删除相比于添加修改，情况就会特殊一些，如果删除的节点存在子节点，意味着子节点也需要同步删除掉；因此这里就需要用到上面创建的递归查询子孙节点ID的函数（queryChildrenDepInfo）比如：删除技术部门；DELETE FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryChildrenDepInfo(7));

是否存在子节点（叶子节点）

在该方案下，要想判断是否是叶子节点，有两种实现方式：

• 统计当前节点以及子孙节点的数量递归查询所有子节点的ID，并统计数量，由于函数查询包含了节点自身，所以这里使用了COUNT(*)-1来计算子节点的数量，如果等于0就是叶子节点，大于0说明不是叶子节点；-- 查看设计部（ID=6）是不是叶子节点
  SET @id = 6;
  -- 由于数量包含了自身，由于统计的是子节点的数量，所以这里需要-1将自己去掉
  SELECT COUNT(*)-1 FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryChildrenDepInfo(@id));
• 添加叶子节点的标记在表中添加一个isLeaf字段，当节点增删改操作的时候，用这个字段来标记一下当前是否是叶子节点

查询出所有的下级部门（子节点）

查询所有的下级部门，此时就需要借助当前节点的id和level字段

例：查询产品部（id = 4，level = 3）的子节点

SET @id = 4; SET @lv = 3; SELECT * from department_info where parent_id = @id AND `level` = @lv + 1;

查询所有的下下级部门（孙节点）

实际业务场景下，这种需求很少，这里主要用来演示可操作性，不排除特殊的场合下用得上；

查询孙节点相比与子节点就麻烦很多了，因为当前节点和孙节点是没有任何数据上的关联，因此需要借助子节点才能找到孙节点，因此这里又必须得用上递归查询子孙节点ID的函数了；

例：查询产品部（id = 4，level = 3）的孙节点

-- 查询孙节点 SET @id = 4; SET @lv = 3; SELECT * FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryChildrenDepInfo(@id)) AND `level` = @lv + 2;

查询所有的下属部门

查询下属部门就和查询下下级部门（孙节点）类似，只是不用校验层级即可；

例：查询产品部下所有的下属部门？

SET @id = 4; SELECT * FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryChildrenDepInfo(@id));

查询隶属部门

也就是查询节点；在该方案下，节点中已经保存了父节点的ID，通过ID就能直接获取到父节点

查询所有上级部门

由于当前节点只保存了父级节点ID，更上一级的信息只能通过递归逐级获取；

例：查询技术部（id = 7）的所有上级部门；

SET @id = 7; SELECT * FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryParentDepInfo(@id));

统计所有下属部门的数量

和查询是否是叶子节点的方式一样，只是对得到的数据解读的方式不同而已；

例：统计技术部的下属部门数量？

SET @id = 7; SELECT COUNT(*)-1 FROM department_info WHERE FIND_IN_SET(id,queryChildrenDepInfo(@id));

2改进后的先序树方案

从从上述的父子关系方案可以看出，大部分的操作，都需要递归查询出所有的子孙节点后才行，如果出现文章开始说的，层级多，深度深的话，递归的过程，就会大大影响查询、统计的性能；

下面就来介绍一下改进后的先序树的树形结构方案，节点不再保存父节点的ID，而是为每个节点增加左值和右值：

如下图示：

对应的数据如下：

iddep_name(部门名称)lt(左值)rt(右值)lv(层级)1董事会12212总经理21923董事会秘书202124产品部31235行政总监131836设计部4547技术部61148财务部141549行政部1617410客户端78511服务端9105

SQL语句：

DROP TABLE IF EXISTS `department_info2`; CREATE TABLE `department_info2` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `dep_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT ’名称’, `lt` int(11) NOT NULL COMMENT ’节点左数’, `rt` int(11) NOT NULL COMMENT ’节点右数’, `lv` int(11) NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE ) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 12 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic; INSERT INTO `department_info2` VALUES (1, ’董事会’, 1, 22, 1); INSERT INTO `department_info2` VALUES (2, ’总经理’, 2, 19, 2); INSERT INTO `department_info2` VALUES (3, ’董事会秘书’, 20, 21, 2); INSERT INTO `department_info2` VALUES (4, ’产品部’, 3, 12, 3); INSERT INTO `department_info2` VALUES (5, ’行政总监’, 13, 18, 3); INSERT INTO `department_info2` VALUES (6, ’设计部’, 4, 5, 4); INSERT INTO `department_info2` VALUES (7, ’技术部’, 6, 11, 4); INSERT INTO `department_info2` VALUES (8, ’财务部’, 14, 15, 4); INSERT INTO `department_info2` VALUES (9, ’行政部’, 16, 17, 4); INSERT INTO `department_info2` VALUES (10, ’客户端’, 7, 8, 5); INSERT INTO `department_info2` VALUES (11, ’服务端’, 9, 10, 5);方案特点

• 优点
• • 查询汇总简单高效
  • 无需递归查询，性能高
• 缺点
• • 结构相对复杂，数据层面理解难度较高
  • 不易维护以为左右值的存在，会直接影响到后续的节点，因此，当前节点增删改时，都会对后续的节点产业影响；

示例节点的增删改

• 新增如下图：在技术部下新增一个测试部，新增节点对应的左右值分别为11、12；过程分析：，所有比11（新增节点的左数）大的左数全部+2（紫色部分），所有比12（新增节点的右数）大的右数全部+2（橙色部分）第三步，添加左右数分别为11、12的部门节点由于这里涉及到多个步骤，我们需要保证数据库操作的原子性，因此需要做事务操作，这里为了方便，创建一个存储过程；存储过程并不式必须的，同样也可以以代码的形式来保证事务操作；只是使用存储过程，可靠性会高一些；添加节点存储过程：DROP PROCEDURE IF EXISTS insertDepartment;
  CREATE PROCEDURE insertDepartment(IN lt_i INT,IN rt_i INT,IN lv_i INT,IN dn VARCHAR(256))
  BEGIN
  DECLARE d_error INTEGER DEFAULT 0;
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR SQLEXCEPTION SET d_error= -2;-- 异常时设置为1
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET d_error = -3; -- 如果表中没有下一条数据则置为2

  START TRANSACTION;
  -- 将所有左值大于新增左值的部门全部+2
  UPDATE department_info2 SET lt=lt+2 WHERE lt > lt_i;
  -- 将所有右值大于新增右值的部门全部+2
  UPDATE department_info2 SET rt=rt+2 WHERE rt >= lt_i;
  -- 新增部门
  INSERT INTO department_info2(dep_name,lt,rt,lv) VALUES(dn,lt_i,rt_i,lv_i);
  SET d_error= ROW_COUNT();

  IF d_error != 1 THEN
  ROLLBACK;-- 结果不等于1 的时候，说明新增失败，回滚操作
  ELSE
  COMMIT; -- 等于1的时候，说明添加成功，提交
  END IF;
  select d_error;
  END
  输入参数lt_i：新增部门的左值rt_i：新增部门的右值lv_i：行政部门的层级dn：部门名称如上图的示例，就可以调用新增的存储过程添加：call insertDepartment(11, 12, 5,"测试部");

• 修改普通的节点信息修改，这里就不多多说了，很简单；节点移动是此方案下，最复杂的修改操作，因为整个过程涉及到位置的变化，层级的变化等多个维度的调整，而且还得保证事务操作；例：我们要将技术部（id = 4）交由总经理（id = 2）直接负责，也就是移动到总经理之下；过程分析：，计算技术部的左右数差值，计算与移动后的上级节点之间的差值第三步，确定是左移还是右移第四步，将本节点与目标节点之间的差值减去（左移）/加上（右移）第五步，将移动的节点以及子孙的节点与父节点之间的差值减去（左移）/加上（右移）第六步，调整层级整个过程如下图所示，稍微有点点复杂，可以结合图示以及存储过程的代码，仔细的理解一下：为了方便操作，避免出错，这里同样以存储过程的方式来实现核心逻辑，降低出错风险：DROP PROCEDURE IF EXISTS moveDepartment;
  CREATE PROCEDURE moveDepartment(IN fid INT,IN tid INT)
  BEGIN
  DECLARE d_error INTEGER DEFAULT 0;
  DECLARE num INTEGER DEFAULT 0; -- 删除节点左右值之间的差值
  DECLARE mnum INTEGER DEFAULT 0; -- 移动阶段与上级节点之间的差值
  DECLARE ids VARCHAR(1000); -- 保存所有正在移动的id集合，保证多个节点移动时也能正常
  DECLARE blt INT; -- 需要移动节点的左数
  DECLARE brt INT; -- 需要移动节点的右数
  DECLARE blv INT; -- 需要移动节点的层级
  DECLARE tlt INT; -- 目标节点的左数
  DECLARE trt INT; -- 目标节点的右数
  DECLARE tlv INT; -- 目标节点的层级
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR SQLEXCEPTION SET d_error= -2;-- 异常时设置为1
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET d_error = -3; -- 如果表中没有下一条数据则置为2

  START TRANSACTION;
  -- 查询待移动的节点的左右数以及层级
  SELECT lt,rt,lv INTO blt, brt,blv FROM department_info2 WHERE id = fid;
  -- 查询目标节点的左右数以及层级
  SELECT lt,rt,lv INTO tlt, trt,tlv FROM department_info2 WHERE id = tid;
  -- 查询所有要一定的节点，当前节点以及其子孙节点
  SELECT GROUP_CONCAT(id) INTO ids FROM department_info2 WHERE lt>=blt AND rt <=brt;
  IF tlt > blt AND trt < brt THEN
  -- 将自己移动到自己的下属节点 暂时不允许 如果要如此操作，需要将下级调整为平级 再移动
  SET d_error = -4;
  ELSEIF blt > tlt AND brt < trt AND blv = tlv + 1 THEN
  -- 说明本身就已经是目标节点在子节点了，不需要处理，直接成功
  SET d_error = 0;
  ELSE
  -- 计算移动节点与上级节点之间的差值
  SET mnum = trt - brt -1;
  -- 计算当前节点及其子节点的差值
  SET num = brt - blt + 1;

  -- 首先将移动前的节点整个元素表中移除掉
  IF trt > brt THEN
  -- 左往右移动
  UPDATE department_info2 SET lt=lt-num WHERE lt > brt AND lt < trt;
  UPDATE department_info2 SET rt=rt-num WHERE rt > brt AND rt < trt;
  ELSE
  -- 从右往左移动 将系数全部变为负值，-负数就等于+正数
  SET mnum = -mnum;
  SET num = -num;
  UPDATE department_info2 SET lt=lt-num WHERE lt >= trt AND lt < blt;
  UPDATE department_info2 SET rt=rt-num WHERE rt >= trt AND rt < blt;
  END IF;

  -- 调整移动的节点以及下属节点
  UPDATE department_info2 SET lt=lt+mnum,rt=rt+mnum,lv = lv - (blv - tlv -1) WHERE FIND_IN_SET(id,ids);
  SET d_error= ROW_COUNT();

  IF d_error <= 0 THEN
  ROLLBACK;
  ELSE
  COMMIT;
  END IF;
  END IF;
  select d_error;
  END
  输入参数fid：移动的节点idtid：目标节点id测试：CALL moveDepartment(7,2)

• 删除删除的过程正好与新增相反，在删除节点及其自己点的时候，大于删除节点的所有左右值都需要减去删除节点的左右差值+1；如下图示例：删除技术部过程：，计算出删除节点的左右差值+1；技术部的左右值分别时6和11，差值+1：11 - 6 + 1，删除节点机器所有子节点第三步，所有大于删除节点左右值的节点，全部减去差值同样为了方便操作，我们也创建一个存储过程：DROP PROCEDURE IF EXISTS removeDepartment;
  CREATE PROCEDURE removeDepartment(IN did INT)
  BEGIN
  DECLARE d_error INTEGER DEFAULT 0;
  DECLARE num INTEGER DEFAULT 0; -- 删除节点左右值之间的差值
  DECLARE dlt INT; -- 删除节点的左值
  DECLARE drt INT; -- 删除节点的右值值
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR SQLEXCEPTION SET d_error= -2;-- 异常时设置为1
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET d_error = -3; -- 如果表中没有下一条数据则置为2

  START TRANSACTION;
  -- 查询删除节点的左右值
  SELECT lt,rt INTO dlt, drt FROM department_info2 WHERE id = did;
  -- 计算当前节点及其子节点的差值
  SET num = drt - dlt + 1;

  -- 删除当前节点及其子节点
  DELETE FROM department_info2 WHERE lt>=dlt AND rt<=drt;
  SET d_error= ROW_COUNT();

  -- 左右值减少对应的插值
  UPDATE department_info2 SET lt=lt-num WHERE lt > dlt;
  UPDATE department_info2 SET rt=rt-num WHERE rt > drt;

  IF d_error != num/2 THEN -- 判断删除的数量与当前节点+子孙节点的数量是否一致；不一致的话，直接回滚
  ROLLBACK;
  ELSE
  COMMIT;
  END IF;
  select d_error;
  END
  测试：-- 设计部的id = 7
  SET @id=7;
  call removeDepartment(@id);

是否存在子节点（叶子节点）

无需额外的查询，直接通过节点的左右数，即可判断是否是叶子节点了；当右数 - 左数 = 1时，说明当前节点就属于叶子节点，否则就不是；

查询所有的下级部门

等价于：查询左数比当前节点大，右数比当前节点小，且层比当前节点大1的所有节点；

例：查询产品部（lt = 3，rt = 12，lv = 3）的所有下级部门：

SET @lt = 3; -- 节点左数 SET @rt = 12; -- 节点右数 SET @lv = 3; -- 当先的层级 SELECT * from department_info2 where lt > @lt AND rt < @rt AND `lv` = @lv + 1

查询所有的下下级部门（孙节点）

实际业务中很少会出现此需求，这里仅仅用于可行性演示；

孙节点的查询和子节点类似，仅仅层级由+1变为了+2

例：查询产品部（lt = 3，rt = 12，lv = 3）的所有下下级部门：

SET @lt = 3; -- 节点左数 SET @rt = 12; -- 节点右数 SET @lv = 3; -- 当先的层级 SELECT * from department_info2 where lt > @lt AND rt < @rt AND `lv` = @lv + 2;

查询所有下属部门

等价于：比当前节点左数大，右数小的节点，全部是子孙节点；

例，查询产品部（lt = 3，rt = 12）的所有下属部门：

SET @lt = 3; -- 节点左数 SET @rt = 12; -- 节点右数 SELECT * from department_info2 where lt > @lt AND rt < @rt;

查询隶属部门

等价于：左数比自己小，右数比自己大，且层级-1的节点，也就是父节点

例，查询技术部（lt = 6 ， rt = 11）的隶属部门：

SET @lt = 6; -- 节点左数 SET @rt = 11; -- 节点右数 SET @lv = 4; -- 当先的层级 SELECT * from department_info2 where lt < @lt AND rt > @rt AND `lv` = @lv - 1 ;

查询所有的上级部门

与查询父节点类似，只是不再需要校验层级了，所有左数比自己小，右数比自己大都是自己的祖先节点；

例，查询产品部（lt = 3，rt = 12）的所有上级部门

SET @lt = 3; -- 节点左数 SET @rt = 12; -- 节点右数 SELECT * from department_info2 where lt < @lt AND rt > @rt;

统计所有下属部门的数量

统计子孙节点数量，无需额外查询，只需根据自己的左右数，即可计算出子节点的数量；

计算公式：（右数 - 左数 - 1 ）/ 2；

例，计算产品部（id = 4）的下属部门的数量：

SELECT dep_name,(rt - lt - 1) / 2 as num FROM department_info2 where id = 4

3格式化数据

不管是那种方案，数据层面都是扁平的，只是通过字段逻辑表达了结构化的关系，那查询出来之后，要如何将数据结构化成树形结构之后展示呢，下面介绍递归和非递归的两种方式实现方式:

• 基础的对象@Data
  @RequiredArgsConstructor
  public class LrItem {

  @NonNull
  private Integer id;

  @NonNull
  private String depName;

  @NonNull
  private Integer left;

  @NonNull
  private Integer right;

  private Integer level;

  private Integer parentId;

  /**
  * 是否是叶子
  */
  private Boolean isLeaf;

  private List childItem;
  }

• 测试数据这里只是演示格式化数据，就不整那么复杂了；实际业务场景，这批数据一般都是从数据库中查询出来的。List deps = new ArrayList<>();
  deps.add(new LrItem(1, "董事会", 1, 22));
  deps.add(new LrItem(2, "总经理", 2, 19));
  deps.add(new LrItem(3, "董事会秘书", 20, 21));
  deps.add(new LrItem(4, "产品部", 3, 12));
  deps.add(new LrItem(5, "行政总监", 13, 18));
  deps.add(new LrItem(6, "设计部", 4, 5));
  deps.add(new LrItem(7, "技术部", 6, 11));
  deps.add(new LrItem(8, "财务部", 14, 15));
  deps.add(new LrItem(9, "行政部", 16, 17));
  deps.add(new LrItem(10, "客户端", 7, 8));
  deps.add(new LrItem(11, "服务端", 9, 10));
• 整理数据public static void init(List deps) {
  // 如果数据库排序过了之后 这里就不用排序了
  deps.sort(Comparator.comparing(LrItem::getLeft));

  // 为计算层级 缓存节点右侧的值
  List rights = new ArrayList<>();
  Map mp = new HashMap<>();

  // 初始化节点的层级，叶子节点 以及 父节点ID 对应的数据
  deps.forEach(item -> {
  if (rights.size() > 0) {
  // 一旦发现本次节点右侧的值比前一次的大，说明出现层级上移了 需要移除前一个底层及的值
  // 这里大部分情况下只存在移除前面一个值情况
  while (rights.get(rights.size() - 1) < item.getRight()) {
  rights.remove(rights.size() - 1);//从rights末尾去除
  }
  }
  Integer _level = rights.size() + 1;
  item.setLevel(_level);
  mp.put(_level, item.getId());
  item.setParentId(mp.containsKey(_level - 1) ? mp.get(_level - 1) : 0); //计算出上级部门编号
  item.setIsLeaf(item.getLeft() == item.getRight() - 1);//判断是否叶子部门
  rights.add(item.getRight());
  });

  System.out.println(rights);
  System.out.println(mp);
  }

递归整理

递归的思路比较简单清晰，就是拿到当前节点之后，在所有是节点中找自己的子节点，当所有节点都找过一遍之后，整个树形结构话的过程就完了；

我们可以结合Java 8 Stream新特性，让整个递归代码相对简单清晰；

/** * @param deps 所有数据 */ public static void recursive(List deps) { init(deps); //获取父节点 List collect = deps.stream() .filter(m -> m.getParentId() == 0) .map(m -> { m.setChildItem(getChildrens(m, deps)); return m; } ).collect(Collectors.toList()); // 普遍请求下，根节点只会有一个，所以这里取出第一个元素，如果由多个，可根据需求调整，这里仅做测试使用 System.out.println(JSON.toJSON(collect.get(0))); } /** * 递归查询子节点 * * @param root 根节点 * @param all 所有节点 * @return 根节点信息 */ private static List getChildrens(LrItem root, List all) { List children = all.stream() .filter(m -> Objects.equals(m.getParentId(), root.getId())) .map(m -> { m.setChildItem(getChildrens(m, all)); return m; } ).collect(Collectors.toList()); return children; }非递归倒序整理

这是一个以空间换时间的方案；

此方式的特点：按层级排序后的数据，只需要一次for循环，就能整理出结构化的数据。

• 第一步，计算出层级以及父节点ID
• 第二步，按层级进行排序
• 第三步，倒序从最深的节点让root节点遍历遍历过程以Map>的方式缓存ID及当前节点的数据，当上升一个层级之后，就将Map中缓存的关于我的自阶段取出来，保存到自己对象的childItem字段中

public static void reverseFormat(List deps) { init(deps); deps.sort(Comparator.comparing(LrItem::getLevel)); deps.forEach(item -> System.out.println(JSON.toJSONString(item))); // 临时缓存各自节点的容器 Map> childCache = new HashMap<>(); // 当前节点 LrItem lrItem = null; //int level = 0; // 采用倒序遍历，整理各个子节点的集合 for (int i = deps.size() - 1; i >= 0; i--) { lrItem = deps.get(i); Integer parentId = lrItem.getParentId(); if (null == lrItem || null == parentId) { continue; } List childItems = childCache.get(parentId); if (null == childItems) { childCache.put(parentId, childItems = new ArrayList<>()); } childItems.add(lrItem); // 如果不是叶子节点的时候，说明他肯定有子节点，去缓存中找到，回填回去 if (!lrItem.getIsLeaf()) { childItems = childCache.get(lrItem.getId()); childItems.sort(Comparator.comparing(LrItem::getId)); lrItem.setChildItem(childItems); childCache.remove(lrItem.getId()); } } System.out.println(JSON.toJSONString(lrItem)); }格式化后的数据

不管那种方式，最终都会得到以下的结构化数据；

{ "depName": "董事会", "id": 1, "isLeaf": false, "left": 1, "level": 1, "prientId": 0, "right": 22, "childItem": [ { "depName": "总经理", "id": 2, "isLeaf": false, "left": 2, "level": 2, "prientId": 1, "right": 19, "childItem": [ { "depName": "行政总监", "id": 5, "isLeaf": false, "left": 13, "level": 3, "prientId": 2, "right": 18, "childItem": [ { "depName": "设计部", "id": 6, "isLeaf": true, "left": 4, "level": 4, "prientId": 4, "right": 5 }, { "depName": "技术部", "id": 7, "isLeaf": false, "left": 6, "level": 4, "prientId": 4, "right": 11, "childItem": [ { "depName": "客户端", "id": 10, "isLeaf": true, "left": 7, "level": 5, "prientId": 7, "right": 8 }, { "depName": "服务端", "id": 11, "isLeaf": true, "left": 9, "level": 5, "prientId": 7, "right": 10 } ] } ], "depName": "产品部", "id": 4, "isLeaf": false, "left": 3, "level": 3, "prientId": 2, "right": 12 }, { "childItem": [ { "depName": "财务部", "id": 8, "isLeaf": true, "left": 14, "level": 4, "prientId": 5, "right": 15 }, { "depName": "行政部", "id": 9, "isLeaf": true, "left": 16, "level": 4, "prientId": 5, "right": 17 } ] } ] }, { "depName": "董事会秘书", "id": 3, "isLeaf": true, "left": 20, "level": 2, "prientId": 1, "right": 21 } ] }4比较

针对上面的详解，下来以表格的形式来更直观的对两者做一下对比：

功能父子关系方案先序数方案新增简单复杂修改简单复杂删除复杂复杂判断叶子节点复杂（除非增加编辑难度，提前整理好）简单查询子节点简单简单查询孙节点复杂简单查询父节点简单简单查询祖先节点复杂简单统计子孙节点数量复杂简单适用场景结构简单，层级少，统计少，频繁改动结构复杂，改动少，层级深，需要复杂统计

5总结

经过对两种方案常用场景的分析，发现其实各自都有自己的优缺点，所以原谅我标题稍微有点点标题党；相比起来，个人还是比较喜欢改进的先序数方案

父子关系方案适合结构相对简单、层级少的需求；

而先序数方案就更适合结构复杂，改动少，层级深，需要频繁汇总统计的需求了；

所以说，还是那句话，没有绝对好的方案，只有合不合适的场景；需要更具自己业务的实际情况，酌情挑选对项目最有利的方案。