ex3-node-types: Rust中的高效树形结构数据处理库

ex3-node-types 是一个专门用于处理和操作树形结构数据的Rust库，它提供了高效的节点类型管理和树操作功能。

主要特性

• 轻量级且高性能的树结构实现
• 类型安全的节点操作
• 支持多种遍历方式
• 提供便捷的节点增删改查API
• 内存高效的设计

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
ex3-node-types = "0.1"  # 请使用最新版本号

基本使用方法

创建树结构

use ex3_node_types::{Tree, Node, NodeId};

// 创建一个新树
let mut tree = Tree::new();

// 添加根节点
let root_id = tree.add_node(Node::new("Root"));

// 添加子节点
let child1 = tree.add_child(root_id, Node::new("Child 1"));
let child2 = tree.add_child(root_id, Node::new("Child 2"));

// 添加孙子节点
tree.add_child(child1, Node::new("Grandchild 1.1"));
tree.add_child(child1, Node::new("Grandchild 1.2"));

遍历树

// 深度优先遍历
println!("Depth-first traversal:");
tree.depth_first_traversal(root_id, |node_id, node| {
    println!("Node {}: {}", node_id, node.data);
});

// 广度优先遍历
println!("\nBreadth-first traversal:");
tree.breadth_first_traversal(root_id, |node_id, node| {
    println!("Node {}: {}", node_id, node.data);
});

查找和修改节点

// 查找节点
if let Some(node) = tree.get_node_mut(child1) {
    node.data = "Updated Child 1";
}

// 查找父节点
if let Some(parent_id) = tree.parent_id(child1) {
    println!("Parent of Child 1: {:?}", parent_id);
}

// 移除节点
tree.remove_node(child2);  // 这会同时移除所有子节点

自定义节点类型

#[derive(Debug)]
struct CustomNode {
    name: String,
    value: i32,
}

let mut custom_tree = Tree::new();
let root = custom_tree.add_node(Node::new(CustomNode {
    name: "Root".to_string(),
    value: 0,
}));

custom_tree.add_child(root, Node::new(CustomNode {
    name: "Data Node".to_string(),
    value: 42,
}));

高级用法

批量操作

// 批量添加节点
let nodes = vec![
    Node::new("Batch 1"),
    Node::new("Batch 2"),
    Node::new("Batch 3"),
];

let parent_id = tree.add_node(Node::new("Parent"));
tree.add_children(parent_id, nodes);

迭代器模式

// 使用迭代器遍历
for (node_id, node) in tree.iter_from(root_id) {
    println!("Iterating: {} = {}", node_id, node.data);
}

// 过滤节点
let important_nodes: Vec<_> = tree.iter_from(root_id)
    .filter(|(_, node)| node.data.contains("Important"))
    .collect();

性能提示

1. 对于大型树结构，考虑使用with_capacity预先分配空间
2. 频繁的节点删除操作可能导致内存碎片，适时使用compact方法
3. 对于只读操作，使用get_node而不是get_node_mut以获得更好的性能

ex3-node-types 通过精心设计的数据结构和算法，为Rust开发者提供了高效处理树形数据的能力，特别适合需要频繁操作节点数据的应用场景。

完整示例demo

下面是一个完整的示例，展示如何使用ex3-node-types库创建、遍历和修改树结构：

use ex3_node_types::{Tree, Node, NodeId};

fn main() {
    // 1. 创建树结构
    let mut tree = Tree::new();
    
    // 添加根节点
    let root_id = tree.add_node(Node::new("Company"));
    
    // 添加部门节点
    let hr_id = tree.add_child(root_id, Node::new("HR Department"));
    let dev_id = tree.add_child(root_id, Node::new("Development Department"));
    
    // 添加员工节点
    tree.add_child(hr_id, Node::new("Alice (HR Manager)"));
    tree.add_child(hr_id, Node::new("Bob (HR Assistant)"));
    
    tree.add_child(dev_id, Node::new("Charlie (Lead Developer)"));
    let dev1_id = tree.add_child(dev_id, Node::new("David (Developer)"));
    tree.add_child(dev1_id, Node::new("Eve (Intern)"));
    
    // 2. 遍历树结构
    println!("=== 公司组织结构 ===");
    tree.depth_first_traversal(root_id, |node_id, node| {
        let indent = "  ".repeat(tree.depth(node_id).unwrap_or(0) as usize);
        println!("{}{}: {}", indent, node_id, node.data);
    });
    
    // 3. 修改节点数据
    if let Some(node) = tree.get_node_mut(dev1_id) {
        node.data = "David (Senior Developer)";
    }
    
    // 4. 查找和显示节点关系
    if let Some(parent_id) = tree.parent_id(dev1_id) {
        if let Some(parent) = tree.get_node(parent_id) {
            println!("\nDavid的上级是: {}", parent.data);
        }
    }
    
    // 5. 使用迭代器过滤节点
    println!("\n所有开发相关的节点:");
    for (id, node) in tree.iter_from(root_id)
        .filter(|(_, n)| n.data.to_string().contains("Developer")) 
    {
        println!("- {}: {}", id, node.data);
    }
    
    // 6. 批量操作示例
    let new_employees = vec![
        Node::new("Frank (Tester)"),
        Node::new("Grace (QA Engineer)"),
    ];
    tree.add_children(dev_id, new_employees);
    
    println!("\n=== 更新后的开发部门 ===");
    tree.breadth_first_traversal(dev_id, |node_id, node| {
        let level = tree.depth(node_id).unwrap_or(0) - tree.depth(dev_id).unwrap_or(0);
        let indent = "  ".repeat(level as usize);
        println!("{}{}: {}", indent, node_id, node.data);
    });
}

这个完整示例展示了：

1. 创建组织结构的树形数据
2. 深度优先遍历显示结构
3. 修改节点数据
4. 查找节点关系
5. 使用迭代器过滤特定节点
6. 批量添加新节点
7. 广度优先遍历显示更新后的部门结构

您可以根据实际需求调整节点数据和结构操作方式。