从父子id的原始数据创建Json层次结构

从父子ID的原始数据创建JSON层次结构是一个常见的数据处理任务，尤其在构建树形结构的应用中。以下是基础概念、优势、类型、应用场景以及如何解决这个问题的详细解答。

基础概念

父子ID关系指的是数据项之间的层级关系，其中每个数据项都有一个唯一的ID和一个指向其父项的父ID。通过这种关系，可以将数据组织成树形结构。

优势

清晰的层次关系：便于理解和操作数据的层级结构。
高效的查询：可以快速定位到某个节点的所有子节点或祖先节点。
灵活的扩展：易于添加新的节点或修改现有节点的关系。

类型

常见的类型包括：

单棵树结构：所有节点形成一个单一的树。
森林结构：多个独立的树组成。
有向无环图（DAG）：允许节点有多个父节点，但不允许形成环。

应用场景

文件系统：文件和文件夹的层级关系。
组织架构：公司或部门的层级结构。
菜单系统：网站或应用的导航菜单。
评论系统：回复和嵌套回复的结构。

解决方法

假设我们有以下原始数据（ID, ParentID, Name）：

1, null, Root
2, 1, Child1
3, 1, Child2
4, 2, GrandChild1
5, 3, GrandChild2

我们可以使用Python来构建JSON层次结构：

data = [
    (1, None, 'Root'),
    (2, 1, 'Child1'),
    (3, 1, 'Child2'),
    (4, 2, 'GrandChild1'),
    (5, 3, 'GrandChild2')
]

def build_tree(data):
    nodes = {item[0]: {'id': item[0], 'name': item[2], 'children': []} for item in data}
    root = None

    for item in data:
        node_id, parent_id, name = item
        if parent_id is None:
            root = nodes[node_id]
        else:
            nodes[parent_id]['children'].append(nodes[node_id])

    return root

tree = build_tree(data)
import json
print(json.dumps(tree, indent=2))

输出

{
  "id": 1,
  "name": "Root",
  "children": [
    {
      "id": 2,
      "name": "Child1",
      "children": [
        {
          "id": 4,
          "name": "GrandChild1",
          "children": []
        }
      ]
    },
    {
      "id": 3,
      "name": "Child2",
      "children": [
        {
          "id": 5,
          "name": "GrandChild2",
          "children": []
        }
      ]
    }
  ]
}