d3.tree()，创建一个树状图生成器
d3.tree().size()，定义树的大小
d3.hierarchy()，层级布局，需要和tree生成器一起使用，来得到绘制树所需要的节点数据和边数据
node.descendants()得到所有的节点，已经经过转换的数据
node.links()，得到所有的边，已经经过转换的数据
二.Vue中使用
*点击节点可展开收缩
一、树结构定义一颗树，JS中常见的树形数据结构如下，children属性对应的是子树
let tree = [
{
id: '1',
name: '节点1',
children: [
{
id: '1-1',
name: '节点1-1'
}
]
},
{
id: '2',
name: '节点2',
children: [
{
id: '2-1',
name: '节点2-1'
},
{
id: '2-2',
name: '节点2-2',
children: [
{
id: '2-2-1',
name: '节点2-2-1'
}
]
}
]
},
{
id: '3',
name: '节点3'
}
]
二、深度优先遍历（DFS）
1、递归实现
function treeIterator(tree, func) {
tree.forEach((node) =>{
func(node)
node.children &&treeIterator(node.children, func)
})
}
实现逻辑简述：定义treeIterator函数，传入tree（树）和func（回调函数）两个参数，遍历tree数组，执行回调函数，如果当前节点存在children，则递归调用。
函数调用验证：调用treeIterator函数，传入上文定义好的树结构数组，打印出每个节点的name值。
treeIterator(tree, (node) =>{
console.log(node.name)
})
控制台打印结果如下：
2、循环实现
function treeIterator(tree, func) {
let node, curTree = [...tree]
while ((node = curTree.shift())) {
func(node)
node.children &&curTree.unshift(...node.children)
}
}
实现逻辑简述：
（1）定义node作为当前节点，curTree为传入的树（不影响原数组tree）；
（2）执行while循环，curTree数组第一个元素从其中删除，并返回第一个元素赋值给node；
（3）①执行回调函数；②如果当前节点存在子树，则追加到curTree数组的开头，继续执行循环，直到curTree没有元素为止。
函数调用验证：参考上述递归实现验证，方式和结果一致。
三、广度优先遍历（BFS）
function treeIterator(tree, func) {
let node, curTree = [...tree]
while ((node = curTree.shift())) {
func(node)
node.children &&curTree.push(...node.children)
}
}
实现逻辑简述：和上述深度优先遍历的循环实现差不多。区别在于如果当前节点存在子树，则追加到list数组的末尾。
