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bj_2005
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下面是网上抄来的用PHP写的代码,请朋友们帮改写一下,能够在delphi7中也能执行的代码,特别是这个function rebuild_tree($parent, $left) 函数.下面是原文!!!!!!数据库树状结构2----树状结构的数据库php学习 现在让我们看一看另外一种不使用递归计算，更加快速的方法，这就是预排序遍历树算法(modified preorder tree traversal algorithm) 这种方法大家可能接触的比较少，初次使用也不像上面的方法容易理解，但是由于这种方法不使用递归查询算法，有更高的查询效率。 我们首先将多级数据按照下面的方式画在纸上，在根节点Food的左侧写上 1 然后沿着这个树继续向下 在 Fruit 的左侧写上 2 然后继续前进，沿着整个树的边缘给每一个节点都标上左侧和右侧的数字。最后一个数字是标在Food 右侧的 18。 在下面的这张图中你可以看到整个标好了数字的多级结构。（没有看懂？用你的手指指着数字从1数到18就明白怎么回事了。还不明白，再数一遍，注意移动你的手指）。 这些数字标明了各个节点之间的关系，"Red"的号是3和6，它是 "Food" 1-18 的子孙节点。 同样，我们可以看到 所有左值大于2和右值小于11的节点 都是"Fruit" 2-11 的子孙节点 以下是代码： 1 Food 18 | ┌------------------------------------------┐ │ │ 2 Fruit 11 12 Meat 17 | | ┌-----------------------┐ ┌------------------┐ │ │ │ │3 Red 6 7 Yellow 10 13 Beef 14 15 Pork 16 | | 4 Cherry 5 8 Banana 9 这样整个树状结构可以通过左右值来存储到数据库中。继续之前，我们看一看下面整理过的数据表。 以下是代码： ┌-----------------------------┐ | parent | name | lft| rgt | ├-----------------------------┤ | | Food | 1 | 18 | | Food | Fruit | 2 | 11 | | Fruit | Red | 3 | 6 | | Red | Cherry | 4 | 5 | | Fruit | Yellow | 7 | 10 | | Yellow | Banana | 8 | 9 | | Food | Meat | 12 | 17 | | Meat | Beef | 13 | 14 | | Meat | Pork | 15 | 16 | └----------------------------┘ 注意：由于"left"和"right"在 SQL中有特殊的意义，所以我们需要用"lft"和"rgt"来表示左右字段。 另外这种结构中不再需要"parent"字段来表示树状结构。也就是 说下面这样的表结构就足够了。 以下是代码： +------------+-----+-----+ | name | lft | rgt | +------------+-----+-----+ | Food | 1 | 18 | | Fruit | 2 | 11 | | Red | 3 | 6 | | Cherry | 4 | 5 | | Yellow | 7 | 10 | | Banana | 8 | 9 | | Meat | 12 | 17 | | Beef | 13 | 14 | | Pork | 15 | 16 | +------------+-----+-----+ 好了我们现在可以从数据库中获取数据了，例如我们需要得到"Fruit"项下的所有所有节点就可以这样写查询语句： SELECT * FROM tree WHERE lft BETWEEN 2 AND 11; 这个查询得到了以下的结果。 以下是代码： +------------+-----+-----+ | name | lft | rgt | +------------+-----+-----+ | Fruit | 2 | 11 | | Red | 3 | 6 | | Cherry | 4 | 5 | | Yellow | 7 | 10 | | Banana | 8 | 9 | +------------+-----+-----+ 看到了吧，只要一个查询就可以得到所有这些节点。为了能够像上面的递归函数那样显示整个树状结构，我们还需要对这样的查询进行排序。用节点的左值进行排序： select * from tree where lft between 2 and 11 order by lft asc; 剩下的问题如何显示层级的缩进了。 以下是代码： function display_tree($root) { // 得到根节点的左右值 $result = mysql_query('select lft, rgt from tree '.'where name="'.$root.'";'); $row = mysql_fetch_array($result); // 准备一个空的右值堆栈 $right = array(); // 获得根基点的所有子孙节点 $result = mysql_query('select name, lft, rgt from tree '. 'where lft between '.$row['lft'].' and '. $row['rgt'].' order by lft asc;'); // 显示每一行 while ($row = mysql_fetch_array($result)) { // only check stack if there is one if (count($right)>0) { // 检查我们是否应该将节点移出堆栈 while ($right[count($right)-1]<$row['rgt']) { array_pop($right); } } // 缩进显示节点的名称 echo str_repeat(' ',count($right)).$row['name']."n"; // 将这个节点加入到堆栈中 $right[] = $row['rgt']; } } ?> [/code:1:86c003e7bb] 如果你运行一下以上的函数就会得到和递归函数一样的结果。只是我们的这个新的函数可能会更快一些，因为只有2次数据库查询。 要获知一个节点的路径就更简单了，如果我们想知道Cherry 的路径就利用它的左右值4和5来做一个查询。 select name from tree where lft < 4 and rgt > 5 order by lft asc; 这样就会得到以下的结果： 以下是代码： +------------+ | name | +------------+ | Food | | Fruit | | Red | +------------+ 那么某个节点到底有多少子孙节点呢？很简单，子孙总数=(右值-左值-1)/2 descendants = (right - left - 1) / 2 不相信？自己算一算啦。 用这个简单的公式，我们可以很快的算出"Fruit 2-11"节点有4个子孙节点，而"Banana 8-9"节点没有子孙节点，也就是说它不是一个父节点了。 很神奇吧？虽然我已经多次用过这个方法，但是每次这样做的时候还是感到很神奇。 这的确是个很好的办法，但是有什么办法能够帮我们建立这样有左右值的数据表呢？这里再介绍一个函数给大家，这个函数可以将name和parent结构的表自动转换成带有左右值的数据表。 以下是代码： function rebuild_tree($parent, $left) { // the right value of this node is the left value + 1 --那个右边值的这个节点是 那个 左边 值 + 1 $右边 = $左边1 $right = $left+1; // get all children of this node --获取所有的子孙节点 $result = mysql_query('select name from tree '. 'where parent="'.$parent.'";'); while ($row = mysql_fetch_array($result)) { // recursive execution of this function for each 递归执行这个函数为了每个子孙的这个节点 // child of this node // $right is the current right value, which is 右边是那个当前的右边值，哪个是递增 通过那个 rebuild_tree 函数 // incremented by the rebuild_tree function $right = rebuild_tree($row['name'], $right); } // we've got the left value, and now that we've processed 我们获得那个左边值，和现在那个我们加工那子孙节点 这个节点我们也知右边值 // the children of this node we also know the right value mysql_query('UPDATE tree SET lft='.$left.', rgt='. $right.' where name="'.$parent.'";'); // return the right value of this node + 1 返回 那个 右边 值 的 这个 节点 + 1 返回 $右边+1 return $right+1; } 当然这个函数是一个递归函数，我们需要从根节点开始运行这个函数来重建一个带有左右值的树 rebuild_tree('Food',1); 这个函数看上去有些复杂，但是它的作用和手工对表进行编号一样，就是将立体多层结构的转换成一个带有左右值的数据表。 那么对于这样的结构我们该如何增加，更新和删除一个节点呢？ 增加一个节点一般有两种方法： 第一种，保留原有的name 和parent结构，用老方法向数据中添加数据，每增加一条数据以后使用rebuild_tree函数对整个结构重新进行一次编号。 第二种，效率更高的办法是改变所有位于新节点右侧的数值。举例来说：我们想增加一种新的水果"Strawberry"（草莓）它将成为"Red"节点的最后一个子节点。首先我们需要为它腾出一些空间。"Red"的右值应当从6改成8，"Yellow 7-10 "的左右值则应当改成 9-12。 依次类推我们可以得知，如果要给新的值腾出空间需要给所有左右值大于5的节点 （5 是"Red"最后一个子节点的右值） 加上2。 所以我们这样进行数据库操作： UPDATE tree SET rgt=rgt+2 WHERE rgt>5; UPDATE tree SET lft=lft+2 WHERE lft>5; 这样就为新插入的值腾出了空间，现在可以在腾出的空间里建立一个新的数据节点了， 它的左右值分别是6和7 INSERT INTO tree SET lft=6, rgt=7, name='Strawberry'; 再做一次查询看看吧！怎么样？很快吧。 好了，现在你可以用两种不同的方法设计你的多级数据库结构了，采用何种方式完全取决于你个人的判断，但是对于层次多数量大的结构我更喜欢第二种方法。如果查询量较小但是需要频繁添加和更新的数据，则第一种方法更为简便。 另外，如果数据库支持的话 你还可以将rebuild_tree()和 腾出空间的操作写成数据库端的触发器函数， 在插入和更新的时候自动执行， 这样可以得到更好的运行效率， 而且你添加新节点的SQL语句会变得更加简单。