自从Ben Shneiderman于 1990 年发明树状图以来，树状图迅速普及。 这种快速普及的原因之一是它们使分层信息更加清晰。该技术的学习曲线非常低，但它可以很好地洞察结构和数量。
Shneiderman 博士正在处 工作职能邮件数据库 理由 14 个人共享的高达 80MB 的硬盘。这足够大，，但又太小，无法允许人们“无限”的空间。很快我们就发现，需要一种能够直观地查找深埋在目录结构中的大文件的方法。传统的分层可视 希腊电话号码数据 化主要显示结构，而不是数量，并且它们留下了大量未使用的屏幕空间。在尝试了几种方法后，施奈德曼博士感到困惑，他“啊哈！” 经验：将屏幕划分为水平和垂直交替的矩形可以显示层次结构和已用空间的百分比。
探索树形图时，请注意以下三个属性：
他们有一个以“遏制”为代表的等级制度。
它们的数量以面积表示。
他们的关系既有部分也有整体。
树状图的层次结构显示为子级位于父级“内部”。孙子是孩子里面的。节点的数量用节点所占的面积来表示。这种关系与包含关系一起创建了部分与整体的关系。底层的节点是共同构成整个树形图的部分。如果你砍掉树上的一根树枝，每个树枝也是如此。
树形图的层次结构。
树形图的层次结构。
有多种算法可以在树形图中创建布局。这些算法中最简单的是“切片和切块”布局。不幸的是，切片和切块会产生细条，并且层次结构很难阅读。很难比较具有极高或极低纵横比的区域的面积。接近 1 的比率更容易比较。此属性导致了方形布局的创建。该算法试图确保每个节点尽可能保持正方形。方形树形图更易于阅读，因为每个节点具有相似的长宽比，并且长宽比接近于 1。