函数递归在树形结构数据遍历中的应用
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vue递归函数递归函数是指在函数的定义中调用函数本身的过程。
在Vue中,递归函数可以用于解决一些需要重复操作的问题,例如树结构的遍历或组件的递归渲染等。
本文将详细介绍Vue中递归函数的使用方法和一些实际应用场景。
一、递归函数的基本概念和原理递归函数是指在函数内部直接或间接地调用函数本身的一种函数调用方式。
递归函数一般包括两个部分:基本情况和递归情况。
1.基本情况:递归函数的基本情况是指满足一些条件时函数不再调用自身,而是返回一个值或执行一些操作。
基本情况是递归函数的终止条件,如果没有基本情况,递归函数可能会陷入无限循环,导致栈溢出或程序崩溃。
2.递归情况:递归函数的递归情况是指在不满足基本情况时函数继续调用自身,通常是在参数或输入值上做一些变化,然后递归调用函数。
通过递归调用,逐步逼近基本情况,直至满足基本情况停止递归。
递归函数的原理是通过自身的调用来解决复杂的问题,将问题分解为一个个简单的子问题,通过逐层递归调用来解决子问题,最终得出解决整个问题的结果。
二、Vue中递归函数的使用方法Vue作为一款JavaScript框架,可以在其开发的网页应用中使用递归函数。
在Vue中,递归函数的使用方法和普通JavaScript函数没有太大的区别,只需要注意在函数中调用函数本身即可。
下面通过一个简单的例子来介绍如何在Vue中使用递归函数。
假设我们有一个树形结构的数据,需要遍历树的所有节点并输出节点的值。
1. 首先,在Vue的data属性中定义树形结构的数据,如下所示:```datreturntree:value: 'A',children:value: 'B',children:value: 'C',children: []},value: 'D',children: []}},value: 'E',children: []}}};},```2. 然后,在Vue的methods属性中定义一个递归函数来遍历树的节点,并输出节点的值,代码如下:```methods:traverseTree(node)console.log(node.value);if (node.children.length === 0)return;}node.children.forEach(child =>this.traverseTree(child);});}```3. 最后,在Vue的生命周期钩子函数中调用递归函数来实现树的遍历,代码如下:```createthis.traverseTree(this.tree);```通过定义递归函数traverseTree并在created钩子函数中调用该函数,我们可以在控制台输出树的所有节点的值。
递归和遍历
递归和遍历是计算机科学中常用的两种算法思想。
它们可以被应用于各种领域,如数据结构、图形处理、编译器、人工智能等等。
递归算法是一种解决问题的思路,它的基本思想是将一个大问题分解为多个小问题,直到问题无法继续分解为止。
在计算机领域中,递归算法可以用于解决许多问题,如阶乘计算、斐波那契数列求解等。
递归算法的实现需要一个递归函数,它通过调用自身来实现问题的分解。
遍历算法是另一种解决问题的思路,它的基本思想是访问一个数据结构的每个元素,并对它们进行相应的操作。
在计算机领域中,遍历算法可以用于访问和处理各种数据结构,如数组、链表、树、图等。
遍历算法的实现需要一个遍历函数,它可以递归或非递归的方式进行实现。
递归和遍历算法可以相互结合,实现更为复杂的问题解决。
例如,在树的遍历中,可以用递归来实现深度优先遍历,也可以用栈来实现非递归的深度优先遍历;同样,在图的遍历中,可以用递归来实现深度优先遍历,也可以用队列来实现广度优先遍历。
总之,递归和遍历是计算机科学中两种基本的算法思想。
它们在问题解决和数据处理中都有广泛的应用。
在实际编程中,需要根据具体的问题情况,选择合适的算法思路和实现方式,以达到最优的效果。
- 1 -。
java 树形结构递归过滤Java树形结构递归过滤在Java编程中,树形结构是一种非常常见的数据结构。
它由一系列的节点构成,这些节点按照一定的层次关系连接起来。
树形结构可以用于模拟现实中的各种场景,比如文件系统、组织结构等。
然而,在实际应用中,我们经常需要对树形结构进行一些操作,如搜索、过滤等。
本文将重点讨论如何使用递归来对树形结构进行过滤操作。
第一步:了解树形结构在开始之前,首先要了解树形结构的基本概念。
树形结构由一个根节点和若干个子节点组成,每个节点包含数据以及连接到下一层节点的指针。
节点之间的连接关系遵循一定的层次关系,即每个节点最多有一个父节点和多个子节点。
# 示例:文件系统我们以文件系统为例来说明树形结构的概念。
在文件系统中,根节点表示整个文件系统,它的子节点表示根目录下的所有文件和文件夹。
每个子节点又可以有自己的子节点,构成了一个递归的树形结构。
例如,我们可以构建如下的文件系统树形结构:C:\Program FilesJavajdkbinlibApacheTomcatconflibUsersAliceBob在这个示例中,根节点表示C盘,它有两个子节点Program Files和Users。
以此类推,我们可以进一步展开每个子节点,直到最底层的叶子节点。
第二步:树形结构的递归过滤接下来,我们将树形结构的递归过滤问题进行具体讨论。
假设我们有一个文件系统树形结构,我们想要找出其中所有包含某个关键词的文件或文件夹。
这时,递归过滤就能帮助我们实现这个目标。
# 实现思路首先,我们需要定义一个递归函数来实现树形结构的遍历和过滤操作。
这个函数的输入参数包括当前节点、过滤关键词以及存储结果的数据结构。
函数的主要逻辑如下:1. 判断当前节点是否符合过滤条件,如果是,则将该节点添加到结果中。
2. 判断当前节点是否有子节点,如果有,则递归调用本函数继续遍历子节点。
3. 返回结果。
# 递归函数代码下面是一个简单的递归过滤函数的实现:javapublic void recursiveFilter(Node node, String keyword, List<Node>result) {if (node.getName().contains(keyword)) {result.add(node);}if (node.hasChildren()) {for (Node child : node.getChildren()) {recursiveFilter(child, keyword, result);}}}在这个代码中,我们通过判断节点的名称是否包含给定的关键词来决定是否将该节点添加到结果中。
mysql函数递归调用摘要:1.MySQL 函数递归调用的概念2.MySQL 中递归调用的应用场景3.MySQL 函数递归调用的实现方法4.递归调用可能带来的问题及解决方案5.总结正文:MySQL 函数递归调用是指在一个函数内部调用自身的过程。
这种技术在处理具有相似结构的数据时非常有用,因为它能够简化代码并提高效率。
在MySQL 中,递归调用可以应用于许多场景,例如处理树形结构、计算和分析数据等。
在MySQL 中,递归调用可以通过以下方法实现:1.在存储过程中使用递归调用:在存储过程中,可以通过调用自身来实现递归。
例如,有一个名为`traverse_tree`的存储过程,可以用于遍历树形结构。
在该过程中,可以通过调用自身来遍历每个节点。
```DELIMITER $$CREATE PROCEDURE traverse_tree(IN node_id INT)BEGIN-- 处理当前节点UPDATE tree_table SET visited = 1 WHERE id = node_id;-- 调用自身遍历子节点IF EXISTS (SELECT 1 FROM tree_table WHERE parent_id = node_id AND visited = 0) THENCALL traverse_tree(SELECT id FROM tree_table WHEREparent_id = node_id AND visited = 0);END IF;END$$DELIMITER ;```2.在函数中使用递归调用:在MySQL 中,用户自定义函数也可以实现递归调用。
例如,有一个名为`recursive_function`的函数,可以用于计算阶乘。
在该函数中,可以通过调用自身来计算阶乘的值。
```DELIMITER $$CREATE FUNCTION recursive_function(IN num INT)RETURNS INTBEGINIF num = 0 THENRETURN 1;ELSERETURN num * recursive_function(num - 1);END IF;END$$DELIMITER ;```递归调用虽然可以简化代码,但在某些情况下可能会导致性能问题。
前端递归函数循环一、前言在前端开发中,递归和循环是两个非常重要的概念。
它们可以帮助我们解决很多问题,如遍历树形结构、查找数据等等。
本文将介绍前端递归函数和循环的相关知识,并提供一个全面详细的函数实现。
二、递归函数1. 什么是递归函数?递归(recursion)是一种解决问题的方法,它把一个问题分解为多个子问题来解决。
递归函数就是使用递归算法实现的函数。
2. 递归函数的特点(1)自调用:递归函数会自己调用自己。
(2)结束条件:必须有结束条件,否则会导致无限循环。
3. 适合使用递归函数的场景(1)遍历树形结构:由于树形结构本身就具有层级关系,因此使用递归函数可以轻松地遍历整个树形结构。
(2)查找数据:如果数据是嵌套式的,那么使用递归函数可以方便地查找到所需要的数据。
4. 实现一个简单的递归函数下面我们来实现一个简单的阶乘计算器:```function factorial(n) {if (n === 1) {return 1;} else {return n * factorial(n - 1);}}```这个函数的作用是计算 n 的阶乘。
当 n 等于 1 的时候,递归结束,返回 1;否则,递归调用函数自身,并将参数 n 减去 1。
5. 实现一个遍历树形结构的递归函数下面我们来实现一个遍历树形结构的递归函数:```function traverse(node) {console.log(node.value);if (node.children && node.children.length > 0) {for (let i = 0; i < node.children.length; i++) {traverse(node.children[i]);}}}```这个函数的作用是遍历一棵树形结构,并输出每个节点的值。
如果当前节点有子节点,则递归调用 traverse 函数遍历子节点。
php 递归调用遍历树形结构PHP递归调用遍历树形结构是一种常用的技巧,它可以帮助我们有效地处理复杂的数据结构。
通过递归调用,我们可以遍历整个树形结构,从而实现对每个节点的访问和处理。
在开始之前,让我们先明确一下什么是树形结构。
树形结构是一种非线性的数据结构,它由若干个节点组成,每个节点可以有零个或多个子节点。
节点之间通过边连接,形成了一个层次结构。
在树形结构中,有一个特殊的节点被称为根节点,它没有父节点,其他节点都是它的子节点。
每个节点都可以有任意多个子节点,但是每个节点只能有一个父节点。
那么,我们如何使用PHP递归调用来遍历树形结构呢?下面是一个简单的示例:```phpfunction traverseTree($node) {// 处理当前节点// ...// 遍历子节点foreach ($node->children as $child) {traverseTree($child);}}// 使用示例$root = new TreeNode();traverseTree($root);```在上面的示例中,我们定义了一个名为`traverseTree`的函数,它接受一个节点作为参数。
函数首先处理当前节点,然后使用`foreach`循环遍历当前节点的所有子节点,并对每个子节点调用`traverseTree`函数。
这样就可以递归地遍历整个树形结构了。
当然,实际的应用场景可能更加复杂。
我们可以根据具体的需求,在递归函数中添加更多的逻辑来处理节点。
同时,我们还可以通过参数传递和返回值来实现更多的功能,例如传递深度参数、传递父节点等。
总的来说,PHP递归调用遍历树形结构是一种非常有用的技巧。
通过合理地运用递归,我们可以高效地处理树形结构中的数据,并实现各种功能。
希望本文对你理解和应用递归调用有所帮助,如果有任何问题,请随时提问。
生活中递归的例子递归是一种重要的编程思想,也是生活中常见的现象。
递归是指在解决问题时,将问题分解为更小的子问题,并通过递归调用自身来解决问题的过程。
在生活中,我们也可以找到很多递归的例子,下面就来列举一些。
1. 数学中的阶乘阶乘是指从1到n的所有正整数相乘的结果,用n!表示。
例如,5! = 5 × 4 × 3 × 2 × 1 = 120。
阶乘的计算可以通过递归实现,即n! = n × (n-1)!,当n=1时,(n-1)! = 1。
2. 树形结构树形结构是一种递归的数据结构,它由节点和边组成,每个节点可以有多个子节点。
树形结构的遍历也可以通过递归实现,例如先序遍历、中序遍历和后序遍历。
3. 文件夹的遍历在计算机中,文件夹也是一种树形结构,可以通过递归遍历文件夹中的所有文件和子文件夹。
例如,遍历一个文件夹中的所有文件可以通过递归实现,如果遇到子文件夹,则递归进入子文件夹进行遍历。
4. 数组的排序排序算法中的快速排序和归并排序都是基于递归实现的。
快速排序通过递归将数组分成两个子数组,然后对子数组进行排序;归并排序通过递归将数组分成两个子数组,然后将两个有序子数组合并成一个有序数组。
5. 斐波那契数列斐波那契数列是指前两个数为1,后面的每个数都是前面两个数之和的数列。
例如,1、1、2、3、5、8、13、21、34、55、89、144……斐波那契数列的计算也可以通过递归实现,即f(n) = f(n-1) + f(n-2),当n=1或n=2时,f(n) = 1。
6. 递归函数的调用在编程中,递归函数的调用也是一种递归的过程。
当函数调用自身时,就形成了递归。
例如,计算n的阶乘可以通过递归函数实现,即factorial(n) = n * factorial(n-1),当n=1时,factorial(n) = 1。
7. 数字的反转将一个整数的各位数字反转,可以通过递归实现。
vue树形结构数据与平铺数据之间的转换-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在撰写本文之前,我们首先需要了解什么是树形结构数据和平铺数据,以及它们之间的关系。
树形结构数据是一种常见的数据结构,它由节点和节点之间的关系组成。
每个节点可以有零个或多个子节点,而根节点是整个树的起点。
树形结构可以非常直观地表达一些层次化的关系,比如组织结构、文件目录等。
相反,平铺数据是将层次化的数据展开成一维的列表形式。
每个节点都有一个独一无二的标识符和一个指向父节点的引用。
平铺数据相对于树形结构数据来说,更适合于某些操作和处理。
在实际的开发中,我们经常需要在树形结构数据和平铺数据之间进行转换。
当我们需要在前端使用vue.js来展示树形结构数据时,往往需要将其转换成平铺数据。
相反,当我们需要对用户的输入进行处理时,往往需要将平铺数据转换成树形结构数据。
本文将介绍如何在vue.js中进行树形结构数据和平铺数据之间的转换。
我们将分别介绍树形结构数据和平铺数据的定义、特点,以及它们之间的转换方法。
最后,我们将总结本文的内容,并探讨一些应用场景。
接下来,让我们开始探索树形结构数据和平铺数据之间的转换方法。
1.2 文章结构本文主要讨论了在Vue框架中,如何进行树形结构数据与平铺数据之间的转换。
首先,我们将介绍树形结构数据的定义和特点,以及平铺数据的定义和特点。
接下来,我们将详细讨论树形结构数据转平铺数据和平铺数据转树形结构的具体方法。
最后,我们将总结本文的主要内容,并讨论该转换方法在实际应用场景中的使用价值。
在本文中,我们将通过大纲的形式呈现文章的结构。
大纲包括引言、正文和结论三个部分。
具体来说,引言部分将概述本文的主题,并介绍文章的结构和目的。
正文部分将详细介绍树形结构数据和平铺数据的定义和特点,并提供树形结构数据转平铺数据和平铺数据转树形结构的具体方法。
最后,结论部分将对本文的主要内容进行总结,并探讨该转换方法在实际应用场景中的适用性。
题目:JavaScript中数组对象树形递归过滤的实现方法1. 简介在JavaScript中,数组对象树形递归过滤是一种常见的数据处理方式。
它能够帮助我们对多层嵌套的数组对象进行筛选和过滤,从而得到我们所需要的数据。
本文将介绍这种方法的基本原理和实现方式,并结合实例进行详细讲解。
2. 基本原理在JavaScript中,数组对象树形递归过滤是利用递归算法实现的。
递归算法是一种在函数内部调用自身的算法,它能够遍历树形结构并对每一个节点进行操作。
在数组对象树形递归过滤中,我们可以通过递归算法对数组中的每一个元素进行筛选,并将符合条件的元素保存下来,最终得到我们所需要的结果。
3. 实现方法下面我们通过一个实例来介绍数组对象树形递归过滤的实现方法。
假设我们有一个包含多层嵌套结构的数组对象,我们需要对其进行递归过滤,只保留满足特定条件的元素。
```javascript// 定义一个示例数据const data = [{id: 1,name: 'A',children: [{id: 2,name: 'B',children: [{id: 3,name: 'C', children: [] }]},{id: 4,name: 'D',children: [] }]},{id: 5,name: 'E',children: [{id: 6,name: 'F',children: []}]}];```现在我们需要对上面的示例数据进行递归过滤,只保留id为奇数的元素。
实现方法如下:```javascript// 定义一个递归过滤函数function recursiveFilter(data, condition) {return data.reduce((acc, current) => {if (condition(current)) {acc.push(current);}if (current.children) {const filteredChildren = recursiveFilter(current.children, condition);if (filteredChildren.length) {acc[acc.length - 1].children = filteredChildren;}}return acc;}, []);}// 定义一个满足条件的方法function condition(item) {return item.id 2 === 1;}// 调用递归过滤函数const filteredData = recursiveFilter(data, condition); console.log(filteredData);```运行以上代码,我们可以得到满足id为奇数的元素的结果:```javascript[{id: 1,name: 'A',children: [{id: 3,name: 'C',children: []}]},{id: 5,name: 'E',children: []}]```在上面的实现方法中,我们首先定义了一个递归过滤函数`recursiveFilter`,然后在这个函数中使用`reduce`方法对数组进行遍历和筛选。
Oracle树形结构查询(递归)oracle树状结构查询即层次递归查询,是sql语句经常⽤到的,在实际开发中组织结构实现及其层次化实现功能也是经常遇到的。
概要:树状结构通常由根节点、⽗节点、⼦节点和叶节点组成,简单来说,⼀张表中存在两个字段,dept_id,par_dept_id,那么通过找到每⼀条记录的⽗级id即可形成⼀个树状结构,也就是par_dept_id(⼦)=dept_id(⽗),通俗的说就是这条记录的par_dept_id是另外⼀条记录也就是⽗级的dept_id,其树状结构层级查询的基本语法是: SELECT [LEVEL],* FEOM table_name START WITH 条件1 CONNECT BY PRIOR 条件2 WHERE 条件3 ORDER BY 排序字段 说明:LEVEL---伪列,⽤于表⽰树的层次 条件1---根节点的限定条件,当然也可以放宽权限,以获得多个根节点,也就是获取多个树 条件2---连接条件,⽬的就是给出⽗⼦之间的关系是什么,根据这个关系进⾏递归查询 条件3---过滤条件,对所有返回的记录进⾏过滤。
排序字段---对所有返回记录进⾏排序 对prior说明:要的时候有两种写法:connect by prior dept_id=par_dept_id 或 connect by dept_id=prior par_dept_id,前⼀种写法表⽰采⽤⾃上⽽下的搜索⽅式(先找⽗节点然后找⼦节点),后⼀种写法表⽰采⽤⾃下⽽上的搜索⽅式(先找叶⼦节点然后找⽗节点)。
树状结构层次化查询需要对树结构的每⼀个节点进⾏访问并且不能重复,其访问步骤为: ⼤致意思就是扫描整个树结构的过程即遍历树的过程,其⽤语⾔描述就是: 步骤⼀:从根节点开始; 步骤⼆:访问该节点; 步骤三:判断该节点有⽆未被访问的⼦节点,若有,则转向它最左侧的未被访问的⼦节,并执⾏第⼆步,否则执⾏第四步; 步骤四:若该节点为根节点,则访问完毕,否则执⾏第五步; 步骤五:返回到该节点的⽗节点,并执⾏第三步骤。
函数递归在树形结构数据遍历中的应用
我们在使用树形结构数据时,常常需要遍历整棵树或某一支下的所有结点,用于查找、打印等功能。
因为树形结构不同于数组、链表等简单数据结构,它像树枝一样每个根结点可以具有多个子结点,无限延展,因此需要专门的算法去遍历。
树形结构的遍历有很多种方法,下面我们以紫金桥监控组态软件(以下简称为“RealInfo”)为例,简单讲解函数递归在这种遍历方法中的应用。
在RealInfo中,“树形控件”是表示树状结构数据的组件,“自由报表”是表示表格数据的组件,这两种组件自身都提供了一些常用方法。
我们现在实现这样的功能:将树形控件中的指定分支数据打印在自由报表中。
可以利用窗口自定义函数的递归功能。
树形控件中的数据显示方式如下图所示:
每个结点以结点编码为唯一标识,每个结点可以显示一个字符串作为结点文本(详见RealInfo联机帮助)。
本例中,我们将树形结构数据打印在自由报表上,其效果如下图所示:
每个根结点打印完成后,遇到子结点时打印位置自动向右、向下移动一个单元格;遇到兄弟结点时打印位置向下移动一个单元格。
现在我们开始分析算法。
我们知道,树的遍历是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个
结点均做一次且仅做一次访问。
这样,我们把遍历过程想象成为一次单程旅行,出发点是树的根结点,然后按先自左向右、然后自上而下的顺序,先后经过每个结点,最后走到最下方的叶子结点处。
我们可以采用这样的遍历方式:
1)当所在结点具有子结点时,那么按自左向右原则,接着访问它的第一个子结点,直到所
在结点没有子结点为止。
2)当所在结点没有子结点,但具有兄弟结点时,那么按自上向下原则依次访问它的兄弟结
点。
3)当所在结点没有子结点,而且没有兄弟结点时,那么按自上向下原则访问它父结点的兄
弟结点。
分析这个过程并观察树形结构,我们会发现,每个父结点可以拥有n(n>=0)个子结点,若将这n个子结点看作父结点,则每个父结点仍然具有n个子结点。
由此看来,每一支数据乃至整棵树都可以看作是有限个父-子结构的组合。
在树的遍历过程中,总是不断的重复“父→子”这一访问方式,因此我们可以提取这一方式形成一个函数,并利用函数递归来完成整个遍历。
这个函数用于根据输入的父结点编码和起始打印位置将其所有子结点打印出来。
算法如下:
函数首先判断输入结点是否具有子结点,如果没有则返回,如果有则取得子结点列表,然后循环打印每个子结点并递归调用自身函数打印其子结点,当一个结点a的子结点打印完毕并返回后按相同规则依次打印的a结点的兄弟结点,直到所有兄弟结点打印完毕为止。
工程制作过程如下:
1)新建窗口,创建树形控件,起名为“tree”;创建自由报表起名为“report”;创建一
个按钮。
2)创建窗口函数(用于得到指定结点的子结点编码数组):
func_GetAllChildNodeKey(Tree& treeObj, String& strFatherNodeKey, String Array& strArrChildNodeKeys) As Int
代码如下:
int nChildNodeCount = 0;
string strNodeKeyTemp = "";
int i = 0;
strArrChildNodeKeys.Clear();
nChildNodeCount = #treeObj.GetNodeCount(strFatherNodeKey);
for i=0 to nChildNodeCount
if strFatherNodeKey=="" then
strNodeKeyTemp = IntToStr(i,10);
else
strNodeKeyTemp = strFatherNodeKey + "." + IntToStr(i,10);
endif
strArrChildNodeKeys.Add(strNodeKeyTemp);
next
return nChildNodeCount;
3)创建窗口函数(用于递归打印指定结点的子结点,不打印自身结点):
func_PrintToReport(String strFatherNodeKey, Int nCol, Int nRow, Int& nRowOffSet) As Int
代码如下:
string strArrChildNodeKeys[];
string strNodeText = "";
int nCount = 0;
int i = 0;
func_GetAllChildNodeKey(#tree,strFatherNodeKey,strArrChildNodeKeys);
nCount = strArrChildNodeKeys.GetCount();
if nCount>0 then
if #report.ColCount()<nCol then
#report.AddCol(1);
endif
for i=0 to nCount
if #report.RowCount()<nRow+nRowOffset then
#report.AddRow(1);
endif
strNodeText = #tree.GetNodeTxt(strArrChildNodeKeys[i]);//打印本结点
#report.SetTxt(nCol,nRow+nRowOffset,strNodeText);
nRowOffset = nRowOffset + 1;
nRowOffset = func_PrintT oReport(strArrChildNodeKeys[i]
,nCol+1,nRow,nRowOffset); //递归
next
endif
return nRowOffset;
4)创建窗口函数(用于打印初始结点自身,并启动递归函数):func_Print()
代码如下:
int nRowOffSet = 0;
#report.DelTailCol(#report.ColCount());
#report.DelTailRow(#report.RowCount());
#report.AddCol(1);
#report.AddRow(1);
#report.SetTxt(1,1,#tree.GetNodeTxt(#tree.GetCurSelNodeKey()));
func_PrintToReport(#tree.GetCurSelNodeKey(),2,2,nRowOffSet);
5)在按钮中鼠标点击动作中输入:func_Print();
6)运行并查看效果。
运行时,不选择树结点,点击按钮后报表中打印出整棵树,因为
根结点文本为空,所以报表第一列为空。
选中任意一个树结点后,报表中打印出本
分支所有结点,包含本结点。
效果图如下:
本文以RealInfo为例,讲述了一种通过函数递归调用来实现树形结构数据遍历的方法,其中递归函数体实现了打印指定结点的子结点功能。
本方法适用于少量树形结构数据的遍历,当数据量过大时需要作进一步优化。