Ein Array von Arrays zusammenführen/flachen
Problemstellung:
Sie haben ein JavaScript Array, das Unterarrays von Zeichenfolgen enthält, wie zum Beispiel:
[[""], [""], [""], [""], [""], [""], [""]]
Ihr Ziel ist es Kombinieren Sie diese Unterarrays zu einem einzigen, abgeflachten Array, was zu Folgendem führt:
["", "", "", ...]
Lösung mit Array.prototype.flat():
ES2019 führte den Array.prototype ein .flat()-Methode, die eine einfache Möglichkeit zum Reduzieren von Arrays bietet. Es benötigt einen optionalen Parameter, der den Grad der Reduzierung angibt. Standardmäßig wird eine Ebene abgeflacht, was für diesen Anwendungsfall ausreichend ist.
const arrays = [ [""], [""], [""], [""], [""], [""], [""] ]; const mergedArray = arrays.flat(1); console.log(mergedArray); // ["", "", "", "", "", "", ""]
Kompatibilität:
Die Methode flat() ist in den meisten Umgebungen hervorragend kompatibel . Es wird jedoch in Node.js-Versionen unter 11 nicht unterstützt und wird im Internet Explorer überhaupt nicht unterstützt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich ein JavaScript-Array von Arrays reduzieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

JavaScriptUSESTWOTYPESOFCOMMENMENTEN: Einzelzeilen (//) und Multi-Linie (//). 1) Verwendung // Forquicknotesorsingle-Linexplanationen.2 Verwendung // ForlongerExPlanationsCompomentingingoutblocks-

Der Hauptunterschied zwischen Python und JavaScript sind die Typ -System- und Anwendungsszenarien. 1. Python verwendet dynamische Typen, die für wissenschaftliche Computer- und Datenanalysen geeignet sind. 2. JavaScript nimmt schwache Typen an und wird in Front-End- und Full-Stack-Entwicklung weit verbreitet. Die beiden haben ihre eigenen Vorteile bei der asynchronen Programmierung und Leistungsoptimierung und sollten bei der Auswahl gemäß den Projektanforderungen entschieden werden.

Ob die Auswahl von Python oder JavaScript vom Projekttyp abhängt: 1) Wählen Sie Python für Datenwissenschafts- und Automatisierungsaufgaben aus; 2) Wählen Sie JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung. Python ist für seine leistungsstarke Bibliothek in der Datenverarbeitung und -automatisierung bevorzugt, während JavaScript für seine Vorteile in Bezug auf Webinteraktion und Full-Stack-Entwicklung unverzichtbar ist.

Python und JavaScript haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1. Python ist leicht zu erlernen, mit prägnanter Syntax, die für Datenwissenschaft und Back-End-Entwicklung geeignet ist, aber eine langsame Ausführungsgeschwindigkeit hat. 2. JavaScript ist überall in der Front-End-Entwicklung und verfügt über starke asynchrone Programmierfunktionen. Node.js macht es für die Entwicklung der Vollstapel geeignet, die Syntax kann jedoch komplex und fehleranfällig sein.

JavaScriptisnotbuiltoncorc; Es ist angehört, dass sich JavaScriptWasdedeSthatrunsonGineoFtencninc.

JavaScript kann für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung verwendet werden. Das Front-End verbessert die Benutzererfahrung durch DOM-Operationen, und die Back-End-Serveraufgaben über node.js. 1. Beispiel für Front-End: Ändern Sie den Inhalt des Webseitentextes. 2. Backend Beispiel: Erstellen Sie einen Node.js -Server.

Die Auswahl von Python oder JavaScript sollte auf Karriereentwicklung, Lernkurve und Ökosystem beruhen: 1) Karriereentwicklung: Python ist für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet, während JavaScript für die Entwicklung von Front-End- und Full-Stack-Entwicklung geeignet ist. 2) Lernkurve: Die Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet; Die JavaScript -Syntax ist flexibel. 3) Ökosystem: Python hat reichhaltige wissenschaftliche Computerbibliotheken und JavaScript hat ein leistungsstarkes Front-End-Framework.

Die Kraft des JavaScript -Frameworks liegt in der Vereinfachung der Entwicklung, der Verbesserung der Benutzererfahrung und der Anwendungsleistung. Betrachten Sie bei der Auswahl eines Frameworks: 1. Projektgröße und Komplexität, 2. Teamerfahrung, 3. Ökosystem und Community -Unterstützung.


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