# rows = [
# {'pid': 0, 'id': 1, 'name': 'aaa'},
# {'pid': 0, 'id': 2, 'name': 'aaa'},
# {'pid': 0, 'id': 3, 'name': 'aaa'},
# {'pid': 1, 'id': 4, 'name': 'aaa'},
# {'pid': 4, 'id': 5, 'name': 'aaa'},
# {'pid': 5, 'id': 6, 'name': 'aaa'},
# ]
可以使用递归来生成无限级树结构。以下是一个示例代码:
python
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def generate_tree(data, parent_id=None):
其中,data 是原始字典数据,每个元素包含 id、name 和 parent_id 三个字段,分别代表节点 ID、节点名称和父节点 ID。parent_id 参数用于递归调用,表示当前节点的父节点 ID。
在函数内部,我们首先遍历 data,找到所有父节点为 parent_id 的节点。对于每个节点,我们创建一个包含 id 和 name 字段的字典,然后递归调用 generate_tree 函数生成子节点,并将子节点添加到 children 字段中。最后,将节点添加到树中,最终返回树结构。
示例用法:
python
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data = [
]
tree = generate_tree(data)
print(tree)
输出:
python
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[
]
注意,上面的代码生成了树结构,但是没有处理可能存在的环路情况。如果原始数据中存在环路,上面的代码会进入死循环,导致栈溢出。在实际应用中,需要先对原始数据进行环路检测和处理。