Vue 递归多级菜单 ⭐️ 更多前端技术和知识点，搜索订阅号 JS 菌 订阅 考虑以下菜单数据： [ { name: "About", path: "/about", children...-- 对于没有 children 子菜单的 item --> </menuitem...MenuItem 的插槽加入一个 span 元素渲染 item 的 title 即可；另一种是包含了 children 属性的 item 这种情况下，不仅需要渲染 title 还需要再次引入 Menu 做递归操作....item-title { font-size: 16px; } } Menu 中 ul 标签内的代码可以单独提取出来，Menu 作为 wrapper 使用，递归操作部分的代码也可以单独提取出来
在开发过程中经常会遇到分级场景，如菜单分级、评论、商品类型分级等；在同一张mysql数据表中可能设计单表结构，如同如下数据: $menuList = [ [ 'id' = 1,'parent_id...这时候在处理展示过程就需要将上面的结构转换为更加直观的数据结构, 形如: $treeList = [ [ children: [ children: [] ] ] [, children: [ children: [] ] ] ]; 算法代码如下...php class Menu { /** * 递归循环菜单列表, 转化为菜单树 * @param $treeList 菜单树列表 * @param $menuList 菜单列表 *...['parent_id'] == 0) { $treeList[] = $menu; unset($menuList[$index]); } } } // 递归查找子节点...empty($tree['children'])) { $this- getMenuTree($tree['children'], $menuList); } else { // 递归临界点
/mock-data"; const {Header, Content, Footer, Sider} = Layout; //菜单数据结构 type MenuData = { id: number...const [openKeys, setOpenKeys] = useState([]); // setOpenKeys(props.openKeys) //定义方法:菜单无限级递归...}) } //获取数据并绑定到类型上 let menuData: MenuData[] = getData() as MenuData[]; //动态菜单列表
public List<Types> buildTree(List<Types> list) { //父级(总的) List<Types> ty...
commType.listChildren(type)的查询语句如下： select * from commodity_type where parent_id=#{type_id} /** * 加载子树(递归加载子子
: [ { "id": "4", "name": "子菜单1.1", "pid": "1", "menuChildren": [ { "id": "6", "name": "子菜单1.1.1",...selectAll(); /** * 查询除了一级菜单以外的菜单 * @return */ List selectAllNotBase(); } mapper文件 <?...(parentid)){ if(parentid.equals(pid)){ //递归查询当前子菜单的子菜单 List iterateMenu = iterateMenus(menuVoList...}, { "id": "3", "name": "主菜单3", "pid": "0", "menuChildren": [] } ] 参考链接： java递归 处理权限管理菜单树或分类 一次性搞定权限树遍历...——–权限树后台遍历的通用解决方案 (java后台)用户权限的多级菜单遍历方法 java 用递归实现球上下级（牵涉到对上级的去重） java递归获取某个父节点下面的所有子节点 java递归算法总结
背景 最近遇到一个类似爬楼梯的算法题。索性对递归的处理总结一下。 爬楼梯题目 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？...递归，去的过程称为“递”，回来的过程称为“归”。一般所有的递归问题都可以用递归公式来解决。写出递归公式，问题就解决了一多半。...如果递归深度多大，导致栈不够用，就会导致 StackOverflowError。如解法1，当n足够大，就会导致这个问题。 如何尽量避免？ 限制递归深度；比方说当递归深度到达100的时候，就停止递归。...那么怎么计算递归算法的时间复杂度呢？其实在所有的递归问题中，因为是大问题拆分小问题的思路，所以整个计算过程算下来就好像是一棵树。 ?...这就是利用递归树求解递归的时间复杂度。 以上。。。 王争 《数据结构和算法之美》
/** * @author: csh * @Date: 2021/6/27 10:03 * @Description:递归算法 */ public class Recursion { public...return i+=sum(i-1); }else{ return i; } } } 结果 5050 5050 最后 递归算法非常简单明了...在日常相同属性的计算机以这样来写，在后续的递归排序就是以些基础为计算逻辑。
前言 递归算法（英语：recursion algorithm）在计算机科学中是指一种通过重复将问题分解为同类的子问题而解决问题的方法。...计算理论可以证明递归的作用可以完全取代循环，因此在很多函数编程语言（如Scheme）中习惯用递归来实现循环。 应用场景 数据的定义是按递归定义的。如Fibonacci函数。...问题解法按递归算法实现。如Hanoi问题。 数据的结构形式是按递归定义的。如二叉树、广义表等。...第三：递归函数中，位于递归调用前的语句和各级被调函数具有相同的执行顺序。 第四：递归函数中，位于递归调用后的语句的执行顺序和各个被调函数的顺序相反。...第五：虽然每一级递归都有自己的变量，但是函数代码不会复制。 第六：递归函数中必须包含终止递归的语句。
据说凡是可以循环的步骤，都可以递归表示出来。 递归的关键有二点: 1.0 递归公式，即递推式。 2.0 递归出口。...---- 递归求数组的和 package day20180407; public class Sumarry { public static void main(String[] args) {...[n]; } } } 结果是: the max of the arry=88 count function=27 可以看成这个函数，递归了...我感觉递归就像一种哲学。
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83757651 递归 函数直接或间接调用函数本身。...递归是一种计算过程，如果其中每一步都要用到前一步或前几步的结果，称为递归的。用递归过程定义的函数，称为递归函数。它解决问题的各个小部分，直到解决最初的大问题。...在有限次（必须有出口）可预见性结果中，找到结果与上一次结果之间的关系； 关键在于梳理清楚本次结果和上一次结果的关系有哪些方面或是因素； 在算法的分析中，当一个算法中包含递归调用时，其时间复杂度的分析会转化成为一个递归方程的求解...1 : fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) } })() 示例： 最大公约数，采用辗转相除法（欧几里得算法） 定理：两个整数的最大公约数等于其中较小的那个数和两数相除余数的最大公约数...}, { path: '/b', name: 'b', meta: {name: 'b'} }] } /** * @param menu 菜单数据
对于很多编程初学者来说，递归算法是学习语言的最大障碍之一。很多人也是半懂不懂,结果学到很深的境地也会因为自己基础不好,导致发展太慢。...可能也有一大部分人知道递归，也能看的懂递归，但在实际做题过程中，却不知道怎么使用。今天，我们就来说一说递归算法的使用。 什么是递归 递归，在数学与计算机科学中，是指在函数的定义中使用函数自身的方法。...也就是说，递归算法是一种直接或者间接调用自身函数或者方法的算法。 通俗来说，递归算法的实质是把问题分解成规模缩小的同类问题的子问题，然后递归调用方法来表示问题的解。...编写正确的递归算法，一定要有 ”归“ 的步骤，也就是说递归算法，在分解问题到不能再分解的步骤时，要让递归有退出的条件，否则就会陷入死循环，最终导致内存不足引发栈溢出异常。...下面，我们通过两个例子来学习一下，递归的使用： 例一：递归求阶乘 图片 例二：递归求斐波那契数列 图片 从上面的步骤我们可以清晰的看到递归算法的第一步是分治，把复杂的大的问题，给拆分成一个一个小问题，直到不能再拆解
一 全排列算法 首先：什么是全排列=》百度一下 从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。...=1) 算法：递归算法=》网络上偷了一个图 全排列：顺便复习一个数学公式 排列的定义：从n个不同元素中，任取m(m≤n,m与n均为自然数,下同）个元素按照一定的顺序排成一列，叫做从n个不同元素中取出m...namespace std; //交换 void swap(int &a , int &b) { int temp; temp = a; a = b; b = temp; } //全排列递归算法...每次固定几位数，最后只剩一位数，输出，在从后面递归返回上一层，交换在输出 for(int i=k;i<=m;i++) {...list[k]); } 代码解析”” int i=k K表示固定了几位数，当前数组交换的临界的位置 1,2,3,4 当K=0的时候 {1,2,3,4} =》1是固定的 K+1递归
跟网上的不同的是，我这种方式是以时间换空间的做法，不会一次性把数据全查出来再慢慢遍历，而是每次查询是否存在子级，有就递归下去查。...思路 先获取一级菜单，对每个一级菜单设子区域。 如果子区域还有子区域，就递归查询，直到查不到子区域返回。 递归的核心就是在方法中设置一个返回条件，防止无限递归下去。...递归查每一级下面的子级： // 如果子级下面，还有子级就递归 // 如果子级下面，没有子级就返回退出递归 List<RegionBean...JSONObject.toJSONString(firstRegion); System.out.println(jsonObject); } /** * 递归查询所有子级
递归下降算法 算法模型： Term = Term + Expr Expr=Expr+Factor Factor =单个元素。最小单位。...实现原理： 一个程式进入算法及被看作是一个项，分解成项加表达式的形式，表达式被分解成 表达式加因子的形式，因子是这个算法中的最小单位。 上一级调用比自己小一级的自己。...我用递归下降算法写了个简单的计算器，递归算法为我的运算符号+ - * / 等基础运算符号形成优先级。在使用的过程中发现了递归下降算法很容易产生的一个问题，左递归问题。...什么叫左递归？ 举个例子：1-2+1 正确答案应该是0，如果出现左递归答案将会是-2。...解决方案： 将运算符号抽象出来单独成立一层，将数值节点统统存入Vector，这样的话，在实际生成到内存中需要判断优先级的只有+ - * / 四个了，因为递归下降算法，所以只要让 * /在+ -的下一级子类中生成
前言 之前的排序算法 《快速排序》 与 《归并排序》 都使用了递归手法，如果不能理解递归，那分治思想类算法实现就难以理解 递归 To iterate is human,to recurse divine...Peter Deutsch 迭代的是人，递归的是神 递归思想 递归的基本思想是把规模大的问题转化为规模小的相似的子问题来解决。...另外这个解决问题的函数必须有明显的结束条件，这样就不会产生无限递归的情况了。...递归中的“递”就是入栈，递进；“归”就是出栈，回归 规模大转化为规模小是核心思想，但递归并非是只做这步转化，而是把规模大的问题分解为规模小的子问题和可以在子问题解决的基础上剩余的可以自行解决的部分。...VS迭代 递归算法与迭代算法的设计思路区别在于：函数或算法是否具备收敛性，当且仅当一个算法存在预期的收敛效果时，采用递归算法才是可行的，否则，就不能使用递归算法 参考资料 怎么更好地终极理解递归算法
递归算法是一种直接或间接调用原算法的算法，一个使用函数自身给出定义的函数被称为递归函数。利用递归算法可以将规模庞大的问题拆分成规模较小的问题，从而使问题简化。...，可以使用递归算法计算出数列第n项的值。...---- 解决数组全排列问题最经典的方法是递归算法，因为数组的全排列问题具有很明显的递归特性。...总结 递归问题求解分两个部分： 分析问题求解的步骤，如梵塔问题，按照分析得到的步骤写算法即可。 分析递归结束的条件，放到递归函数的前面，以便及时退出。...总结这三个递归算法之后，发现其实真就按照分析的思路来，把这些步骤转换成计算机语言就可以。 递归挺费脑子的，还是得多练多总结。
/** * 递归算法 * 递归算法是很常用的算法思想。使用递归算法，往往可以简化代码编写，提高程序的可读性。但是，不合适的递归往往导致程序的执行效率变低。...* 递归算法即在程序中不断反复调用自身来达到求解问题的方法。此处的重点是调用自身，这就要求待求解的问题能够分解为相同问题的一个子问题。这样，通过多次递归调用，便可以完成求解。...* 方法的递归调用分两种情况：直接递归和间接递归 * 直接递归，即在方法中调用方法本身。 * 间接递归，即间接地调用一个方法，如func_a调用func_b，func_b又调用func_a。...* 递归优点： * 程序代码更简洁清晰，可读性更好。有的算法用递归表示要比用循环表示简洁精练，而且某些问题，特别是与人工智能有关的问题，更适宜用递归方法，如八皇后问题、汉诺塔问题等。...有的算法，用递归能实现，而用循环却不一定能实现。 * 递归缺点： * 大部分递归例程没有明显地减少代码规模和节省内存空间。递归形式比非递归形式运行速度要慢一些。
递归 递归 1. 汉诺塔问题 2. 合并两个有序链表 3. 反转链表 4. 两两交换链表中的节点 5....Pow(x, n) --- 快速幂 递归 在解决⼀个规模为 n 的问题时，如果满足以下条件，我们可以使用递归来解决： 问题可以被划分为规模更小的子问题，并且这些子问题具有与原问题相同的解决⽅法。...⼀般的递归求解过程如下： a. 验证是否满足简单情况。 b. 假设较小规模的问题已经解决，解决当前问题 1....：交给你两个链表的头结点，把它们合并起来，并且返回合并后的头结点； 函数体：选择两个头结点中较小的结点作为最终合并后的头结点，然后将剩下的链表交给递归函数去处理； 递归出口：当某一个链表为空的时候，返回另外一个链表...； 递归出口：当 n 为 0 的时候，返回 1 即可。
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