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怎么处理多层Json数据循环遍历的问题?看这里

今天我们写一个关于处理多层for循环的问题,其实这个严格来说不是多层循环的问题,他的本质其实是对Json数据格式的处理,很多时候啊我们的数据格式是这样的 数据格式: var timeLineList=[...因为一般情况下这样的数据我们只要最内层的数据,也就是说后端将数据给我们,我们其实需要的只是最内层的那些数据,那么这样的话我们其实只需要将数据直接遍历就行了,不涉及多层循环取数据,但是我这里写的是要将数据展示成这样的形式...如果你们仔细看数据的时候会发现这个数据是怎么展示的,他是将每一层的title作为一个遍历的对象,然后里面的每一层的里面的数据又是一次遍历,这样的数据怎么处理呢?...是不是,特别是json格式的数据,既然是处理遍历,我们首先要知道数组的长度,那么他是两层的数据,我们拿那一层的长度呢?...哈哈,画的太差,只是为了让你们可以看的明白,这里说一下,第一个条件不执行结束,循环是不会执行条件2的,那么这样的话,我们内层循环的时候可以直接写循环,不会影响外层的条件2,所以说json多层数据获取的问题就知道怎么处理

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    js中对数组进行遍历都有哪些方法_js遍历json对象

    遍历有如下几种方式 数组方法 map forEach filter find findIndex every some reduce reduceRight 其他方法 for for in for...[“子项0”, “子项1”, “子项2”] console.log(filterResult); [“子项0”] 缺陷 可以使用return,但是不能使用break和continue find 核心 遍历数组...; console.log(reduceRightResult);//结果: 10 缺陷 可以使用return,但是不能使用break和continue 其他方法 for循环 核心 使用临时变量,并且遍历的是...; i < testArr.length; i++) {if(i === 1) {return; } console.log(testArr[i]); }//结果为什么也没有 for in循环 核心 遍历的是...return for(let i intestArr){if(i === 1) {return; } console.log(testArr[i]); }//结果为什么也没有 for of循环 核心 遍历的是

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    接着讲递归遍历

    递归遍历 递归的另一个重要应用是递归遍历。 想象一下,我们有一家公司。...如果我们在代码中放置3-4个嵌套的子循环来遍历单个对象,它就会变得相当丑陋。 让我们尝试递归。...或者它是一个有N个子部门的对象——然后我们可以进行N次递归调用,以得到每个子部门的和并组合结果。 第一种情况是递归的基础,这种简单的情况,当我们得到一个数组。...这就是递归的力量。它也适用于任何层次的子部门嵌套。 下面是调用的图表: ? 我们很容易看到这个原则:对于一个对象{…}子调用,而数组是递归树的“叶”,它们给出直接的结果。...循环(val of object .values(obj))以遍历对象值:object。values返回它们的数组。

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    递归遍历

    先序非递归遍历二叉树,中序非递归遍历二叉树,后序非递归遍历二叉树及双栈法。...先序非递归遍历二叉树 先序非递归遍历比较简单,感觉与DFS类似,根据先序遍历的规则根左右,先将根节点压入栈,然后遍历左子树,再遍历左子树的左子树,一头走到NULL,把每次遍历的左子树的根节点依次入栈并把当前结点数据打印出来...Creat(a+1,b,i); T->rchild = Creat(a+i+1,b+i+1,n-i-1); return T; } } return NULL; } //先序非递归遍历...= Creat(a+1,b,i); T->rchild = Creat(a+i+1,b+i+1,n-i-1); return T; } } return NULL; } //中序遍历递归...单栈法 后序非递归遍历和先序中序非递归开始类似,先将左子树的左孩子的的左孩子的….每个节点压入栈。

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    树的非递归遍历

    树使用递归遍历非常方便,如果将代码拉伸开来,我们能否是否非递归代码来实现呢?当然是可以的,我们只要把递归的循环步骤修改为while就可以了。...并放弃其左子树; 如果结点没有左子树,访问该结点; 步骤2: 如果结点有右子树,重复步骤1; 如果结点没有右子树(结点访问完毕),根据栈顶指示回退,访问栈顶元素,并访问右子树,重复步骤1 如果栈为空,表示遍历结束...TirTNode* findLeft(TirTNode* tree, std::stack& st) { if (nullptr == tree) return nullptr; // 持续遍历...= pLeft->rightChild) { // 如果有,则遍历这个树下最深的左子树 pLeft = findLeft(pLeft->rightChild, st); } else //如果节点没有右子树...st.empty()) { // 访问栈顶元素 pLeft = st.top(); // 弹出 st.pop(); } else { // 遍历完成 return; } } } } 调用时,只需给 myTreeOrder

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    Python深度遍历、广度遍历递归函数遍历目录【详细讲解】

    Python通过os模块可以实现对文件或者目录的遍历,这里想实现这样的效果有三种方法,分别是递归函数遍历目录,栈深度遍历和队列广度遍历。下面就通过这三种方法来演练一下。...通过以下目录结构来演示 图片1.png 1.递归函数遍历目录 import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网...(path, sp=''):     flist = os.listdir(path) # print(flist)     sp += '\t' for f in flist: # 遍历目录...import os path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\python知识总结\1.python自学网-基础教程-视频源码\aaa' # 栈结构遍历又可以看做深度遍历...= 0: # 数据出队         dpath = queue.popleft() # 遍历目录中所有目录和文件,是目录继续遍历,不是目录打印出来         flist

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    递归遍历-LeetCode 124、112、113(递归遍历二叉树,回溯法)

    示例 1: 输入: [1,2,3] 1 / \ 2 3 输出: 6 解题思路: 我们从根节点开始递归,最大值的路径和可能出现在左子树,右子树以及包含根节点的左右子树三种情况...因此使用递归算法从根节点开始遍历,如果左右子树最大路径和大于0,则取出该路径的最大值,否则为零,也就是说如果大于零,则加上之后result是可以增加的!...因此对result进行更新,同时递归函数也返回root->val + max(0, max(left, right))。...解题思路: 和上一题的思路一模一样,但这一题需要我们将中间遍历的节点值保存起来,因此需要一个tmp数组来保存我们遍历过的节点!...这里面需要注意的一点就是回溯法的使用,当修改了一个状态之后,递归结束后,需要把这个状态重新置为之前的状态。 比如tmp中push_back了一个值,当递归结束进行回溯阶段,需要pop_back()。

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    二叉树的非递归遍历递归和非递归

    对于二叉树,有前序、中序以及后序三种遍历方法。因为树的定义本身就是 递归定义,因此采用递归的方法去实现树的三种遍历不仅容易理解而且代码很简洁。而对于树的遍历若采用非递归的方法,就要采用栈去模拟实现。...在三种遍历中, 前序和中序遍历的非递归算法都很容易实现,非递归后序遍历实现起来相对来说要难一点。 一.前序遍历    前序遍历按照“根结点-左孩子-右孩子”的顺序进行访问。  ...//非递归前序遍历  void pre_order(BTree *root)        {       stack s;       BTree *p = root;   while...//非递归中序遍历  void in_order(BTree *root)        {       stack s;       BTree *p = root;   while...       后序遍历的非递归实现是三种遍历方式中最难的一种。

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