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2026/1/16 12:29:42 网站建设 项目流程

数组扁平化(Array Flattening) 是指将一个多维数组(嵌套数组)转换成一个一维数组的过程。例如,将 [1, [2, [3, 4]], 5] 扁平化为 [1, 2, 3, 4, 5]。

1. 为什么需要数组扁平化?

在数据处理中,数组可能包含多层嵌套结构(如从 API 获取的 JSON 数据),但某些操作(如 map、filter、reduce 或直接遍历)通常需要一维数组。扁平化可以简化数据结构,便于后续处理。

2. 数组扁平化的方法

方法 1:使用 Array.flat()(ES2019+ 原生方法)

constarr=[1,[2,[3,4]],5];constflattenedArr=arr.flat(2);// 指定扁平化的深度(2层嵌套)console.log(flattenedArr);// [1, 2, 3, 4, 5]
  • 参数:flat() 接受一个可选参数 depth(默认 1),表示要扁平化的嵌套层数。
    • flat():扁平化 1 层。
    • flat(Infinity):完全扁平化所有嵌套。

方法 2:递归实现

如果环境不支持 flat(),可以用递归手动实现:

functionflatten(arr){letresult=[];for(constitemofarr){if(Array.isArray(item)){result.push(...flatten(item));// 递归处理嵌套数组}else{result.push(item);}}returnresult;}constarr=[1,[2,[3,4]],5];console.log(flatten(arr));// [1, 2, 3, 4, 5]

方法 3:使用 reduce() + 递归

结合 reduce() 和递归实现:

functionflatten(arr){returnarr.reduce((acc,val)=>{returnacc.concat(Array.isArray(val)?flatten(val):val);},[]);}constarr=[1,[2,[3,4]],5];console.log(flatten(arr));// [1, 2, 3, 4, 5]

方法 4:使用 toString()(仅适用于数组元素均为数字或字符串)

如果数组元素都是数字或字符串,可以通过 toString() 或 join() 转换后拆分:

constarr=[1,[2,[3,4]],5];constflattenedArr=arr.toString().split(',').map(Number);// 注意:需处理类型console.log(flattenedArr);// [1, 2, 3, 4, 5]
  • 缺点:仅适用于简单数据类型,复杂对象会变成 [object Object]。

方法 5:使用 Generator 函数(ES6+)

通过生成器函数实现惰性扁平化:

function*flattenGenerator(arr){for(constitemofarr){if(Array.isArray(item)){yield*flattenGenerator(item);// 递归生成}else{yielditem;}}}constarr=[1,[2,[3,4]],5];constflattenedArr=[...flattenGenerator(arr)];console.log(flattenedArr);// [1, 2, 3, 4, 5]

3. 实际应用场景

  1. 处理 API 返回的嵌套数据:
    constapiData=[{id:1,tags:['js','vue']},{id:2,tags:['react','node']}];constallTags=apiData.flatMap(item=>item.tags);// [ 'js', 'vue', 'react', 'node' ]
  2. 合并多个数组:
    constarr1=[1,2];constarr2=[3,[4,5]];constmerged=[...arr1,...flatten(arr2)];// [1, 2, 3, 4, 5]
  3. 数据清洗:
    • 去除嵌套结构中的空数组或无效值。

4. 性能对比

方法适用场景
flat()现代浏览器/Node.js 环境
递归通用,但需注意堆栈溢出
reduce() + 递归函数式编程风格
toString()仅简单数据类型
Generator惰性求值,大数据量时节省内存

5. 总结

  • 推荐方法:优先使用原生 flat(),简单高效。
  • 兼容性处理:如果环境不支持 flat(),用递归或 reduce() 实现。
  • 特殊需求:如需惰性求值或处理大数据量,考虑 Generator。

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