[前端高频]数组转树、数组扁平化、深拷贝、JSON.stringify&JSON.parse等手撕

N叉树

var preorder = function(root) {
    //递归
    let res=[];
    //要将结果加入一个数组中，不要直接递归整个函数，要不每次都会重新重置res,需在写一个内部函数
    var dfs=function(root){
        //递归
        if(!root)return;
        //中
        res.push(root.val);
        //判断是否为null,null.forEach会报错TypeError
        if(root.children){
            //子
            root.children.forEach((child)=>{
                dfs(child);
            })
        }
    }
    dfs(root)
    return res;

 // 迭代
    // 用stack
    let res=[];
    if(!root)return res;
    let stack=[root];
    while(stack.length>0){
            let cur=stack.pop();
            res.push(cur.val);
            if(cur.children){
                //要翻转一下，前序遍历二叉树的话应该是将右节点先压入栈！！！
                cur.children.reverse();
                cur.children.forEach((child)=>{
                    stack.push(child);
                })
            }
    }
    return res;

//层次遍历
var levelOrder = function(root) {
    const res=[];
    if(!root)return res;
    const queue=[root];
    while(queue.length){
        let size=queue.length;
        const levelRes=[];
        while(size--){
            let curNode=queue.shift();
            levelRes.push(curNode.val);
            if(curNode.children){
                curNode.children.forEach(node=>queue.push(node));
            }
        }
        res.push(levelRes);
    }
    return res;
};

数组转N叉树并遍历

要将给定的树形结构数据中的所有节点ID提取到数组中，可以采用递归遍历或广度优先遍历的方式。以下是两种常见实现方法及示例：

树深度遍历（递归和迭代[栈]）、广度遍历（队列）

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方法一：递归遍历（深度优先）

递归遍历的核心逻辑是先处理当前节点的ID，再递归处理其子节点，适用于层级较深但数据量适中的场景。

function getAllIds(treeArray) {
    const ids = [];
    function traverse(node) {
        ids.push(node.id);
        if (node.children && node.children.length > 0) {
            node.children.forEach(child => traverse(child));
        }
    }
    treeArray.forEach(root => traverse(root));
    return ids;
}

// 示例输入
const input = [
    {
        id: 1,
        name: 'Root',
        children: [
            { id: 2, name: 'Child1', children: [ { id:4, name:'Grandchild', children:[] } ] },
            { id: 3, name: 'Child2', children: [] }
        ]
    }
];

console.log(getAllIds(input)); // 输出: [1, 2, 4, 3]

关键点：

1. 递归函数：定义内部函数traverse，依次处理当前节点的ID和子节点。
2. 深度优先：优先遍历到最深层的子节点（如示例中的id:4），再回溯处理兄弟节点。

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方法二：广度优先遍历（非递归）

通过队列（Queue）实现层级遍历，先处理父节点，再按层级依次处理子节点，适合需要按层级顺序输出ID的场景。

function getAllIdsBFS(treeArray) {
    const ids = [];
    const queue = [...treeArray]; // 初始化队列为根节点数组
    while (queue.length > 0) {
        const node = queue.shift(); // 取出队首节点
        ids.push(node.id);
        if (node.children && node.children.length > 0) {
            queue.push(...node.children); // 将子节点加入队列
        }
    }
    return ids;
}

console.log(getAllIdsBFS(input)); // 输出: [1, 2, 3, 4]

关键点：

1. 队列机制：使用队列按层级顺序遍历节点，根节点先入队，子节点依次入队。
2. 非递归：避免递归可能导致的内存溢出问题，适合处理大规模树数据。

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处理多个树形数组

如果存在多个独立的树形数组（例如多个根节点），只需遍历每个树并合并结果：

const multiTreeInput = [
    // 第一个树
    { id: 1, children: [ { id: 2 } ] },
    // 第二个树
    { id: 5, children: [ { id: 6 } ] }
];

const combinedIds = multiTreeInput.flatMap(tree => getAllIds([tree]));
console.log(combinedIds); // 输出: [1, 2, 5, 6]

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适用场景

1. 权限系统：获取角色树中的所有权限ID。
2. 组织架构：提取部门层级中的全部成员ID。
3. 数据统计：分析树状结构的节点分布。

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边界条件与优化

• 空值处理：若节点无children字段或children为空数组，需避免遍历错误。

• 去重：若树中存在重复ID，可通过Set去重（如[...new Set(ids)]）。

• 性能优化：对超大规模数据，广度优先遍历内存占用更低。

//3.处理较大数据集
// 示例数据 - 较大的数据集
const largeData = [
    { id: 1, name: "Root", parentId: null },
    { id: 2, name: "Child 1", parentId: 1 },
    { id: 3, name: "Child 2", parentId: 1 },
    { id: 4, name: "Grandchild 1", parentId: 2 },
    { id: 5, name: "Grandchild 2", parentId: 2 },
    { id: 6, name: "Grandchild 3", parentId: 3 },
    { id: 7, name: "Great Grandchild", parentId: 4 }
];

// 构建优化后的树形结构
const optimizedTree = buildTreeWithMap(largeData);

// 输出结果
console.log(JSON.stringify(optimizedTree, null, 2));

//推荐使用！！！
function buildTreeWithMap(data){
    const itemMap=new Map();
    let tree=[];
    // 第一次遍历：将所有项存入Map并初始化children数组
    for (const item of data) {
        itemMap.set(item.id, { ...item, children: [] });
        if(item.parentId!==null){
            if(!itemMap.get(item.parentId)) {
                itemMap.set(item.parentId,{children:[]});
            }
            //push的是itemMap.get(item.id)，push进去的是子对象的引用
            itemMap.get(item.parentId).children.push(itemMap.get(item.id));
        }else{
            tree.push(itemMap.get(item.id));
        }
    }
    for(let item of data){
        const node=itemMap.get(item.id);
        if(node.children && node.children.length===0){
            //删除属性
            delete node.children;
        }
    }
    return tree;
}


// //递归形式(推荐）
function buildTree2(flatData,parentId=null) {
    const tree=[];
    for(let item of flatData){
        if(item.parentId===parentId) {
            //递归调用子节点
            const children=buildTree2(flatData,item.id);
            //如果有children则才新增属性
            if(children.length) {
                item.children=children;
            }
            tree.push(item);
        }
    }
    return tree;
}

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