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如何将具有相同数字后缀的键值对自动配对并生成结构化对象数组

霞舞

霞舞

发布时间:2026-01-20 19:28:52

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来源于php中文网

原创

如何将具有相同数字后缀的键值对自动配对并生成结构化对象数组

本文介绍一种通用方法,将对象中键名含相同数字后缀(如 `lote0` 与 `loteqnt0`)的键值对提取、分组并合并为统一结构的对象数组,适用于表单字段、配置映射等场景。

在实际开发中,我们常遇到一类“成对命名”的扁平化数据结构:例如后端返回的键名为 lote0、loteQnt0、lote1、loteQnt1 等,它们隐含逻辑关联——数字后缀(0, 1, 2…)是分组标识,而前缀(如 lote 和 loteQnt)代表语义角色(如名称与数值)。目标是将这些键值按数字归组,生成结构清晰的对象数组,如 { name: 'jg', value: 'jgvalue' }。

以下是一个健壮、可扩展的实现方案:

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✅ 核心思路

  1. 提取所有键的数字后缀:使用正则 /(\d+)$/ 匹配末尾数字;
  2. 按数字分组键值对:构建 Map,以数字为 key,收集所有匹配该数字的键值;
  3. 定义字段映射规则:指定前缀到目标属性的映射(如 'lote' → 'name', 'loteQnt' → 'value');
  4. 生成结果数组:遍历每个数字组,按映射规则组装对象。

? 完整代码实现

const vls = {
  "lote0": "jg",
  "lote1": "h",
  "lote2": "fm",
  "loteQnt0": "jgvalue",
  "loteQnt1": "hvalue",
  "loteQnt2": "fmvalue"
};

// 步骤1:定义前缀→目标属性的映射关系(可灵活扩展)
const prefixToField = {
  lote: 'name',
  loteQnt: 'value'
};

// 步骤2:按数字后缀分组
const groupedByNumber = new Map>();

Object.entries(vls).forEach(([key, value]) => {
  const match = key.match(/(\d+)$/);
  if (!match) return;
  const num = parseInt(match[1], 10);

  if (!groupedByNumber.has(num)) {
    groupedByNumber.set(num, {});
  }
  const group = groupedByNumber.get(num)!;

  // 提取前缀(移除末尾数字)
  const prefix = key.replace(/\d+$/, '');
  group[prefix] = value;
});

// 步骤3:按映射规则生成最终对象数组
const result = Array.from(groupedByNumber.entries())
  .map(([_, group]) => {
    const obj: Record = {};
    Object.entries(prefixToField).forEach(([prefix, field]) => {
      if (group[prefix] !== undefined) {
        obj[field] = group[prefix];
      }
    });
    return obj;
  });

console.log(result);
// 输出:
// [
//   { name: 'jg', value: 'jgvalue' },
//   { name: 'h', value: 'hvalue' },
//   { name: 'fm', value: 'fmvalue' }
// ]

⚠️ 注意事项

  • 健壮性:本方案自动忽略无数字后缀或无法解析数字的键,避免运行时错误;
  • 可扩展性:只需修改 prefixToField 映射对象,即可支持更多字段类型(如添加 'loteDesc' → 'description');
  • 顺序保证:Array.from(groupedByNumber.keys()) 默认按插入顺序(即数字升序),若需严格排序,可在 .map() 前加 .sort((a, b) => a - b);
  • 性能友好:仅遍历原始对象一次,时间复杂度 O(n),适合中等规模数据(数千项内)。

✅ 总结

相比硬编码过滤(如分别 filter(...lote\d+) 和 filter(...loteQnt\d+)),本方案通过正则提取数字 + 动态前缀映射,实现了高内聚、低耦合的数据重组逻辑。它不仅解决了当前需求,更可作为通用工具函数封装复用,显著提升处理类似命名约定数据的开发效率与可维护性。

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