为了避免对于树形结构查询时的“递归”过程,基于Tree的前序遍历设计一种全新的无递归查询、无限分组的左右值编码方案,来保存该树的数据。 第一次看见这种表结构,相信大部分人都不清楚左值(Lft)和右值(Rgt)是如何计算出来的,而且这种表设计似乎并没有保存父子节点的继承关系。但当你用手指指着表中的数字从1数到18,...
步骤一:将id为6的团队从树结构删除,即设置status=0 删除指定团队 步骤二:将左节点大于id=6节点右序自减团队人数*2,(请注意看各节点的左右序变化) 回位一 步骤三:id=6的祖先的右序自减团队人数的两倍, 回位二 步骤四: 腾位,左节点大于id=5的右序,且status=1,左右序自增新团队人数*2 腾位一 id=5...
左移,节点左右值会变小; 右移,节点的左右值会变大。 第二步,根据移动的方向和兄弟节点的排序,计算出节点移动后的左右值。 第三步,根据移动后的左右值,计算出受影响节点的左右值范围。 第四步,根据范围更新受影响节点的左右值,常量为A节点右值 – A节点左值 + 1;。 第五步,计算节点及期子孙节点的偏移量...
图一 左右值属性结构 采用深度优先遍历给树中的每个节点分配两个值,一个左值和一个右值。节点左边的值比该节点的所有子孙节点值都要小,节点右边的值比该节点的所有子孙节点值都要大。例如: B左边的值为2,其比Hell Mayes的所有子孙节点的值都要小(D[3,4]、E[5,10]、I[6,7]、J[8,9]、F[11,12]) ...
左右值树结构存到redis 左树右表vue,左树右表1.调用子组件里的方法、属性,ref(子组件上)。2.样式:使用scoped、id包裹,::v-deep。3.默认打开子一级:forEach放到数组中,定义、默认展开数组(expend)。4.使用render函数,自定义渲染图标。5.调用ref、clearValidate
表结构 B_Tree id name 名称 leftValue 左值 rightValue 右值 treelevel 级别 左右值规则: 某一节点的leftValue,rightValue leftValue为该节点包含子节点的开始 rightValue为该节点包含子节点的左值的结束 也就是 leftValue=<leftValue<=rightValue 为这个节点包含子节点的所有范围 ...
树的节点左右值计算指的是根据树的结构和节点的值,计算出每个节点的左右值。 首先,我们需要知道树的结构是怎样的。树有很多种不同的结构,其中最常见的是二叉树。二叉树是一种特殊的树结构,每个节点最多有两个子节点。根节点是树的顶端节点,它没有父节点。叶子节点是没有子节点的节点。除了根节点和叶子节点,...
采用左右值编码的保存该树的数据记录如下(设表名为tree): 第一次看见上面的数据记录,相信大部分人都不清楚左值(Lft)和右值(Rgt)是根据什么规则计算出来的,而且,这种表设计似乎没有保存父节点的信息。下面把左右值和树结合起来,请看: 1商品18 +---+ 2食品11 12电器17 +---+ +---+ 3肉类6 7蔬菜类10...
最近做⼀个程序，⽤到树形结构，并且要存储到数据库中。于是研究了⼀下树形结构的左右值存储。左右值虽然取⽗祖节点和⼦孙节点，查找节点路径⾮常⽅便，但要找某节点的⽗节点，⼦节点和兄弟节点就⽐较困难，所以还要需要⼀个层级维度⽅便确定⽗⼦和兄弟节点，也就是树形结构中所说的树的深度...
左右值编码的设计 在基于数据库的一般应用中,查询的需求总要大于删除和修改。为了避免对于树形结构查询时的“递归”过程,基于Tree的前序遍历设计一种全新的无递归查询、无限分组的左右值编码方案,来保存该树的数据。 第一次看见这种表结构,相信大部分人都不清楚左值(Lft)和右值(Rgt)是如何计算出来的,而且这种表设计...