我有一个数组的数组,就像这样:

[
    [1,2,3],
    [1,2,3],
    [1,2,3],
]

我想把它转置得到下面的数组:

[
    [1,1,1],
    [2,2,2],
    [3,3,3],
]

用循环来实现这一点并不难:

function transposeArray(array, arrayLength){
    var newArray = [];
    for(var i = 0; i < array.length; i++){
        newArray.push([]);
    };

    for(var i = 0; i < array.length; i++){
        for(var j = 0; j < arrayLength; j++){
            newArray[j].push(array[i][j]);
        };
    };

    return newArray;
}

然而,这看起来很笨重,我觉得应该有更简单的方法来做到这一点。是吗?


当前回答

output = array[0].map((_, colIndex) => array.map(row => row[colIndex]));

Map按顺序为数组中的每个元素调用一次所提供的回调函数,并根据结果构造一个新数组。回调只对数组中已赋值的索引调用;对于已删除或从未赋值的索引,不调用该方法。

callback调用时带有三个参数:元素的值、元素的索引和被遍历的Array对象。(来源)

其他回答

使用lodash/下划线和es6的最短方式:

_.zip(...matrix)

其中矩阵为:

const matrix = [[1,2,3], [1,2,3], [1,2,3]];

如果你可以选择使用Ramda JS和ES6语法,那么这里有另一种方法来做到这一点:

const ' = = > R.map (c = > R.map (r = > [c], a), R.keys ([0])); console.log(转置([ [1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12] )));// => [[1,5,9],[2,6,10],[3,7,11],[4,8,12]]] < script src = " https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/ramda/0.22.1/ramda.min.js " > < /脚本>

扩展语法不应该用作push的替代品,它只应该在你不想改变现有数组的时候使用。

算法: 对于每一列,只要检查该列是否在结果矩阵中有一行,如果已经有一行,那么简单地推元素,否则创建一个新的行数组,然后推。

因此,与上面的许多其他解决方案不同,这个解决方案不会一次又一次地创建新数组,而是将相同的数组推入。

另外,花点时间了解Nullish Coalescing Operator的用法。

常量 转置= arr => arr。foreach ((v, i) => (m[i]) ??= [], m[i].push(v))), m), []), 矩阵= [[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]] console.log(转置矩阵)

你可以在原地只做一次:

function transpose(arr,arrLen) {
  for (var i = 0; i < arrLen; i++) {
    for (var j = 0; j <i; j++) {
      //swap element[i,j] and element[j,i]
      var temp = arr[i][j];
      arr[i][j] = arr[j][i];
      arr[j][i] = temp;
    }
  }
}

这个,不仅是一个超级高效的解,而且是一个很短的解。

算法时间复杂度:O(n log n)

const matrix = [
   [1,1,1,1],
   [2,2,2,2],
   [3,3,3,3],
   [4,4,4,4]
];

matrix.every((r, i, a) => (
   r.every((_, j) => (
      j = a.length-j-1,
      [ r[j], a[j][i] ] = [ a[j][i], r[j] ],
      i < j-1
   )), 
   i < length-2
));

console.log(matrix);
/*
Prints:
[
   [1,2,3,4],
   [1,2,3,4],
   [1,2,3,4],
   [1,2,3,4]
]
*/

上面的例子将只进行6次迭代。 对于更大的矩阵,比如100x100,它将进行4900次迭代,这比这里提供的任何其他解决方案快51%。

原理很简单,你只遍历矩阵对角线的上半部分,因为对角线永远不会改变,下对角线的下半部分和上半部分互换了,所以没有理由也遍历它。这样可以节省大量的运行时间,特别是在大型矩阵中。