一共两个类
TreeNode 使用了lombok插件
TreeNodeTest
主要的逻辑都在TreeNodeTest中
TreeNode
@Data
@AllArgsConstructor
public class TreeNode {
/**
* 节点ID
**/
private String id;
/**
* 父级ID
**/
private String parentId;
/**
* 节点名称
**/
private String name;
}
TreeNodeTest
/**
* 测试类
* 此方法建议数据量少的情况使用 或者 此数据很少变动并且加入到缓存中
*/
public class TreeNodeTest {
public static void main(String[] args) {
/**
* 0
* / \
* 123 130
* / \ / \
* 124 125 131 132
* / \ / \ / \ / \
* 126 127 128 129 133 134 135 136
* 只支持 节点路径长度必须一致的情况下才可以
* 此Demo可以实现 根据0 获取到[126 127 128 129 133 134 135 136]
* 根据123 获取到[126 127 128 129]
* 注：比如 126 127节点没有 此时获取到的0根节点 就会出现 [124 128 129 133 134 135 136]
*/
TreeNode treeNode = new TreeNode("123","0","北京");
TreeNode treeNode1 = new TreeNode("124","123","丰台区");
TreeNode treeNode2 = new TreeNode("125","123","海淀区");
TreeNode treeNode3 = new TreeNode("126","124","丰台区丰台科技园");
TreeNode treeNode4 = new TreeNode("127","124","丰台区丰台南路");
TreeNode treeNode5 = new TreeNode("128","125","海淀区中关村");
TreeNode treeNode6 = new TreeNode("129","125","海淀区海淀公园");
TreeNode treeNode7 = new TreeNode("130","0","上海");
TreeNode treeNode8 = new TreeNode("131","130","徐汇区");
TreeNode treeNode9 = new TreeNode("132","130","虹口区");
TreeNode treeNode10 = new TreeNode("133","131","徐汇区龙华寺");
TreeNode treeNode11 = new TreeNode("134","131","徐汇区天主教堂");
TreeNode treeNode12 = new TreeNode("135","132","虹口区虹口足球场");
TreeNode treeNode13 = new TreeNode("136","132","虹口区鲁迅公园");
List<TreeNode> treeNodes = new LinkedList<>();
treeNodes.add(treeNode);
treeNodes.add(treeNode1);
treeNodes.add(treeNode2);
treeNodes.add(treeNode3);
treeNodes.add(treeNode4);
treeNodes.add(treeNode5);
treeNodes.add(treeNode6);
treeNodes.add(treeNode7);
treeNodes.add(treeNode8);
treeNodes.add(treeNode9);
treeNodes.add(treeNode10);
treeNodes.add(treeNode11);
treeNodes.add(treeNode12);
treeNodes.add(treeNode13);
// 按照父级ID分组
Map<String,List<TreeNode>> groupByParentIdMap = treeNodes.stream()
.collect(Collectors.groupingBy(TreeNode::getParentId));
// 存放 0:对应的所有根节点ID数据
Set<String> topToLowerChildIdSet = new HashSet<>();
// 取出顶级数据(也就是父级ID为0的数据 当然顶层的父级ID也可以自定义 这里只是演示 所以给了0)
List<TreeNode> topTreeNodes = groupByParentIdMap.get("0");
for(TreeNode node : topTreeNodes){
getMinimumChildIdArray(groupByParentIdMap,node.getId(),topToLowerChildIdSet);
}
System.out.println("0节点下所有的根节点数据集合:" + topToLowerChildIdSet.toString());
}
/**
* 根据父级节点获取最低层次 那一级的节点数据
* 1
* / \
* 2 3
* / \ / \
* 4 5 6 7
* 上面的树形结构调用此方法 根据1 可以获取到 [4 5 6 7]
* 根据3 可以获得到 [6 7]
* @param groupByParentIdMap 所有的元素集合(根据父级ID进行了分组) 分组方法可以使用lambda 如下:
* Map<String, List<Person>> peopleByCity = personStream.collect(Collectors.groupingBy(Person::getCity));
* @param pid 父级ID
* @param topToLowerChildIdSet 存储最深根节点的数据集合
*/
public static Set<String> getMinimumChildIdArray(Map<String,List<TreeNode>> groupByParentIdMap,
String pid, Set<String> topToLowerChildIdSet){
// 存放当前pid对应的所有根节点ID数据
Set<String> currentPidLowerChildIdSet = new HashSet<>();
// 获取当前pid下所有的子节点
List<TreeNode> childTreeNodes = groupByParentIdMap.get(pid);
if(CollUtil.isEmpty(childTreeNodes)){
return null;
}
for(TreeNode treeNode : childTreeNodes){
Set<String> lowerChildIdSet = getMinimumChildIdArray(groupByParentIdMap,treeNode.getId(),currentPidLowerChildIdSet);
if(CollUtil.isEmpty(lowerChildIdSet)){
// 如果返回null 表示当前遍历的treeNode节点为最底层的节点
currentPidLowerChildIdSet.add(treeNode.getId());
}
}
System.out.println("当前父级ID："+ pid + "下所有的根节点数据:" + currentPidLowerChildIdSet.toString());
// 把当前获取到的根节点数据 一并保存到上一个节点父级ID集合中
topToLowerChildIdSet.addAll(currentPidLowerChildIdSet);
return currentPidLowerChildIdSet;
}
}
运行后的结果：
运行结果
