&>&java树结构递归里面详细说明
java树结构递归里面详细说明
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java后台常用的树结构，通过递归写成的。里面详细介绍了。树结构的用法实例。以及参考说明等。
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
var mess = $(".res_area_r").val();
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, _username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
评论共有1条
什么玩意。。。
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一、基本概况
在我的项目中，常常会用到树形结构的数据，最为明显的就是左边菜单栏，类似于window folder一样的东西。
而我之前一直是借助前端封装好的ZTree等工具实现展示，而后台则通常使用递归进行数据的查找。通常，我们在设计数据库表的时候，一般会使用三个字段：id，name，pid。如下图所示：
二、代码实现
首先是建立实体类：
&span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18"& private S
private S&/span&
编写实体类的get和set方法。
然后，我们通常会有以下的几个方法（通常情况，封装粒度不同，方法的实现个数和内容也不同）：
1，找到所有的父节点
&span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18"&public List&TreeEntity& findAllParents() {
String sql = "select * from test where pid is null or pid='' ";
List&TreeEntity& treeList =
conn = DbUtil.getConnection();
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
rs = pstmt.executeQuery();
treeList = new ArrayList&TreeEntity&();
while (rs.next()) {
TreeEntity myTree = new TreeEntity();
myTree.setId(rs.getString("id"));
myTree.setName(rs.getString("name"));
myTree.setPid(rs.getString("pid"));
treeList.add(myTree);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
DbUtil.close(pstmt);
DbUtil.close(conn);
return treeL
2，根据父节点找到所有的孩子
&span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18"&public List&TreeEntity& findChildByPid(String pid) {
String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'";
List&TreeEntity& treeList =
conn = DbUtil.getConnection();
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
rs = pstmt.executeQuery();
treeList = new ArrayList&TreeEntity&();
while (rs.next()) {
TreeEntity myTree = new TreeEntity();
myTree.setId(rs.getString("id"));
myTree.setName(rs.getString("name"));
myTree.setPid(rs.getString("pid"));
treeList.add(myTree);
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
DbUtil.close(pstmt);
DbUtil.close(conn);
return treeL
备注：这两个方法可以合并，这里是为了让自己更好的理解，而写了两个方法。可以判断传入的pid的值，确定其查找的是父节点，还是根据父节点查找子节点。
3，查看是否存在子节点
&span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18"& public boolean HasChild(String pid) {
boolean flag =
String sql = "select * from test where pid='" + pid + "'";
int count = 0;
conn = DbUtil.getConnection();
pstmt = conn.prepareStatement(sql);
rs = pstmt.executeQuery();
while(rs.next()){
if (count & 0) {
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
DbUtil.close(pstmt);
DbUtil.close(conn);
4，使用递归拼接父节点的子节点
&span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18"& public void BindChildByParent(String pid, String prefix) {
if (this.HasChild(pid)) {
// 得到当前父节点下的所有孩子
List&TreeEntity& list = this.findChildByPid(pid);
// 循环打印当前父节点下的孩子
for (int i = 0; i & list.size(); i++) {
System.out.println("|----"+prefix+list.get(i).getName());
if (this.HasChild(list.get(i).getId())) {
this.BindChildByParent(list.get(i).getId(),"--");
&span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18"& public void TreeHtml() {
// 找到所有的父节点
List&TreeEntity& treeList1 = this.findAllParents();
if (treeList1 != null) {
for (int i = 0; i & treeList1.size(); i++) {
TreeEntity tree = treeList1.get(i);
// 打印父节点
System.out.println("|--" + tree.getName());
// 绑定孩子
this.BindChildByParent(tree.getId(), "");
System.out.println("没有数据！");
6，main方法调用，及实现结果
&span style="font-family:KaiTi_GB2312;font-size:18"& public static void main(String[] args) {
Tree tree = new Tree();
tree.TreeHtml();
三、代码思考
最近，由于考试，看了数据结构 这本书。首先，我是在想，大家都用的这种方法，到底好在哪儿了，还有就是，为什么在我们的数据库设计中，树的度的概念没有体现出来。其次是，对于树的遍历，有非递归的方式，我想也许，我也可以不用递归，就实现树形结构的数据查找。于是乎，请看下文：
为什么我不想用递归：
1，经过查证，系统使用递归算法，需要系统堆栈处理。当树的深度很大时，由于系统支撑不住，会呈现死亡状态。
2，递归算法的运行效率较低，无论是耗费的计算时间还是占用的存储空间都比非递归算法要多。
3，最为直接的原因：很长一段时间里，我都不能理解递归算法，我总在想，可不可以用我会的，我喜欢的 方式，去解决我面临的问题？
递归的好处：
结构清晰，可读性强，而且容易用数学归纳法来证明算法的正确性，因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。&
事实证明，对于树结构的数据搜索，完全可以不使用递归。我总算完成了我自己的梦想，终于，我可以不用递归，也可以实现树结构的查找了。更为高兴的是，事实证明，采用非递归的方式，在我接触到的项目中，它有更大的优势。
下一篇播客，介绍怎么用非递归的方式查找树结构的数据！至此，我好像觉得自己又变得不一样了的感觉，我把数据结构这本书的内容，完全结合到自己的项目中，并且用这些东西，去改造去理解我的代码。开心，不过还有图，我不知道怎么用的，关于图，我想到了非关系型数据库，再去验证吧！
阅读(...) 评论()树的子结构—递归、Java - David2427的专栏 - CSDN博客
树的子结构—递归、Java
输入两棵二叉树A，B，判断B是不是A的子结构。（ps：我们约定空树不是任意一个树的子结构）
主要思路：
（1）在tree1中寻找tree2的根节点，如果找到了，就接着往下匹配左右节点，如果没有找到，就直接返回false，表示匹配失败；
（2）加入tree1的某个节点和tree2的根节点相等，但是左右子树并不相同，并不能说明tree2就不是tree1的子结构，应该继续往下寻找；
如上图所示，根节点1相同，但是左右子树并不相同，此时并不能说tree2不是tree1的子机构，因为在tree1的左子树中包含tree2这个结构。
思想比较简答，但是这个题感觉考得是代码的完整性和健壮性，就是对边界的判断。
主要考虑：
一、在寻找相同的根节点时：
（1）两颗树为空，直接返回false；
（2）任意一棵树为空，直接返回false；
（3）两棵树都不为空：
3.1 节点值相等，则判断节点之外的子结构；
3.2 节点值不相等，那么用tree1的当前节点的左孩子与tree2的根节点匹配；
3.3 tree1的当前节点的左孩子与tree2的根节点值不相等，用tree1的当前节点的右孩子与tree2的根节点匹配。
二、判断tree2是不是tree1的子结构
（1）tree1为空，tree2不为空，直接返回false，因为tree1的树的结构是大于等于tree2的；
（2）如果tree2为空，说明递归完成，之前的匹配都成功，直接返回true
（3）节点的值不相等，返回false。
综上分析，代码如下：
public class TreeNode {
int val = 0;
TreeNode left =
TreeNode right =
public TreeNode(int val) {
this.val =
public class Solution {
public boolean HasSubtree(TreeNode root1,TreeNode root2) {
boolean result = false;
if(root1 != null && root2 != null){
if(root1.val == root2.val){
result = DoseTree1HaveTree2(root1,root2);
if(!result){
result = HasSubtree(root1.left,root2);
if(!result){
result = HasSubtree(root1.right,root2);
boolean DoseTree1HaveTree2(TreeNode tree1,TreeNode tree2){
if(tree1 == null && tree2 != null)
return false;
if(tree2 == null)
return true;
if(tree1.val != tree2.val)
return false;
return DoseTree1HaveTree2(tree1.left,tree2.left) && DoseTree1HaveTree2(tree1.right,tree2.right);
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Java递归删除树结构数据
分享一个Java使用递归删除树结构数据的。
存储：每个节点有一个ID属性和ParentID属性
树结构, Node0为根节点：
|-----Node21
|-----Node22
|-------Node31
|-----Node23
|-----Node24
|-------Node32
关键代码片段：
public void delete(String id){
List&UserGroup& groups=new ArrayList&UserGroup&();
//必须New一个对象。
groups=userGroupDao.findSubGroup(id);
//找出子节点
for(UserGroup group:groups) {
delete(group.getId());
userGroupDao.delete(id);
调用方法：如果要删除Node0及其下所有节点，只需传入Node0的ID。
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