扁平数据结构瞬间化身繁茂绿荫之树：遍历一次即可！

在计算机科学的浩瀚世界里，数据结构宛若一块块基石，承载着数据的存储与组织。其中，扁平数据结构和树结构尤为引人注目。扁平数据结构如同一马平川，元素平铺直叙，而树结构则仿若繁茂绿荫，枝叶层叠分明。

后端返回的数据往往呈现扁平的形态，然而，为了满足业务需求，我们需要将这些扁平的数据结构转化为树形结构。如何实现这一华丽转身？遍历一次即可！

让我们揭开这个巧妙算法的神秘面纱。

首先，我们需要定义一个节点类，它将成为树结构的基石：

class Node {
    private int id;
    private String name;
    private List<Node> children;

    // getters and setters
}

其中，id和name属性分别表示节点的唯一标识符和名称，而children属性则是一个列表，存储着该节点的子节点。

有了节点类后，我们可以开始遍历扁平数据结构，并将数据逐层组装成树结构。遍历过程中，我们利用一个映射表来存储已处理的节点，避免重复创建。

Map<Integer, Node> nodeMap = new HashMap<>();

// 遍历扁平数据结构
for (Data data : flatDataList) {
    // 根据 data 创建一个新节点
    Node node = new Node();
    node.setId(data.getId());
    node.setName(data.getName());

    // 如果该节点有父节点，将其添加到父节点的子节点列表中
    if (data.getParentId() != null) {
        Node parentNode = nodeMap.get(data.getParentId());
        if (parentNode == null) {
            parentNode = new Node();
            parentNode.setId(data.getParentId());
            nodeMap.put(data.getParentId(), parentNode);
        }
        parentNode.getChildren().add(node);
    }

    // 将节点添加到映射表中
    nodeMap.put(data.getId(), node);
}

遍历结束后，映射表中便存储了所有节点，根节点可以通过查找没有父节点的节点获得。

Node rootNode = null;
for (Node node : nodeMap.values()) {
    if (node.getParentId() == null) {
        rootNode = node;
        break;
    }
}

现在，扁平数据结构已经蜕变成枝繁叶茂的树结构，我们可以尽情探索其层级关系，从根节点深入到每一个枝叶末梢。

如此巧妙的算法，不仅让数据结构的转换变得轻而易举，更让我们领悟到了遍历的力量。数据结构的世界并非高不可攀，只要掌握巧妙的算法，我们便能将数据之海化为指尖流淌的潺潺溪水。