在某個專案中，發現當tree上加上checkbox後，初始化該樹時會特別慢。現場樹上的節點最深有三層，節點個數總和有200多個。經排查，為該tree的引數中開啟了級聯勾選的引數，導致初始化該樹時每初始化乙個節點便進行了一次級聯判斷，如此效率過低導致。
現在將級聯勾選去除後，涉及到如下幾個問題需要解決：
初始化時，需要在前端或者後端完成級聯勾選邏輯。
手動勾選樹上節點後，需要進行級聯判斷。
點選父節點時，子節點需要全部選中。
點選子節點時，需要判斷父節點以及父組節點是否均需選中。
在樹的資料初始化從後端讀取時，我們可以首先獲取到各子節點的選中狀態，全部獲取後，對構造出來的樹結構進行整體判斷是否進行父節點的勾選。其遞迴演算法大致如下：
樹有兩種狀態，一種是勾選，一種是去勾選。這裡僅僅只考慮勾選的過程。去勾選過程的演算法與勾選演算法一樣。
當樹初始化完成後，勾選樹上任意節點時，需要完成如下兩個級聯判斷：
a.如果勾選的為父節點，其所有子節點均需被勾選上，並且其父節點也要做級聯判斷。
b.如果勾選的為普通子節點，其父節點要做級聯判斷。
統一起來就是，需要做兩個級聯演算法，分別是向上方向判斷，和向下方向判斷：
遞迴演算法中，遞迴層級（level）引數是個非常重要的引數，在控制操作邏輯上非常有用。
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