Java 在扩展树和压缩树之间快速转换

我有两种树格式（扩展树和压缩树）。它们是一些决策树，一些尝试。每个节点可以有任意数量的子节点。叶节点还包含数据。扩展树本质上是扩展出来的逻辑，每个子树/节点中没有AND/OR。压缩的树基本上将扩展的节点收集在一起，这样人类可以更容易地编辑（减少重复）

我正在寻找一种在两棵树之间进行转换的有效方法，因为我当前的算法相当幼稚（它比O（n^2）稍好）。它开始崩溃，因为我在扩展的树中遇到了约200万个节点

是否有一个关键字，我可以搜索类似的问题？这有点像“反转”树（一棵树中节点中的数据成为另一棵树中的路径），尽管“反转二叉树”意味着不同的操作（更像顺序的水平镜像）。决策树表转换似乎可能相关，但数据格式略有不同

限制条件：

• 扩展的树格式确实不容易更改，但是如果通过更改压缩的树格式可以大幅提高速度，则可以修改压缩的树格式
• 目前有200万个扩展节点，未来几年的上限为1000万个节点（实际可能约为500万个）
• 理想情况下，将JVM总内存限制为6GB，这样就可以在客户端完成，但如果我们可以使用更多RAM使其速度提高几个数量级，则愿意将其移动到30GB的服务器机器上（尽管之后我们开始遇到网络传输延迟）
• 在一个完美的世界中，转换将花费<30秒。现在我大约在3-4分钟

扩展和压缩树示例：

从展开->压缩时发生了什么：

• 路径和数据基本反转（expandedTree数据->compactedTree路径和expandedTree路径->compactedTree数据） **扩展节点数据用于构建压缩树中的路径（在扩展节点中以parens表示） **扩展节点中的路径进入压缩节点数据中的键/值映射（根据需要组合重复项）
• 扩展节点data2和data3压缩到压缩树中的单个节点中，因为它们的压缩路径相同（某些/Expanded/path），并且它们的键/值对可以一起进行OR运算（key1==Value1和（key2==value2或value4））
• 无法压缩扩展节点data2和data4，因为它们的压缩路径不相等
• 无法压缩扩展节点data1和data2+data3，因为它们的路径不兼容（data1对key3=value3有data2+data3没有的附加约束）

要提供有关格式的更多详细信息，请执行以下操作：

扩大：

• 树下的路径是一系列键/值对。所以它基本上就像一个决策树或trie
• 只有叶数据节点对压缩树很重要。中间路径节点可以很容易地重新生成，因为它们不包含任何数据
• 每个数据节点都有一些必须记住的ID，因为这是主（持久）格式
• 每个数据节点在其中存储一个压缩路径，以便在转换为压缩树时知道要去哪里。这会占用大量的空间（以及转换过程中的时间），因此用另一种方法进行转换将是理想的。我正在考虑一起删除用户定义的分组（从扩展节点中删除此字符串），而是在压缩树转换期间将树上的相等节点压缩，尽管不确定这样做会获得多少速度，并且用户定义的分组目前对用户有用

压实：

• 树下的路径存储在展开树节点中，与给定节点在展开路径中的位置无关（在完全平衡的完整树中，最左边的叶和最右边的叶可能具有相同的压缩路径，因此最终位于相同的压缩节点中，即使它们位于不同的展开子树中）
• ID在这里并不重要（事实上，如果没有人类可以处理的话，它将是理想的）。但是我们是否需要记住扩展树ID，以便以某种方式完美地重建扩展树。这是一个棘手的部分
• 来自扩展树的路径在压缩节点的数据节点中的键/值映射中结束（参见示例）。这基本上将扩展节点与and和OR一起分组为单个压缩节点（因此压缩）。这似乎是压缩逻辑表达式时必须解决的常见问题

谢谢