JS基础 - 手写数组扁平化函数

LRH2025-07-04 9:57

在日常学习与工作中，对数组进行扁平化是常见的操作。文本将尝试编写函数以实现数组扁平化的功能。

所谓扁平化，即递归地将数组中嵌套的数组的元素提取出来，返回无内嵌子数组的数组。具体表现如下所示：

javascript 复制代码 
const arr = [0, 1, [2, [3, [4, 5]]]];
// 深度扁平化后形如：[0, 1, 2, 3, 4, 5]

前置知识

Array.prototype.flat

在 JS 中要实现数组扁平化操作，其实已有原生 flat 方法，所以我们先探究一下原生 flat 函数的特点，然后再尝试复刻我们自己的 myFlat 方法。

查阅 MDN 文档可知，flat 方法定义的特点如下：

  • 参数
    • depth（可选）：指定扁平化的深度，默认值为 1.
  • 返回值
    • 扁平化后的新数组

具体使用例子

javascript 复制代码 
// 存放在Array.prototype中
console.log(Array.prototype.flat === [].flat); // true

// 不改变原数组
const arr1 = [0, [1]];
console.log(arr1 === arr1.flat()); //false

// 默认值为1
console.log([0, [1, 2]].flat()); // [0, 1, 2]
// 参数向下取整
console.log([0, [1, 2, [3]]].flat(1.8)); // [0, 1, 2, [3]]

// 对参数进行向下取整，小于1时不执行扁平化操作，但过滤掉空槽
console.log([0, , [1, 2]].flat(0.9)); // [0, [1, 2]]
console.log([0, [1, 2]].flat(0)); // [0, [1, 2]]
console.log([0, [1, 2]].flat(-1)); // [0, [1, 2]]

// 参数类型为非number时， 装成number，NaN视为0
console.log([0, [1, 2]].flat("a")); // [0, [1, 2]]
console.log([0, [1, 2]].flat("1")); // [0, 1, 2]

// 扁平化过程中删除稀松数组的空槽
console.log([1, , 3, ["a", , "c"]].flat()); // [ 1, 3, "a", "c" ]

可见 flat 方法的特点如下：

  1. 存放在 Array.prototype 中
  2. 不修改原数组，返回值为扁平化后的新数组
  3. 参数默认值为 1
  4. 对参数进行类型转换，NaN 视为 0，对非 NaN 的 number 值进行向下取整，小于 1 时不执行扁平化操作（但过滤空槽）
  5. 扁平化过程中删除稀松数组的空槽

稀松数组

上面提到了稀松数组及其空槽的概念，这里延申聊一下。

空槽：数组中的空槽表示此索引在数组中不存在（但同时 JS 规定了访问数组不存在的索引时返回 undefined）。

稀松数组：具有空槽的数组。

空槽存在的意义是创建数组时不需要初始化每个位置，避免不必要的内存分配。

一般情况下，会有两种常见的方式创建稀松数组，如下所示

javascript 复制代码 
// 数组字面量
const arr1 = [1, , 2];
console.log(arr1); // [1, <1 empty item>, 2]

// 构造函数
const arr2 = new Array(3);
console.log(arr2); // [<3 empty item>]

console.log(arr2[0] === undefined); // true

而分辨数组中某项是否为空槽，可以使用如下方法：

javascript 复制代码 
const arr = [1, , 2];
console.log(arr.hasOwnProperty(2)); // false
console.log(1 in arr); // false
console.log(Object.hasOwn(arr, 1)); // false

如想将稀松数组的空槽过滤掉，可使用 filter 方法简单实现。具体表现如下：

javascript 复制代码 
console.log([1, , 2].filter(() => true)); // [1, 2]

具体实现

需求分析

我们将要实现的扁平化函数，将符合上述提到的原生 flat 的特点：

  1. 存放在 Array.prototype 中
  2. 不修改原数组，返回值为扁平化后的新数组
  3. 参数默认值为 1
  4. 对参数进行类型转换，NaN 视为 0，对非 NaN 的 number 值进行向下取整，小于 1 时不执行扁平化操作（但过滤空槽）
  5. 扁平化过程中删除稀松数组的空槽

基础思路

后续将展示多个版本的实现，它们将使用不同的语法进行实现，但基本逻辑是一致的：

  1. 对参数进行处理，如处理后的值小于 1，则返回浅拷贝数组，否则进行扁平化流程
  2. 遍历数组，跳过空槽，判断当前元素是否为数组且深度是否符合参数指定的处理深度：
    1. 不符合：将当前元素作为最终形态存入 result 数组
    2. 递归调用扁平化函数，参数深度减一

ES5 实现

本小节将使用 ES5 的方式实现，实现思路与上述思路是一致的

主要逻辑为：

  1. 循环遍历整个数组
  2. 判断是否为稀松项，是的话跳过此次迭代
  3. 判断当前深度是否符合指定深度，以及元素是否为数组
  4. 如有需要，递归扁平化此数组，否则将其作为数组元素存入
javascript 复制代码 
Array.prototype.myFlat = function (depth) {
  //  获取当前数组
  const array = this;

  // 参数默认值为1
  depth = depth === undefined ? 1 : depth;
  // 类型转换，结果可能是常规数字，或者是NaN
  depth = Number(depth);
  // NaN视为0，其余正常数字向下取整
  depth = Number.isNaN(depth) ? 0 : Math.floor(depth);

  // depth小于1，不进行扁平化处理，过滤点稀松项，返回浅拷贝数组
  if (depth < 1) return array.filter(() => true);

  // 返回值
  let result = [];

  for (let i = 0; i < array.length; i++) {
    // 过滤稀松项
    if (!array.hasOwnProperty(i)) {
      // 跳过此次迭代
      continue;
    }

    const item = array[i];

    if (depth > 0 && Array.isArray(item)) {
      // 递归调用，返回值是一个扁平化后的数组
      const newArr = item.myFlat(depth - 1);
      // 将扁平化好的数组元素合并到最终数组中
      result = result.concat(newArr);
    } else {
      // 不是数组，或深度不符合参数指定深度，直接将元素作为结果存入
      result.push(item);
    }
  }

  return result;
};

const array = [1, , 2, undefined, [3, [4, [5, 6]]]];
console.log(array.myFlat("a")); // 不处理但过滤空槽, [ 1, 2, undefined, [3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ] ]
console.log(array.myFlat()); // [ 1, 2, undefined, 3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ]
console.log(array.myFlat("2")); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(2)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(Infinity)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, 5, 6 ]

ES6 实现

此小节将使用 ES6 的方式实现，实现逻辑和 ES5 的完全一样，只不过会在默认值，合并数组等方面使用 ES6 的新特性。

javascript 复制代码 
Array.prototype.myFlat = function (depth = 1) {
  const array = this;

  depth = Number(depth);
  depth = Number.isNaN(depth) ? 0 : Math.floor(depth);

  if (depth < 1) return array.filter(() =>  true);

  const result = [];

  for (let i = 0; i < array.length; i++) {
    // 过滤稀疏数项
    if (!Object.hasOwn(array, i)) {
      continue;
    }

    const item = array[i];

    if (depth > 0 && Array.isArray(item)) {
      // 返回值是一个扁平化后的数组
      const newArr = item.myFlat(depth - 1);
      result.push(...newArr);
    } else {
      result.push(item);
    }
  }

  return result;
};

const array = [1, , 2, undefined, [3, [4, [5, 6]]]];
console.log(array.myFlat("a")); // 不处理但过滤空槽, [ 1, 2, undefined, [3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ] ]
console.log(array.myFlat()); // [ 1, 2, undefined, 3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ]
console.log(array.myFlat("2")); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(2)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(Infinity)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, 5, 6 ]

reduce 版本

使用 reduce 函数，利用函数式编程，使整体代码更加简洁。核心思想仍是递归。

值得一提的是，使用 Array.prototype.reduce 方法，在对数组进行遍历的过程会，会自动跳过空槽，无需我们手动处理。

javascript 复制代码 
Array.prototype.myFlat = function (depth = 1) {
  const array = this;

  depth = Number(depth);
  depth = Number.isNaN(depth) ? 0 : Math.floor(depth);

  if (depth < 1) return array.filter(() =>  true);

  return array.reduce((acc, curr, index) => {
    if (depth > 0 && Array.isArray(curr)) {
      return acc.concat(curr.myFlat(depth - 1));
    } else {
      acc.push(curr);
      return acc;
    }
  }, []);
};

const array = [1, , 2, undefined, [3, [4, [5, 6]]]];
console.log(array.myFlat("a")); // 不处理但过滤空槽, [ 1, 2, undefined, [3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ] ]
console.log(array.myFlat()); // [ 1, 2, undefined, 3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ]
console.log(array.myFlat("2")); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(2)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(Infinity)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, 5, 6 ]

栈结构迭代实现

上述实现方式的核心都使用了递归的方式，当递归次数过多时，可能会出现调用栈溢出的问题。为了避免这个问题，可借用栈结构，配合迭代实现。

主要逻辑为：

  1. 首先需要构造如下数据结构：
javascript 复制代码 
const arr = [1, [2, [3]]];

// stack结构如下所示：
// [
//   {
//     value:1,
//     deep: 1, // 当前元素在原数组中的深度
//   },
//   {
//     value: [2, [3]],
//     deep: 1
//   }
// ]
  1. 然后从栈中弹出元素进行处理，如果 value 是非数组，则直接存放到 result 中。
  2. 如果 value 是数组，则判断其深度是否符合函数参数要求：
    1. 符合，则遍历其元素生成相同的栈结构，并 push 进栈中，以便在后续迭代中处理。
    2. 不符合，直接作为结果，存放至 result 中
  3. 重复步骤二、三，直至清空 stack

talk is cheap, show you the picture：

picture is cheap too, show you the code：

javascript 复制代码 
Array.prototype.myFlat = function (depth = 1) {
  const array = this;

  depth = Number(depth);
  depth = Number.isNaN(depth) ? 0 : Math.floor(depth);

  if (depth < 1) return array.filter(() =>  true);

  const result = [];

  const stack = array
    .filter(() => true) // 过滤稀松项
    .map((item) => ({ value: item, deep: 1 })); // 构造栈结构

  // 对栈进行迭代，直至其为空
  while (stack.length > 0) {
    const item = stack.pop();

    if (Array.isArray(item.value) && depth >= item.deep) {
      // 元素是数组，且深度符合处理要求

      // 对此数组的元素进行处理，生成栈元素结构，并push进栈
      const newStack = item.value
        .filter(() => true) // 过滤稀松项
        .map((element) => ({
          value: element,
          deep: item.deep + 1,
        }));
      stack.push(...newStack);
    } else {
      result.unshift(item.value);
    }
  }

  return result;
};

const array = [1, , 2, undefined, [3, [4, [5, 6]]]];
console.log(array.myFlat("a")); // 不处理但过滤空槽, [ 1, 2, undefined, [3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ] ]
console.log(array.myFlat()); // [ 1, 2, undefined, 3, [ 4, [ 5, 6 ] ] ]
console.log(array.myFlat("2")); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(2)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, [ 5, 6 ] ]
console.log(array.myFlat(Infinity)); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, 5, 6 ]

spread 版本

最后附送一个简易的深度扁平化版本------spread 版。

但 spread 版本其实是不支持指定扁平化深度的，只能实现完全扁平化。且因为没有使用递归方式，所以能避免调用栈溢出的问题。

主要原理是利用 concat 和扩展运算符的结合，使单层数组的元素会被抽离出来，合并到新数组中，如此往复，直至数组中没有嵌套的数组。

值得注意的是，使用扩展运算符，会直接将稀松项转化为 undefined。所以每次使用扩展运算符之前，需要先将稀松项过滤掉。具体表现如下：

javascript 复制代码 
console.log([...[1, , 2]]); // [1, undefined, 2]

具体代码如下：

javascript 复制代码 
Array.prototype.myFlat = function () {
  const array = this;
  let result = array.filter(() => true);

  // 只要当前数组的直接子元素存在数组，则进行处理
  while (result.some((item) => Array.isArray(item))) {
    result = [].concat(...result);
    // 将数组中的稀松项过滤掉，不让其经过下次扩展运算符或直接返回
    result = result.filter(() => true);
  }
  return result;
};

const array = [1, , 2, undefined, [3, [4, [5, 6]]]];
console.log(array.myFlat()); // [ 1, 2, undefined, 3, 4, 5, 6 ]

总结

本文实现了多个数组扁平化函数，但归根结底，其实就是两种方案的不同实现方式而已：

  1. 循环遍历，递归实现
  2. 借用栈结构的迭代实现

递归方案更符合直觉，也能解决日常绝大部分需求，但为了避免出现调用栈溢出的问题，使用栈结构的迭代方案则更为保险。

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