一、功能说明
这是一个递归遍历树形结构数据,并对每个节点进行自定义转换的实用函数。它会对原始树中的每个节点执行 conversion
函数,最终生成一个包含转换后结果的新树结构。
二、核心作用
- 树形结构遍历:深度优先递归遍历所有子节点
- 数据格式转换:通过自定义函数修改节点数据结构
- 字段映射:可指定子节点字段名称(默认
children
) - 非破坏性操作:返回新对象,不修改原始数据
三、代码注释解析
/*** 递归映射树形结构* @param data 当前节点数据* @param children 子节点字段名(默认'children')* @param conversion 节点转换函数*/
export const treeMapEach = (data: any,{ children = 'children', conversion }: { children?: string; conversion: Fn }
) => {// 判断是否存在有效子节点const haveChildren = Array.isArray(data[children]) && data[children].length > 0// 执行当前节点转换const conversionData = conversion(data) || {}// 递归处理子节点if (haveChildren) {return {...conversionData, // 合并转换后的数据[children]: data[children].map((i: number) => // 映射子节点treeMapEach(i, { children, conversion }))}} // 无子节点时直接返回else {return { ...conversionData }}
}
四、使用示例
// 示例数据
const treeData = {id: 1,name: 'Root',children: [{ id: 2, name: 'Child', children: [{ id: 3, name: 'Grandchild' }]}]
}// 转换函数:将 name 转为 label,并添加 level 字段
const convertedTree = treeMapEach(treeData, {conversion: (node) => ({label: node.name,level: node.id.toString()})
})/* 输出结果:
{label: "Root",level: "1",children: [{label: "Child",level: "2",children: [{ label: "Grandchild", level: "3" }]}]
}
*/
五、应用场景详解
- 数据格式化:API数据 → 前端所需格式
- 字段重命名:统一不同数据源的字段命名
- 数据过滤:通过转换函数排除特定节点
- 添加元数据:为每个节点附加计算属性
- 结构简化:去除冗余字段,精简数据结构
六、技术文章
《树形结构映射工具深度解析》
在处理树形数据时,我们常需要将原始数据转换为特定格式。treeMapEach
函数提供了一种优雅的解决方案,其核心优势在于:
1. 灵活配置
- 支持自定义子节点字段名,兼容不同数据格式
- 转换函数自由定义,满足各种业务需求
- 保留原始数据结构,仅修改指定内容
2. 实现原理
采用深度优先遍历策略,通过递归调用实现层级处理。每次递归都会:
- 执行当前节点转换
- 判断子节点存在性
- 递归处理子节点数组
3. 性能特点
- 时间复杂度:O(n) 线性复杂度
- 空间复杂度:O(n) 生成新对象
- 尾递归优化:适合处理深层树结构
4. 扩展应用
// 示例1:数据脱敏
treeMapEach(userData, {conversion: (node) => ({...node,phone: node.phone.replace(/^(\d{3})\d+(\d{4})$/, '$1****$2')})
})// 示例2:权限过滤
treeMapEach(menuData, {conversion: (node) => node.visible ? node : null
}).children.filter(Boolean)
5. 注意事项
- 确保树结构无循环引用
- 转换函数应返回对象类型
- 大数据量时建议使用迭代方式
- 建议配合TypeScript类型定义使用
该函数已成功应用于多个实际项目,包括:
- 组织架构树展示
- 商品分类系统
- 权限管理系统
- 可视化决策树
通过合理使用 treeMapEach
,开发者可以显著提升树形数据处理的开发效率,同时保证代码的可维护性和扩展性。