|
// 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[] = $row['rgt'];
}
}
?>
如果你运行一下以上的函数就会得到和递归函数一样的结果。只是我们的这个新的函数可能会更快一些，因为只有2次数据库查询。 要获知一个节点的路径就更简单了，如果我们想知道Cherry 的路径就利用它的左右值4和5来做一个查询。 SELECT name FROM tree WHERE lft < 4 AND rgt > 5 ORDER BY lft ASC;
这样就会得到以下的结果： +------------+
| name |
+------------+
| Food |
| Fruit |
| Red |
+------------+
那么某个节点到底有多少子孙节点呢？很简单，子孙总数=(右值-左值-1)/2 descendants = (right – left - 1) / 2 不相信？自己算一算啦。用这个简单的公式，我们可以很快的算出"Fruit 2-11"节点有4个子孙节点，而"Banana 8-9"节点没有子孙节点，也就是说它不是一个父节点了。
很神奇吧？虽然我已经多次用过这个方法，但是每次这样做的时候还是感到很神奇。 这的确是个很好的办法，但是有什么办法能够帮我们建立这样有左右值的数据表呢？这里再介绍一个函数给大家，这个函数可以将name和parent结构的表自动转换成带有左右值的数据表。
<?php
function rebuild_tree($parent, $left) {
// the right value of this node is the left value + 1
$right = $left+1;
// get all children of this node
$result = mysql_query('SELECT name FROM tree '.
'WHERE parent="'.$parent.'";');
while ($row = mysql_fetch_array($result)) {
// recursive execution of this function for each
// child of this node
// $right is the current right value, which is
// incremented by the rebuild_tree function
$right = rebuild_tree($row['name'], $right);
} // we've got the left value, and now that we've processed
// the children of this node we also know the right value
mysql_query('UPDATE tree SET lft='.$left.', rgt='.
$right.' WHERE name="'.$parent.'";'); // return the right value of this node + 1
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： 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。
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。
类递归法
Posted by 访客 on 2004, May 31 - 9:18am.
我用类 递归法 写了段程序，跟文章中的递归不完全一样
正准备移植到 xoops 中:
http://dev.xoops.org/modules/xfmod/project/?ulink | 