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在 JavaScript 编程中,将数组转换为树结构是一个常见的需求。本篇博客将介绍五种常用的方法来实现数组转树结构,并讨论每种方法的时间复杂度、空间复杂度和最优解。
假设有一个由对象组成的数组,每个对象包含
id和
parentId两个属性。其中
id表示节点的唯一标识,
parentId表示该节点的父节点的
id。
const nodes = [ { id: 1, parentId: null }, { id: 2, parentId: 1 }, { id: 3, parentId: 1 }, { id: 4, parentId: 2 }, { id: 5, parentId: 3 }, { id: 6, parentId: 3 }, { id: 7, parentId: 4 }, { id: 8, parentId: 4 }, ];
以上面的数组为例,我们将介绍以下五种方法来将其转换为树结构。
方法一:使用递归
function arrayToTreeRec(nodes, parentId = null) { return nodes .filter((node) => node.parentId === parentId) .map((node) => ({ ...node, children: arrayToTreeRec(nodes, node.id) })); } const tree = arrayToTreeRec(nodes, null);
时间复杂度:O(n^2),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n^2)。 优缺点:不适合大规模数据。
方法二:使用循环
function arrayToTreeLoop(nodes) { const map = {}; const tree = []; for (const node of nodes) { map[node.id] = { ...node, children: [] }; } for (const node of Object.values(map)) { if (node.parentId === null) { tree.push(node); } else { map[node.parentId].children.push(node); } } return tree; } const tree = arrayToTreeLoop(nodes);
时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:适合大规模数据。
方法三:使用 reduce
function arrayToTreeReduce(nodes) { const map = {}; const tree = nodes.reduce((acc, node) => { map[node.id] = { ...node, children: [] }; if (node.parentId === null) { acc.push(map[node.id]); } else { map[node.parentId].children.push(map[node.id]); } return acc; }, []); return tree; } const tree = arrayToTreeReduce(nodes);
时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:代码简洁,适合中小规模数据。
方法四:使用哈希表
function arrayToTreeMap(nodes) { const map = new Map(nodes.map((node) => [node.id, { ...node, children: [] }])); const tree = []; for (const node of map.values()) { if (node.parentId === null) { tree.push(node); } else { map.get(node.parentId).children.push(node); } } return tree; } const tree = arrayToTreeMap(nodes);
时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:适合大规模数据,而且由于使用了
Map,相比于方法二和方法三,能够更方便地进行节点的查找和删除。
方法五:使用深度优先搜索
function arrayToTreeDFS(nodes) { const map = new Map(nodes.map((node) => [node.id, { ...node, children: [] }])); const tree = []; for (const node of map.values()) { if (node.parentId === null) { dfs(node, tree); } } function dfs(node, parent) { if (parent) { parent.children.push(node); } for (const child of node.children) { dfs(map.get(child.id), node); } } return tree; } const tree = arrayToTreeDFS(nodes);
时间复杂度:O(n),其中 n 是节点的数量。 空间复杂度:O(n)。 优缺点:相比于方法二、方法三和方法四,可以更方便地进行深度优先搜索。