使用Python构建无限级树结构，本文将详细讲解如何基于字典数据构建树形结构。字典数据包含节点ID、父节点ID和节点名称，目标是将这些数据转化为具有子节点属性的树结构。
示例数据如下：
rows = [ {'pid': 0, 'id': 1, 'name': 'aaa'}, {'pid': 0, 'id': 2, 'name': 'bbb'}, {'pid': 0, 'id': 3, 'name': 'ccc'}, {'pid': 1, 'id': 4, 'name': 'ddd'}, {'pid': 4, 'id': 5, 'name': 'eee'}, {'pid': 5, 'id': 6, 'name': 'fff'},]
我们将采用递归方法构建树结构。核心思想是：对于每个节点，查找其所有子节点，并递归地构建子树。 以下代码实现了这一功能：
def build_tree(data, parent_id=0): tree = [] for item in data: if item['pid'] == parent_id: node = {'id': item['id'], 'name': item['name']} children = build_tree(data, item['id']) if children: node['children'] = children tree.append(node) return tree# 原始数据中，pid为0表示根节点tree = build_tree(rows)print(tree)
build_tree 函数接收原始数据 data 和当前节点的父节点 ID parent_id 作为参数。函数遍历 data，查找所有 pid 等于 parent_id 的节点。对于每个找到的节点，创建一个新的字典 node，包含节点的 ID 和名称。然后，递归调用 build_tree 函数生成该节点的子节点，并将子节点添加到 node['children'] 中。最后，将 node 添加到 tree 列表中并返回。
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请注意，此方法假设数据中不存在循环引用，否则会造成无限递归。实际应用中，应预处理输入数据以避免这种情况。 parent_id 的默认值为 0，表示根节点的父节点 ID 为 0。 通过修改此参数，可以构建以不同节点为根的子树。 该代码高效地将扁平化字典数据转换为分层树结构。
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