改变多维树的“视角”

Question

|-- Car                                |-- Green     
|   |-- Audi                           |   |-- Car        
|   |   |-- Green                      |   |   `-- Audi           
|   |   |-- Blue                       |   `-- Bike             
|   |   `-- Red                        |       `-- BMW  
|   `-- BMW                            |-- Blue     
|       |-- Red                        |   `-- Car         
|       `-- Yellow     ==========>     |       `-- Audi     ==========>     etc.                 
`-- Bike                               |-- Red         
    |-- BMW                            |   |-- Car    
    |   |-- Yellow                     |   |   |-- Audi 
    |   |-- Blue                       |   |   `-- BMW
    |   `-- Green                      |   `-- Bike       
    `-- Honda                          |       `-- Honda       
        |-- Red                        `-- Yellow          
        `-- Yellow                         |-- Car         
                                           |   `-- BMW
                                           `-- Bike
                                               |-- BMW
                                               `-- Honda

我想以通用方式在树构建器中实现几个“透视图”。

这棵树有 6 种可能的排列，我只画了其中的 2 种。

我尝试了什么：

• 我使用的是通用树结构，其中每个节点都知道它的父节点和子节点，并且都有一个有效负载。
• 类：TreeBuilder、AbstractNode、VehicleNode、ColorNode、MakerNode，以及另一个定义级别顺序的枚举有序列表：BY_VEHICLE、BY_COLOR、BY_MAKER - 你可以切换这些以获得所需的视角
• 遍历枚举列表，将所有特定于该枚举值的实体（汽车、制造商、颜色）收集为对象左右。使用工厂方法，使用 enumValue 创建节点，同时传递树构建器和 parentEnumValue（对于顶级，父枚举值为 NULL）。
• 子级有一个getParentMember_Internal，它根据parentEnumValue 获取正确的父级（通过使用包含所有数据映射的treeBuilder）
• 在我提到的上一个迭代中，使用结果节点的父对象，我们可以搜索树并查看它是哪个节点（请记住，级别是自上而下创建的，因此父对象已经存在）

为什么它不起作用：

• 在搜索正确的父级时，树中可能有多个实例，因此我们不得不同时查看祖父级。
• 此外，分支可能会重复（参见第二棵树）

我在问什么：

• 这种树/算法是否有特定的命名？我想不出可以在 Google 中使用的英文术语。
• 它与“K-D 树”有什么关系吗？
• 有没有通用的方法来做这种事情？

---

编辑 1 @Andreas

树中只有 3 个可能的实体：Vehicle、Color、Maker。没有“车型”。树中的所有有效载荷都是这三个的子类。

我称它们为“有效负载”，因为每个对象都包装在 AbstractNode 子类（它是树结构的一部分）中，以将数据与表示层分开。示例：VehicleNode has a Vehicle payload。

由于实体彼此独立，因此可以隐藏关卡。 这将是一个有效的案例：

|-- Green
|   |-- Audi
|   `-- BMW
|-- Blue
|   `-- Audi
|-- Red
|   |-- Audi
|   |-- BMW
|   `-- Honda
`-- Yellow
    |-- BMW (notice this doesn't appear twice under 'yellow', like in the second tree above)
    `-- Honda

Answer 1

在 SQL 中，这类似于 Star Schema，在数据仓库数据库中用于 Online Analytical Processing (OLAP)。

在您的情况下，这将是一个事实表 Vehicle 和 3 个维度（Type、Brand、Color）。

我建议将车辆保存在一个列表中，并从列表中构建 6 个树/索引，而不是尝试将一棵树转换为另一棵树。

一个完全类型化的实现可能是定义一个通用抽象树：

public abstract class Tree<F, D1, D2, D3> {
    protected Tree(List<F> facts) {
        // code here using getDimensionN() to build tree
    }
    protected abstract D1 getDimension1(F fact);
    protected abstract D2 getDimension2(F fact);
    protected abstract D3 getDimension3(F fact);
    public List<F> get(D1 dimension1) {
        // code here
    }
    public List<F> get(D1 dimension1, D2 dimension2) {
        // code here
    }
    public List<F> get(D1 dimension1, D2 dimension2, D3 dimension3) {
        // code here
    }
    // other public accessor methods here
}

然后您可以使用以下代码构建特定的树：

List<F> facts = ...;
Tree<Vehicle, Type, Brand, Color> typeBrandColorTree = new Tree<Vehicle, Type, Brand, Color>(facts) {
    protected Type getDimension1(Vehicle vehicle) { return vehicle.getType(); }
    protected Brand getDimension2(Vehicle vehicle) { return vehicle.getBrand(); }
    protected Color getDimension3(Vehicle vehicle) { return vehicle.getColor(); }
};

// Use of tree
List<Vehicle> audiCars = typeBrandColorTree.get(Type.CAR, Brand.AUDI);

---

更新

星型模式可能不适合您的特定问题，因此这里有更多关于星型模式的信息。让我用一个例子来说明一个 Fact 可能是什么。

事实可能是车辆的销售，其中跟踪的销售统计数据包括：

• 类型（汽车、自行车）
• 品牌（奥迪、宝马、本田）
• 颜色（绿、蓝、红、黄）
• 日期
• 价格

然后可以使用树/索引来回答以下问题：

• 显示奥迪汽车的销量。
• 卖出了多少辆 Blue Bikes？
• 按品牌列出总销售额。

为了更快地访问，树节点甚至可以具有预聚合值，例如 Count 和 TotalPrice，这样您就无需迭代所有事实来获得答案。

这主要用于庞大的数据集（例如10年的全国销售数据），帮助管理者按需快速获取各种汇总统计数据。因此称为“在线分析处理”。