我们如何有效地将平面表解析为层次树结构？

将扁平表格解析为树结构：高效且优雅的方法

处理存储在扁平表格中的分层数据时，通常需要将其解析并呈现为直观的树状结构。高效且优雅的解决方案的关键在于利用基本的数据结构并理解数据中的层次关系。

高效算法：

假设表格包含列“Id”、“Name”、“ParentId”和“Order”，我们可以利用哈希表高效地构建树结构。步骤如下：

1. 创建一个哈希表，其中键是节点 ID，值是包含节点名称和其他相关信息的节点对象。
2. 遍历表格的每一行，为任何未见的 ID 创建节点对象，并将它们添加到哈希表中。
3. 对于每个节点，通过引用“ParentId”列查找其父节点。如果不存在父节点，则它是根节点。
4. 通过更新父节点中的“children”列表，将节点添加为其父节点的子节点。
5. 重复步骤 3-4，直到处理所有节点。

此算法利用哈希表的常数时间查找功能，确保 O(n) 的高效时间复杂度，其中 n 是节点数。

额外内容：在关系数据库中存储树结构

关于存储树结构，问题中描述的传统方法（邻接表、路径枚举和嵌套集）存在局限性。更优的方法是物化路径方法，PostgreSQL 和其他现代数据库支持此方法。

在此方法中，将“path”列添加到表中，其中包含从根节点到每个节点的完整路径，并用分隔符（例如，“/”）分隔。这允许高效地查询和遍历树形层次结构，而无需递归操作。

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