package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"os"
"path/filepath"
"sort"
)
func main() {
rootpath := "D:\\projects"
root := FileNode{"projects", rootpath, []*FileNode{}}
fileInfo, _ := os.Lstat(rootpath)
walk(rootpath, fileInfo, &root)
data, _ := json.Marshal(root)
fmt.Printf("%s", data)
}
type FileNode struct {
Name string `json:"name"`
Path string `json:"path"`
FileNodes []*FileNode `json:"children"`
}
func walk(path string, info os.FileInfo, node *FileNode) {
// 列出当前目录下的所有目录、文件
files := listFiles(path)
// 遍历这些文件
for _, filename := range files {
// 拼接全路径
fpath := filepath.Join(path, filename)
// 构造文件结构
fio, _ := os.Lstat(fpath)
// 将当前文件作为子节点添加到目录下
child := FileNode{filename, fpath, []*FileNode{}}
node.FileNodes = append(node.FileNodes, &child)
// 如果遍历的当前文件是个目录，则进入该目录进行递归
if fio.IsDir() {
walk(fpath, fio, &child)
}
}
return
}
func listFiles(dirname string) []string {
f, _ := os.Open(dirname)
names, _ := f.Readdirnames(-1)
f.Close()
sort.Strings(names)
return names
}
利用自我内部循环——也就是无限递归——避免之前用那种比较傻的方式：4级菜单就用4个struct嵌套。并循环for也是4层。
if fio.IsDir() {
walk(fpath, fio, &child)
}
实现无限级struct嵌套，转成json，供treeview使用，即无限级树状菜单。
好吧我忘了提一个很dirty的方法。
如果你的树深度是可预期的话，有个超简单的数据结构。你需要3个字段来表达这个树：
id，本节点的primary key
parent_id，其值为父节点的primary key
key，忘了学名叫啥了，你可以称为线索
level，表示当前节点到根节点的距离
其中，key字段的值为：从跟节点到父节点的primary key，中间用任意非数字符号分割。
例如以下树状结构
├── a
│ ├── d
│ │ ├── p
│ │ ├── q
│ │ └── r
│ ├── e
│ └── f
├── b
│ ├── x
│ ├── y
│ └── z
├── c
对应的数据库表值为：
| id | value | parent_id | key | level |
| 1 | a | 0 | "-" | 1 |
| 2 | b | 0 | "-" | 1 |
| 3 | c | 0 | "-" | 2 |
| 4 | d | 1 | "1-" | 2 |
| 5 | e | 1 | "1-" | 2 |
| 6 | f | 1 | "1-" | 2 |
| 7 | x | 2 | "2-" | 2 |
| 8 | y | 2 | "2-" | 2 |
| 9 | z | 2 | "2-" | 2 |
| 10 | p | 4 | "1-4-" | 3 |
| 11 | q | 4 | "1-4-" | 3 |
| 12 | r | 4 | "1-4-" | 3 |
于是，在给定一个节点d的时候，
查找d的所有子孙节点：select * from table_name where key
like "${d.key}-${d.id}-%"
查找某个节点的所有子节点：select * from table_name where key
like "${d.key}-${d.id}-%" and level=${d.level}+1
这个设计，结构非常简单。key和level是辅助字段，维护这两个字段成本很低，即使全部重建要比MPT简单多了。
yegle2.5k 声望
yegle的数据错了吧？根节点的 key应该是""
吧。查找d的所有子孙节点应该是 select * from table_name where key like "${d.key}${d.id}-%" 查找子节点应该是: select * from table_name where key like "${d.key}${d.id}-%" and level=${d.level}+1
2014年06月28日
+1
的确，应该按照@Rory_Ye 说的才对。否则，一级节点无法查看自己的子孙节点。
faker · 6月3日
我刚去看了Modified Preorder Tree，我有疑问的是如果我添加一个字节点，那么数据库的表不是都得改？这个树和线段树类似啊。
当我没说，原来是数据库，我以为是 java web，哈哈
查询的时候用的是like，会高效吗？
有疑问加站长微信联系(非本文作者)