let arr = [{
id: 1,
name: '部门1',
pid: 0
},
{
id: 2,
name: '部门2',
pid: 1
},
{
id: 3,
name: '部门3',
pid: 1
},
{
id: 4,
name: '部门4',
pid: 3
},
{
id: 5,
name: '部门5',
pid: 4
},
]
如上一个数据结构，将他转为树形结构。
方法一：
function queryChilrden(arr) {
let result = []
arr.forEach(s => {
s.chilrden=[]
arr.forEach(d=>{
if(s.id==d.pid){
s.chilrden.push(d)
}
})
})
return arr.find(item => item.pid === 0)
}
解析：
遍历两次原数组，并在第一次遍历的时候给数组的每一项添加一个chilrden属性。在第二次遍历的时候就开始比较，用本身id去比对每一项的pid。如果相等，即说明找到了儿子，那就将其push进自身的chilrden数组里。最后return的时候做个筛选，返回最高等级的也就是pid为0的那一项。
方法二：
function mapFun(arr){
let mapItem = {}
let result = []
arr.forEach(d=>{
mapItem[d.id] ={...d,chilrden:[]}
})
arr.forEach(s=>{
if(!s.pid){
result.push(mapItem[s.id])
}else{
if(mapItem[s.pid]){
//用s.pid为key去mapItem里找，如果找到了。就说明当前这一项在mapItem里有父亲，然后就用父亲将当前s push进去。
mapItem[s.pid].chilrden.push(mapItem[s.id])
}
}
})
return result
}
解析：第二种方法其实很第一种方法雷同，但是第二种方法用到了map结构。首先准备一个mapItem的对象，用来存放所有数据。
第一次遍历，将数组里的数据转成map结构存入mapItem对象中。其实就是将每一项的id作为key，这样会方便后面查找数据。提高效率
第二次遍历的时候就要开始找数据了。首先把pid为0的拎出来，找到元素之后要注意，这里不再是存储遍历中的数据。而是通过遍历中的数据去找对应的map数据，将map数据存起来。
可以理解为mapItem就是一本字典。比如我们要找pid为0的那一项。找到了之后，在mapItem这本字典中用当前项的id作为key，就可以找到这个元素
要记住存的时候要用对象的id去mapItem里找，而不是用对象的pid去找。因为我们在存mapItem的时候用的是对象的id为key
if(mapItem[s.pid]){
mapItem[s.pid].chilrden.push(mapItem[s.id])
}
在mapItem中key是每一项的id。已知，元素的pid等于父亲的id。所以这里用mapItem[s.pid]去找父亲。如果存在，那就说明当前遍历到的这一个元素，有父亲。所以就将当前元素push进去。push的时候注意，不再是用pid去找元素了，而是用id了。因为我们push是要push元素本身，而不是再去找他父亲
方法三：
// 递归
const toTree = (items, id = null, link = 'parentId') =>
items
.filter(item => item[link] == id)
.map(item => ({
...item,
children: toTree(items, item.id)
}));
解析：通过数组的filter方法过滤出所有的父级，然后遍历父级这个数组，让他的children属性继续去递归调用这个函数。
