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  • 简洁常用权限系统的设计与实现(一):构造权限菜单树的N(N>=4)种方法

     权限系统,Web开发常见标准子系统之一。结合自己的一些思考和实践,从本篇开始权限系统的设计与实现之路。

     最近,重构了项目的权限菜单构造过程,向前端返回json格式的权限树。

     这一篇,只是大致介绍下这个问题,并给出4种方法的整体思路,后续再分别详细介绍这4种方法,再往后介绍完整的权限系统的设计与实现。

     权限表的结构
     acl、parent_acl, 最重要的就是这2个字段,有了这2个字段,就可以构造一棵树了。

     前端需要的json格式:

    "data":[{

            "acl":1,

            "children":[{

                "acl":11,

                "children":[{

                    "acl":111,

                }]

            } 

    方法1
       在数据库再增加1个level字段,最顶层的level就是1,每增加一级level增加1。

       先从数据库按照level升序,获得所有的权限节点。
                List<Map<String, Object>> rootList = new ArrayList<Map<String, Object>>(); 
      
               Map<String, Map<String, Object>> rootMap = new HashMap<String, Map<String, Object>>(); 
      
    for (遍历) {
        

    创建节点,加入到根节点map中

    if (顶级节点) {

    加入到rootList中

    } else {

    获得父结点,把自己放到父结点的children中

    }

    }

         遍历结束,rootList即为所求。

       这种方法是一个同事的思路,关键就是2点,一是维护level(增加和修改的时候都需要),2是要按照level升序排序。

    方法2:数据库不需要level字段,用递归来实现。
        
    List<Map<String, Object>> finalRootList = new ArrayList<Map<String, Object>>();

    List<Map<String, Object>> rootList = findRootList(privilegeList);

    List<Map<String, Object>> notRootList = findNotRootList(privilegeList);
                   //先找出根节点,再为这些根节点构造子结点 

    for (Map<String, Object> root : rootList) {

    // 构造子结点

    buildChildList(root, notRootList);

    finalRootList.add(root);

    }

        关键代码buildChildList是个递归函数。
       buildChildList(){
          从所有的非根节点中,找到当前节点的第1级子结点,加入到该节点的children中。
         buildChildList();
      } 

      好处是,不用维护level字段,增加和修改权限的时候,既不用维护level,也不用维护parent_acl。 


    方法3:完全按照方法1的思路,唯一不同的是,数据库不维护level字段,而是在查询数据出来之后,手动计算每个节点的level字段,进行排序。后面的步骤,和方法1基本一样。

        因此,这种方法的唯一难点就是,如何计算一颗N叉树每一个节点的深度。

    方法4: 计算一颗N叉树每一个节点的深度,经过实践,至少有2种方法。

    a.按照方法2的递归思路,再维护一个level,向child深入一层,level++,返回level--。及时保存当前节点的level,递归结束,level就都计算完成。

    b. 参照网上的一种思路,把“无序的Tree格式的List,转化打印出标准格式Treelist”。
      作者也是按照递归思路实现的,在这个代码的基础上,再维护1个level,就可以了。

    a和b的思路相似的地方是,都在递归过程中维护1个level,不同的地方是,a的方法只单纯地计算level,而b不但计算了level,还把节点排序了。当然,a方法也是可以的。 


    方法5:这种方法不可行,问题是,存在着重复计算的可能。
     所有节点初始level额外i1.
     找到所有的根节点。

      遍历每一个节点,如果发现自己有父结点,就把自己的level和所有父节点的level+1。
      
    问题:无法保证多个子结点,都有子结点的时候,他们的父结点,重复增加了level,而重复计算的次数很难去统计。 


    小雷FansUnion-博学的互联网技术工作者,提供付费的IT咨询服务
    2014年11月17日

    湖北-武汉-循礼门 

    原文首发:http://fansunion.cn/article/detail/566.html

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qitian1/p/6463026.html
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