这次给大家带来jQuery实现递归无限层功能,jQuery实现递归无限层功能的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。
唠叨一哈
前两天朋友跟我说要一个ztree的搜索功能,我劈头就是一巴掌:这种方法难道无数前辈还做少了?自己去找,我很忙~然后我默默地蹲着写zTree的搜索方法去了。为什么呢?因为我说了句“找不到是不可能的啊,肯定有很多人早做了无数了,找不到我给你写还请你恰午饭”,然而我也去找了很久也没有找到(泪崩,我的计划,我的午饭~)。绝大多数都是用的API里面的getNodesByParamFuzzy()或者高亮之类的。然而朋友表示需求不符合:1. 匹配失败父节点也隐藏;2.能自定义匹配规则,即能匹配name还能匹配属性......(反正就是我想要的不是辣个,小生脸上笑嘻嘻,心里.......那我给你写呗~),下面进入正文:
思维导图
一般搜索功能只是在“既定范围内(方便称呼)”匹配关键字,“既定范围”即我们已经知道搜索的范围:比如说一个文本库,一个下拉框,换而言之我们匹配的对象集大小已经确定了。然而这一点在ztree上不可行,为什么呢?在我考虑了一下ztree搜索功能实现逻辑的时候问了一句:那啥,这棵树的层级是固定的吗?还是说不确定有多少层?老哥看着我会心一笑:你按无限层来写~小生小腿肚子一抽。。因为树的层级不确定,所以搜索范围不确定,举个栗子:目标节点匹配成功,如果这个节点是子节点,那么它的父节点也应该是显示的,然后它父节点的父节点也应该是显示的,然后它父节点的父节点的父节点的...Orz...这仿佛永远写不到尽头了...没办法,只能:递归,找到目标节点的所有父节点和子节点。
逻辑关键点
在上面的思维导图中我大致列出了逻辑,目标节点在什么情况下显示,什么情况下隐藏,这是我们必须清楚的关键点,下面我们具体看下目标节点存在的情况:
到了这里,相信对于如何实现满足我们需求的搜索功能开发,已经能做到了然于心了,剩下的只是实现的方法,然而这完全不是事~(小生窃以为真正让人忧心的理不清功能的流程,至于实现方法你们都懂的吧?0.0..)
关于树节点
要完成上述流程中各种方法,我们需要知道树节点的一系列属性,我们都知道有api这种神器,然而api有一个特点就是齐全(齐全得我们想精确的找到某一个属性或者方法时可能得一顿好找),这里我们想要的是如何快速得到自己想要的属性或者方法,我们在控制台打印出树节点集合:
var treeObj=$.fn.zTree.getZTreeObj("homeTree"); // 设置根节点 var node = treeObj.getNodes(); // 获取根节点 var nodes = treeObj.transformToArray(node); // 获取所有节点 console.log(nodes);
看图:我们能看到所有节点,其中有id,name等各种属性
再看图:我们能看到任意节点的各种属性,有我们想要的子节点集合 childern,父节点属性 isParent ,节点id tId,父节点id parentTid...
万事俱备,动手
下面看一下相关方法,很多小细节需要在真正编码过程中才能发现,这里为了方便展示就直接列举方法了。
声明备用数组:
// 地区搜索 var parentArray = []; var childArray = [];
递归获取目标节点父节点集合:
// 递归获取目标节点所有父节点 function getParentsNode(treeNode){ var thisParentNode = treeNode.getParentNode(); //得到该节点的父节点 if( thisParentNode != null ){ // 父节点存在 parentArray.push(thisParentNode); // 储存至数组 getParentsNode(thisParentNode); // 重调 }else{ return false; } }
递归获取目标节点子节点集合:
// 递归获取目标节点所有子节点 function getChildrenNode(treeNode){ var thisIsParent = treeNode.isParent; // 获取目标节点 isParent 属性,判断是否为父节点 if( thisIsParent == true ){ var thisChildrenNode = treeNode.children; // 得到该节点的子节点集合 for(var i=0;i<thisChildrenNode.length;i++){ childArray.push(thisChildrenNode[i]); // 将该子节点加入数组中 getChildrenNode(thisChildrenNode[i]); // 重调 } }else{ return false; } }
这里建议将匹配节点部分摘出来单独写一个方法,方便进行拓展匹配规则,这里我们假设除了匹配name还需要匹配节点的 entity_code 属性:
//匹配节点 function matchNode(treeNode,num){ var inputArea = $("input[name='searchArea']"); var name = treeNode.name; var entityCode = treeNode.entity_code|| ''; var val = inputArea.val(); // 获取检索值 var numName = name.indexOf(val); var numCode = entityCode.indexOf(val); var num = -1; if( numName != -1 || numCode !=-1 ){ num = 1; } if( numName == -1 && numCode == -1 ){ num = -1; } return num; }
节点匹配成功方法:
// 节点匹配成功 function checkTrueArray(arr,treeNode){ var thisTid = treeNode.tId; var thisLi = $("#"+thisTid); for(var n=0;n<arr.length;n++){ var thisNodeId = arr[n].tId; var thisNodeLi = $("#"+thisNodeId); thisLi.show(); thisNodeLi.show(); } }
节点匹配失败方法:
// 节点匹配失败 function checkFalseArray(arr,treeNode){ var result = []; var result2 = []; var thisTid = treeNode.tId; var thisLi = $("#"+thisTid); var val = inputArea.val(); // 获取检索值 var thisParent = treeNode.getParentNode(); // 获取目标节点父节点 if( thisParent != null ){ // 有父节点 var thisBrotherArr = treeNode.getParentNode().children; // 得到包含自身的兄弟数组 for(var m=0;m<arr.length;m++){ // 匹配父节点 var num = matchNode(arr[m]); if( num != -1 ){ result.push(arr[m]); } } var resultLength = result.length; for( var m=0;m<thisBrotherArr.length;m++ ){ // 匹配兄弟节点 var num = matchNode(thisBrotherArr[m]); if( num != -1 ){ result2.push(thisBrotherArr[m]); } } var resultLength2 = result2.length; // 对于自身匹配失败的节点,要显示必须满足有父节点匹配成功,且兄弟级节点都匹配失败 if( (resultLength == 0 && resultLength2 == 0) || resultLength2 != 0 ){ thisLi.hide(); } if( resultLength !=0 && resultLength2 == 0 ){ thisLi.show(); } }else{ thisLi.hide(); } }
目标节点匹配失败 目标节点即有父节点又有子节点:
// 目标节点匹配失败 目标节点即有父节点又有子节点 function checkAllArray(arr,arr2,treeNode){ var result = []; var result2 = []; var thisTid = treeNode.tId; var thisLi = $("#"+thisTid); var val = inputArea.val(); // 获取检索值 for(var m=0;m<arr.length;m++){ // 匹配子节点或父节点 var num = matchNode(arr[m]); if( num != -1 ){ result.push(arr[m]); // 匹配成功储存至数组 } } var resultLength = result.length; // 获取匹配成功后返回的数组长度 for(var m=0;m<arr2.length;m++){ // 匹配子节点或父节点 var num = matchNode(arr2[m]); if( num != -1 ){ result2.push(arr2[m]); // 匹配成功储存至数组 } } var resultLength2 = result2.length; // 获取匹配成功后返回的数组长度 if( resultLength == 0 && resultLength2 == 0 ){ // 子节点和父节点都匹配失败 thisLi.hide(); }else{ thisLi.show(); // 有一种匹配成功或都匹配成功 } }
定义搜索方法:
function searchArea(treeId, treeNode){ // 定义搜索方法 var inputArea = $("input[name='searchArea']"); var val = inputArea.val(); // 获取检索值 var treeObj=$.fn.zTree.getZTreeObj("homeTree"); // 设置根节点 var node = treeObj.getNodes(); // 获取根节点 var nodes = treeObj.transformToArray(node); // 获取所有节点 console.log(nodes); for(var i=0;i调用搜索方法:
// 调用搜索方法 $(".searchAreaBtn").click(function(treeId, treeNode){ searchArea(treeId, treeNode); }); var inputArea = $("input[name='searchArea']"); inputArea.keyup(function(treeId, treeNode,e){ var e = event || window.event; var val = inputArea.val(); if( e.keyCode == 13 || val == "" ){ searchArea(treeId, treeNode); } });看效果(电脑ps出问题了,用美图秀秀拼的图~囧...):
结语
理论上来说应该是能支持无限层的,最多试了四层,没有问题,没有做更多测试,有兴趣的看官可以试试,需要demo的可以留言,互相学习,一起进步,么么哒~
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