如何将表示树层次结构的平面表有效地解析为嵌套树结构？

>将平面数据转换为层次树

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有效地将代表树层次结构的平桌转换为嵌套树结构是一个常见的编程挑战。 递归算法提供了优雅有效的解决方案。

这是一个python示例，证明了这种方法：

# Initialize the tree as a dictionary
tree = {}

# Process each row from the flat table
for row in table:
    # Add the node to the tree
    tree[row['Id']] = {
        'name': row['Name'],
        'parent_id': row['ParentId'] if row['ParentId'] else None,
        'children': []  # Initialize an empty list for children
    }

# Populate the children for each node
for node_id, node in tree.items():
    if node['parent_id']:
        tree[node['parent_id']]['children'].append(node_id)

此代码创建一个嵌套词典。每个字典条目代表一个带有“名称”，“ parent_id”的节点和“儿童” ID列表。这种结构有助于易于树。

>优化关系数据库中的树存储 >嵌套集和路径枚举是可行的选项时，闭合表方法为将层次数据存储在rdbms中提供了一些好处：>

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易于实现：

它涉及一个附加表，简化了实现和维护。

在大多数现代SQL数据库中，很容易实现
• 查询灵活性：递归查询，实现了层次结构的直接遍历和操纵。
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• 性能优点：数据库引擎可以在闭合表的主要键上使用索引有效地优化查询，从而提高了性能。
总而言之，闭合表方法为在关系数据库中管理和查询树结构提供了一种强大而有效的方法。
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