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望采纳~
开始切入正题之前，有必要告知大家一下，这篇文章可能有一些深度，初学者可能理解会有些吃力。我会尽量把复杂问题简单化，争取让每个阅读的童鞋们都能看得懂。希望你对element-ui，vue-router，KeepAlive组件有一点了解。现在，我们开始吧。
熟悉element-ui的童鞋们都知道，ElMenuItem和ElSubMenu都需要一个index属性，该属性必须是唯一的。现在，我们想把路由配置直接应用于ElMenu，该如何确保index的唯一性呢？我们需要有一个生成唯一index的函数。如下是genKey函数的定义，是不是很简单？
现在，我们创建addRouteMetaKey函数，该函数对路由树进行递归遍历，为每一个路由配置的meta属性动态添加key字段。这个函数很简单，属于最基础的递归使用例子，我就不做太多解释了。
提示 ：数组的forEach方法不是纯函数，因为它有副作用，所以forEach方法不能称之为函数式编程工具。
通过addRouteMetaKey函数，我们可以把路由的meta.key作为index的值了。
现在，我们想实现另一个功能，就是 基于标签页的路由组件缓存控制 。使用过Vuejs KeepAlive组件的童鞋们，应该多多少少都遇到一些坑吧？在我们的项目中，有一个顶部标签页导航，每个tab项对应一个url，以每个url对应路由的title作为tab项标题，当切换tab的时候加载缓存中的url对应的路由组件，关闭tab项，下次打开该路由url，重新挂载对应的路由组件，而不是从缓存中加载。
当路由层级不确定的时候，KeepAlive会变的难以手动控制。所以，我 剑走偏锋，尝试了一种简单的解决方案 ，实践证明： 这是非常有效的 。我的方案就是把无限层级的路由树转化为一维数组。通过为meta添加必要的字段，进行页面结构个性化定制。
我们需要把每层路由配置的path转化为全路径，所以需要一个函数：getRouteFullPath，该函数定义如下：
getRouteFullPath函数中使用到的joinPath函数用于将多个路径字符串拼接为1个完整的路径，定义如下：
现在，我们把路由树转化为一维数组。我们定义toFlatRoutes函数，该函数使用了数组的reduce方法对路由树进行聚合递归，将路由配置中的path属性的值替换为全路径，还顺便给路由配置添加了name属性，返回一个新的一维路由配置数组。 这是函数式编程和递归结合的一个例子。
以上，我们解决了KeepAlive的缓存控制问题；现在，我们又有了一个新的用户体验上的需求，就是我们想根据url对应的路由，自动展开该路由meta.key所属的侧边菜单；我们通过查阅element-ui文档得知，ElMenu有一个open方法，接收index作为参数，展开index对应的菜单。
现在的问题是，我们的路由对应的index是ElMenuItem的，而路由树已经被我们转化为了一维数组，通过路由的matched字段是得不到我们想要的菜单index的。所以， 我们需要遍历原始路由树 。
如下代码，我们定义getMenuKey函数，该函数接收的参数为route对象。如果路由存在，我们进行查找。首先进行简单查找，如果找到一个菜单menu，则返回该菜单的meta.key；如果简单查找无果，则对路由树进行递归查找； 这是函数式编程和递归结合的另一个例子。
现在，我们大功告成了；以上就是本节的知识点，童鞋们理解了吗？只要我们熟悉递归的使用，其实操作树很简单。如果大家还有不懂的，可以评论区问我。感谢阅读！
title: JS树结构数据的遍历date: 2022-04-14
description: 针对项目中出现树形结构数据的时候，我们怎样去操作他
项目中我们会经常出现对树形结构的遍历、查找和转换的场景，比如说DOM树、族谱、社会机构、组织架构、权限、菜单、省市区、路由、标签等等。那针对这些场景和数据，我们又如何去遍历和操作，有什么方式或者技巧可以简化我们的实现思路。下面我们将针对常规出现的场景去总结一下我们的遍历方式
树的特点
1、每个节点都只有有限个子节点或无子节点；
2、没有父节点的节点称为根节点；
3、每一个非根节点有且只有一个父节点；
4、除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树；
5、树里面没有环路
下面的图片表示一颗树
在下面的JS中我们由多棵树组成我们的数据
在这数据中我们如何评判数据是否为叶节点（也就是最后一级），我们每个节点都会存在children属性，如果不存在children属性或者children不是一个数组或者children为数组且长度为0我们则认为他是一个叶节点
我们针对树结构的操作离不开遍历，遍历的话又分为广度优先遍历、深度优先遍历。其中深度优先遍历可以通过递归和循环的方式实现，而广度优先遍历的话是非递归的
从上往下对每一层依次访问，在每一层中，从左往右（也可以从右往左）访问结点，访问完一层就进入下一层，直到没有结点可以访问为止。即访问树结构的第n+1层前必须先访问完第n层。
简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树的宽度遍历树的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。
所以我们的实现思路是，维护一个队列，队列的初始值为树结构根节点组成的列表，重复执行以下步骤直到队列为空：
取出队列中的第一个元素，进行访问相关操作，然后将其后代元素（如果有）全部追加到队列最后。
深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。这个算法会尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所在边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止
1、先序遍历
访问子树的时候，先访问根再访问根的子树
2、后序遍历
访问子树的时候，先访问子树再访问根
1、先序遍历
先序遍历与广度优先循环实现类似，要维护一个队列，不同的是子节点不追加到队列最后，而是加到队列最前面
2、后序遍历
后序遍历就略微复杂一点，我们需要不断将子树扩展到根节点前面去，执行列表遍历，并且通过一个临时对象维护一个id列表，当遍历到某个节点如果它没有子节点或者它本身已经存在于我们的临时id列表，则执行访问操作，否则继续扩展子节点到当前节点前面
对于树结构的遍历操作，其实递归是最基础，也是最容易理解的。递归本身就是循环的思想，所以可以用循环来改写递归,以上的方式在项目中已经廊括了大部分的场景了，我们在日常开发中可以根据场景或者需要去选择我们的遍历方式，或者基于此对他进行调整和优化，至于每种方式的空间复杂度和时间复杂度我们在这个地方就不去尝试了，各位感兴趣可以自己去验证。
广度优先搜索
树的遍历
深度优先搜索
图文详解两种算法：深度优先遍历（DFS）和广度优先遍历（BFS）
二叉树遍历（前序，后序，中序，层次）递归与迭代实现JavaScript
JS树结构操作:查找、遍历、筛选、树和列表相互转换
