【本文原创：颜海镜】

lodash里的cloneDeep函数可以用来解决深拷贝的场景，但你有没有思考过lodash里的cloneDeep函数是如何实现的呢？

虽然我们可以直接使用lodash，但是学习深拷贝函数的实现原理仍然是非常有意义的，深拷贝也是一道非常经典的前端面试题，其可以考察面试者的很多方面，比如基本功、代码能力、逻辑能力。

深拷贝看似简单，但要想实现一个完美的深拷贝却并不容易，通过笔者的面试考察经验来看 ，只有 50%的人能够实现基础版本，能实现完美版本的竟然不到1%，这是因为深拷贝存在很多坑，比如：

你知道使用JSON.stringify来实现深拷贝是有bug的吗？

你会使用循环实现深拷贝吗？

如果拷贝的对象存在循环引用该怎么破解？

如果你回答不上来上面的问题，那么继续往下阅读吧，本文将破解深拷贝的谜题，由浅入深，环环相扣，总共涉及4种深拷贝方式，每种方式都有自己的特点和个性。

深拷贝 VS 浅拷贝

开始之前先科普一下什么是深拷贝，和深拷贝有关系的另一个术语——浅拷贝又是什么意思呢？

其实深拷贝和浅拷贝都是针对引用类型来说的，JS中的变量类型分为值类型（基本类型）和引用类型；对值类型进行复制操作会对值进行一份拷贝，而对引用类型赋值，则会进行地址的拷贝，最终两个变量指向同一份数据。示例代码如下。

引用类型会导致a和b指向同一份数据，此时如果对其中一个进行修改，就会影响到另外一个，有时这可能不是我们想要的结果，如果对这种现象不清楚的话，还可能造成不必要的bug。

最简单的深拷贝

深拷贝的问题其实可以分解成两个问题：浅拷贝+递归。什么意思呢？假设我们有如下数据：

使用递归实现深拷贝的示例代码如下：

大部分人都能写出上面的代码，但如果问上面的代码有什么问题的话，就很少有人答得上来了。聪明的你能找到问题吗？

其实上面的代码问题太多了，比如：

没有对参数做检验

判断是否对象的逻辑不够严谨

没有考虑数组的兼容

其实这三个都是小问题，递归方法最大的问题在于爆栈，当数据的层次很深时就会栈溢出。

下面的代码可以生成指定深度和每层广度的代码，这段代码我们后面还会再次用到。

当clone层级很深的时候就会出现栈溢出，但数据的广度不会造成溢出。

其实大部分情况下不会出现这么深层级的数据，但这种方式还有一个致命的问题，就是循环引用。比如：

关于循环引用的问题，有两种解决思路：一种是循环检测，一种是暴力破解。

关于循环检测大家可以自己思考下；关于暴力破解，我们会在下面的内容中进行详细讲解。

一行代码的深拷贝

有些同学可能见过用系统自带的JSON来做深拷贝的例子，下面来看一下代码实现：

其实我第一次见到这个方法的时候由衷表示佩服，利用工具达到目的是非常聪明的做法！

下面来测试一下cloneJSON有没有溢出的问题，看起来cloneJSON内部也是使用递归的方式：

既然使用了递归，那么为什么存在循环引用时，并没有因为死循环而导致栈溢出呢？原来是JSON.stringify内部做了循环引用的检测，正是我们上面提到破解循环引用的第一种方法：循环检测。

破解递归爆栈

其实破解递归爆栈的方法有两条路：第一种方法是消除尾递归，但在这个例子中行不通；第二种方法就是干脆不用递归，改用循环。当我提出用循环来实现时，基本上90%的前端都是写不出来代码的，下面来介绍一下实现思路。

举个例子，假设有如下的数据结构：

其实只要把数据横过来看，就非常明显地发现这就是树！

用循环遍历一棵树需要借助一个栈，当栈为空时就遍历完了，栈里面会存储下一个需要拷贝的节点。

首先我们往栈里放入种子数据，key用来存储一个父元素的子元素拷贝对象。

然后遍历当前节点下的子元素，如果是对象，就放到栈里，否则直接拷贝。

改用循环后，再也不会出现爆栈的问题了，但是对于循环引用依然无力应对！

破解循环引用

有没有一种办法可以破解循环引用呢？别着急，我们先来看另一个问题，上面的三种方法都存在的一个问题就是引用丢失，这在某些情况下也许是不能接受的。

举个例子，假如一个对象a下面的两个键值都引用同一个对象b，经过深拷贝后，a的两个键值会丢失引用关系，从而变成两个不同的对象o(╯□╰)o：

如果我们发现一个新对象就把这个对象和它的拷贝存下来，每次拷贝对象前，都先看一下这个对象是不是已经拷贝过了，如果拷贝过了，就不需要拷贝了，直接用原来的，这样我们就能够保留引用关系了✧(≖ ◡ ≖✿)嘿嘿~~

但是代码怎么写呢？o(╯□╰)o

别急，往下看！

其实和循环的代码大体一样，不一样的地方我用//==========标注出来了。

引入一个数组uniqueList用来存储已经拷贝的数组，每次循环遍历时，先判断对象是否在uniqueList中了，如果在的话就不执行拷贝逻辑了。

find是一个抽象的函数，其实就是遍历uniqueList

下面来验证一下效果：

接下来再说一下如何破解循环引用。

等一下，上面的代码好像可以破解循环引用，赶紧验证一下：

惊不惊喜，(^__^) 嘻嘻……

看起来完美的cloneForce是不是就没有问题呢？

cloneForce有两个问题：

第一个问题，所谓成也萧何，败也萧何，如果保持引用不是你想要的，那就不能用cloneForce了

第二个问题，cloneForce象数量很多时会出现很大的问题，如果数据量很大不适合使用cloneForce

性能对比

上面的内容还是有点难度的，下面我们来点更有难度的，对比一下不同方法的性能。

我们先来做实验。通过数据可以看出影响性能的原因有两个：一个是深度，一个是每层的广度。

我们采用固定一个变量，只让一个变量变化的方式来测试性能。

测试的方法是在指定的时间内计算深拷贝执行的次数，次数越多，证明性能越好。

下面的runTime是测试代码的核心片段。在下面的例子中，我们可以测试在2秒内运行clone(createData(500, 1)的次数。

下面来做第一个测试，将广度固定在100，深度由小到大变化，记录1秒内执行的次数。

将上面的数据做成表格可以发现一些规律：

随着深度变小，相互之间的差异在变小

clone和cloneLoop的差别并不大

cloneLoop > cloneForce > cloneJSON

我们先来分析一下各个方法的时间复杂度问题，对于各个方法要做的相同的事情，这里就不计算了，比如循环判断是否为对象等。

clone时间 = 创建递归函数 + 每个对象处理时间

cloneJSON时间 = 循环检测 + 每个对象处理时间 * 2 （递归转字符串 + 递归解析）

cloneLoop时间 = 每个对象处理时间

cloneForce时间 = 判断对象是否在缓存中 + 每个对象处理时间

cloneJSON的速度只有clone的50%。这很容易理解，因为其会多进行一次递归时间。

由于cloneForce要判断对象是否在缓存中，因此会导致速度变慢。我们来计算一下判断逻辑的时间复杂度，假设对象的个数是n，则其时间复杂度为O(n2)，对象的个数越多，cloneForce的速度会越慢。

关于clone和cloneLoop这里有一点问题，看起来实验结果和推理结果不一致，其中必有蹊跷。

接下来做第二个测试，将深度固定在10000，广度固定为0，记录2秒内执行的次数。

排除宽度的干扰，来看看深度对各个方法的影响：

随着对象的增多，cloneForce的性能低下凸显

cloneJSON的性能也大打折扣，这是因为循环检测占用了很多时间

cloneLoop的性能高于clone，可以看出递归新建函数的时间和循环对象比起来可以忽略不计

下面我们来测试一下cloneForce的性能极限，这次我们测试运行指定次数需要的时间：

通过测试发现，其时间成指数级增长，当对象个数大于万级别，就会有300ms以上的延迟。

总结

尺有所短，寸有所长，无关乎好坏优劣，其实每种方法都有自己的优缺点和适用场景，人尽其才，物尽其用，方是真理！

下面对各种方法进行对比，希望给大家提供一些帮助。

本文出自《现代JavaScript库开发：原理、技术与实战》一书！

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