1. 所有服務樹資料
tree_list = [,,,2. 實現需求,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,]
### 要實現的工能思路3. **剖析# 1. pid表示是當前的資料的父級節點
# 2. 如果當前資料的pid和所有的服務樹資料的id相等表示,該資料是pid對應資料的子節點加入到children列表中
# ]}, ]}]}
#4. 最後處理邏輯## 先以pid做倒敘降序排序
sort_tree_list = sorted(tree_list, key=lambda e: e.__getitem__('
pid'),reverse =true)
for st in
sort_tree_list:
(st)
""""""
#5. 結果## 從上往下將子節點往父級節點的children列表中追加
for tree in
sort_tree_list:
for tree_s in
tree_list:
if tree['
pid'] == tree_s['id'
]:
if tree_s.get('
children
',''
): tree_s[
'children
'
else
: tree_s[
'children
'] =
tree_s[
'children
' tree_list.remove(tree)
for s in6. 完整**tree_list:
(s)"""
, ]}
, , , ]}]}
, , ]}
]}, ]}]}
]}]}, ]}]}]}
]}, ]}]}
"""
tree_list = [,,,7. 前端實現效果,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,,,,
,]### 要實現的工能
#1. pid表示是當前的資料的父級節點
#2. 如果當前資料的pid和所有的服務樹資料的id相等表示,該資料是pid對應資料的子節點加入到children列表中
#]}, ]}]}
### 實現思路
### 先以pid做倒敘降序排序
sort_tree_list = sorted(tree_list, key=lambda e: e.__getitem__('
pid'),reverse =true)
### 從上往下將子節點往父級節點的children列表中追加
for tree in
sort_tree_list:
for tree_s in
tree_list:
if tree['
pid'] == tree_s['id'
]:
if tree_s.get('
children
',''
): tree_s[
'children
'
else
: tree_s[
'children
'] =
tree_s[
'children
' tree_list.remove(tree)
結構化 半結構化和非結構化資料
在實際應用中,我們會遇到各式各樣的資料庫如nosql非關聯式資料庫 memcached,redis,mangodb rdbms關聯式資料庫 oracle,mysql等 還有一些其它的資料庫如hbase,在這些資料庫中,又會出現結構化資料,非結構化資料,半結構化資料,下面列出各種資料型別 結構化資料 ...
結構化 半結構化和非結構化資料
在實際應用中,我們會遇到各式各樣的資料庫如nosql非關聯式資料庫 memcached,redis。mangodb rdbms關聯式資料庫 oracle,mysql等 另一些其他的資料庫如hbase,在這些資料庫中。又會出現結構化資料。非結構化資料。半結構化資料,以下列出各種資料型別 結構化資料 可...
結構化 半結構化和非結構化問題
結構化程度 是指對某一決策問題的決策過程 決策環境和規律,能否用明確的語言 數學的或邏輯學的 形式的或非形式的 定量的或定性的 給予說明或描述清晰程度或準確程度。按照決策問題的結構化程度不同把決策問題分成結構化問題 半結構化問題和非結構化問題三種型別。1 結構化決策問題 結構化決策問題相對比較簡單 ...