创建一个map结构，添加一个空数组children 遍历list中的item，找上一级，如果有父级，就把这一项添加到父级的children中，没有的话就直接添加到属性列表treeList中 const...添加一个空数组children list.forEach(item => { if (!
概念 数组扁平化是指将一个多维数组变为一维数组。...[1, [2, 3, [4, 5]]] ------> [1, 2, 3, 4, 5] 实现 1. reduce 遍历数组每一项，若值为数组则递归遍历，否则concat。...flatten(item) : item); }, []); } reduce是数组的一种方法，它接收一个函数作为累加器，数组中的每个值（从左到右）开始缩减，最终计算为一个值。...return total + item; }, 0); 2. toString & split 调用数组的toString方法，将数组变为字符串然后再用split分割还原为数组 function...arr，若arr[i]为数组则递归遍历，直至arr[i]不为数组然后与之前的结果concat。
// 3.遍历传入的数组，根据传入的 parent_id(pid)，获取所有父节点的对象，push 到数组中，作为第一层对象 // 4.在遍历数组过程中，获取数组的 pid，从刚才保存的对象中寻找父级对象是否存在如果存在...，增加 children 属性，数组，并 push 当前对象 // arr 为传入的待转换的扁平数组 // parentId 为根节点 id function arrayToTree(arr, parentId..., pid: 4 }], }, ], }, ], }, ]; // 树形结构转为扁平数组...= cur; return prev.concat([{ ...others }], flatten(children)); }, []); } console.log("树形数组转为扁平数组...扁平数组转为属性结构数组，如果使用递归实现，时间复杂度为 O(2^n) 2. 注意修改原数组是否有影响，如果有影响，并且有原数组引用会产生问题。
// 数组扁平化，去重，升序 // 方法1，使用es6中的flat()方法扁平化数组，然后new Set去重，最后sort排序 let arr = [1, 3,...arr.sort((a, b) => { return a - b }) console.log(arr); // 方法2，使用toString()方法将数组转化为字符串...，再使用splice()方法,最后map()方法，扁平化数组，然后new Set去重，最后sort排序 let arr1 = [1, 3, 2, [4, 5, 7, [6, 7, 8, [9,
前言 数组是 JS 中使用频率仅次于对象的数据结构，官方提供了众多的 API，谈谈如何扁平化（flatten）数组。...数组的扁平化，是将一个嵌套多层的数组 array (嵌套可以是任何层数)转换为只有一层的数组 flat flat(depth) 方法会递归到指定深度将所有子数组连接，并返回一个新数组, depth指定嵌套数组中的结构深度...flatten(b) : b), []); flatten([1,[2,3],4,[[5,6],7]]) // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 复制代码 toString 只适于数组的元素都是数字...（[]）并将输出解析为数组 const flatten = arr => JSON.parse(`[${ JSON.stringify(arr).replace(/\[|]/g,'')}]`...undercore库或者lodash的中_.flatten函数，具体用法查阅API文档 _.flatten([1, [2], [3, [[4]]]]); => [1, 2, 3, 4]; 复制代码 参考文献 实现扁平化
// 递归的方法实现扁平化 var arr = [[1, 2, 3], 4, 5, 6, [4, 5], []]; var result = func(arr); function...} else { result.push(item); } } return result; } // es6数组去重...array)); } var arrs = dedupe(result); console.log(result); console.log(arrs); // 数组去重...}); return newArr; } console.log(unique7([1, 1, 2, 3, 5, 3, 1, 5, 6, 7, 4])); // 判断数组
function flatten(arr) { let toString = Object.prototype.toString; let re...
将下面的多维数组打开，输出去重后的结果（扁平化数组） function fn(array, result = []) { for (let i of array) { if (Array.isArray...将需要转化的数组以及结果作为参数传进去。然后循环数组中的每一项，判断是不是一个数组，如果是，则调用fn，否则将这项push到result数组里面，并return出来。
——路遥《早晨从中午开始》 在前端开发中可能会有这样的需求： 将一个数组中的数组拆分出来放到原数组中 那么我们就可以使用flat函数 [1,[2,3,[4,5,6,[7,8,9]]]].flat()...flat中可以传入参数为数字，表示你要拆分数组的层数 如果全部拆分，可以使用flat(Infinity) [1,[2,3,[4,5,6,[7,8,9]]]].flat(Infinity) 如果是较为复杂点的对象
将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行，类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。...例如如下 dataframe : +----+---+ | s| d| +----+---+ |abcd|123| | asd|123| +----+---+ 需要按照列相同的列 d 将 s 合并...-----+ |123|[abcd, xyz]| +---+-----------+ 利用 groupby 去实现就好，spark 里面可以用 concat_ws 实现，可以看这个 Spark中SQL列合并为一行...import SparkSession from pyspark.sql.functions import concat_ws # 初始化spark会话 spark = SparkSession \...而 collect_list 能得到相同的效果： from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import concat_ws
Array.prototype.flat() flat() 方法会按照一个可指定的深度递归遍历数组，并将所有元素与遍历到的子数组中的元素合并为一个新数组返回。...返回值 一个包含将数组与子数组中所有元素的新数组。...]] var arr3 = [1, 2, [3, 4, [5, 6]]]; arr3.flat(2); // [1, 2, 3, 4, 5, 6] //使用 Infinity，可展开任意深度的嵌套数组...= [1, 2, [3, 4, [5, 6, [7, 8, [9, 10]]]]]; arr4.flat(Infinity); // [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 扁平化与数组空项...flat() 方法会移除数组中的空项： var arr4 = [1, 2, , 4, 5]; arr4.flat(); // [1, 2, 4, 5] 官方文档
博客地址：https://ainyi.com/19 问题引入 请写一个 flat 方法，实现扁平化嵌套数组 对于 [ [], [], [], ...]...数组里嵌套数组，有个需求：将里面的数组元素都放到外层数组，变成 , , , ......+ 子数组有 13 个元素的数组 let arr = []; for (let i = 0; i < 10000; i++) { arr.push([Math.random()*100, Math.random...双重循环push，（数组元素较长时推荐，速度最快） // 数组里面每个元素都必须是数组才行 // 诸如这样 [[],[],[],[]] 才行，如果这样 [1,[],2,[]] 不行，因为 for of...（速度最慢） // 数组里面每个元素都必须是数组才行 // 诸如这样 [[],[],[],[]] 才行，如果这样 [1,[],2,[]] 不行，因为 ...后接不能是数字 // 用时：34 s newArr
面试中一道常见的算法题，扁平数组结构与树形结构互相转换如何实现?...一、扁平数组转树形结构===========扁平数组转树形结构可以通过递归实现，但是为了实现时间复杂度、空间复杂度最优，该选用什么方法呢var data = [{ id: 1, pid: 0, name...data，放置修改后的数据遍历原数组，将数组中每一项的pid与根pid（案例中的pid为0，直接传进来的数据）进行比较为每一项增加children属性children项数据需要递归原数据，并且把该项的id...具体实现思路如下：声明一个空数组result存放结果，声明一个Map对象存放以id为key，以{ ...item, children: [] }为value的数据对数组for...of 循环循环中，itemMap...tempObj = new Object(data[i]);result.push(tempObj);map.set(data[i].id, tempObj);}}return result;}二、树形结构转扁平数组
什么是数组扁平化 将嵌套多层的数组“拉平”,变为一维数组。 为什么要数组扁平化 去除冗余，厚重和繁杂的装饰效果。...如何进行数组扁平化 方法一：递归实现 思路就是通过循环递归的方式，一项一项的去遍历，如果每一项还是一个数组，那么就继续往下遍历，利用递归程序的方法，来实现数组每一项的连接 let arr=[1,[2,...flatten(next):next) },[]) } flatten(arr);// [1,2,3,4,5] 方法三：拓展运算符实现 这个方法的实现，采用了拓展运算符和some的方法，两者共同使用，达到数组扁平化的目的....arr); } return arr; } flatten(arr);// [1,2,3,4,5] 方法四：split和toString 可以通过split和toString两个方法来共同实现数组扁平化...，由于数组会默认带一个toString方法，所以可以把数组直接转换成逗号分隔的字符串，然后再用split方法把字符串重新转换为数组。
()特性 注：数组拍平方法 Array.prototype.flat() 也叫数组扁平化、数组拉平、数组降维。...面试官 N 连问： 第一问：下面数组如何实现扁平化？...因为它们在高版本浏览器并不兼容 方法二：转换为字符串，再把字符串对象用，转换成数组 可以先把多维数组先转换为字符串，再基于,分隔符将字符串对象分割成字符串数组 toString() 扁平化数组 arr...基于数组的some方法，只要数组里面有一项元素是数组就继续循环，扁平数组 核心：[].concat(...arr) whilte (arr.some(item => Array.isArray(item...() 数组的话，继续循环 非数组的话，添加到新数组中 返回新数组对象 ES5 实现 flat 扁平化方法 let arr = [ [1, 2, 2], [3, 4, 5, 5],
一、什么是’扁平化‘ 扁平化的意思对于数组来说，就是将多维数组展开成一维数组或少于当前数组维数的数组。...二、实现扁平化 1、toString 和 split 相结合 思路： toString 可以将多维数组转变成字符串，在通过 split 转换成数组，此时每个元素都为字符串，但需注意的是 此时每个数组元素都为字符串...可以通过迭代的方式进行数组扁平化~ 实现： let arr = [1, [2, [3, 4, 5]]] function reduceArr (arr) { let result = arr.reduce...return result } console.log('结果是：', reduceArr(arr)) // 结果是：[1,2,3,4,5] 3、es6 flat函数 思路： es6的 flat函数实现数组的扁平化...，语法：Array.flat(dep), dep为展开数组的维数（整数），如 dep 是 1, 就是展开1层，如想多维数组都展开成一维数组则 直接 dep 等于 Infinity 。
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...接下来，连接列“fname”和“lname”: from pyspark.sql.functions import concat, col, lit df1=df_new.withColumn(‘fullname
熟悉pandas的pythoner 应该知道给dataframe增加一列很容易，直接以字典形式指定就好了，pyspark中就不同了，摸索了一下，可以使用如下方式增加 from pyspark import...SparkContext from pyspark import SparkConf from pypsark.sql import SparkSession from pyspark.sql import...Jane”, 20, “gre…| 10| | Mary| 21| blue|[“Mary”, 21, “blue”]| 10| +—–+—+———+——————–+——-+ 2、简单根据某列进行计算...+—–+———–+ | name|name_length| +—–+———–+ |Alice| 5| | Jane| 4| | Mary| 4| +—–+———–+ 3、定制化根据某列进行计算...给dataframe增加新的一列的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pyspark dataframe增加列内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn
什么是扁平化 一句话解释，数组扁平化是指将一个多维数组(含嵌套)变为一维数组 扁平化之 ES5 toString const arr = [1, 2, 3, [4, 5, [6, 7]]]; const...flatten = arr.toString().split(','); console.log(flatten); 优点：简单，方便，对原数据没有影响 缺点：最好数组元素全是数字或字符，不会跳过空位...[4, 5, [6, 7]]]; const flatten = arr.join(',').split(','); console.log(flatten); 优点和缺点同 toString 扁平化之...，不会修改原数组。...缺点：无 扩展运算符(...) const arr = [1, 2, 3, [4, 5]]; console.log([].concat(...arr)); 优点：简单，方便 缺点：只能扁平化一层 总结
day024: JS中flat---数组扁平化 对于前端项目开发过程中，偶尔会出现层叠数据结构的数组，我们需要将多层级数组转化为一级数组（即提取嵌套数组元素最终合并为一个数组），使其内容合并且展开。...需求:多维数组=>一维数组 let ary = [1, [2, [3, [4, 5]]], 6];// -> [1, 2, 3, 4, 5, 6] let str = JSON.stringify(ary...cur); }, []); } let ary = [1, 2, [3, 4], [5, [6, 7]]] console.log(flatten(ary)) 6：扩展运算符 //只要有一个元素有数组
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