TreeView控件基于现有节点最大值获取下一个可用节点名称的实现问题

原代码存在以下4个核心问题，导致功能不符合预期且性能不达标：

• 首分支逻辑反转：if (NodeExistsInSection(treeView, searchFor)) 分支直接返回输入名称，和需求完全相反——需求是节点不存在时直接返回输入名，存在时才需要生成带后缀的新名称。
• 递归遍历漏判节点：LoopNodesRecursive 仅校验传入节点的子节点文本，未校验节点本身的文本，导致根节点、父层级节点的匹配结果全部被遗漏。
• 名称生成逻辑低效：采用「后缀累加+逐次全树搜索」的实现方式，后缀数值越大，全树遍历次数越多，若当前最大后缀为500，就需要触发500次全树遍历，性能消耗随后缀数值线性增长。
• 重复遍历逻辑冗余：NodeExistsInSection 和 SearchRecByText 功能重合度极高，无谓增加了额外的全树遍历开销。

核心优化思路为单次全树遍历提取所有匹配前缀的节点后缀，直接计算最大后缀加1，仅需1次全树遍历即可完成全部计算，时间复杂度稳定为O(n)，不受后缀数值大小影响，完美适配节点数大于500的场景。
具体规则兼容：

1. 普通前缀场景：匹配到test、test1~test5时，直接取最大后缀5+1生成test6
2. 纯数字场景：前缀为空时，匹配到20~30，取最大后缀30+1生成31

internal static string GetNextAvailableName(TreeView treeView, string inputName)
{
    // 第一步：拆分输入名称的前缀和初始后缀
    string prefix = inputName;
    int initSuffix = 0;
    var match = Regex.Match(inputName, @"\d+$", RegexOptions.RightToLeft);
    if (match.Success)
    {
        initSuffix = int.Parse(match.Value);
        prefix = inputName.Substring(0, inputName.Length - match.Value.Length);
    }

    // 第二步：单次遍历所有节点，收集所有符合前缀的后缀数值
    int maxSuffix = initSuffix - 1;
    foreach (TreeNode rootNode in treeView.Nodes)
    {
        TraverseAllNodes(rootNode, node =>
        {
            if (node.Text.StartsWith(prefix, StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
            {
                // 提取后缀数字
                var suffixPart = node.Text.Substring(prefix.Length);
                if (int.TryParse(suffixPart, out int suffix))
                {
                    if (suffix > maxSuffix)
                        maxSuffix = suffix;
                }
                // 处理无前缀的原始名称（比如test，对应后缀为0）
                else if (string.IsNullOrEmpty(suffixPart) && 0 > maxSuffix)
                {
                    maxSuffix = 0;
                }
            }
        });
    }

    // 第三步：生成最终名称
    if (maxSuffix < 0)
        return inputName;
    return maxSuffix == 0 ? $"{prefix}" : $"{prefix}{maxSuffix + 1}";
}

// 递归遍历所有节点的通用方法
private static void TraverseAllNodes(TreeNode currentNode, Action<TreeNode> processNode)
{
    processNode(currentNode);
    foreach (TreeNode childNode in currentNode.Nodes)
    {
        TraverseAllNodes(childNode, processNode);
    }
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jms2505