Eu tenho um monte de objetos em uma estrutura plana. Esses objetos têm uma propriedade IDe uma ParentIDpropriedade para que possam ser organizados em árvores. Eles não estão em uma ordem específica. Cada ParentIDpropriedade não corresponde necessariamente a uma IDna estrutura. Portanto, podem haver várias árvores emergindo desses objetos.

Como você processaria esses objetos para criar as árvores resultantes?

Não estou tão longe de uma solução, mas tenho certeza de que está longe de ser a ideal ...

Preciso criar essas árvores para inserir dados em um banco de dados, na ordem correta.

Não há referências circulares. Um nó é um RootNode quando ParentID == null ou quando ParentID não pode ser encontrado nos outros objetos

Armazene IDs dos objetos em um mapeamento de tabela de hash para o objeto específico. Enumere todos os objetos e encontre seu pai, se existir, e atualize seu ponteiro pai de acordo.

class MyObject
{ // The actual object
    public int ParentID { get; set; }
    public int ID { get; set; }
}

class Node
{
    public List<Node> Children = new List<Node>();
    public Node Parent { get; set; }
    public MyObject AssociatedObject { get; set; }
}

IEnumerable<Node> BuildTreeAndGetRoots(List<MyObject> actualObjects)
{
    Dictionary<int, Node> lookup = new Dictionary<int, Node>();
    actualObjects.ForEach(x => lookup.Add(x.ID, new Node { AssociatedObject = x }));
    foreach (var item in lookup.Values) {
        Node proposedParent;
        if (lookup.TryGetValue(item.AssociatedObject.ParentID, out proposedParent)) {
            item.Parent = proposedParent;
            proposedParent.Children.Add(item);
        }
    }
    return lookup.Values.Where(x => x.Parent == null);
}

Com base na resposta de Mehrdad Afshari e no comentário de Andrew Hanlon para uma aceleração, aqui está minha opinião.

Diferença importante para a tarefa original: Um nó raiz possui ID == parentID.

class MyObject
{   // The actual object
    public int ParentID { get; set; }
    public int ID { get; set; }
}

class Node
{
    public List<Node> Children = new List<Node>();
    public Node Parent { get; set; }
    public MyObject Source { get; set; }
}

List<Node> BuildTreeAndGetRoots(List<MyObject> actualObjects)
{
    var lookup = new Dictionary<int, Node>();
    var rootNodes = new List<Node>();

    foreach (var item in actualObjects)
    {
        // add us to lookup
        Node ourNode;
        if (lookup.TryGetValue(item.ID, out ourNode))
        {   // was already found as a parent - register the actual object
            ourNode.Source = item;
        }
        else
        {
            ourNode = new Node() { Source = item };
            lookup.Add(item.ID, ourNode);
        }

        // hook into parent
        if (item.ParentID == item.ID)
        {   // is a root node
            rootNodes.Add(ourNode);
        }
        else
        {   // is a child row - so we have a parent
            Node parentNode;
            if (!lookup.TryGetValue(item.ParentID, out parentNode))
            {   // unknown parent, construct preliminary parent
                parentNode = new Node();
                lookup.Add(item.ParentID, parentNode);
            }
            parentNode.Children.Add(ourNode);
            ourNode.Parent = parentNode;
        }
    }

    return rootNodes;
}

Aqui está um algoritmo JavaScript simples para analisar uma tabela plana em uma estrutura de árvore pai / filho que é executada em N tempo:

var table = [
    {parent_id: 0, id: 1, children: []},
    {parent_id: 0, id: 2, children: []},
    {parent_id: 0, id: 3, children: []},
    {parent_id: 1, id: 4, children: []},
    {parent_id: 1, id: 5, children: []},
    {parent_id: 1, id: 6, children: []},
    {parent_id: 2, id: 7, children: []},
    {parent_id: 7, id: 8, children: []},
    {parent_id: 8, id: 9, children: []},
    {parent_id: 3, id: 10, children: []}
];

var root = {id:0, parent_id: null, children: []};
var node_list = { 0 : root};

for (var i = 0; i < table.length; i++) {
    node_list[table[i].id] = table[i];
    node_list[table[i].parent_id].children.push(node_list[table[i].id]);
}

console.log(root);

Solução Python

def subtree(node, relationships):
    return {
        v: subtree(v, relationships) 
        for v in [x[0] for x in relationships if x[1] == node]
    }

Por exemplo:

# (child, parent) pairs where -1 means no parent    
flat_tree = [
     (1, -1),
     (4, 1),
     (10, 4),
     (11, 4),
     (16, 11),
     (17, 11),
     (24, 17),
     (25, 17),
     (5, 1),
     (8, 5),
     (9, 5),
     (7, 9),
     (12, 9),
     (22, 12),
     (23, 12),
     (2, 23),
     (26, 23),
     (27, 23),
     (20, 9),
     (21, 9)
    ]

subtree(-1, flat_tree)

Produz:

{
    "1": {
        "4": {
            "10": {}, 
            "11": {
                "16": {}, 
                "17": {
                    "24": {}, 
                    "25": {}
                }
            }
        }, 
        "5": {
            "8": {}, 
            "9": {
                "20": {}, 
                "12": {
                    "22": {}, 
                    "23": {
                        "2": {}, 
                        "27": {}, 
                        "26": {}
                    }
                }, 
                "21": {}, 
                "7": {}
            }
        }
    }
}

Versão JS que retorna uma raiz ou uma matriz de raízes, cada uma das quais terá uma propriedade da matriz Filhos contendo os filhos relacionados. Não depende da entrada ordenada, compacta decentemente e não usa recursão. Aproveitar!

// creates a tree from a flat set of hierarchically related data
var MiracleGrow = function(treeData, key, parentKey)
{
    var keys = [];
    treeData.map(function(x){
        x.Children = [];
        keys.push(x[key]);
    });
    var roots = treeData.filter(function(x){return keys.indexOf(x[parentKey])==-1});
    var nodes = [];
    roots.map(function(x){nodes.push(x)});
    while(nodes.length > 0)
    {

        var node = nodes.pop();
        var children =  treeData.filter(function(x){return x[parentKey] == node[key]});
        children.map(function(x){
            node.Children.push(x);
            nodes.push(x)
        });
    }
    if (roots.length==1) return roots[0];
    return roots;
}


// demo/test data
var treeData = [

    {id:9, name:'Led Zep', parent:null},
    {id:10, name:'Jimmy', parent:9},
    {id:11, name:'Robert', parent:9},
    {id:12, name:'John', parent:9},

    {id:8, name:'Elec Gtr Strings', parent:5},
    {id:1, name:'Rush', parent:null},
    {id:2, name:'Alex', parent:1},
    {id:3, name:'Geddy', parent:1},
    {id:4, name:'Neil', parent:1},
    {id:5, name:'Gibson Les Paul', parent:2},
    {id:6, name:'Pearl Kit', parent:4},
    {id:7, name:'Rickenbacker', parent:3},

    {id:100, name:'Santa', parent:99},
    {id:101, name:'Elf', parent:100},

];
var root = MiracleGrow(treeData, "id", "parent")
console.log(root)

Encontrei uma versão JavaScript incrível aqui: http://oskarhane.com/create-a-nested-array-recursively-in-javascript/

Digamos que você tenha uma matriz como esta:

const models = [
    {id: 1, title: 'hello', parent: 0},
    {id: 2, title: 'hello', parent: 0},
    {id: 3, title: 'hello', parent: 1},
    {id: 4, title: 'hello', parent: 3},
    {id: 5, title: 'hello', parent: 4},
    {id: 6, title: 'hello', parent: 4},
    {id: 7, title: 'hello', parent: 3},
    {id: 8, title: 'hello', parent: 2}
];

E você deseja que os objetos sejam aninhados assim:

const nestedStructure = [
    {
        id: 1, title: 'hello', parent: 0, children: [
            {
                id: 3, title: 'hello', parent: 1, children: [
                    {
                        id: 4, title: 'hello', parent: 3, children: [
                            {id: 5, title: 'hello', parent: 4},
                            {id: 6, title: 'hello', parent: 4}
                        ]
                    },
                    {id: 7, title: 'hello', parent: 3}
                ]
            }
        ]
    },
    {
        id: 2, title: 'hello', parent: 0, children: [
            {id: 8, title: 'hello', parent: 2}
        ]
    }
];

Aqui está uma função recursiva que faz isso acontecer.

function getNestedChildren(models, parentId) {
    const nestedTreeStructure = [];
    const length = models.length;

    for (let i = 0; i < length; i++) { // for-loop for perf reasons, huge difference in ie11
        const model = models[i];

        if (model.parent == parentId) {
            const children = getNestedChildren(models, model.id);

            if (children.length > 0) {
                model.children = children;
            }

            nestedTreeStructure.push(model);
        }
    }

    return nestedTreeStructure;
}

Uso:

const models = [
    {id: 1, title: 'hello', parent: 0},
    {id: 2, title: 'hello', parent: 0},
    {id: 3, title: 'hello', parent: 1},
    {id: 4, title: 'hello', parent: 3},
    {id: 5, title: 'hello', parent: 4},
    {id: 6, title: 'hello', parent: 4},
    {id: 7, title: 'hello', parent: 3},
    {id: 8, title: 'hello', parent: 2}
];
const nestedStructure = getNestedChildren(models, 0);

Para qualquer pessoa interessada em uma versão C # da solução de Eugene, observe que o node_list é acessado como um mapa; portanto, use um dicionário.

Lembre-se de que esta solução só funciona se a tabela for classificada por parent_id .

var table = new[]
{
    new Node { parent_id = 0, id = 1 },
    new Node { parent_id = 0, id = 2 },
    new Node { parent_id = 0, id = 3 },
    new Node { parent_id = 1, id = 4 },
    new Node { parent_id = 1, id = 5 },
    new Node { parent_id = 1, id = 6 },
    new Node { parent_id = 2, id = 7 },
    new Node { parent_id = 7, id = 8 },
    new Node { parent_id = 8, id = 9 },
    new Node { parent_id = 3, id = 10 },
};

var root = new Node { id = 0 };
var node_list = new Dictionary<int, Node>{
    { 0, root }
};

foreach (var item in table)
{
    node_list.Add(item.id, item);
    node_list[item.parent_id].children.Add(node_list[item.id]);
}

O nó é definido da seguinte maneira.

class Node
{
    public int id { get; set; }
    public int parent_id { get; set; }
    public List<Node> children = new List<Node>();
}

Eu escrevi uma solução genérica em C # com base na resposta do @Mehrdad Afshari:

void Example(List<MyObject> actualObjects)
{
  List<TreeNode<MyObject>> treeRoots = actualObjects.BuildTree(obj => obj.ID, obj => obj.ParentID, -1);
}

public class TreeNode<T>
{
  public TreeNode(T value)
  {
    Value = value;
    Children = new List<TreeNode<T>>();
  }

  public T Value { get; private set; }
  public List<TreeNode<T>> Children { get; private set; }
}

public static class TreeExtensions
{
  public static List<TreeNode<TValue>> BuildTree<TKey, TValue>(this IEnumerable<TValue> objects, Func<TValue, TKey> keySelector, Func<TValue, TKey> parentKeySelector, TKey defaultKey = default(TKey))
  {
    var roots = new List<TreeNode<TValue>>();
    var allNodes = objects.Select(overrideValue => new TreeNode<TValue>(overrideValue)).ToArray();
    var nodesByRowId = allNodes.ToDictionary(node => keySelector(node.Value));

    foreach (var currentNode in allNodes)
    {
      TKey parentKey = parentKeySelector(currentNode.Value);
      if (Equals(parentKey, defaultKey))
      {
        roots.Add(currentNode);
      }
      else
      {
        nodesByRowId[parentKey].Children.Add(currentNode);
      }
    }

    return roots;
  }
}

Aqui está a solução java da resposta de Mehrdad Afshari.

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class Tree {

    Iterator<Node> buildTreeAndGetRoots(List<MyObject> actualObjects) {
        Map<Integer, Node> lookup = new HashMap<>();
        actualObjects.forEach(x -> lookup.put(x.id, new Node(x)));
        //foreach (var item in lookup.Values)
        lookup.values().forEach(item ->
                {
                    Node proposedParent;
                    if (lookup.containsKey(item.associatedObject.parentId)) {
                        proposedParent = lookup.get(item.associatedObject.parentId);
                        item.parent = proposedParent;
                        proposedParent.children.add(item);
                    }
                }
        );
        //return lookup.values.Where(x =>x.Parent ==null);
        return lookup.values().stream().filter(x -> x.parent == null).iterator();
    }

}

class MyObject { // The actual object
    public int parentId;
    public int id;
}

class Node {
    public List<Node> children = new ArrayList<Node>();
    public Node parent;
    public MyObject associatedObject;

    public Node(MyObject associatedObject) {
        this.associatedObject = associatedObject;
    }
}

Por mais vaga que a pergunta me pareça, provavelmente criaria um mapa a partir do ID para o objeto real. No pseudo-java (não verifiquei se funciona / compila), pode ser algo como:

Map<ID, FlatObject> flatObjectMap = new HashMap<ID, FlatObject>();

for (FlatObject object: flatStructure) {
    flatObjectMap.put(object.ID, object);
}

E para procurar cada pai:

private FlatObject getParent(FlatObject object) {
    getRealObject(object.ParentID);
}

private FlatObject getRealObject(ID objectID) {
    flatObjectMap.get(objectID);
}

Ao reutilizar getRealObject(ID)e fazer um mapa de objeto para uma coleção de objetos (ou seus IDs), você também obtém um mapa pai-> filho.

Eu posso fazer isso em 4 linhas de código e tempo O (n log n), assumindo que Dictionary seja algo como um TreeMap.

dict := Dictionary new.
ary do: [:each | dict at: each id put: each].
ary do: [:each | (dict at: each parent) addChild: each].
root := dict at: nil.

EDIT : Ok, e agora eu li que alguns parentIDs são falsos, então esqueça o acima e faça o seguinte:

dict := Dictionary new.
dict at: nil put: OrderedCollection new.
ary do: [:each | dict at: each id put: each].
ary do: [:each | 
    (dict at: each parent ifAbsent: [dict at: nil]) 
          add: each].
roots := dict at: nil.

A maioria das respostas pressupõe que você esteja procurando fazer isso fora do banco de dados. Se suas árvores são relativamente estáticas por natureza e você só precisa mapear as árvores no banco de dados, considere o uso de representações de conjuntos aninhados no lado do banco de dados. Confira os livros de Joe Celko (ou aqui para uma visão geral de Celko). Com qualquer uma das abordagens, você pode pular completamente o mapeamento das árvores antes de carregar os dados no banco de dados. Apenas pensei em oferecer isso como uma alternativa, pode ser completamente inapropriado para suas necessidades específicas. Toda a parte "ordem correta" da pergunta original implica que você precisa que a ordem esteja "correta" no banco de dados por algum motivo? Isso pode me levar a lidar com as árvores lá também.

Se estiver vinculado aos dbs do Oracle de qualquer maneira, confira o CONNECT BY para obter abordagens SQL diretas.

Não é exatamente o mesmo que o solicitante procurou, mas tive dificuldade em entender as respostas formuladas de forma ambígua fornecidas aqui e ainda acho que essa resposta se encaixa no título.

Minha resposta é mapear uma estrutura plana para uma árvore diretamente no objeto, onde tudo o que você tem é um ParentIDem cada objeto. ParentIDé nullou 0se é uma raiz. Oposto ao solicitante, presumo que todos os pontos válidos sejam ParentIDpara outra coisa na lista:

var rootNodes = new List<DTIntranetMenuItem>();
var dictIntranetMenuItems = new Dictionary<long, DTIntranetMenuItem>();

//Convert the flat database items to the DTO's,
//that has a list of children instead of a ParentID.
foreach (var efIntranetMenuItem in flatIntranetMenuItems) //List<tblIntranetMenuItem>
{
    //Automapper (nuget)
    DTIntranetMenuItem intranetMenuItem =
                                   Mapper.Map<DTIntranetMenuItem>(efIntranetMenuItem);
    intranetMenuItem.Children = new List<DTIntranetMenuItem>();
    dictIntranetMenuItems.Add(efIntranetMenuItem.ID, intranetMenuItem);
}

foreach (var efIntranetMenuItem in flatIntranetMenuItems)
{
    //Getting the equivalent object of the converted ones
    DTIntranetMenuItem intranetMenuItem = dictIntranetMenuItems[efIntranetMenuItem.ID];

    if (efIntranetMenuItem.ParentID == null || efIntranetMenuItem.ParentID <= 0)
    {
        rootNodes.Add(intranetMenuItem);
    }
    else
    {
        var parent = dictIntranetMenuItems[efIntranetMenuItem.ParentID.Value];
        parent.Children.Add(intranetMenuItem);
        //intranetMenuItem.Parent = parent;
    }
}
return rootNodes;

aqui está uma implementação em ruby:

Ele catalogará pelo nome do atributo ou pelo resultado de uma chamada de método.

CatalogGenerator = ->(depth) do
  if depth != 0
    ->(hash, key) do
      hash[key] = Hash.new(&CatalogGenerator[depth - 1])
    end
  else
    ->(hash, key) do
      hash[key] = []
    end
  end
end

def catalog(collection, root_name: :root, by:)
  method_names = [*by]
  log = Hash.new(&CatalogGenerator[method_names.length])
  tree = collection.each_with_object(log) do |item, catalog|
    path = method_names.map { |method_name| item.public_send(method_name)}.unshift(root_name.to_sym)
  catalog.dig(*path) << item
  end
  tree.with_indifferent_access
end

 students = [#<Student:0x007f891d0b4818 id: 33999, status: "on_hold", tenant_id: 95>,
 #<Student:0x007f891d0b4570 id: 7635, status: "on_hold", tenant_id: 6>,
 #<Student:0x007f891d0b42c8 id: 37220, status: "on_hold", tenant_id: 6>,
 #<Student:0x007f891d0b4020 id: 3444, status: "ready_for_match", tenant_id: 15>,
 #<Student:0x007f8931d5ab58 id: 25166, status: "in_partnership", tenant_id: 10>]

catalog students, by: [:tenant_id, :status]

# this would out put the following
{"root"=>
  {95=>
    {"on_hold"=>
      [#<Student:0x007f891d0b4818
        id: 33999,
        status: "on_hold",
        tenant_id: 95>]},
   6=>
    {"on_hold"=>
      [#<Student:0x007f891d0b4570 id: 7635, status: "on_hold", tenant_id: 6>,
       #<Student:0x007f891d0b42c8
        id: 37220,
        status: "on_hold",
        tenant_id: 6>]},
   15=>
    {"ready_for_match"=>
      [#<Student:0x007f891d0b4020
        id: 3444,
        status: "ready_for_match",
        tenant_id: 15>]},
   10=>
    {"in_partnership"=>
      [#<Student:0x007f8931d5ab58
        id: 25166,
        status: "in_partnership",
        tenant_id: 10>]}}}

A resposta aceita parece muito complexa para mim, por isso estou adicionando uma versão Ruby e NodeJS dela

Suponha que a lista de nós simples tenha a seguinte estrutura:

nodes = [
  { id: 7, parent_id: 1 },
  ...
] # ruby

nodes = [
  { id: 7, parentId: 1 },
  ...
] # nodeJS

As funções que transformarão a estrutura da lista plana acima em uma árvore têm a seguinte aparência

para Ruby:

def to_tree(nodes)

  nodes.each do |node|

    parent = nodes.find { |another| another[:id] == node[:parent_id] }
    next unless parent

    node[:parent] = parent
    parent[:children] ||= []
    parent[:children] << node

  end

  nodes.select { |node| node[:parent].nil? }

end

para NodeJS:

const toTree = (nodes) => {

  nodes.forEach((node) => {

    const parent = nodes.find((another) => another.id == node.parentId)
    if(parent == null) return;

    node.parent = parent;
    parent.children = parent.children || [];
    parent.children = parent.children.concat(node);

  });

  return nodes.filter((node) => node.parent == null)

};

Uma maneira elegante de fazer isso é representar os itens da lista como uma string contendo uma lista de pais separada por pontos e, finalmente, um valor:

server.port=90
server.hostname=localhost
client.serverport=90
client.database.port=1234
client.database.host=localhost

Ao montar uma árvore, você acabaria com algo como:

server:
  port: 90
  hostname: localhost
client:
  serverport=1234
  database:
    port: 1234
    host: localhost

Eu tenho uma biblioteca de configuração que implementa essa configuração de substituição (árvore) nos argumentos da linha de comando (lista). O algoritmo para adicionar um único item à lista em uma árvore está aqui .

Você está preso usando apenas esses atributos? Caso contrário, pode ser bom criar uma matriz de nós filhos, onde você pode percorrer todos esses objetos uma vez para criar esses atributos. A partir daí, selecione o nó com filhos, mas sem pais, e construa iterativamente sua árvore de cima para baixo.

versão java

// node
@Data
public class Node {
    private Long id;
    private Long parentId;
    private String name;
    private List<Node> children = new ArrayList<>();
}

// flat list to tree
List<Node> nodes = new ArrayList();// load nodes from db or network
Map<Long, Node> nodeMap = new HashMap();
nodes.forEach(node -> {
  if (!nodeMap.containsKey(node.getId)) nodeMap.put(node.getId, node);
  if (nodeMap.containsKey(node.getParentId)) {
    Node parent = nodeMap.get(node.getParentId);
    node.setParentId(parent.getId());
    parent.getChildren().add(node);
  }
});

// tree node
List<Node> treeNode = nodeMap .values().stream().filter(n -> n.getParentId() == null).collect(Collectors.toList());