在业务开发过程在一些菜单上经常会遇到树状结构的数据。...我们要知道树状结构数据的 树状数据结构特点 自身有ID、有父级ID（顶级的父级ID是空），有子集数据（是否为空无所谓） 所以我们得到一个类 import java.util.ArrayList; import...node.getChildren(), nodeId)); } } return result; } /** * 将树结构转换为...node.getChildren()) { fillMapWithTree(map, child); } } /** * 将List转换为树结构...rootNodes.add(node); } } return rootNodes; } /** * 将Map转换为树结构
描述：最近遇到了一个问题，在mysql中如何完成节点下的所有节点或节点上的所有父节点的查询？...在Oracle中我们知道有一个Hierarchical Queries可以通过CONNECT BY来查询，但是，在MySQL中还没有对应的函数!!!...INTO treenodes VALUES (‘17’, ‘Q’, ‘15’); 把下面的语句直接粘贴进命令行执行即可（注意修改传入的参数，默认rootId，表明默认treenodes） 根据传入id查询所有父节点的...根据传入id查询所有子节点的id delimiter // CREATE FUNCTION `getChildList`(rootId INT) RETURNS varchar(1000) BEGIN
如果有一张表NODES，查询表结构可以使用一下几种方式（mysql下测试）： 1、desc NODES; ?
之前一直用的是Oracle，对于树形查询可以使用start with ... connect by select * from menu start with id='130000' connect...by id = prior parent_id; 没错，这是Oracle所支持的 现在公司用的是mysql，对于这种查询方式只能通过sql语句实现了 语言都是相通的，何况sql呢 mysql随没有自带的语法支持...，不过可以通过创建函数来实现递归查询。 ...(pid,ctemp)>0; END WHILE; RETURN ptemp; END$$ DELIMITER ; OK，查询可以通过将函数当做一个查询条件...SELECT * FROM nodelist WHERE FIND_IN_SET(id, getChild(3)) 上面难度相对比较大，再补充一个简单的自连接查询 SELECT t1.id,t1.nodecontent
之前一直用的是Oracle，对于树形查询可以使用start with ... connect by select * from menu start with id='130000' connect...by id = prior parent_id; 没错，这是Oracle所支持的 现在公司用的是mysql，对于这种查询方式只能通过sql语句实现了 语言都是相通的，何况sql呢 mysql随没有自带的语法支持...，不过可以通过创建函数来实现递归查询。 ...(pid,ctemp)>0; END WHILE; RETURN ptemp; END$$ DELIMITER ; OK，查询可以通过将函数当做一个查询条件
使用 tree 在终端显示树状文件结构 安装 tree 使用 brew 进行安装 $ brew install tree 使用 直接使用 tree 命令，会在当前文件目录下，递归输出所有文件层级
#include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cstdlib> using na...
树状数组 类似数据结构：线段树（Segment Tree） 树状数组 跟 线段树 的区别： 树状数组能做的事情，线段树都能做！...（线段树功能更牛） 树状数组代码简单，实现起来比线段树容易（树状数组代码更简单） 树状数组的 查询 和 修改 复杂度都为 log(n)\log(n)log(n) ?...单点修改 树状数组的核心函数lowbit(int m)：作用是求出 m 的二进制表示的末尾1的位置，对于要查询 m 的前缀和，m = m - lowbit(m) 代表不断对二进制末尾1进行-1操作，不断执行直到...int r)//区间[l,r]的和 { return query_p(r)-query_p(l-1); } int main(){ //单点修改 cout << "单点修改，单点查询...参考文献 百度百科：树状数组 树状数组入门(简单的原理讲解) 树状数组详解 树状数组 数据结构详解与模板(可能是最详细的了)
在我们使用数MySQL据库进行查询或者建表时，经常需要查看表结构，下面以employees数据库中的departments表为例进行表结构查询： 方法 1：DESC departments; 方法 2：...DESCRIBE departments; 方法 3：SHOW COLUMNS FROM departments; 以上三种方法的查询结果相同： Field Type Null...Key Default Extra dept_no char(4) NO PRI dept_name varchar(40) NO UNI 方法 4： 借用MySQL...： mysql> SELECT * -> FROM information_schema.COLUMNS -> WHERE table_schema = 'employees' AND...： show create table departments\G mysql> show create table departments\G **************************
标签：VBA，用户窗体，TreeView控件 我们都知道，使用TreeView控件可以创建树状目录结构，但如何创建，还是有些技巧，这就是本文要介绍的内容。...如图1所示，使用TreeView创建了树状目录结构。 图1 细心的朋友可能注意到，这个目录是根据工作表中的内容结构创建的。...只要我们按一定的规则在工作表中输入数据，代码就会根据这些数据创建出相应的分层目录结构。 如下图2所示，在VBE中插入一个用户窗体，然后布置相应的TreeView控件和按钮控件。....Style = tvwTreelinesPlusMinusText End With End Sub 注意，这个示例可以作为模板，代码不变，只需修改工作表中的数据就可以创建相应的目录层次结构
本文已同步发布于个人站点 https://qiucode.cn/article/105 文末点击阅读原文也可到达 1、从数据库获取的数据 2、对查询出来的数据按键值归类 <?
我们知道树状数组是支持单点修改和区间查询的，但是如何进行区间修改呢？ 直接进行多次单点修改的话，效率是很低的。
1. 1 mysql> describe tmp_log; 2 +----------+------------------+------+-----+---------+--------------...-------+------------------+------+-----+---------+----------------+ 9 3 rows in set (0.01 sec) 2 1 mysql...Key: 21 Default: 22 Extra: 23 3 rows in set (0.00 sec) 24 25 ERROR: 26 No query specified 3 1 mysql...--------+------------------+------+-----+---------+----------------+ 9 3 rows in set (0.00 sec) 4 1 mysql...----------+------------------+------+-----+---------+----------------+ 9 3 rows in set (0.00 sec) 5 mysql
树状数组也是一个数组结构，并且它的长度和原始数组的长度相同。...lowbit函数就是树状数组的灵魂所在，稍后我们就能看到树状数组如何巧妙的利用该函数，将查询和更新操作的时间复杂度降低为O(log n)的。...查询 树状数组可以以O(log n)的时间复杂度求出任意长度的前缀和。...2个通用方法，更新数组和任意区间查询，以解决我们开头抛出的问题。...，可以对数组索引进行更新，也能查询任意区间[left,right]之和。
在使用vue和museui构建移动站的时候发现museui中没有树状结构的UI组件，因业务需求，项目中的组织结构是树状结构，在npm中找到 vue-treeselect ,第一次使用...，发现不能对树状结构的属性进行配置 [ { id:1, lable:"一级组织"， children:[ { id:1, lable:...node.label }} 那就只能通过对数据进行处理得到 vue-treeselect需要的数据 javascript 树状结构的转换
这时候你可能就会说了，线段树不就好了，但是线段树太繁琐了，我们有一个更好的工具：树状数组，它使得修改和查询都是 O(logn) 级别，可谓是中庸思想的典范。 2....+ a[2] + a[3] + a[4] c[12] = a[9] + a[10] + a[11] + a[12] // lowbit(12) = 4 数组c就是上图中所有的长方形，可以看成一个树形结构...其实不用太过于纠结细节内容，只需要理解下面的代码实现就行了，树状数组属于思想巨难但是代码很简单的东西。 由于树的层数最多是 logn 层这种方法查询和修改的时间复杂度都是 O(nlogn) 的。...拓展 4.1 区间修改+单点查询 树状数组只能进行单点修改+区间查询的操作，我们可以利用差分思想将区间修改+单点查询的操作转换成单点修改+区间查询。...所以我们只要对 b[i] 和 i * b[i] 进行树状数组的维护，就可以解决区间查询的问题了。
树状结构：是我目前接触过最复杂的一种数据格式之一。 树在展开的时候有三种状态：1全选、2半选、3不选。 针对不同的状态，会有不同的结果。1全选的意思是：当下的所有的子节点也被展开了。...于是我们开始尝试给出当前被选中节点ID，然后倒着查询所有节点。直到nodeLevel = 0的时候终止。一切也很美好。
本文扩写自郭神的《树状数组新应用》，在此表示膜拜。树状数组的学名貌似叫做Binary Index Tree，关于它的基本应用可参考Topcoder上的这篇Tutorial....树状数组可以看作一个受限制的线段树，它维护一个数组，最经典的树状数组支持的基本操作有两个：(1)改变某一个元素的值 (2)查询某一个区间内所有元素的和。...简单的树状数组模型是不支持这样一组操作的：(1)把某一个区间内所有元素都加上一个值 (2)查询某一个区间内所有元素的和。...当然，这个东西可以用线段树完成，但是线段树占内存比较大，写起来也比较繁（对我这种不会数据结构的人而言）。下面我们用一个改进版的树状数组完成这个任务。...可以发现对B数组是修改单个元素，查询区间和；对C数组是修改区间，查询单个元素，这恰好对应于一开始说的树状数组支持的基本操作。于是我们用两个树状数组漂亮地完成了任务。?
序 本文主要研究一下mysql的树形结构存储及查询 存储parent 这种方式就是每个节点存储自己的parent_id信息 建表及数据准备CREATE TABLE `menu` ( `id` int...-----+ | 1 | level1a | 1 | 14 | | 3 | level2b | 8 | 13 | +----+---------+-----+-----+ -- 树形结构展示...-------------+ 好处是通过lft进行范围(该节点的lft,rgt作为范围)查找就可以，缺点就是增删节点导致很多节点的lft及rgt都要修改 小结 存储parent的方式最为场景，一般树形结构数据量不大的话...，直接在应用层内存构造树形结构和搜索 存储path的好处是可以借助path来查找节点及其子节点，缺点就是移动node需要级联所有子节点的path，比较费劲 MPTT的方式好处是通过lft进行范围(该节点的...lft,rgt作为范围)查找就可以，缺点就是增删节点导致很多节点的lft及rgt都要修改 doc Managing Hierarchical Data in MySQL hierarchical-data-database
问题描述 最近在写文档，需要用到数据库设计文档，表结构很多，如果一个个去复制黏贴，也是很花时间，所以需要借助INFORMATION_SCHEMA库的表 补充： information_schema数据库是...MySQL自带的，它提供了访问数据库元数据的方式。...元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等 解决方案 所以，需要借助INFORMATION_SCHEMA的里系统表，通过如下SQL查询： SELECT b.COLUMN_NAME...然后复制一下数据库里的数据，在word文档里，选择，然后黏贴一下就可以 总结归纳 通过这个方法，节省了写文档的时间，可以有更多时间去写代码，补充INFORMATION_SCHEMA是MySQL...数据库系统很重要的库，我们可以通过里面的系统表排查一些性能问题，也可以像本文一样来查出表结构来提高写文档效率，活学活用，学到的知识需要用起来
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