前言：js如何实现一个深拷贝

这是一个老生常谈的问题，也是在求职过程中的高频面试题，考察的知识点十分丰富，本文将对浅拷贝和深拷贝的区别、实现等做一个由浅入深的梳理

赋值、浅拷贝与深拷贝的区别

在js中，变量类型分为基本类型和引用类型。对变量直接进行赋值拷贝：

• 对于基本类型，拷贝的是存储在栈中的值
• 对于引用类型，拷贝的是存储在栈中的指针，指向堆中该引用类型数据的真实地址

直接拷贝引用类型变量，只是复制了变量的指针地址，二者指向的是同一个引用类型数据，对其中一个执行操作都会引起另一个的改变。

关于浅拷贝和深拷贝：

• 浅拷贝是对于原数据的精确拷贝，如果子数据为基本类型，则拷贝值；如果为引用类型，则拷贝地址，二者共享内存空间，对其中一个修改也会影响另一个
• 深拷贝则是开辟新的内存空间，对原数据的完全复制

因此，浅拷贝与深拷贝根本上的区别是 是否共享内存空间 。简单来讲，深拷贝就是对原数据递归进行浅拷贝。

三者的简单比较如下：

原生浅拷贝方法

数组和对象中常见的浅拷贝方法有以下几种：

• Array.prototype.slice
• Array.prototype.concat
• Array.from<br />
• Object.assign
• ES6解构

使用下面的 用例 1.test.js 进行测试：

const arr = ['test', { foo: 'test' }]
const obj = {
  str: 'test',
  obj: {
    foo: 'test'
  }
}

const arr1 = arr.slice()
const arr2 = arr.concat()
const arr3 = Array.from(arr)
const arr4 = [...arr]

const obj1 = Object.assign({}, obj)
const obj2 = {...obj}

//修改arr
arr[0] = 'test1'
arr[1].foo = 'test1'

// 修改obj
obj.str = 'test1'
obj.obj.foo = 'test1'

结果如下：

image.png

可以看到经过浅拷贝以后，我们去修改原对象或数组中的基本类型数据，拷贝后的相应数据未发生改变；而修改原对象或数组中的引用类型数据，拷贝后的数据会发生相应变化，它们共享同一内存空间

深拷贝实现

这里我们列举常见的深拷贝方法并尝试自己手动实现，最后对它们做一个总结、比较

1. JSON序列化快速实现

使用 JSON.parse(JSON.stringify(data)) 来实现深拷贝，这种方法基本可以涵盖90%的使用场景，但它也有其不足之处，涉及到下面这几种情况下时则需要考虑使用其他方法来实现深拷贝：

• JSON.parse 只能序列化能够被处理为JSON格式的数据，因此无法处理以下数据
  • 特殊数据例如 undefined 、 NaN 、 Infinity 等
  • 特殊对象如时间对象、正则表达式、函数、Set、Map等
  • 对于循环引用（例如环）等无法处理，会直接报错
• JSON.parse 只能序列化对象可枚举的自身属性，因此会丢弃构造函数的 constructor

使用下面的 用例 2.test.js 来对基本类型进行验证：

const data = {
  a: 1,
  b: 'str',
  c: true,
  d: null,
  e: undefined,
  f: NaN,
  g: Infinity,
}

const dataCopy = JSON.parse(JSON.stringify(data))

可以看到 NaN 、 Infinity 在序列化的过程中被转化为了 null ，而 undefined 则丢失了：

image.png

再使用 用例 3.test.js 对引用类型进行测试：

const data = {
  a: [1, 2, 3],
  b: {foo: 'obj'},  
  c: new Date('2019-08-28'),
  d: /^abc$/g,
  e: function() {},
  f: new Set([1, 2, 3]),
  g: new Map([['foo', 'map']]),
}

const dataCopy = JSON.parse(JSON.stringify(data))

对于引用类型数据，在序列化与反序列化过程中，只有数组和对象被正常拷贝，其中时间对象被转化为了字符串，函数会丢失，其他的都被转化为了空对象：

image.png

利用 用例 4.test.js 对构造函数进行验证：

function Person(name) {
  // 构造函数实例属性name
  this.name = name
  // 构造函数实例方法getName
  this.getName = function () { 
    return this.name
  }
}
// 构造函数原型属性age
Person.prototype.age = 18

const person = new Person('xxx')
const personCopy = JSON.parse(JSON.stringify(person))

在拷贝过程中只会序列化对象可枚举的自身属性，因此无法拷贝 Person 上的原型属性 age ；由于序列化的过程中构造函数会丢失，所以 personCopy 的 constructor 会指向顶层的原生构造函数 Object 而不是自定义构造函数Person

image.png

2. 手动实现深拷贝方法

简单版

我们先来实现一个简单版的深拷贝，思路是，判断data类型，若不是引用类型，直接返回；如果是引用类型，然后判断data是数组还是对象，并对data进行递归遍历，如下：

function cloneDeep(data) {
  if(!data || typeof data !== 'object') return data
  const retVal = Array.isArray(data) ? [] : {}
  for(let key in data) {
    retVal[key] = cloneDeep(data[key])
  }
  return retVal
}

执行 用例 clone1.test.js ：

const data = {
  str: 'test',
  obj: {
    foo: 'test'
  },
  arr: ['test', {foo: 'test'}]
}

const dataCopy = cloneDeep(data)

可以看到对于对象和数组能够实现正确的拷贝

image.png

首先是只考虑了对象和数组这两种类型，其他引用类型数据依然与原数据共享同一内存空间，有待完善；其次，对于自定义的构造函数而言，在拷贝的过程中会丢失实例对象的 constructor ，因此其构造函数会变为默认的 Object

处理其他数据类型

在上一步我们实现的简单深拷贝，只考虑了对象和数组这两种引用类型数据，接下来将对其他常用数据结构进行相应的处理

定义通用方法

我们首先定义一个方法来正确获取数据的类型，这里利用了 Object 原型对象上的 toString 方法，它返回的值为 [object type] ，我们截取其中的type即可。然后定义了数据类型集合的常量，如下：

const getType = (data) => {
  return Object.prototype.toString.call(data).slice(8, -1)
}

const TYPE = {
  Object: 'Object',
  Array: 'Array',
  Date: 'Date',
  RegExp: 'RegExp',
  Set: 'Set',
  Map: 'Map',
}

主函数实现

接着我们完善对于其他类型的处理，根据不同的 data 类型，对 data 进行不同的初始化操作，然后进行相应的递归遍历，如下：

const cloneDeep = (data) => {
  if (!data || typeof data !== 'object') return data
  let cloneData = data
  const Constructor = data.constructor;
  const dataType = getType(data)
  // data 初始化
  if (dataType === TYPE.Array) {
    cloneData = []
  } else if (dataType === TYPE.Object) {
    // 获取原对象的原型
    cloneData = Object.create(Object.getPrototypeOf(data))
  } else if (dataType === TYPE.Date) {
    cloneData = new Constructor(data.getTime())
  } else if (dataType === TYPE.RegExp) {
    const reFlags = /\w*$/
    // 特殊处理regexp，拷贝过程中lastIndex属性会丢失
    cloneData = new Constructor(data.source, reFlags.exec(data))
    cloneData.lastIndex = data.lastIndex
  } else if (dataType === TYPE.Set || dataType === TYPE.Map) {
    cloneData = new Constructor()
  }
  
  // 遍历 data
  if (dataType === TYPE.Set) {
    for (let value of data) {
      cloneData.add(cloneDeep(value))
    }
  } else if (dataType === TYPE.Map) {
    for (let [mapKey, mapValue] of data) {
      // Map的键、值都可以是引用类型，因此都需要拷贝
      cloneData.set(cloneDeep(mapKey), cloneDeep(mapValue))
    }
  } else {
    for (let key in data) {
      // 不考虑继承的属性
      if (data.hasOwnProperty(key)) {
        cloneData[key] = cloneDeep(data[key])
      }
    }
  }
  return cloneData
}

上面的代码完整版可以参考 clone2.js ，接下来使用 用例 clone2.test.js 进行验证：

const data = {
    obj: {},
  arr: [],
  reg: /reg/g,
  date: new Date('2019'),
  person: new Person('lixx'),
  set: new Set([{test: 'set'}]),
  map: new Map([[{key: 'map'}, {value: 'map'}]])
}

function Person(name) {
    this.name = name
}

const dataClone = cloneDeep(data)

可以看到对于不同类型的引用数据都能够实现正确拷贝，结果如下：

image.png

关于函数

函数的拷贝我这里没有实现，两个对象中的函数使用同一个内存空间并没有什么问题。实际上，查看了 lodash/cloneDeep 的相关实现后，对于函数它是直接返回的：

image.png

到这一步，我们的深拷贝方法已经初具雏形，实际上需要特殊处理的数据类型远不止这些，还有 Error 、 Buffer 、 Element 等，有兴趣的小伙伴可以继续探索实现一下~

处理循环引用

目前为止深拷贝能够处理绝大部分常用的数据结构，但是当数据中出现了循环引用时它就束手无策了

const a = {}
a.a = a

cloneDeep(a)

可以看到，对于循环引用，在进行递归调用的时候会变成死循环而导致栈溢出：

image.png

那么如何破解呢？

抛开循环引用不谈，我们先来看看基本的 引用 问题，前文所实现的深拷贝方法以及 JSON 序列化拷贝都会解除原引用类型对于其他数据的引用，来看下面这个例子：

const temp = {}
const data = {
    a: temp,
  b: temp,
}
const dataJson = JSON.parse(JSON.stringify(data))
const dataClone = cloneDeep(data)

验证一下引用关系：

image.png

如果解除这种引用关系是你想要的，那完全ok。如果你想保持数据之间的引用关系，那么该如何去实现呢？

一种做法是可以用一个数据结构将已经拷贝过的内容存储起来，然后在每次拷贝之前进行查询，如果发现已经拷贝过了，直接返回存储的拷贝值即可保持原有的引用关系。

因为能够被正确拷贝的数据均为引用类型，所以我们需要一个 key-value 且 key 可以是引用类型的数据结构，自然想到可以利用 Map/WeakMap 来实现。

这里我们利用一个 WeakMap 的数据结构来保存已经拷贝过的结构， WeakMap 与 Map 最大的不同，就是它的键是弱引用的，它对于值的引用不计入垃圾回收机制，也就是说，当其他引用都解除时，垃圾回收机制会释放该对象的内存；假如使用强引用的 Map ，除非手动解除引用，否则这部分内存不会得到释放，容易造成内存泄漏。

具体的实现如下：

const cloneDeep = (data, hash = new WeakMap()) => {
  if (!data || typeof data !== 'object') return data
  // 查询是否已拷贝
  if(hash.has(data)) return hash.get(data)
  let cloneData = data
  const Constructor = data.constructor;
  const dataType = getType(data)
  // data 初始化
  if (dataType === TYPE.Array) {
    cloneData = []
  } else if (dataType === TYPE.Object) {
    // 获取原对象的原型
    cloneData = Object.create(Object.getPrototypeOf(data))
  } else if (dataType === TYPE.Date) {
    cloneData = new Constructor(data.getTime())
  } else if (dataType === TYPE.RegExp) {
    const reFlags = /\w*$/
    // 特殊处理regexp，拷贝过程中lastIndex属性会丢失
    cloneData = new Constructor(data.source, reFlags.exec(data))
    cloneData.lastIndex = data.lastIndex
  } else if (dataType === TYPE.Set || dataType === TYPE.Map) {
    cloneData = new Constructor()
  }
  // 写入 hash
  hash.set(data, cloneData)
  // 遍历 data
  if (dataType === TYPE.Set) {
    for (let value of data) {
      cloneData.add(cloneDeep(value, hash))
    }
  } else if (dataType === TYPE.Map) {
    for (let [mapKey, mapValue] of data) {
      // Map的键、值都可以是引用类型，因此都需要拷贝
      cloneData.set(cloneDeep(mapKey, hash), cloneDeep(mapValue, hash))
    }
  } else {
    for (let key in data) {
      // 不考虑继承的属性
      if (data.hasOwnProperty(key)) {
        cloneData[key] = cloneDeep(data[key], hash)
      }
    }
  }
  return cloneData
}

经过改造后的深拷贝函数能够保留原数据的引用关系，也可以正确处理不同引用类型的循环引用，利用下面的用例 clone3.test.js 来进行验证：

const temp = {}
const data = {
    a: temp,
  b: temp,
}
const dataClone = cloneDeep(data)

const obj = {}
obj.obj = obj

const arr = []
arr[0] = arr

const set = new Set()
set.add(set)

const map = new Map()
map.set(map, map)

结果如下：

image.png

思考：使用非递归

在前面的深拷贝实现方法中，均是通过递归的方式来进行遍历，当递归的层级过深时，也会出现栈溢出的情况，我们使用下面的 create 方法创建深度为10000，广度为100的示例数据：

function create(depth, breadth) {
  const data = {}
  let temp = data
  let i = j = 0
  while(i < depth) {
    temp = temp['data'] = {}
    while(j < breadth) {
      temp[j] = j
      j++
    }
    i++
  }
  return data
}

const data = create(10000, 100)
cloneDeep(data)

结果如下：

image.png

那么假如不使用递归，我们应该如何实现呢？

以对象为例，存在下面这样一个数据结构：

const data = {
  left: 1,
  right: {
    left: 1,
    right: 2,
  }
}

那么换个角度看，其实它就是一个类树形结构：

image.png

我们对该对象进行遍历实际上相当于模拟对树的遍历。树的遍历主要分为深度优先遍历和广度优先遍历，前者一般借助栈来实现，后者一般借助队列来实现。

这里模拟了树的深度优先遍历，仅考虑对象和非对象，利用栈来实现一个不使用递归的简单深拷贝方法：

function cloneDeep(data) {
  const retVal = {}
    const stack = [{
    target: retVal,
    source: data,
  }]
  // 循环整个stack
  while(stack.length > 0) {
    // 栈顶节点出栈
    const node = stack.pop()
    const { target, source } = node
    // 遍历当前节点
    for(let item in source) {
      if (source.hasOwnProperty(item)) {
        if (Object.prototype.toString.call(source[item]) === '[object Object]') {
          target[item] = {}
            // 子节点如果是对象，将该节点入栈
          stack.push({
            target: target[item],
            source: source[item],
          })
        } else {
            // 子节点如果不是对象，直接拷贝
            target[item] = source[item]
        }
      }
    }
  }
  return retVal
}

关于完整的深拷贝非递归实现，可以参考 clone4.js ，对应的测试用例为 用例 clone4.test.js ，这里就不给出了

3. 深拷贝方法比较

这里列举了常见的几种深拷贝方法，并进行简单比较

• JSON.parse(JSON.stringify(data))
• jQuery中的$.extend
• 我们这里自己实现的clone3.js中的cloneDeep
• loadsh中的_.cloneDeep

关于耗时比较，采用前文的 create 方法创建了一个广度、深度均为1000的数据，在 node v10.14.2 环境下循环执行以下方法各10000次，这里的耗时取值为运行十次测试用例的平均值，如下：

在日常的使用过程中，如果你确定你的数据中只有数组、对象等常见类型，你大可以放心使用JSON序列化的方式来进行深拷贝，其它情况下还是推荐引入 loadsh/cloneDeep 来实现

小结

深拷贝的水很“深”，浅拷贝也不“浅”，小小的深拷贝里面蕴含的知识点十分丰富：

• 考虑问题是否全面、严谨
• 基础知识、api熟练程度
• 对深拷贝、浅拷贝的认识
• 对数据类型的理解
• 递归/非递归（循环）
• Set、Map/WeakMap等

我相信，要是面试官愿意挖掘的话，能考查的知识点远不止这么多，这个时候就要考验你自己的基本功以及知识面的深广度了，而这些都离不开平时的积累。千里之行，积于跬步，万里之船，成于罗盘

本文如有错误，还请各位批评指正~

参考

• MDN - WeakMap
• loadsh/cloneDeep
• 完整的示例和测试代码：github/lvqq/cloneDeep

原文链接：深拷贝实践