摘要：
最近在做任务管理，任务可以无限派生子任务且没有数量限制，前端采用easyui的treegrid树形展示控件。
一、遇到的问题
获取全部任务拼接树形速度过慢(数据量大约在900条左右)且查询速度也并不快；
二、解决方法
1、tree转化的json数据格式
a.json数据格式：
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[
{
"children":[
{
"children":[
],
"username":"username2",
"password":"password2",
"id":"2",
"pid":"1",
"name":"节点2"
},
{
"children":[
],
"username":"username2",
"password":"password2",
"id":"a2",
"pid":"1",
"name":"节点2"
}
],
"username":"username1",
"password":"password1",
"id":"1",
"pid":"0",
"name":"节点1"
},
{
"children":[
],
"username":"username1",
"password":"password1",
"id":"a1",
"pid":"0",
"name":"节点1"
}
]
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b.定义实体必要字段
为了tree结构的通用性，我们可以定义一个抽象的公用实体treeobject以保证后续涉及到的list<t>转化树形json
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using system;
using system.collections.generic;
using system.linq;
using system.text;
using system.threading.tasks;
namespace mytree.abs
{
public abstract class treeobejct
{
public string id { set; get; }
public string pid { set; get; }
public string name { set; get; }
public ilist<treeobejct> children = new list<treeobejct>();
public virtual void addchildren(treeobejct node)
{
this.children.add(node);
}
}
}
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c.实际所需实体treemodel让它继承treeobject,这样对于id,pid,name,children我们就可以适用于其它实体了，这也相当于我们代码的特殊约定：
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using mytree.abs;
using system;
using system.collections.generic;
using system.linq;
using system.text;
using system.threading.tasks;
namespace mytree.models
{
public class treemodel : treeobejct
{
public string username { set; get; }
public string password { set; get; }
}
}
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2、递归遍历
获取全部任务并转化为树形
获取全部任务转化为树形是比较简单的，我们首先获取到pid=0的*数据(即不存在父级的任务),我们通过*任务依次递归遍历它们的子节点。
b.我们暂时id以1开始则pid=0的都为*任务
我们首先写一段生成数据的方法：
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public static ilist<treeobejct> getdata(int number = 11)
{
ilist<treeobejct> datas = new list<treeobejct>();
for (int i = 1; i < number; i++)
{
datas.add(new treemodel
{
id = i.tostring(),
pid = (i - 1).tostring(),
name = "节点" + i,
username = "username" + i,
password = "password" + i
});
datas.add(new treemodel
{
id = "a" + i.tostring(),
pid = (i - 1).tostring(),
name = "节点" + i,
username = "username" + i,
password = "password" + i
});
}
return datas;
}
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其次我们定义一些变量：
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private static ilist<treeobejct> models;
private static ilist<treeobejct> models2;
private static thread t1;
private static thread t2;
static void main(string[] args)
{
int count = 21;
console.writeline("生成任务数："+count+"个");
console.read();
}
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我们再写一个递归获取子节点的递归方法：
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public static ilist<treeobejct> getchildrens(treeobejct node)
{
ilist<treeobejct> childrens = models.where(c => c.pid == node.id.tostring()).tolist();
foreach (var item in childrens)
{
item.children = getchildrens(item);
}
return childrens;
}
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编写调用递归方法recursion：
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public static void recursion()
{
#region 递归遍历
system.diagnostics.stopwatch sw = new system.diagnostics.stopwatch();
sw.start();
var mds_0 = models.where(c => c.pid == "0");//获取*任务
foreach (var item in mds_0)
{
item.children = getchildrens(item);
}
sw.stop();
console.writeline("----------递归遍历用时：" + sw.elapsedmilliseconds + "----------线程名称："+t1.name+",线程id："+t1.managedthreadid);
#endregion
}
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编写main函数启动测试：
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private static ilist<treeobejct> models;
private static ilist<treeobejct> models2;
private static thread t1;
private static thread t2;
static void main(string[] args)
{
int count = 1001;
console.writeline("生成任务数："+count+"个");
models = getdata(count);
t1 = new thread(recursion);
t1.name = "递归遍历";
t1.start();
console.read();
}
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输出结果：
递归遍历至此结束。
3、非递归遍历
非递归遍历在操作中不需要递归方法的参与即可实现tree的拼接
对于以上的代码，我们不需要修改，只需要定义一个非递归遍历方法notrecursion：
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public static void notrecursion()
{
#region 非递归遍历
system.diagnostics.stopwatch sw2 = new system.diagnostics.stopwatch();
sw2.start();
dictionary<string, treeobejct> dtomap = new dictionary<string, treeobejct>();
foreach (var item in models)
{
dtomap.add(item.id, item);
}
ilist<treeobejct> result = new list<treeobejct>();
foreach (var item in dtomap.values)
{
if (item.pid == "0")
{
result.add(item);
}
else
{
if (dtomap.containskey(item.pid))
{
dtomap[item.pid].addchilrden(item);
}
}
}
sw2.stop();
console.writeline("----------非递归遍历用时：" + sw2.elapsedmilliseconds + "----------线程名称：" + t2.name + ",线程id：" + t2.managedthreadid);
#endregion
}
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编写main函数：
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private static ilist<treeobejct> models;
private static ilist<treeobejct> models2;
private static thread t1;
private static thread t2;
static void main(string[] args)
{
int count = 6;
console.writeline("生成任务数："+count+"个");
models = getdata(count);
models2 = getdata(count);
t1 = new thread(recursion);
t2 = new thread(notrecursion);
t1.name = "递归遍历";
t2.name = "非递归遍历";
t1.start();
t2.start();
console.read();
}
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启动查看执行结果：
发现一个问题，递归3s，非递归0s，随后我又进行了更多的测试：
执行时间测试
| 任务个数 | 递归(ms) | 非递归(ms) |
| 6 | 3 | 0 |
| 6 | 1 | 0 |
| 6 | 1 | 0 |
| 101 | 1 | 0 |
| 101 | 4 | 0 |
| 101 | 5 | 0 |
| 1001 | 196 | 5 |
| 1001 | 413 | 1 |
| 1001 | 233 | 7 |
| 5001 | 4667 | 5 |
| 5001 | 4645 | 28 |
| 5001 | 5055 | 7 |
| 10001 | *exception | 66 |
| 10001 | *exception | 81 |
| 10001 | *exception | 69 |
| 50001 | - | 46 |
| 50001 | - | 47 |
| 50001 | - | 42 |
| 100001 | - | 160 |
| 100001 | - | 133 |
| 100001 | - | 129 |
*exception:因包含的嵌套方法调用过多而导致执行堆栈溢出时引发的异常。 此类不能被继承。
*exception 执行堆栈溢出发生错误时引发，通常发生非常深度或无限递归。
-:没有等到结果。
当然这个测试并不专业，但是也展示出了它的效率的确满足了当前的需求。
4、查找构建树形结果
原理同上述非递归相同，不同之处是我们通过查找的数据去构建树形
我们通过查找获取到圈中的任务,再通过当前节点获取到父级节点，因为当时没考虑到任务层级的关系，因此为添加层级编号，为此可能会有重复的存在，因此我们使用hashset<t>来剔除我们的重复数据，最终获取到有用数据再通过非递归遍历方法，我们便可以再次构建出树形(tree)，来转化为json数据。
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