reduce过滤递归符合条件的数据

2024-06-06 02:04

本文主要是介绍reduce过滤递归符合条件的数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

图片展示
在这里插入图片描述

<!DOCTYPE html>
<html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Document</title>
</head><body><script>let newArray = [{id: 1,name: '张三1',// key: 2,children: [{id: 2,name: '李四',key: 2,children: [{id: 5,name: '李四5',key: 2,}]},]}, {id: 3,name: '张三2',key: 0,children: [{id: 4,name: '李四',key: 2,children: [{id: 5,key: 1,name: '王五'}]},{id: 5,name: '李四2',key: 22,children: [{id: 5,key: 1,name: '王五'}]}]}]const keys1 = [0]function filterTreeData (arr, values, field = 'key') {// 随机数function randomId () {const randomId = Math.random().toString(36).substring(2, 10);return randomId;}return arr.reduce((pre, cur) => {// 添加唯一标识符const newCur = { ...cur, $id: randomId() };const result = [...pre, { ...newCur }].map(item => {return {...item,$id: item.$id ? item.$id : randomId(),}}).filter(item => {// 当没有key值时,返回truereturn item?.key === undefined ? true : values.includes(item?.key)});const flag = result.findIndex(item => {return item.$id === newCur.$id})// 去除唯一标识符result.forEach(item => {delete item.$id})// 递归操作if (flag !== -1) {result[flag].children = filterTreeData(result[flag]?.children || [], values, field)}return result;}, []);}console.log(filterTreeData(newArray, keys1))</script>
</body></html>

这篇关于reduce过滤递归符合条件的数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1034783

相关文章

深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现

《深度解析Python中递归下降解析器的原理与实现》在编译器设计、配置文件处理和数据转换领域,递归下降解析器是最常用且最直观的解析技术,本文将详细介绍递归下降解析器的原理与实现,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录引言:解析器的核心价值一、递归下降解析器基础1.1 核心概念解析1.2 基本架构二、简单算术表达

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析

《Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析》本文将和大家分享一套基于AI的体检报告智能评估方案,详细介绍从PDF上传、内容提取到AI分析、数据存储的全流程自动化实现方法,感兴趣的可以了解下... 目录一、核心流程:从上传到评估的完整链路二、第一步:解析 PDF,提取体检报告内容1. 引入依赖2. 封装

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro

Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)

《Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)》在数据科学和数据分析的新时代,高效、直观的数据可视化工具显得尤为重要,下面:本文主要介绍Python实现数据可视化图表生成的相关资料,文中通过... 目录前言为什么需要数据可视化准备工作基本图表绘制折线图柱状图散点图使用Seaborn创建高级图表箱线图热

MySQL数据脱敏的实现方法

《MySQL数据脱敏的实现方法》本文主要介绍了MySQL数据脱敏的实现方法,包括字符替换、加密等方法,通过工具类和数据库服务整合,确保敏感信息在查询结果中被掩码处理,感兴趣的可以了解一下... 目录一. 数据脱敏的方法二. 字符替换脱敏1. 创建数据脱敏工具类三. 整合到数据库操作1. 创建服务类进行数据库