在实际的软件工程中，对于权限控制的需求日益增加，构建一个灵活且可扩展的权限树结构便成为了开发者需要解决的一项重要任务。特别是在企业级应用中，我们需要通过权限树结构来管理用户的不同权限，从而有效提升系统的安全性和操作便利性。
### 问题背景
在某个大型企业的开发项目中，涉及多个角色与权限的管理。用户需要通过角色获取相应的权限，但现有系统的权限管理无法满足复杂的需求。
为了应对这一挑战，我们需
如图，实现如下功能：1，加载自动读出当前权限，自动展开（基本功能）2，有一个选择/取消全部的功能（之前设计成独立的按钮，最后改成一个根目录的形式，如上图）3，任何父级与子级的全选关系动态关联，具体如下： 3.1，选中父级，则子级全部选中，取消父级，则子级全部取消选择； 3.2，选中父级的情况下，取消一个子级，或更多，父集的勾去动取消，（全选同样，只要有一个项没有选，全选自动取消） 3.3，在
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2023-11-12 20:58:09
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# 使用Java流处理组装树结构
在实际开发中，我们经常会遇到需要处理树形结构数据的情况。例如，我们有一个包含父子关系的数据集合，我们需要将这些数据组装成一棵树。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java流处理来实现这个功能，并提供一个示例来演示具体的操作步骤。
## 实际问题
假设我们有一个数据结构如下：
```java
class Node {
Long id;
Long
原创
2024-05-16 07:19:29
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一、简单的树先来看看什么是树：就跟文件目录一样是一级一级的。下面是上图的代码：import javax.swing.*;
import javax.swing.tree.DefaultMutableTreeNode;
import javax.swing.tree.DefaultTreeModel;
import java.awt.*;
public class jTree extends JF
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2023-08-16 18:00:41
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# Java树结构与权限管理
在现代软件开发中，树结构常用于表示层级关系，如文件系统、组织结构以及权限管理。本文将以Java为例，探讨如何在树形结构中增加权限管理。我们将通过代码示例来演示这一过程，同时辅以可视化图表来帮助理解。
## 一、树结构的基本概念
树结构是一个重要的数据结构，其中每个元素称为节点。树的每个节点可以有多个子节点，形成一个层级关系。在权限管理中，树结构常用于表示用户、角
原创
2024-08-01 17:33:11
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# 如何用Java流处理组装树结构 父节点未知
在实际开发中，经常会遇到需要组装树结构的情况，但是父节点未知。本文将介绍如何使用Java流处理来解决这个问题，并提供一个示例来演示。
## 问题描述
假设有一个List，其中包含了一组节点，每个节点包含一个唯一的ID和一个父节点ID。现在需要根据这些节点信息来组装成树结构，但是父节点的顺序是不确定的，甚至有可能在子节点之后才会出现。
## 解
原创
2024-05-08 03:20:32
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树概念树是由结点或顶点和边组成的(可能是非线性的)且不存在着任何环的一种数据结构。没有结点的树称为空(null或empty)树。一棵非空的树包括一个根结点，还(很可能)有多个附加结点，所有结点构成一个多级分层结构。1. 有且仅有一个特定的称为根的节点。2. 当n>1时，其余节点可分为m（m>0）个互不相交的有限集，每一个集合本身又是一个树，并称为根的子树。树的标准结构：在上图中，节点1
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2023-05-31 22:20:58
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上一篇文章介绍了什么是后缀树以及后缀树的应用场景，同时结合Ukkonen算法论文细述了如何在O（n）时间内构建一颗后缀树，这一篇详细介绍如何使用Java实现的Ukkonen后缀树构建算法。完整代码看这里GithubTalk is cheap. Show me the code.首先定义一个SuffixTree类，用于封装后缀树，内部定义了两个内部类：Node和ActivePoint，分别封装树的节
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2024-06-06 15:10:16
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一、前言AVL树历史在计算机科学中，AVL 树以其两位苏联发明家Georgy Adelson-Velsky和 Evgenii Landis的名字命名，他们在 1962 年的论文“信息组织算法”中发表了它。它是一种自平衡二叉搜索树(BST)，这是发明的第一个这样的数据结构。二、AVL树数据结构AVL 自平衡二叉树的出现，其目的在于解决二叉搜索树退化成链表的问题。当我们向BST二叉搜索树顺序存入1、2
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2024-06-12 20:44:21
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树是一种非常重要的数据结构，其中二叉树是最常用到的，之前学的时候用的都是c++，很长时间没有用了也忘得差不多了，最近一直都在用Java，所以总结一下怎样用java来实现二叉树的数据结构，用二叉树来存一个数组。二叉树得特点有以下几个：1. 每个节点最多有两棵子树。2. 左子树和右子树是有顺序的，次序不能任意颠倒。3. 即使树中只有一课子树，也要区分他是左子树还是右子树；二叉树的遍历：是指从根结点出发
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2023-07-11 12:34:52
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记录在
Java后台利用递归思路进行构建树形
结构数据，返回给前端，能以下拉菜单等形式进行展示。为了简化代码，引入Lombok的Jar包，可省略实体类set()、get()方法。<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifa
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2023-07-16 01:52:50
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以下是互联网的解释。合成模式属于对象的结构模式，有时又叫做“部分——整体”模式。合成模式将对象组织到树结构中，可以用来描述整体与部分的关系。合成模式可以使客户端将单纯元素与复合元素同等看待。经常会出现有树结构的情况 , 其中由单独的对象或者单独对象组成的合成对象组成 , 此时就需要利用一种方式来完成树结构的构建工作 . 合成模式提供一个树结构中所有对象的统一接口 , 规范树中单独对象和合成对象的构
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2024-08-02 17:26:52
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数据结构中关于树的一切（java版）当你第一次学习编码时，大部分人都是将数组作为主要数据结构来学习。之后，你将会学习到哈希表。如果你是计算机专业的，你肯定需要选修一门数据结构的课程。上课时，你又会学习到链表，队列和栈等数据结构。这些都被统称为线性的数据结构，因为它们在逻辑上都有起点和终点。当你开始学习树和图的数据结构时，你会觉得它是如此的混乱。因为它的存储方式不是线性的，它们都有自己特定的方式存储
先描述一下我的业务需求，随意给出一个会员，查询出这个会员的名称、等级，并且已这个会员为根节点查询出他名下所有的直属会员的名称等级信息，然后一级级向下递归，查出整个树结构图，以树结构形势出参给前台
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2023-05-31 22:53:07
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1、四种遍历概念（1）先序遍历：先访问根节点，再访问左子树，最后访问右子树。 (2) 后序遍历：先左子树，再右子树，最后根节点。 （3）中序遍历：先左子树，再根节点，最后右子树。  
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2023-05-31 22:17:59
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一、介绍B+tree先介绍下mysql数据存储结构mysql数据结构数据结构优势数据结构劣势时间复杂度适用场景支持的数据类型B+tree磁盘友好，性能好数据结构复杂O(n)=O(logmN)mysql查询的大部分场景全支持Hash性能优越，数据结构简单支持场景少O(n)=O(1)只支持=、in、not in等，不支持范围查找，B+tree磁盘更友好的算法，hash使用场景比较单一，其时间复杂度非常
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2024-08-20 22:18:12
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# Java中的树结构
树是一种重要的数据结构，广泛应用于计算机科学中。它由节点组成，节点之间用边连接。树的特点是有一个根节点，且每个节点可以有零个或多个子节点。树结构的一个常见示例是文件系统的目录结构。本文将重点讨论树结构在Java中的实现，包括其基本概念、代码示例以及应用场景。
## 树结构的基本概念
在树的数据结构中，节点有几个基本属性：
- **根节点**：树的顶部节点，没有父节点。
原创
2024-09-19 04:40:43
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通过java实现前，先搞懂二叉排序树的定义，其实定义很简单，要么是空树，要么就拥有以下特性：（1）若任意节点的左子树不空，则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值；（2） 若任意节点的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值；（3） 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；（4） 没有键值相等的节点。 以及关于二叉树的遍历，有三种，分别为先序、中序和后序先序遍历：从根节点
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2023-08-24 14:49:35
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Java版数据结构和算法学习笔记之树结构篇1. 树结构概述1.1 什么是树结构1.2 为什么使用树结构1.3 树的基本概念2. 二叉树2.1 什么是二叉树2.2 链式存储的二叉树2.2.1 二叉树代码实现2.2.2 二叉树的遍历2.2.3 二叉树的查找2.2.4 删除二叉树的子树2.2.5 部分代码改进2.3 顺序存储的二叉树2.3.1 基本概念2.3.2 顺序二叉树的遍历3. 线索二叉树3.1
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2023-07-24 17:01:13
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树树的概念和常用术语常用术语节点根节点父节点子节点叶子节点：没有子节点的节点节点的权：节点的值路径：节点A到节点B的路径层子树树的高度：最大层数森林：多颗子树构成森林二叉树概念每个节点最多只有两个子节点的树，叫二叉树若该二叉树是满二叉树，节点数是2^n - 1，n为层数完全二叉树：每一层节点都是连续的，即有子节点的父节点都有两个子节点建立二叉树思路分析建立节点类包含信息，左孩子指针，右孩子指针二叉
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2023-12-03 11:04:54
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