JS面试题中深拷贝的实现讲解

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/16 浏览:2)

在面试中你是否遇到过如下场景:

Q:小朋友,你是否了解如何拷贝一个对象?

R:此时,机智的你可能会想到

Object.assign({}, obj);

Q:那如何深拷贝一个对象呢?

R:机智的你

JSON.parse(JSON.stringify(obj));

Q:使用stringify这种方式有何弊端?

  1. 性能问题,stringify再解析其实需要耗费较多时间,特别是数据量大的时候。
  2. 一些类型无法拷贝,例如函数(不输出),正则(输出空对象),时间对象(输出时间字符串),Undefiend(不输出)
  3. 遇到循环引用的对象会出错
  4. 同层(非同层)同引用的问题,理论下两个key对应的val如果指向同一个对象,拷贝也应该指向一个相同新地址才对

Q:那你能自己实现个深拷贝函数?

R:如下:

const deepClone = (obj) => {
 // 非引用类型及函数将直接返回
 if (!obj || typeof obj !== 'object') return obj;

 // 特殊的引用类型处理
 switch(Object.prototype.toString.call(obj).slice(8, -1)) {
  case 'Date': 
   return new Date(obj);
   break;
  case 'RegExp': 
   return new RegExp(obj);
   break;
  case 'String': 
   return new String(obj);
   break;
  case 'Number': 
   return new Number(obj);
   break;
  case 'Boolean': 
   return new Boolean(obj);
   break;
 }

 const result = obj instanceof Array "htmlcode">
const deepClone = (obj) => {
 // 非引用类型及函数将直接返回
 if (!obj || typeof obj !== 'object') return obj;

 // 特殊的引用类型处理
 switch (Object.prototype.toString.call(obj).slice(8, -1)) {
  case 'Date':
   return new Date(obj);
   break;
  case 'RegExp':
   return new RegExp(obj);
   break;
  case 'String':
   return new String(obj);
   break;
  case 'Number':
   return new Number(obj);
   break;
  case 'Boolean':
   return new Boolean(obj);
   break;
 }

 const map = deepClone.map = deepClone.map || new Map();

 // 使用map结构可以不必循环缓存,提高效率
 if (map.get(obj)) {
  return map.get(obj);
 }

 const result = obj instanceof Array ? [] : {};

 // 如果仔细观察可以发现解决了同层同引用的问题
 map.set(obj, result);

 for (let propName in obj) {
  if (obj.hasOwnProperty(propName)) {
   result[propName] = deepClone(obj[propName]);
  }
 }

 return result;
}

Q:为什么函数还是指向原来的函数,而不创建新函数?

R:理论下函数也可以通过new Function(code)来创建新的函数,但是如果遇到闭包函数,我们无法得到原函数的外层定义的变量及其原有作用域链,这些在JS词法解析时完成的步骤我们无法得知,所有只能引用原函数比较好。

Sum: 上面实现的缺点主要是没有完全覆盖特殊引用类型,但其实我们平时应该不会遇到那些类型,所以可以凑合使用。如果还有其它的问题没有考虑到或者有出错的,希望大家可以帮忙指出。

以上就是JS面试题中深拷贝的实现讲解的详细内容,更多关于JS深拷贝的实现的资料请关注其它相关文章!

一句话新闻
微软与英特尔等合作伙伴联合定义“AI PC”:键盘需配有Copilot物理按键
几个月来,英特尔、微软、AMD和其它厂商都在共同推动“AI PC”的想法,朝着更多的AI功能迈进。在近日,英特尔在台北举行的开发者活动中,也宣布了关于AI PC加速计划、新的PC开发者计划和独立硬件供应商计划。
在此次发布会上,英特尔还发布了全新的全新的酷睿Ultra Meteor Lake NUC开发套件,以及联合微软等合作伙伴联合定义“AI PC”的定义标准。