如果元素是按树顺序排列的，如你的例子所示，你可以使用以下Python示例:

delimiter = '.'
stack = []
for item in items:
  while stack and not item.startswith(stack[-1]+delimiter):
    print "</div>"
    stack.pop()
  print "<div>"
  print item
  stack.append(item)

这样做的目的是维护一个表示树中当前位置的堆栈。对于表中的每个元素，它弹出堆栈元素(关闭匹配的div)，直到找到当前项的父元素。然后它输出该节点的开始并将其推入堆栈。

如果希望使用缩进而不是嵌套元素输出树，可以简单地跳过print语句来打印div，并在每个项之前打印等于堆栈大小的若干倍的空格。例如，在Python中:

print "  " * len(stack)

您还可以轻松地使用此方法构造一组嵌套的列表或字典。

编辑:我从你的澄清中看到，这些名称并不是节点路径。这就提出了另一种方法:

idx = {}
idx[0] = []
for node in results:
  child_list = []
  idx[node.Id] = child_list
  idx[node.ParentId].append((node, child_list))

这将构造一个元组数组树(!)。Idx[0]表示树的根。数组中的每个元素都是一个二元组，由节点本身及其所有子元素的列表组成。构造后，可以保留idx[0]并丢弃idx，除非您希望通过节点的ID访问节点。

假设你知道根元素是0，下面是输出到文本的伪代码:

function PrintLevel (int curr, int level)
    //print the indents
    for (i=1; i<=level; i++)
        print a tab
    print curr \n;
    for each child in the table with a parent of curr
        PrintLevel (child, level+1)


for each elementID where the parentid is zero
    PrintLevel(elementID, 0)

如果可以创建嵌套的哈希映射或数组，那么我只需从表的开头往下走，并将每个项添加到嵌套数组中。我必须跟踪每一行到根节点，以便知道要插入到嵌套数组中的哪一层。我可以使用记忆，这样我就不需要一遍又一遍地查找相同的父节点。

编辑:我会先将整个表读入一个数组，这样它就不会重复查询DB。当然，如果您的表非常大，这是不实际的。

在构建结构之后，我必须先对其进行深度遍历，并打印出HTML。

没有更好的基本方法来存储这些信息使用一个表(我可能是错的;)，并希望看到一个更好的解决方案)。然而，如果您创建了一个使用动态创建的db表的方案，那么您以牺牲简单性和SQL地狱的风险为代价打开了一个全新的世界;)。

如果元素是按树顺序排列的，如你的例子所示，你可以使用以下Python示例:

delimiter = '.'
stack = []
for item in items:
  while stack and not item.startswith(stack[-1]+delimiter):
    print "</div>"
    stack.pop()
  print "<div>"
  print item
  stack.append(item)

这样做的目的是维护一个表示树中当前位置的堆栈。对于表中的每个元素，它弹出堆栈元素(关闭匹配的div)，直到找到当前项的父元素。然后它输出该节点的开始并将其推入堆栈。

如果希望使用缩进而不是嵌套元素输出树，可以简单地跳过print语句来打印div，并在每个项之前打印等于堆栈大小的若干倍的空格。例如，在Python中:

print "  " * len(stack)

您还可以轻松地使用此方法构造一组嵌套的列表或字典。

编辑:我从你的澄清中看到，这些名称并不是节点路径。这就提出了另一种方法:

idx = {}
idx[0] = []
for node in results:
  child_list = []
  idx[node.Id] = child_list
  idx[node.ParentId].append((node, child_list))

这将构造一个元组数组树(!)。Idx[0]表示树的根。数组中的每个元素都是一个二元组，由节点本身及其所有子元素的列表组成。构造后，可以保留idx[0]并丢弃idx，除非您希望通过节点的ID访问节点。

您可以使用hashmap模拟任何其他数据结构，因此这并不是一个可怕的限制。从上到下扫描，为数据库的每一行创建hashmap，为每一列创建一个条目。将这些hashmap添加到“master”hashmap中，并以id为键。如果任何节点都有一个尚未见过的“父”节点，请在主hashmap中为它创建一个占位符条目，并在看到实际节点时填充它。

要将其打印出来，只需对数据进行简单的深度优先遍历，并在此过程中跟踪缩进级别。您可以通过为每一行保留一个“子”条目，并在扫描数据时填充它来简化这一点。

至于是否有“更好”的方法在数据库中存储树，这取决于您将如何使用数据。我曾经见过一些系统，它们具有已知的最大深度，但却为层次结构中的每个级别使用不同的表。如果树中的级别并不完全相同(顶级类别与叶类别不同)，那么这就很有意义了。

如果有选择的话，我会用对象。我将为每条记录创建一个对象，其中每个对象都有一个子集合，并将它们全部存储在一个assoc数组(/hashtable)中，其中Id是键。并在集合中闪动一次，将子元素添加到相关的子字段中。简单。

但是因为你限制一些好的OOP的使用是没有乐趣的，我可能会基于:

function PrintLine(int pID, int level)
    foreach record where ParentID == pID
        print level*tabs + record-data
        PrintLine(record.ID, level + 1)

PrintLine(0, 0)

编辑:这与其他几个条目类似，但我认为它稍微干净一些。我要补充一点:这是非常sql密集的。这是令人讨厌的。如果可以选择的话，选择面向对象的方法。