前端开发视角看数据结构-记一次项目中数据结构的选择

最近在写一个博客的小项目,对接github的钩子,当提交markdown工程至github时,通过设置github的钩子,程序获取提交的markdown源码,包括新增,更新,删除的文件列表,然后将其拉取到数据库。前端解析markdown文本至html页面展示。
中间遇到一个很有意思的问题:目录的解析。

markdown的目录结构可能如下:前端/js/you_dont_konw_js,前端/js/node_at_scale,前端/css等等。我在解析的时候,将其解析成数组:[['前端','js','your_dont_konw_js'],['前端','js','node_at_scale'],['前端','css']],其中的每一项表示每个文件所在的目录。
在有一个分类的页面中,我想将每个目录中文档个数统计出来,并想展示其目录结构,预期如下:

目录

从数据库中查出来的原始数组如下:

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192
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277
278
let catalogs =
[
[
"ComputerSystem"
],
[
"ComputerSystem"
],
[
"ComputerSystem"
],
[
"ComputerSystem"
],
[],
[
"css"
],
[
"NetWork"
],
[
"css"
],
[
"c語言"
],
[
"c語言"
],
[
"c語言"
],
[
"c語言"
],
[
"c語言"
],
[
"c語言"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"你不知道的js笔记"
],
[
"js",
"你不知道的js笔记"
],
[
"js",
"你不知道的js笔记"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"数据结构与算法笔记"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"nodejs_at_scale"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"nodejs_at_scale"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"nodejs_at_scale"
],
[
"js"
],
[
"js",
"nodejs_at_scale"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js",
"nodejs_at_scale"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js",
"nodejs_at_scale"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js",
"dsa_js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
],
[
"js",
"nodejs_at_scale"
],
[
"js",
"you_dont_konw_js"
]
]

其实统计文档数目很简单:

1
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let obj = {};
catalogs.reduce((pre,current) => {
return pre.concat(current);
},[]).forEach(item => {
let keys = Object.keys(obj);
if(keys.includes(item)){
obj[item] ++;
}else{
obj[item] = 1;
}
});
console.log(obj);

先将二维数组扁平化到一维,然后进行统计即可,输出的结果:

1
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3
4
5
6
7
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9
10
{ ComputerSystem: 4,
css: 2,
NetWork: 1,
'c語言': 6,
js: 67,
'你不知道的js笔记': 3,
'数据结构与算法笔记': 1,
dsa_js: 9,
you_dont_konw_js: 12,
nodejs_at_scale: 7 }

这里统计好了每个目录里总文档的个数,但是有个问题是,目录之间没有层级关系,在页面上展示时,不好展示。

这里抽象一下的话,目录应该是一个树形的结构,因此,很容易想到使用一个树结构。

第一次,写了一个函数,由上面这个数组,生成一个树型结构对象:

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55
56
57
58
59
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61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
/**
* 构建目录树结构
* @param {Array} catalogs [目录树数组,结构如下:]
* [['博客','mongo'],['博客','js'],['随笔','音乐'],['随笔','电影','喜剧电影']]
* @return {obj} [树结构]
*/
let createCatalogTree = function createCatalogTree(catalogs) {
let obj = {
key: 'catalog',
count: 0,
child: []
};
let insert = (item, parent) => {
let key = obj.key;
let child = obj.child;
let o = obj; //当前parent所在的对象
let has = false; //标识item是否已经存在
let existed = null; //已经存在item的对象
while (key != parent) {
for (let c of child) {
key = c.key;
child = c.child;
o = c;
if(key == parent){
break;
}
}
}
// console.log(JSON.stringify(obj));
if (o.child && Array.isArray(o.child)) {
for (let ch of o.child) {
if (ch.key == item) {
existed = ch;
has = true;
break;
}
}
}
if (existed) {
existed.count++;
} else {
o.child.push({
key: item,
count: 1,
child: []
});
// o.count ++;
}
};
catalogs.forEach(catalog => {
for (let i = 0; i < catalog.length; i++) {
// console.log(catalog[i]);
if (i === 0) {
insert(catalog[i], 'catalog');
} else {
insert(catalog[i], catalog[i - 1]);
}
}
});
//重置顶层目录计数统计
obj.child.forEach(item => {
obj.count += item.count;
});
return obj;
}

跑一下,扔出来的结构:

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49
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53
54
55
56
57
{
"key": "catalog",
"count": 81,
"child": [
{
"key": "ComputerSystem",
"count": 4,
"child": []
},
{
"key": "css",
"count": 2,
"child": []
},
{
"key": "NetWork",
"count": 1,
"child": []
},
{
"key": "c語言",
"count": 6,
"child": []
},
{
"key": "js",
"count": 67,
"child": [
{
"key": "你不知道的js笔记",
"count": 3,
"child": []
},
{
"key": "dsa_js",
"count": 9,
"child": []
},
{
"key": "you_dont_konw_js",
"count": 12,
"child": []
},
{
"key": "nodejs_at_scale",
"count": 7,
"child": []
}
]
},
{
"key": "数据结构与算法笔记",
"count": 1,
"child": []
}
]
}

这个函数虽然实现了功能,但是逻辑混乱,另外效率也不高。

每个元素的插入要指定其父元素,每次都得从头查找父元素,所以效率不高。而且每次查找逻辑都冗余在插入逻辑中,混乱。

可以将这个树抽象成一个树对象,将查找,插入等等抽象成其方法。

但是,由于每个目录有多个子目录,因此,不能用简单的二叉树。

改完的树类:

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let find = (item, tree) => {
let q = [];
let r = null;
q.push(tree);
while (q.length) {
let t = q.shift();
if (t.key == item) {
r = t;
break;
}
q = q.concat(t.child);
}
return r;
}
class CatalogTree {
constructor(catalogs) {
this.key = 'catalog';
this.count = 0;
this.child = [];
if(catalogs && Array.isArray(catalogs)){
catalogs.forEach(catalog => {
if(Array.isArray(catalog) && catalog.length > 0){
// this.count ++;
this.insert(catalog);
}
});
}
}
find(item) {
return find(item, this);
}
/**
* 插入目录
* @param {Array} catalog 目录数组,型如:['技术','前端','nodejs']
*/
insert(catalog = required()) {
if (!Array.isArray(catalog)) {
throw new Error('catalog类型错误,只能是数组');
}
//如果目录数组为空,则直接返回
if(catalog.length <= 0){
return this;
}
//每进行一次正常插入,计数加1
this.count ++;
let tree = this;
let last_found = this;
while (catalog.length > 0) {
let item = catalog.shift();
tree = find(item, tree);
if (tree) {
tree.count++;
last_found = tree;
} else {
let new_node = {
key: item,
count: 1,
child: []
};
last_found.child.push(new_node);
while (catalog.length > 0) {
new_node.child.push(new_node = {
key: catalog.shift(),
count: 1,
child: []
});
}
break;
}
}
return this;
}
}

其中,查找方法使用广度遍历,使用队列。

插入的时候,每次查找不再从树根开始查找,而是从找到的父目录的子树开始查找,效率比第一个函数方式要稍微高点。

虽然在这种简单的项目上,目录也不是很多,效率什么的并不明显,但是能考虑的地方就要多考虑考虑。

刚才说过了,不能使用二叉树,那么多叉树,也能用图进行抽象。但是图有个问题是,不好处理层级之间的关系,也就作罢。

就先这样吧,仓促之余先写这么多,等有时间再想想有没有其他更好的方法。

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