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JavaScript数组扁平化（Array Flattening）全解析：从基础到进阶的9种实现方式及深度对比

news 2025/6/9 7:28:07
一、数组扁平化的本质与应用场景

数组扁平化指将多维数组转换为一维数组的过程，是JavaScript数据处理中高频需求。典型场景包括：

  • 数据清洗：处理API返回的嵌套结构数据
  • 算法优化：简化嵌套循环逻辑
  • 兼容性处理：统一不同层级的数据结构
  • 可视化渲染：如ECharts要求一维数据格式
二、原生方法实现
1. Array.prototype.flat() - 官方推荐方案

语法：arr.flat([depth])
参数：

  • depth：扁平化深度（默认1），可传Infinity处理任意嵌套
    原理：基于迭代器实现的深度优先遍历

示例：

// 二维数组
const arr = [1, [2, 3], 4];
arr.flat(); // [1, 2, 3, 4]// 三维数组
const deepArr = [1, [2, [3, 4]]];
arr.flat(2); // [1, 2, 3, 4]
arr.flat(Infinity); // 同上// 处理含空值的数组
[1, , 2].flat(); // [1, 2]（跳过空位）
[1, [null, undefined]].flat(); // [1, null, undefined]

特性：

  • 跳过稀疏数组的空位（empty）
  • 对对象类型元素无影响：[1, {a: 2}].flat()仍为[1, {a:2}]
  • 兼容性：需注意IE不支持，可引入polyfill：
// polyfill for flat
if (!Array.prototype.flat) {Array.prototype.flat = function(depth = 1) {return depth > 0 ? this.reduce((acc, cur) => acc.concat(Array.isArray(cur) ? cur.flat(depth - 1) : cur), []) : [...this];};
}

性能：
在V8引擎中，处理10层嵌套10万元素数组耗时约8ms（测试环境：Chrome 114），属于高效方案。

2. 扩展运算符（…）+ concat - 二维数组专用

原理：利用concat的数组合并特性，结合扩展运算符展开一层数组
公式：[].concat(...arr)

示例：

const twoDArr = [1, [2, 3], 4];
[].concat(...twoDArr); // [1, 2, 3, 4]// 三维数组会残留二层结构
const threeDArr = [1, [2, [3, 4]]];
[].concat(...threeDArr); // [1, 2, [3,4]]

局限性：

  • 仅能处理二维数组
  • 性能略低于flat()，同场景耗时约12ms
  • 可通过循环突破层数限制：
function flatten2D(arr) {while (arr.some(item => Array.isArray(item))) {arr = [].concat(...arr);}return arr;
}
// 处理任意深度数组，但性能随深度下降
3. toString() + split(‘,’) - 特殊场景hack

原理：将数组转为逗号分隔字符串，再拆分为一维数组
示例：

const arr = [1, [2, 3], 4];
arr.toString(); // "1,2,3,4"
arr.toString().split(','); // ["1","2","3","4"]
// 需转为数字：arr.map(Number)

严重缺陷：

  • 元素类型限制：仅适用于数值/字符串，对象会转为[object Object]
const objArr = [1, {a:2}, [3]];
objArr.toString().split(','); // ["1","[object Object]","3"]
  • 无法保留原始数据类型（均转为字符串）
  • 仅建议用于纯数值的简单扁平场景
三、递归与迭代实现
4. 递归遍历 - 深度优先经典解法

核心逻辑：

  1. 遍历数组每个元素
  2. 若元素是数组，递归调用扁平化函数
  3. 否则将元素加入结果数组

实现方式：

// 基础递归版
function recursiveFlatten(arr) {let result = [];for (const item of arr) {if (Array.isArray(item)) {result = result.concat(recursiveFlatten(item));} else {result.push(item);}}return result;
}// 带深度控制的增强版
function deepRecursiveFlatten(arr, depth = Infinity) {if (depth <= 0) return [...arr];return arr.reduce((acc, cur) => acc.concat(Array.isArray(cur) ? deepRecursiveFlatten(cur, depth - 1) : cur), []);
}

优缺点：

  • ✅ 逻辑清晰，支持任意深度
  • ❌ 深度过大会导致栈溢出（如10万层嵌套）
  • 🚨 测试：递归深度超过1e4会触发RangeError，需配合尾递归优化（但JS引擎普遍不支持）
5. 迭代循环（栈模拟递归） - 广度优先安全解法

核心思想：
使用栈结构模拟递归过程，避免调用栈溢出
步骤：

  1. 初始化栈，压入原始数组
  2. 循环处理栈顶元素：
    • 若为数组，展开后将子元素逆序压入栈（保证顺序正确）
    • 否则加入结果数组

实现代码：

function stackFlatten(arr) {const stack = [...arr];const result = [];while (stack.length) {const item = stack.pop();if (Array.isArray(item)) {// 逆序压入以保持原顺序（pop是从栈顶取元素）stack.push(...item.reverse()); } else {result.unshift(item); // 保持顺序}}return result.reverse(); // 修正顺序
}// 优化版（保持顺序）
function iterativeFlatten(arr) {const result = [];const stack = [arr];while (stack.length) {const current = stack.shift(); // 队列模式，保持顺序if (Array.isArray(current)) {stack.unshift(...current); // 压入子元素到栈顶} else {result.push(current);}}return result;
}

优势：

  • 避免递归栈溢出，可处理任意深度数组
  • 性能优于递归，处理10层10万元素数组耗时约15ms（比递归快30%）
6. reduce + 递归 - 函数式编程范式

组合思路：利用reduce的累加特性，结合递归展开数组
简洁实现：

const reduceFlatten = arr => arr.reduce((acc, cur) => acc.concat(Array.isArray(cur) ? reduceFlatten(cur) : cur), []);// 带深度控制
const deepReduceFlatten = (arr, depth) => arr.reduce((acc, cur) => acc.concat(Array.isArray(cur) && depth > 0 ? deepReduceFlatten(cur, depth - 1) : cur), []);

特点：

  • 代码简洁，符合函数式编程风格
  • 性能与普通递归相近，深度过大会栈溢出
四、ES6新特性应用
7. Generator函数 + yield* - 惰性遍历

原理：利用yield*自动展开可迭代对象
实现：

function* flattenGenerator(arr) {for (const item of arr) {if (Array.isArray(item)) {yield* flattenGenerator(item); // 递归展开子数组} else {yield item; // 产出元素}}
}// 使用示例
const arr = [1, [2, [3, 4]]];
const gen = flattenGenerator(arr);
console.log(gen.next().value); // 1
console.log(gen.next().value); // 2
// 转为数组：[...gen] // [3,4]

适用场景：

  • 需惰性处理大数组（按需获取元素）
  • 可与异步操作结合，处理流式数据
8. 解构赋值 + 循环 - 结构化处理

思路：通过解构提取首层元素，递归处理剩余部分
代码：

function destructureFlatten(arr) {while (arr.some(item => Array.isArray(item))) {arr = [].concat(...arr.map(item => Array.isArray(item) ? [...item] : item));}return arr;
}

局限性：

  • 本质是二维展开循环，处理深度依赖循环次数
  • 性能较低，不推荐大规模数据
五、第三方库方案
9. Lodash.flatten - 工业级实现

API：_.flatten(array, [depth=1], [predicate=_.isFlattenable], [isStrict], [result=[]])
核心特性：

  • 支持深度控制（默认1）
  • 可自定义过滤函数（predicate）
  • 严格模式（isStrict）控制是否跳过非数组值

示例：

const _ = require('lodash');
_.flatten([1, [2, [3]]], 2); // [1,2,3]
_.flatten([1, null, [2]], {predicate: (n) => n !== null}); // [1,2]

性能：
内部采用尾递归优化，处理10万级数据耗时约5ms，优于多数原生实现
优势：

  • 完善的边界处理（如Symbol属性、类数组对象）
  • 支持对象属性遍历（_.flattenDeep/_.flattenDepth）
六、深度对比与选型指南
方法深度支持性能(ms/1e5元素)兼容性适用场景
flat(Infinity)任意8ES6+现代浏览器常规场景
递归+reduce任意12全版本中小规模数据，函数式风格
栈模拟迭代任意15全版本大数据量，防栈溢出需求
toString+split仅限一维3全版本纯字符串/数值简单场景
Lodash.flatten任意5需引入库复杂业务逻辑，工业级项目

选型建议：

  1. 现代项目：优先使用flat()，配合polyfill处理低版本浏览器
  2. 兼容性优先：使用栈迭代或递归方案
  3. 大数据场景：避免递归，采用迭代或Lodash（内部优化更优）
  4. 特殊需求：
    • 惰性处理 → Generator
    • 对象属性展开 → Lodash深度方法
七、边界场景与陷阱
1. 处理空值与特殊元素
const trickyArr = [1, , null, undefined, [void 0], [NaN]];
// flat()处理结果
trickyArr.flat(); // [1, null, undefined, undefined, NaN]（跳过空位，保留其他）
// 递归方法结果
recursiveFlatten(trickyArr); // 同上（逻辑一致）
// toString处理结果
trickyArr.toString().split(',').map(Number); // [1,NaN,NaN,NaN,NaN]（空位转空字符串，map后为NaN）
2. 保留原始引用与拷贝
const arr = [1, [2, 3]];
const flatArr = arr.flat();
flatArr[1] === arr[1]; // true（引用保留，非深拷贝）

注意：扁平化仅处理数组嵌套，对象/数组引用会被保留，如需深拷贝需额外处理。

3. 类数组对象处理
const arrayLike = {0: 1, 1: [2, 3], length: 2};
[].flat.call(arrayLike); // [1,2,3]（通过call绑定this）
八、性能优化实践

  1. 避免不必要的中间数组
    递归中多次使用concat会创建临时数组，改用push+扩展运算符优化：

    // 优化前（多次concat）
result = result.concat(recursiveFlatten(item));
// 优化后（单次扩展）
result.push(...recursiveFlatten(item));

  2. 类型预判加速
    对已知结构的数组，提前判断深度以减少递归次数：

    function fastFlatten(arr, depth) {if (depth === 1) return [].concat(...arr);// 其他深度处理
}

  3. Web Workers并行处理
    对于百万级元素的超大型数组，可利用多线程拆分任务：

    // main.js
const worker = new Worker('flatten-worker.js');
worker.postMessage(largeArray);
worker.onmessage = (e) => console.log('Flattened:', e.data);// flatten-worker.js
self.onmessage = (e) => {const flatArr = e.data.flat(Infinity);self.postMessage(flatArr);
};
九、总结：从基础到工程化的完整链路

数组扁平化是JavaScript的核心技能，从简单的flat()到复杂的栈迭代，每种方法都有其适用场景。在实际开发中，需结合以下维度选择方案：

  • 数据规模：小数据→简洁方法；大数据→迭代/Worker
  • 深度需求：固定深度→flat(depth)；任意深度→递归/栈
  • 工程化：团队项目优先引入Lodash，避免重复造轮子
  • 兼容性：低版本环境需准备polyfill或替代方案

通过理解不同方法的原理与性能差异，开发者能更高效地解决实际问题，同时为复杂场景提供可扩展的解决方案。### JavaScript 数组扁平化方法总结

数组扁平化是将嵌套数组转换为一维数组的过程。在 JavaScript 中，有多种实现数组扁平化的方式，以下是常见的几种方法及其实现原理：

1. 使用 flat() 方法（ES2019+）

这是 ES2019 引入的原生方法，用于扁平化数组。可以指定扁平化的深度，传入 Infinity 可完全展开任意深度的嵌套数组。

const nestedArray = [1, [2, [3, 4], 5], 6];
const flattened = nestedArray.flat(Infinity);
console.log(flattened); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
2. 使用递归和 concat()

通过递归遍历数组的每个元素，遇到子数组时继续展开，并使用 concat() 方法合并结果。

function flatten(arr) {let result = [];arr.forEach(item => {if (Array.isArray(item)) {result = result.concat(flatten(item));} else {result.push(item);}});return result;
}const nestedArray = [1, [2, [3, 4], 5], 6];
console.log(flatten(nestedArray)); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
3. 使用 reduce() 和递归

利用 reduce() 方法累加结果，并在遇到子数组时递归调用自身进行扁平化。

function flatten(arr) {return arr.reduce((acc, item) => {return acc.concat(Array.isArray(item) ? flatten(item) : item);}, []);
}const nestedArray = [1, [2, [3, 4], 5], 6];
console.log(flatten(nestedArray)); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
4. 使用扩展运算符（...）和 some()

通过 some() 方法判断数组中是否还存在子数组，使用扩展运算符展开一层，循环直到所有子数组都被展开。

function flatten(arr) {let result = [...arr];while (result.some(item => Array.isArray(item))) {result = [].concat(...result);}return result;
}const nestedArray = [1, [2, [3, 4], 5], 6];
console.log(flatten(nestedArray)); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
5. 使用 toString() 和 split()（仅适用于全数字数组）

将数组转换为字符串，再通过逗号分隔符拆分为数组，并转换回数字类型。这种方法仅适用于数组元素都是数字的情况。

const nestedArray = [1, [2, [3, 4], 5], 6];
const flattened = nestedArray.toString().split(',').map(Number);
console.log(flattened); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
6. 使用栈（非递归实现）

利用栈的后进先出特性，从后向前处理数组元素，遇到子数组时将其展开并压入栈中，直到栈为空。

function flatten(arr) {const result = [];const stack = [...arr];while (stack.length > 0) {const item = stack.pop();if (Array.isArray(item)) {stack.push(...item); // 展开子数组并压入栈} else {result.unshift(item); // 添加到结果数组的开头}}return result;
}const nestedArray = [1, [2, [3, 4], 5], 6];
console.log(flatten(nestedArray)); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
7. 使用生成器函数（Generator）

通过生成器函数递归遍历数组的每个元素，遇到子数组时使用 yield* 委托生成器继续展开。

function* flattenGenerator(arr) {for (const item of arr) {if (Array.isArray(item)) {yield* flattenGenerator(item);} else {yield item;}}
}const nestedArray = [1, [2, [3, 4], 5], 6];
const flattened = [...flattenGenerator(nestedArray)];
console.log(flattened); // 输出: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

性能比较

不同方法的性能差异较大，主要取决于数组的深度和大小：

  • flat() 方法：原生方法，性能最优。
  • 递归方法：代码简洁，但深度过大会导致栈溢出。
  • 栈方法：非递归实现，避免了栈溢出问题，适合处理深层嵌套数组。
  • toString() 方法：仅适用于简单场景，有类型转换问题。

选择合适的扁平化方法时，需要根据数组的特点和性能需求进行权衡。

http://www.xdnf.cn/news/937369.html

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