平铺数组转树形结构：递归与非递归的博弈

2023-11-20 10:00:27

准备好了吗？让我们踏上一场编程算法的探险之旅，重点关注平铺数组到树形结构的转化。在这个数据驱动的时代，处理海量数据已成为一项关键任务，而将平铺数组转换为层次分明的树形结构对于数据可视化、组织和分析至关重要。

在这场算法博弈中，我们将探索两种截然不同的方法：递归和非递归。每种方法都拥有其独特的优势和劣势，选择哪种方法取决于数据的规模和应用程序的特定要求。

递归：深入探索树形结构

递归是一种将问题分解为较小实例并重复该过程直到找到解决方案的强大算法范式。在平铺数组转树形结构的背景下，递归算法逐层深入树形结构，创建父节点和子节点之间的层次关系。

function convertToTree(flatArray) {
  if (flatArray.length === 0) {
    return null;
  }

  const root = flatArray[0];
  const children = flatArray.filter((item) => item.parentId === root.id);
  root.children = convertToTree(children);

  return root;
}

递归算法的优点在于其简单性和可读性。它完美地模拟了树形结构的分层特性，并可以通过适当的终止条件避免无限循环。

非递归：高效处理海量数据

非递归算法则采取了不同的方法，它使用队列或栈等数据结构逐层构建树形结构。这种方法对于处理海量数据更有效，因为它避免了递归带来的函数调用开销。

function convertToTree(flatArray) {
  const queue = [];
  const tree = {};

  for (let i = 0; i < flatArray.length; i++) {
    const node = flatArray[i];
    if (!tree[node.id]) {
      tree[node.id] = node;
      if (node.parentId !== null) {
        queue.push(node);
      }
    }
  }

  while (queue.length > 0) {
    const node = queue.shift();
    const parent = tree[node.parentId];
    if (parent) {
      parent.children.push(node);
    }
  }

  return tree[1];
}