对象的浅拷贝和深拷贝
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以下次要介绍了失常状况下的拷贝、浅拷贝、深拷贝三种形式的区别。
- 失常拷贝:复制一个对象,它们的内存地址是雷同的
- 浅拷贝:拷贝对象的第一层属性
- 深拷贝:拷贝对象多层的属性
失常拷贝
假如咱们要复制一个对象,如果不对其进行深拷贝,那么扭转其中一个对象后,另外一个对象也会跟着扭转。
const a = {age: 20}
const b = a
b.age = 30
console.log(a.age) // 30
这并不是咱们想要的成果,所以想要复制一个全新的对象时,咱们能够通过浅拷贝来实现。
浅拷贝
形式一
const a = {
name: 'xiaoming',
age: 20
}
const b = {name: a.name, age: a.age}
b.age = 30
console.log(a.age) // 20
这种形式就不太灵便,要拷贝的对象属性越多,本人手写的属性就越多。
形式二
const a = {
name: 'xiaoming',
age: 20
}
const b = {}
for (const key in a) {b[key] = a[key]
}
b.age = 30
console.log(a.age) // 20
通过遍历的形式,无论旧对象的属性有多少个,都能够主动拷贝到新的对象上。以上形式因为是浅拷贝只能拷贝对象的一层属性,对于对象有多层属性仍然是存在同样的问题。
const a = {
name: 'xiaoming',
age: 20,
children: {
name: 'libai',
age: 20
}
}
const b = {}
for (const key in a) {b[key] = a[key]
}
b.children.age = 30
console.log(a.children.age) // 30
咱们把对象 b 的 children 属性扭转后,对象 a 的 children 属性也会跟着扭转,这也不是咱们想要的成果,所以咱们能够通过对象的深度拷贝实现(拷贝有限深的层级)。
深拷贝
形式一
const a = {
name: 'xiaoming',
age: 20,
children: {
name: 'libai',
age: 20
}
}
const b = JSON.parse(JSON.stringify(a))
b.children.age = 30
console.log(a.children.age) // 20
通过 JSON 类来实现,实现起来非常简单,首先把对象转成 JSON 字符串,而后在把 JSON 字符串转成对象。然而这种形式仍然存在问题,假如我的对象外面有 function 属性等其余非值类型属性,那就无奈拷贝了。
const a = {
name: 'xiaoming',
age: 20,
children: {
name: 'libai',
age: 20
},
eat: function () {console.log('i am eat')
}
}
const b = JSON.parse(JSON.stringify(a))
console.log(b.eat) // undefined
形式二
应用递归(深度优先搜寻)形式,这种就是最稳固的一种形式,然而实现起来也是比较复杂,就是将对象的每一层属性都遍历进去,赋值给新的对象。
这里简略介绍一下什么是递归,就是在一个函数外部中再次调用本人,当达到肯定条件后进行调用。
// 类型字典
function type(data) {
let dist = {'[object Array]': 'array',
'[object Object]': 'object',
'[object Number]': 'number',
'[object Function]': 'function',
'[object String]': 'string',
'[object Null]': 'null',
'[object Undefined]': 'undefined'
}
return dist[Object.prototype.toString.call(data)]
}
// 深度优先遍历
function dfs(data) {
let newData
if (type(data) === 'array') {newData = []
data.map((item, index) => {newData[index] = dfs(item)
})
} else if (type(data) === 'object') {newData = {}
Object.keys(data).map((item) => {newData[item] = dfs(data[item])
})
} else {newData = data}
return newData
}
const a = {
name: 'xiaoming',
age: 20,
children: {
name: 'libai',
age: 20
},
eat: function () {console.log('i am eat')
}
}
const b = dfs(a)
b.eat() // i am eat
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