本文旨在解决在过滤深度嵌套的对象数组时，如何保留匹配项的父级层级结构的问题。通过将数据结构统一为使用`children`键表示子项，并采用自定义的递归过滤函数，可以有效地实现这一目标，确保仅包含符合条件的子项及其所有祖先节点，同时保持数据结构的完整性。
在处理复杂的、多层级的数据结构（如产品目录、组织架构等）时，我们经常需要根据特定条件对数据进行深度过滤。一个常见的挑战是，当子节点满足过滤条件时，如何确保其所有父节点也被保留在结果中，即使这些父节点本身不直接满足过滤条件。传统的深度过滤库，如deepdash的_.filterDeep，在默认情况下可能会移除不匹配的父节点，导致结果丢失上下文信息。
深度嵌套数据过滤的挑战
考虑一个包含多层产品分类的数组，每个产品都有唯一的code。我们的目标是根据code进行搜索，并返回所有匹配的产品及其完整的祖先路径（从顶层分类到产品本身）。
原始数据结构可能如下所示：
const products_array = [
{
name: 'Food to Go',
filter: 'food',
categories_list: [ // 第一层子项
{
name: 'Bepulp Compostable',
sub_categories: [ // 第二层子项
{
name: 'BOWLS & CONTAINERS',
products: [ // 第三层子项
{
type: 'RECTANGULAR',
products_list: [ // 第四层子项 (实际产品)
{ color: 'natural', code: 'PAP46120', description: 'Rectangular tray 600ml' },
{ color: 'natural', code: 'PUL46130', description: 'Rectangular tray 950ml' },
// ...更多产品
]
},
// ...更多类型
]
},
// ...更多子分类
],
},
// ...更多分类
],
},
// ...更多顶级产品组
];如果使用 deepdash 的 _.filterDeep 并且只在叶子节点上匹配，结果可能会是这样的：
const current_output = [
{
categories_list: [
{
sub_categories: [
{
products: [
{
products_list: [
{ code: 'PUL46130' },
{ code: 'PUL51601' },
// ...
]
}
]
}
]
}
]
}
];可以看到，current_output 仅保留了匹配项及其直接父级的空壳，丢失了所有父节点的其他属性（如name, filter, color等），并且层级结构也变得不完整。
期望的输出
我们期望的输出是这样的：如果某个产品（例如 code: 'PUL46130'）匹配，那么它的所有父级（RECTANGULAR 类型、BOWLS & CONTAINERS 子分类、Bepulp Compostable 分类、Food to Go 顶级组）都应该被完整地保留下来，包括它们的非子项属性。
const expected_output = [
{
name: 'Food to Go',
filter: 'food',
color: '#f9dd0a',
categories_list: [
{
name: 'Bepulp Compostable',
sub_categories: [
{
name: 'BOWLS & CONTAINERS',
products: [
{
type: 'RECTANGULAR',
products_list: [
{ color: 'natural', code: 'PUL46130', description: 'Rectangular tray 950ml' },
{ color: 'clear', code: 'PUL51601', description: 'rPET lid' },
// ...其他匹配产品
]
},
// ...其他匹配类型
]
},
// ...其他匹配子分类
],
},
// ...其他匹配分类
],
},
// ...其他匹配顶级产品组
];解决方案：统一子节点键与递归过滤
为了优雅地实现这种带有层级保留的深度过滤，一个有效的策略是统一数据结构中表示子节点的键名，例如全部使用children。然后，我们可以编写一个自定义的递归过滤函数。
1. 数据结构预处理（如果需要）
如果你的原始数据结构像products_array那样，子节点键名不统一（categories_list, sub_categories, products, products_list），你需要先将其转换为统一使用children键的结构。例如：
const transformed_products = [
{
name: 'Food to Go',
filter: 'food',
color: '#f9dd0a',
children: [ // 原来的 categories_list
{
name: 'Bepulp Compostable',
children: [ // 原来的 sub_categories
{
name: 'BOWLS & CONTAINERS',
children: [ // 原来的 products
{
name: 'RECTANGULAR', // 或者 type 属性
children: [ // 原来的 products_list
{ name: 'PUL46120', color: 'natural', code: 'PUL46120', description: 'Rectangular tray 600ml' },
{ name: 'PUL46130', color: 'natural', code: 'PUL46130', description: 'Rectangular tray 950ml' },
// ...
]
},
// ...
]
},
// ...
],
},
// ...
],
},
// ...
];注意：此转换步骤本身不在本教程的过滤函数中实现，但它是使以下递归过滤函数简洁高效的前提。
2. 实现递归过滤函数
核心思路是：对于每个节点，首先检查它是否满足过滤条件。如果满足，则保留该节点。如果它不满足，但它的任何子节点满足过滤条件，那么也保留该节点（因为它是一个祖先），并对其子节点进行递归过滤。
/**
* 深度复制对象，避免直接修改原数据
* @param {Object} o - 要复制的对象
* @returns {Object} 复制后的对象
*/
function copy(o) {
return Object.assign({}, o);
}
/**
* 递归过滤深度嵌套的对象数组，并保留匹配项的父级层级
* @param {Array3. 示例用法
假设我们已经将原始数据转换成了 transformed_products 结构。
// 假设 transformed_products 已经准备好 // ... (transformed_products 数据结构如上所示) const searchVal = 'PUL'; // 搜索包含 'PUL' 的产品 const filteredResult = filterDeepHierarchy(transformed_products, searchVal); console.log(JSON.stringify(filteredResult, null, 2));
运行上述代码，你将得到一个与期望输出类似的结果，其中所有匹配PUL的产品及其完整的父级层级都被保留。
注意事项与总结
- 数据结构统一化是关键：此解决方案依赖于一个统一的children键来表示所有子节点。如果你的原始数据结构不满足这一点，你需要先进行数据转换。这通常是一个预处理步骤，可以通过一个单独的递归函数实现。
- Immutability (不变性)：copy 函数的使用确保了原始数据在过滤过程中不会被修改，这在函数式编程和避免副作用方面是一个好的实践。
- 过滤逻辑可扩展性：recursiveFilter 函数中的 isMatch 逻辑可以轻松扩展，以检查更多属性或实现更复杂的匹配规则（例如正则表达式、多条件组合等）。
- 性能考虑：对于非常庞大的深度嵌套数据集，递归操作可能会有性能开销。在极端情况下，可能需要考虑迭代方法或优化递归深度。然而，对于大多数常见场景，这种递归方法是清晰且高效的。
- 空节点处理：在recursiveFilter中，如果一个节点既不直接匹配，也没有匹配的子节点，它将被过滤掉（返回null，然后filter函数会将其移除）。这正是我们期望的行为。
通过采用这种统一数据结构和自定义递归过滤的方法，我们可以有效地解决在深度嵌套对象数组中保留父级层级的问题，从而生成既精确又具有完整上下文的过滤结果。
