【第1437期】深拷贝的终极探索
前言
今日早读文章由@颜海镜授权分享。
@颜海镜，知名技术博主，开源达人，《React状态管理与同构实战》作者
正文从这开始～～
划重点，这是一道面试必考题，我就问过很多面试者这个问题，✧(≖ ◡ ≖✿)嘿嘿
首先这是一道非常棒的面试题，可以考察面试者的很多方面，比如基本功，代码能力，逻辑能力，而且进可攻，退可守，针对不同级别的人可以考察不同难度，比如漂亮妹子就出1☆题，(^__^) 嘻嘻……
一般在面试者回答出问题后，我总能够潇洒的再抛出一些问题，看着面试者露出惊异的眼神，默默一转身，深藏功与名
本文我将给大家破解深拷贝的谜题，由浅入深，环环相扣，总共涉及4种深拷贝方式，每种方式都有自己的特点和个性
深拷贝 VS 浅拷贝
再开始之前需要先给同学科普下什么是深拷贝，和深拷贝有关系的另个一术语是浅拷贝又是什么意思呢？如果对这部分部分内容了解的同学可以跳过
其实深拷贝和浅拷贝都是针对的引用类型，JS中的变量类型分为值类型（基本类型）和引用类型；对值类型进行复制操作会对值进行一份拷贝，而对引用类型赋值，则会进行地址的拷贝，最终两个变量指向同一份数据
// 基本类型
var a = 1;
var b = a;
a = 2;
console.log(a, b); // 2, 1 ，a b指向不同的数据
// 引用类型指向同一份数据
var a = {c: 1};
var b = a;
a.c = 2;
console.log(a.c, b.c); // 2, 2 全是2，a b指向同一份数据浅拷贝的实现非常简单，而且还有多种方法，其实就是遍历对象属性的问题，这里只给出一种，如果看不懂下面的方法，或对其他方法感兴趣，可以看我的这篇文章
function shallowClone(source) {
var target = {};
for(var i in source) {
if (source.hasOwnProperty(i)) {
target[i] = source[i];
}
}
return target;
}最简单的深拷贝
深拷贝的问题其实可以分解成两个问题，浅拷贝+递归，什么意思呢？假设我们有如下数据
var a1 = {b: {c: {d: 1}};只需稍加改动上面浅拷贝的代码即可，注意区别
function clone(source) {
var target = {};
for(var i in source) {
if (source.hasOwnProperty(i)) {
if (typeof source[i] === 'object') {
target[i] = clone(source[i]); // 注意这里
} else {
target[i] = source[i];
}
}
}
return target;
}大部分人都能写出上面的代码，但当我问上面的代码有什么问题吗？就很少有人答得上来了，聪明的你能找到问题吗？
其实上面的代码问题太多了，先来举几个例子吧
没有对参数做检验
判断是否对象的逻辑不够严谨
没有考虑数组的兼容
(⊙o⊙)，下面我们来看看各个问题的解决办法，首先我们需要抽象一个判断对象的方法，其实比较常用的判断对象的方法如下，其实下面的方法也有问题，但如果能够回答上来那就非常不错了，如果完美的解决办法感兴趣，不妨看看这里吧
function isObject(x) {
return Object.prototype.toString.call(x) === '[object Object]';
}函数需要校验参数，如果不是对象的话直接返回
function clone(source) {
if (!isObject(source)) return source;
// xxx
}关于第三个问题，嗯，就留给大家自己思考吧，本文为了减轻大家的负担，就不考虑数组的情况了，其实ES6之后还要考虑set, map, weakset, weakmap，/(ㄒoㄒ)/~~
其实吧这三个都是小问题，其实递归方法最大的问题在于爆栈，当数据的层次很深是就会栈溢出
下面的代码可以生成指定深度和每层广度的代码，这段代码我们后面还会再次用到
function createData(deep, breadth) {
var data = {};
var temp = data;
for (var i = 0; i < deep; i++) {
temp = temp['data'] = {};
for (var j = 0; j < breadth; j++) {
temp[j] = j;
}
}
return data;
}
createData(1, 3); // 1层深度，每层有3个数据 {data: {0: 0, 1: 1, 2: 2}}
createData(3, 0); // 3层深度，每层有0个数据 {data: {data: {data: {}}}}当clone层级很深的话就会栈溢出，但数据的广度不会造成溢出
clone(createData(1000)); // ok
clone(createData(10000)); // Maximum call stack size exceeded
clone(createData(10, 100000)); // ok 广度不会溢出其实大部分情况下不会出现这么深层级的数据，但这种方式还有一个致命的问题，就是循环引用，举个例子
var a = {};
a.a = a;
clone(a) // Maximum call stack size exceeded 直接死循环了有没有，/(ㄒoㄒ)/~~关于循环引用的问题解决思路有两种，一直是循环检测，一种是暴力破解，关于循环检测大家可以自己思考下；关于暴力破解我们会在下面的内容中详细讲解
一行代码的深拷贝
有些同学可能见过用系统自带的JSON来做深拷贝的例子，下面来看下代码实现
function cloneJSON(source) {
return JSON.parse(JSON.stringify(source));
}其实我第一次简单这个方法的时候，由衷的表示佩服，其实利用工具，达到目的，是非常聪明的做法
下面来测试下cloneJSON有没有溢出的问题，看起来cloneJSON内部也是使用递归的方式
cloneJSON(createData(10000)); // Maximum call stack size exceeded既然是用了递归，那循环引用呢？并没有因为死循环而导致栈溢出啊，原来是JSON.stringify内部做了循环引用的检测，正是我们上面提到破解循环引用的第一种方法：循环检测
var a = {};
a.a = a;
cloneJSON(a) // Uncaught TypeError: Converting circular structure to JSON破解递归爆栈
其实破解递归爆栈的方法有两条路，第一种是消除尾递归，但在这个例子中貌似行不通，第二种方法就是干脆不用递归，改用循环，当我提出用循环来实现时，基本上90%的前端都是写不出来的代码的，这其实让我很震惊
举个例子，假设有如下的数据结构
var a = {
a1: 1,
a2: {
b1: 1,
b2: {
c1: 1
}
}
}这不就是一个树吗，其实只要把数据横过来看就非常明显了
a
/ \
a1 a2 | / \
1 b1 b2
| |
1 c1
|
1用循环遍历一棵树，需要借助一个栈，当栈为空时就遍历完了，栈里面存储下一个需要拷贝的节点
首先我们往栈里放入种子数据，key用来存储放哪一个父元素的那一个子元素拷贝对象
然后遍历当前节点下的子元素，如果是对象就放到栈里，否则直接拷贝
function cloneLoop(x) {
const root = {};
// 栈
const loopList = [
{
parent: root,
key: undefined,
data: x,
}
];
while(loopList.length) {
// 深度优先
const node = loopList.pop();
const parent = node.parent;
const key = node.key;
const data = node.data;
// 初始化赋值目标，key为undefined则拷贝到父元素，否则拷贝到子元素
let res = parent;
if (typeof key !== 'undefined') {
res = parent[key] = {};
}
for(let k in data) {
if (data.hasOwnProperty(k)) {
if (typeof data[k] === 'object') {
// 下一次循环
loopList.push({
parent: res,
key: k,
data: data[k],
});
} else {
res[k] = data[k];
}
}
}
}
return root;
}改用循环后，再也不会出现爆栈的问题了，但是对于循环引用依然无力应对
破解循环引用
有没有一种办法可以破解循环应用呢？别着急，我们先来看另一个问题，上面的三种方法都存在的一个问题就是引用丢失，这在某些情况下也许是不能接受的
举个例子，假如一个对象a，a下面的两个键值都引用同一个对象b，经过深拷贝后，a的两个键值会丢失引用关系，从而变成两个不同的对象，o(╯□╰)o
var b = {};
var a = {a1: b, a2: b};
a.a1 === a.a2 // true
var c = clone(a);
c.a1 === c.a2 // false如果我们发现个新对象就把这个对象和他的拷贝存下来，每次拷贝对象前，都先看一下这个对象是不是已经拷贝过了，如果拷贝过了，就不需要拷贝了，直接用原来的，这样我们就能够保留引用关系了，✧(≖ ◡ ≖✿)嘿嘿
但是代码怎么写呢，o(╯□╰)o，别急往下看，其实和循环的代码大体一样，不一样的地方我用// ==========标注出来了
引入一个数组uniqueList用来存储已经拷贝的数组，每次循环遍历时，先判断对象是否在uniqueList中了，如果在的话就不执行拷贝逻辑了
find是抽象的一个函数，其实就是遍历uniqueList
// 保持引用关系
function cloneForce(x) {
// =============
const uniqueList = []; // 用来去重
// =============
let root = {};
// 循环数组
const loopList = [
{
parent: root,
key: undefined,
data: x,
}
];
while(loopList.length) {
// 深度优先
const node = loopList.pop();
const parent = node.parent;
const key = node.key;
const data = node.data;
// 初始化赋值目标，key为undefined则拷贝到父元素，否则拷贝到子元素
let res = parent;
if (typeof key !== 'undefined') {
res = parent[key] = {};
}
// =============
// 数据已经存在
let uniqueData = find(uniqueList, data);
if (uniqueData) {
parent[key] = uniqueData.target;
continue; // 中断本次循环
}
// 数据不存在
// 保存源数据，在拷贝数据中对应的引用
uniqueList.push({
source: data,
target: res,
});
// =============
for(let k in data) {
if (data.hasOwnProperty(k)) {
if (typeof data[k] === 'object') {
// 下一次循环
loopList.push({
parent: res,
key: k,
data: data[k],
});
} else {
res[k] = data[k];
}
}
}
}
return root;
}
function find(arr, item) {
for(let i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i].source === item) {
return arr[i];
}
}
return null;
}下面来验证一下效果，amazing
var b = {};
var a = {a1: b, a2: b};
a.a1 === a.a2 // true
var c = cloneForce(a);
c.a1 === c.a2 // true接下来再说一下如何破解循环引用，等一下，上面的代码好像可以破解循环引用啊，赶紧验证一下
惊不惊喜，(^__^) 嘻嘻……
var a = {};
a.a = a;
cloneForce(a)看起来完美的cloneForce是不是就没问题呢？cloneForce有两个问题
第一个问题，所谓成也萧何，败也萧何，如果保持引用不是你想要的，那就不能用cloneForce了；
第二个问题，cloneForce在对象数量很多时会出现很大的问题，如果数据量很大不适合使用cloneForce
性能对比
上边的内容还是有点难度，下面我们来点更有难度的，对比一下不同方法的性能
我们先来做实验，看数据，影响性能的原因有两个，一个是深度，一个是每层的广度，我们采用固定一个变量，只让一个变量变化的方式来测试性能
测试的方法是在指定的时间内，深拷贝执行的次数，次数越多，证明性能越好
下面的runTime是测试代码的核心片段，下面的例子中，我们可以测试在2秒内运行clone(createData(500, 1)的次数
function runTime(fn, time) {
var stime = Date.now();
var count = 0;
while(Date.now() - stime < time) {
fn();
count++;
}
return count;
}
runTime(function () { clone(createData(500, 1)) }, 2000);下面来做第一个测试，将广度固定在100，深度由小到大变化，记录1秒内执行的次数
| 深度 | clone | cloneJSON | cloneLoop | cloneForce |
|---|---|---|---|---|
| 500 | 351 | 212 | 338 | 372 |
| 1000 | 174 | 104 | 175 | 143 |
| 1500 | 116 | 67 | 112 | 82 |
| 2000 | 92 | 50 | 88 | 69 |
将上面的数据做成表格可以发现，一些规律
随着深度变小，相互之间的差异在变小
clone和cloneLoop的差别并不大
cloneLoop > cloneForce > cloneJSON
我们先来分析下各个方法的时间复杂度问题，各个方法要做的相同事情，这里就不计算，比如循环对象，判断是否为对象
clone时间 = 创建递归函数 + 每个对象处理时间
cloneJSON时间 = 循环检测 + 每个对象处理时间 * 2 （递归转字符串 + 递归解析）
cloneLoop时间 = 每个对象处理时间
cloneForce时间 = 判断对象是否缓存中 + 每个对象处理时间
cloneJSON的速度只有clone的50%，很容易理解，因为其会多进行一次递归时间
cloneForce由于要判断对象是否在缓存中，而导致速度变慢，我们来计算下判断逻辑的时间复杂度，假设对象的个数是n，则其时间复杂度为O(n2)，对象的个数越多，cloneForce的速度会越慢
1 + 2 + 3 ... + n = n^2/2 - 1关于clone和cloneLoop这里有一点问题，看起来实验结果和推理结果不一致，其中必有蹊跷
接下来做第二个测试，将深度固定在10000，广度固定为0，记录2秒内执行的次数
| 宽度 | clone | cloneJSON | cloneLoop | cloneForce |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 13400 | 3272 | 14292 | 989 |
排除宽度的干扰，来看看深度对各个方法的影响
随着对象的增多，cloneForce的性能低下凸显
cloneJSON的性能也大打折扣，这是因为循环检测占用了很多时间
cloneLoop的性能高于clone，可以看出递归新建函数的时间和循环对象比起来可以忽略不计
下面我们来测试一下cloneForce的性能极限，这次我们测试运行指定次数需要的时间
var data1 = createData(2000, 0);
var data2 = createData(4000, 0);
var data3 = createData(6000, 0);
var data4 = createData(8000, 0);
var data5 = createData(10000, 0);
cloneForce(data1)
cloneForce(data2)
cloneForce(data3)
cloneForce(data4)
cloneForce(data5)通过测试发现，其时间成指数级增长，当对象个数大于万级别，就会有300ms以上的延迟
总结
尺有所短寸有所长，无关乎好坏优劣，其实每种方法都有自己的优缺点，和适用场景，人尽其才，物尽其用，方是真理
下面对各种方法进行对比，希望给大家提供一些帮助
| clone | cloneJSON | cloneLoop | cloneForce | |
|---|---|---|---|---|
| 难度 | ☆☆ | ☆ | ☆☆☆ | ☆☆☆☆ |
| 兼容性 | ie6 | ie8 | ie6 | ie6 |
| 循环引用 | 一层 | 不支持 | 一层 | 支持 |
| 栈溢出 | 会 | 会 | 不会 | 不会 |
| 保持引用 | 否 | 否 | 否 | 是 |
| 适合场景 | 一般数据拷贝 | 一般数据拷贝 | 层级很多 | 保持引用关系 |
关于本文
作者：@颜海镜
原文：https://yanhaijing.com/javascript/2018/10/10/clone-deep/
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