构建树形结构数据(全部构建,查找构建)C#版

摘要：

　　最近在做任务管理，任务可以无限派生子任务且没有数量限制，前端采用Easyui的Treegrid树形展示控件。

一、遇到的问题

获取全部任务拼接树形速度过慢(数据量大约在900条左右)且查询速度也并不快；

二、解决方法

　　1、Tree转化的JSON数据格式

　　　　a.JSON数据格式：

[
    {
        "children":[
            {
                "children":[

                ],
                "username":"username2",
                "password":"password2",
                "id":"2",
                "pId":"1",
                "name":"节点2"
            },
            {
                "children":[

                ],
                "username":"username2",
                "password":"password2",
                "id":"A2",
                "pId":"1",
                "name":"节点2"
            }
        ],
        "username":"username1",
        "password":"password1",
        "id":"1",
        "pId":"0",
        "name":"节点1"
    },
    {
        "children":[

        ],
        "username":"username1",
        "password":"password1",
        "id":"A1",
        "pId":"0",
        "name":"节点1"
    }
]

　　　　b.定义实体必要字段

　　　　　为了Tree结构的通用性，我们可以定义一个抽象的公用实体TreeObject以保证后续涉及到的List<T>转化树形JSON

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace MyTree.Abs
{
    public abstract class TreeObejct
    {
        public string id { set; get; }
        public string pId { set; get; }
        public string name { set; get; }
        public IList<TreeObejct> children = new List<TreeObejct>();
        public virtual void Addchildren(TreeObejct node)
        {
            this.children.Add(node);
        }
    }
}

　　c.实际所需实体TreeModel让它继承TreeObject,这样对于id,pId,name,children我们就可以适用于其它实体了，这也相当于我们代码的特殊约定：

using MyTree.Abs;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace MyTree.Models
{
    public class TreeModel : TreeObejct
    {
        public string username { set; get; }
        public string password { set; get; }
    }
}

　　2、递归遍历

　　　　   获取全部任务并转化为树形

　　　　　获取全部任务转化为树形是比较简单的，我们首先获取到pId=0的顶级数据(即不存在父级的任务),我们通过顶级任务依次递归遍历它们的子节点。

　　　　　b.我们暂时id以1开始则pId=0的都为顶级任务

　　　　　　我们首先写一段生成数据的方法：

        public static IList<TreeObejct> GetData(int number = 11)
        {
            IList<TreeObejct> datas = new List<TreeObejct>();
            for (int i = 1; i < number; i++)
            {
                datas.Add(new TreeModel
                {
                    id = i.ToString(),
                    pId = (i - 1).ToString(),
                    name = "节点" + i,
                    username = "username" + i,
                    password = "password" + i
                });
                datas.Add(new TreeModel
                {
                    id = "A" + i.ToString(),
                    pId = (i - 1).ToString(),
                    name = "节点" + i,
                    username = "username" + i,
                    password = "password" + i
                });
            }
            return datas;
        }

　　　　　　其次我们定义一些变量：

        private static IList<TreeObejct> models;
        private static IList<TreeObejct> models2;
        private static Thread t1;
        private static Thread t2;
        static void Main(string[] args)
        {
            int count = 21;
            Console.WriteLine("生成任务数："+count+"个");
         
            Console.Read();
        }

　　　　　　我们再写一个递归获取子节点的递归方法：

        public static IList<TreeObejct> GetChildrens(TreeObejct node)
        {
            IList<TreeObejct> childrens = models.Where(c => c.pId == node.id.ToString()).ToList();
            foreach (var item in childrens)
            {
                item.children = GetChildrens(item);
            }
            return childrens;

        }

　　　　　　编写调用递归方法Recursion：

        public static void Recursion()
        {
            #region  递归遍历
            System.Diagnostics.Stopwatch sw = new System.Diagnostics.Stopwatch();

            sw.Start();

            var mds_0 = models.Where(c => c.pId == "0");//获取顶级任务
            foreach (var item in mds_0)
            {
                item.children = GetChildrens(item);
            }
            sw.Stop();
            Console.WriteLine("----------递归遍历用时：" + sw.ElapsedMilliseconds + "----------线程名称："+t1.Name+",线程ID："+t1.ManagedThreadId);

            #endregion
        }

　　　　　　编写main函数启动测试：

        private static IList<TreeObejct> models;
        private static IList<TreeObejct> models2;
        private static Thread t1;
        private static Thread t2;
        static void Main(string[] args)
        {
            int count = 1001;
            Console.WriteLine("生成任务数："+count+"个");
            models = GetData(count);
         
            t1 = new Thread(Recursion);
         
            t1.Name = "递归遍历";
            t1.Start();
        

            Console.Read();
        }

　　　　　　输出结果：

　　　　　　递归遍历至此结束。

 　　3、非递归遍历

　　　　　　非递归遍历在操作中不需要递归方法的参与即可实现Tree的拼接

　　　　　　对于以上的代码，我们不需要修改，只需要定义一个非递归遍历方法NotRecursion：

        public static void NotRecursion()
        {
            #region 非递归遍历

            System.Diagnostics.Stopwatch sw2 = new System.Diagnostics.Stopwatch();

            sw2.Start();
            Dictionary<string, TreeObejct> dtoMap = new Dictionary<string, TreeObejct>();
            foreach (var item in models)
            {
                dtoMap.Add(item.id, item);
            }
            IList<TreeObejct> result = new List<TreeObejct>();
            foreach (var item in dtoMap.Values)
            {
                if (item.pId == "0")
                {
                    result.Add(item);
                }
                else
                {
                    if (dtoMap.ContainsKey(item.pId))
                    {
                        dtoMap[item.pId].AddChilrden(item);
                    }
                }


            }

            sw2.Stop();
            Console.WriteLine("----------非递归遍历用时：" + sw2.ElapsedMilliseconds + "----------线程名称：" + t2.Name + ",线程ID：" + t2.ManagedThreadId);

            #endregion
        }

 　　　　　　编写main函数：

        private static IList<TreeObejct> models;
        private static IList<TreeObejct> models2;
        private static Thread t1;
        private static Thread t2;
        static void Main(string[] args)
        {
            int count = 6;
            Console.WriteLine("生成任务数："+count+"个");
            models = GetData(count);
            models2 = GetData(count);
            t1 = new Thread(Recursion);
            t2 = new Thread(NotRecursion);
            t1.Name = "递归遍历";
            t2.Name = "非递归遍历";
            t1.Start();
            t2.Start();

            Console.Read();
        }

 　　　　　　启动查看执行结果：

　　　　　　发现一个问题，递归3s，非递归0s，随后我又进行了更多的测试：

执行时间测试

任务个数	递归(ms)	非递归(ms)
6	3	0
6	1	0
6	1	0
101	1	0
101	4	0
101	5	0
1001	196	5
1001	413	1
1001	233	7
5001	4667	5
5001	4645	28
5001	5055	7
10001	StackOverflowException	66
10001	StackOverflowException	81
10001	StackOverflowException	69
50001	-	46
50001	-	47
50001	-	42
100001	-	160
100001	-	133
100001	-	129

　　　　　　StackOverflowException:因包含的嵌套方法调用过多而导致执行堆栈溢出时引发的异常。 此类不能被继承。StackOverflowException 执行堆栈溢出发生错误时引发，通常发生非常深度或无限递归。

　　　　　　-:没有等到结果。

 　　　　　　当然这个测试并不专业，但是也展示出了它的效率的确满足了当前的需求。

 　　　4、查找构建树形结果

　　　　　　原理同上述非递归相同，不同之处是我们通过查找的数据去构建树形

　　　　

 　　　　　　我们通过查找获取到圈中的任务,再通过当前节点获取到父级节点，因为当时没考虑到任务层级的关系，因此为添加层级编号，为此可能会有重复的存在，因此我们使用HashSet<T>来剔除我们的重复数据，最终获取到有用数据再通过非递归遍历方法，我们便可以再次构建出树形(tree)，来转化为JSON数据。

 　　　　　　

　　　　参考文档：快速构建树形结构数据(非递归)