层级结构经常出现在数据模型中，这种结构让 DataMonkey 使用预设的路径对数据进行汇总计算，而一旦涉及到这种深度遍历 (DFS) 的计算往往避免不了递归，因此基于层级结构的计算往往具有一定的挑战性，小白很容易懵圈。比如以下例子，要求根据表 1 中的层级关系和表 2 中的明细数据，得到结果表:

这是一个很典型的父 / 子层级结构，比较麻烦的地方是不仅要基于层级关系得到正确的汇总结果，还要根据当前层级的深度布局出一定数量的向右缩进，还有一个是有些中间节点，不仅包含子节点的值，还有其本身的值，比如 Brad 这个节点，包含子节点 Chris 的 400 和 Vincent 的 500，还有其自身的 400，所以 Brad 这个节点的汇总结果是 1300，类似的还有 Annabel 这个节点。

实际上，这是微软 DAX 权威指南里的一个例子，但 DAX 没有提供支持层级结构计算的内置函数，需要编写较为复杂的甚至比递归更让人懵圈的 DAX 代码来实现，简单举例如下，首先要基于表 1 计算出以下截图中的后 6 列，这里最多是 3 层的深度，如果是好几层，那 Level1,Level2…就得编写好几遍，而且一旦层级结构扩大或改变，需要重新编写，维护起来不方便。

然后基于上表编写好 DAX 代码后，再把所需的行列布局成数据透视表或者矩阵。

DAX 指南用了将近 11 页来说明这个结构的处理过程，对我来说，这是一个极其烧脑的过程。

相比较而言，SPL 中的 prior 和 nodes 函数可以轻松地处理这种标准父 / 子层级结构。为了方便使用，我把数据和代码复制如下，有兴趣的朋友可以试试。复制代码的时候，最后一句中 fill 函数处双引号之间要敲多一个空格。

代码很简单，因为 SPL 已经在 prior 和 nodes 函数中封装好了，使用者只要根据函数说明编写代码即可。简单说一下解题的过程：
首先，因为要基于表 1 层级结构布局出结果，所以把表 2 中的数据汇总合并到表 1，此时表 1 跟表 2 是一对多的关系，关联计算时用了 pjoin 函数，看中了 pjoin 可以在一对多时进行聚合处理的功能，这是比较方便的地方。当然，还有其他方法实现，比如先把表 2 分组汇总，然后再和表 1 进行一对一主键关联。殊途同归，至于性能，没有更大量级的数据测试，我也没有那个水平琢磨出来。
然后，把第一列也就是子级所在的列设置为主键，用 switch 函数实现自引用关联。这样后续就可以用 prior 和 nodes 轻松实现层级关系的计算。
唯一麻烦的就是那个缩进以及把本身有值的中间节点也要布局出来，因为有些中间节点有他自己的 Amount，计算的时候要把他本身的一起算上，比如像 Brad 和 Annabel，还得把其自身的值也作为一行布局出来，所以去制造一个两个值的序列，用 news 展开成笛卡尔积。那什么时候需要两个值？代码中的 #4&&X>#4，意思就是有 Amount 值并且累计值大于其本身值，因为叶级的累计值等于其本身值，所以当满足这个条件时的值就是这些中间节点。再一个就是左边部分的缩进量，用了 L.len()+#-2，实际上是 L.len()-1+if(#>1,1)，因为最多只有两个值，所以不是 1 就是 2，正好是#-1。
发这个帖子的用意，不是说要分享什么，因为函数都是现成的，递归早就被 SPL 大佬封装好了，我倒是希望大佬们有闲情逸致的时候指点一下，看 SPL 有没有更简洁优雅的实现方式，或者说类似这种场景润乾报表有没有更出彩的解决方案？

就写这么多吧…顺祝大佬们周末愉快😄 🙏