文章摘要
本文描述了一种基于树形结构的递归搜索算法，用于根据关键词过滤和构造新的树形结构。该算法通过遍历树的每个节点，检查节点标题是否包含关键词，若符合条件则将其及其子节点（根据参数决定）复制到新树中。若节点不符合条件但存在子节点，则递归遍历子节点以继续搜索。最终，算法通过`searchTree`方法返回符合条件的节点集合，并通过`searchOrg`方法将结果赋值给当前树结构。该算法适用于需要动态调整树形结构以满足关键词搜索需求的场景。
<script>
export default {
props: {
treeList: {
type: Array,
default: ()=> []
},
},
data() {
return {
searchPerson: ”,
currentTree: this.treeList,
}
},
methods: {
searchTree(tree, keyword, includeChildren=false) {
const newTree=[]
for (let i=0; i < tree.length; i++) {
const node=tree[i]
if (node.title.includes(keyword)) {
// 如果当前节点符合条件，则将其复制到新的树形结构中，并根据 includeChildren 参数决定是否将其所有子节点也复制到新的树形结构中
newTree.push({ …node, children: includeChildren ? this.searchTree(node.children || [], ”, true) : [] })
} else if (node.children) {
// 如果当前节点不符合条件且存在子节点，则递归遍历子节点，以继续搜索
const result=this.searchTree(node.children, keyword, true)
if (result.length > 0) {
// 如果子节点中存在符合条件的节点，则将其复制到新的树形结构中
newTree.push({ …node, children: result })
}
}
}
return newTree
},
searchOrg() {
this.currentTree=this.searchTree(this.treeList, this.searchPerson, true)
},
async onSelect(selectedKeys, info) {
},
}
}
</script>
export default {
props: {
treeList: {
type: Array,
default: ()=> []
},
},
data() {
return {
searchPerson: ”,
currentTree: this.treeList,
}
},
methods: {
searchTree(tree, keyword, includeChildren=false) {
const newTree=[]
for (let i=0; i < tree.length; i++) {
const node=tree[i]
if (node.title.includes(keyword)) {
// 如果当前节点符合条件，则将其复制到新的树形结构中，并根据 includeChildren 参数决定是否将其所有子节点也复制到新的树形结构中
newTree.push({ …node, children: includeChildren ? this.searchTree(node.children || [], ”, true) : [] })
} else if (node.children) {
// 如果当前节点不符合条件且存在子节点，则递归遍历子节点，以继续搜索
const result=this.searchTree(node.children, keyword, true)
if (result.length > 0) {
// 如果子节点中存在符合条件的节点，则将其复制到新的树形结构中
newTree.push({ …node, children: result })
}
}
}
return newTree
},
searchOrg() {
this.currentTree=this.searchTree(this.treeList, this.searchPerson, true)
},
async onSelect(selectedKeys, info) {
},
}
}
</script>
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