算法之生成評論樹

時間 2019-11-11

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算法之生成評論樹

本節內容

問題由來
遞歸實現
高效實現
總結

1. 問題由來

項目中用到了展現用戶多級評論的功能，可是在數據庫中存儲的每行數據以前是經過parent_id來標示他們之間的關係。
從數據庫中取出這一行行的數據，須要轉換成相似於json數據格式的類型（其實就是經過parent_id將評論關聯起來生成一顆一顆的評論樹），再將數據傳遞給前端進行渲染。前端

[
    {"id":"4","pid":"1","name":"你們電"},
    {"id":"5","pid":"1","name":"生活電器"},
    {"id":"1","pid":"0","name":"家用電器"},
    {"id":"2","pid":"0","name":"服飾"},
    {"id":"3","pid":"0","name":"化妝"},
    {"id":"7","pid":"4","name":"空調"},
    {"id":"8","pid":"4","name":"冰箱"},
    {"id":"9","pid":"4","name":"洗衣機"},
    {"id":"10","pid":"4","name":"熱水器"},
    {"id":"11","pid":"3","name":"面部護理"},
    {"id":"12","pid":"3","name":"口腔護理"}, 
    {"id":"13","pid":"2","name":"男裝"},
    {"id":"14","pid":"2","name":"女裝"},
    {"id":"15","pid":"7","name":"海爾空調"},
    {"id":"16","pid":"7","name":"美的空調"},
    {"id":"19","pid":"5","name":"加溼器"},
    {"id":"20","pid":"5","name":"電熨斗"}
    ]

相似這樣的數據要轉換成下面這種的數據：python

[
    {"id":"1","pid":"0","name":"家用電器", "chindren":[
        {"id":"4","pid":"1","name":"你們電", "chindren":[
            {"id":"7","pid":"4","name":"空調", "chindren":[
                {"id":"15","pid":"7","name":"海爾空調"},
                {"id":"16","pid":"7","name":"美的空調"}
            ]},
            {"id":"8","pid":"4","name":"冰箱"},
            {"id":"9","pid":"4","name":"洗衣機"},
            {"id":"10","pid":"4","name":"熱水器"}
        ]},
        {"id":"5","pid":"1","name":"生活電器","chindren":[
            {"id":"19","pid":"5","name":"加溼器"},
            {"id":"20","pid":"5","name":"電熨斗"}
        ]}
    ]},
    {"id":"2","pid":"0","name":"服飾","chindren":[
        {"id":"13","pid":"2","name":"男裝"},
        {"id":"14","pid":"2","name":"女裝"}
    ]},
    {"id":"3","pid":"0","name":"化妝","chindren":[
        {"id":"11","pid":"3","name":"面部護理"},
        {"id":"12","pid":"3","name":"口腔護理"}
    ]}
]

實現這種需求有兩種方式，下面就這兩種方式進行一下分析。web

2. 遞歸實現

class Node:
    @staticmethod
    def digui(rst,row):
        for i in rst:  # 若是在第一層能找到匹配的值，則直接放進去
            if row["parent_id"]==i["id"]:
                row["children"]=[]
                i["children"].append(row)
            else:  # 不然，遞歸尋找該行數據的子孫
                Node.digui(i["children"],row)

    @staticmethod
    def build_tree(comment_list):
        rst=[]
        for row in comment_list:
            if row["parent_id"]==None:  # 若是沒有父親，則直接入列表
                row["children"]=[]  # 先把該行數據添加一個children鍵對應一個空列表（以後可能有數據要插入進來）
                rst.append(row)  # 將根插入到rst列表的最外層
            else:  # 不然進入遞歸函數
                Node.digui(rst,row)
        return rst
comment_list=models.Comment.objects.filter(news_id=new_id)
print(Node.build_tree(comment_list))

這樣雖然能實現效果，可是存在了一些問題：算法

使用了遞歸，使得程序的執行效率大大下降。
而且這還存在一個缺陷，那就是父親行必須在兒子行前面，不然兒子數據將會丟失。（固然，能夠經過數據庫查詢出評論數據來以後對評論時間進行排序，可是這樣作又會消耗時間在對數據進行排序上，對數據庫也是一個壓力）

那麼有沒有其餘更高效的解決這個問題的辦法呢？
答案是有的，就在下一節。數據庫

3. 高效實現

在說明高效實現以前，先補充兩個知識點：json

python中的字典和列表都是引用數據類型，裏面就是指針指向的內存地址，當修改實際的內存中的值時，全部指向該地址的指針對應的值都被改變。
python中的dict數據類型是鍵值對的形式，內部實現是經過hash實現的，因此經過key獲取值的速度比列表獲取值的速度快不少。

接下來就是代碼實現了：數組

comment_list=models.Comment.objects.filter(news_id=new_id)
ret=[]  # 最終拿到的數據
comment_list_dict={}  # 構建的中間字典
for row in comment_list:  # 經過查到的數據中的id做爲key，每一行數據做爲value生成一個字典
    row.update({"children":[]})  # 構建一個鍵children對應一個空列表
    comment_list_dict[row["id"]]=row  # 將id做爲鍵，當前行做爲值存到該字典中

for item in comment_list:  # 遍歷一遍取到的數據列表
    parrent_row=comment_list_dict.get(item["parent_id"])  # 拿到當前行對應的父親的地址
    if not parrent_row:  # 若是父親是None，則直接進入ret中
        ret.append(item)
    else:  # 不然，將這行append到父親的children中
        parrent_row["children"].append(item)  # 重點在這一行，用到了上面提到的第一個知識點
print(ret)

上面的重點那行沒法理解能夠先看下面的解釋的小例子：app

In [1]: a=[1,2,3]
In [2]: b=[4,5,6]
In [3]: a.append(b)
In [4]: a
Out[4]: [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
In [5]: b.append(7)
In [6]: b
Out[6]: [4, 5, 6, 7]
In [7]: a
Out[7]: [1, 2, 3, [4, 5, 6, 7]]