🔥别再用递归了！WeakMap 的影子索引“让树不再是树！”

作者 vilan_微澜

2026年1月28日 23:57

一、前言

大家好，我是微澜。今天来分享一个基于 WeakMap 实现的快速对树形结构数据进行增删改查操作的useTree hook函数，它是基于JavaScript 的 WeakMap 特性，在不改动原始数据的前提下，实现了一套 O(1) 查找的影子索引结构，这个影子其实就是对象的引用地址，让树形数据操作像操作数组一样简单！

二、为什么选择 WeakMap？

1. 非侵入性 (Non-invasive)

通过 WeakMap 在内存中构建了一套 Node -> Parent 的映射。原始数据对象保持纯净，没有任何多余属性，完美支持序列化。

2. 内存安全 (Memory Safety)

这是最关键的一点。WeakMap 对键（对象）是弱引用的。

如果你删除了原始树中的某个节点，且没有其他地方引用它，垃圾回收器（GC）会自动清理索引表中的对应项。
这种特性非常适合处理大型动态树，完全不用担心手动维护索引带来的内存泄漏。

3、不同实现方案对比

在开始之前，我们先看看为什么选择 WeakMap。我们可以通过一个综合对比来看看操作树形数据不同方案的差异：

维度 / 方案	传统递归遍历	节点注入 parent	Map 缓存方案	WeakMap 优化方案 (本项目)
初始化复杂度	$O(N^2)$ (双层循环)	$O(N)$	$O(N)$	$O(N)$ (单次递归)
溯源时间复杂度	$O(N)$	$O(1)$	$O(D)$	$O(D)$ (D为深度，极快)
数据污染	无	高（直接修改对象）	无	无（外部映射，保持纯净）
内存管理	差	一般	一般 (强引用，需手动清理)	优秀（弱引用自动 GC）
序列化友好度	友好	极差（循环引用）	友好	友好
适用场景	极小数据量	中等数据量	中等数据量	大规模数据、高频转换

三、核心实现原理

1. 整体架构图

我们通过一个外部的 WeakMap 来存储节点与其父级的对应关系。这种设计最大的好处是：“不改变原始树结构，不产生循环引用，且能实现 O(1) 的溯源。”

graph TD
    A[原始树形数据] --> B{useTree Hook}
    B -- "1. 递归扫描" --> C[WeakMap 存储库]

    subgraph "WeakMap 存储策略"
    C -- "Key: 根节点" --> D["Value: 整个 Tree 数组 (方便删除)"]
    C -- "Key: 子节点" --> E["Value: 直接父节点对象 (实现溯源)"]
    end

    F[业务请求: 查找/删除] --> C
    C -- "返回父级引用" --> G[完成操作]

2. 数据映射图解 (核心逻辑)

为了让大家更直观地看到 WeakMap 里到底存了什么，我们看下面这个例子：

示例数据：

const list = [
  {
    id: 1, name: '掘金',
    children: [ { id: 11, name: '前端组' } ]
  },
  {
    id: 2, name: '社区',
    children: []
  }
];

WeakMap 内部映射关系：

节点 (Key)	映射值 (Value)	Value类型	存储逻辑说明
`{ id: 11, name: '前端组' }`	`{ id: 1, name: '掘金', children: [{ id: 11, name: '前端组' }] }`	Object (父节点)	非根节点：指向它的直接父对象
`{ id: 1, name: '掘金', children: [{ id: 11, name: '前端组' }] }`	`[{ id: 1, name: '掘金', children: [{ id: 11, name: '前端组' }] }, { id: 2, name: '社区', children: [] }]`	Array (根数组)	根节点：指向它所属的整棵树数组
`{ id: 2, name: '社区', children: [] }`	`[{ id: 1, name: '掘金', children: [{ id: 11, name: '前端组' }] }, { id: 2, name: '社区', children: [] }]`	Array (根数组)	根节点：指向它所属的整棵树数组

💡 核心秘诀：以上设计了一套巧妙的判断规则：如果节点是根节点，其映射值就是数组；如果节点是子节点，其映射值就是父对象。这样在执行 removeChild 时，我们只需要判断 Array.isArray(parent)，就能自动切换“从数组中删除”根节点或“从 children 属性中删除”子节点的逻辑，极其优雅！

四、useTree()实现方法逐一拆解

接下来，我们看看 useTree 内部每个方法的具体实现原理。

1. `initTree` - 初始化索引

功能：递归遍历整棵树，建立 WeakMap 映射。

// 数据索引对象
const _treeWeakMap = new WeakMap<TreeNode, TreeNode | TreeNode[]>();

const useTree = (
  props: Props = {
    // 外部数据对象字段映射
    treeNodeProp: {
      value: 'value',
      label: 'label',
      children: 'children',
    }
  }
){
    // 初始化树结构索引
    function initTree(list, parent){...}
}

  // 初始化树结构索引
  function initTree(list: TreeNode[], parent?: TreeNode) {
    list.forEach((item) => {
      // 根节点的父级为完整的树数据，在删除根节点时需要通过完整的数组删除
      _treeWeakMap.set(item, parent || list);
      if (item[treeNodeProp.children]) {
        // 删除子节点只需要通过对应子节点的children数组删除
        initTree(item[treeNodeProp.children], item);
      }
    });
  }

原理：在组件挂载或数据更新时调用。通过这种“差异化映射”，我们让每个节点都拥有了一个指向其“归属集合”的指针，也就是指向了父级的引用地址。

以上文的表格列出的示例数据为例，调用initTree方法初始化后，可以得到以下对应关系：

graph LR
    subgraph Keys [节点对象 - Key]
        K11("前端组 (id:11)")
        K1("掘金 (id:1)")
        K2("社区 (id:2)")
    end

    subgraph Values [映射值 - Value]
        V_Obj1["父节点对象 (id:1)"]
        V_Arr["根数据数组 [Tree]"]
    end

    K11 -- "指向直接父级" --> V_Obj1
    K1 -- "指向所属根数组" --> V_Arr
    K2 -- "指向所属根数组" --> V_Arr

    style K11 fill:#f9f,stroke:#333
    style K1 fill:#bbf,stroke:#333
    style K2 fill:#bbf,stroke:#333
    style V_Arr fill:#dfd,stroke:#333
    style V_Obj1 fill:#fff,stroke:#333

2. `_setParent` - 节点索引设置

功能：建立节点与其所属容器（父节点对象或根数组）的映射关系。

  // 设置节点的父节点映射。为防止用户错误使用，不向外暴露，内部使用
  function _setParent(node: TreeNode, parent: TreeNode | TreeNode[]) {
    _treeWeakMap.set(node, parent);
  }

原理：这是对 WeakMap.set 的一层简单封装。通过这种方式，我们将节点对象引用作为 Key，其父级引用作为 Value 存入索引库。通过_前缀标记为私有是为了防止外部直接篡改映射关系，保证索引的单一可靠性。

3. `getParent` - 获取父节点

功能：获取指定节点的直接父节点。

  // 获取节点的父节点
  function getParent(node: TreeNode) {
    return _treeWeakMap.get(node);
  }

原理：利用 WeakMap.get 直接获取。时间复杂度为 O(1)。

4. `getParents` - 获取全路径父节点

功能：递归向上检索父级，获取从当前节点到根部的所有父节点数组。

  // 获取节点的所有父节点
  function getParents(item: TreeNode, parentList: (TreeNode | string)[] = [], key?: string): (TreeNode | string)[] {
    const parent = _treeWeakMap.get(item);
    // 递归到根节点数组时停止
    if (parent && !_isRootNode(parent)) {
      parentList.push(key ? parent[key] : parent);
      getParents(parent, parentList, key);
    }
    return parentList;
  }
  
  // 判断是否根节点，下文都用这个方法判断是否根节点
  function _isRootNode(node: TreeNode | TreeNode[]) {
    return Array.isArray(node);
  }

原理：通过节点自身的引用地址在WeakMap中查找父级。相比于DFS(深度优先遍历)全树，这种垂直爬升的方式效率极高。什么是垂直爬升？

类似于：

show code is me.parent.parent. ......

就这样，连祖宗十八代都能给你扒出来！

5. `addChild` - 动态添加节点

功能：向指定节点添加子节点，并自动更新索引。

  // 添加子节点或根节点，节点不存在.children时，代表添加到根节点数组
  function addChild(node: TreeNode, child: TreeNode) {
    if(_isRootNode(node)) {
      // 根节点数组直接添加
      const i = node.push(child) - 1;
      /**
       * 为新增加的子节点构建一个WeakMap索引，指向父节点
       * 注意：注册为key的引用地址是经过proxy处理后的节点
       */
      node[i] && _setParent(node[i], node);
    } else {
      // 非根节点，添加到children数组
      if (!node[treeNodeProp.children]) {
        node[treeNodeProp.children] = [];
      }
      const i = node[treeNodeProp.children].push(child) - 1;
      // 和上面设置根节点同理
      node.children[i] && _setParent(node.children[i], node);
    }
  }

原理：在操作原始数据的同时，同步更新 WeakMap索引。也就是为新增的对象建立父级索引。

注意：这里不能把新添加的child对象当做WeakMap的Key，因为child只是一个外部传入的一个临时变量，还没有和整棵树建立联系，需要在添加到树当中后，获取树当中的对象地址作为Key建立索引。

6. `removeChild` - 删除指定节点

功能：无痛删除任意节点，无需手动遍历查找。

  // 删除指定子节点
  function removeChild(node: TreeNode) {
    // 找到父节点，通过父节点删除
    const parent = getParent(node);
    if(!parent) {
      // 没有找到父级节点，抛出错误
      throw new Error('没有找到父级节点！');
    }
    if(_isRootNode(parent)) {
      // 删除根节点
      const index = parent.findIndex((item: TreeNode) => item === node);
      if(index >= 0) {
        parent.splice(index, 1);
      } else {
        // 没有找到要删除的根节点，抛出错误
        throw new Error('没有找到要删除的根节点！');
      }
    } else {
      // 通过找到父级删除自己
      parent.children = parent.children.filter((item: TreeNode) => item !== node);
    }
  }

原理：这是该方案最精妙的地方！通过 initTree 建立的差异化映射，我们只需要简单的 Array.isArray 判断，就能准确找到节点所在的“容器”，实现秒删。

五、完整代码实现

代码不多，却能快速~实现对树形数据的增删改查操作。

// useTree.ts

type Props = {
  // 树形数据字段名映射类型
  treeNodeProp: TreeNodeProp
}

// 树节点属性映射类型
type TreeNodeProp = {
  value: string;
  label: string;
  children: string;
}

// 数节点
type TreeNode = any

/**
 * 树结构索引数据
 * key为节点本身，value为父节点或根节点数组(即整棵树)
 * 如果value为Array，代表根节点数组
 * 如果value为Object，代表子节点
 */
const _treeWeakMap = new WeakMap<TreeNode, TreeNode | TreeNode[]>();

// 使用weakmap构建树形数据数据索引
export const useTree = (
  props: Props = {
    // 外部数据对象字段映射
    treeNodeProp: {
      value: 'value',
      label: 'label',
      children: 'children',
    }
  }
) => {
  const { treeNodeProp } = props;

  // 设置节点的父节点映射。为防止用户错误使用，不向外暴露，内部使用
  function _setParent(node: TreeNode, parent: TreeNode | TreeNode[]) {
    _treeWeakMap.set(node, parent);
  }

  // 判断是否根节点
  function _isRootNode(node: TreeNode | TreeNode[]) {
    return Array.isArray(node);
  }

  // 初始化树结构索引
  function initTree(list: TreeNode[], parent?: TreeNode) {
    list.forEach((item) => {
      // 根节点的父级为完整的树数据，在删除根节点时需要通过完整的数组删除
      _treeWeakMap.set(item, parent || list);
      if (item[treeNodeProp.children]) {
        // 删除子节点只需要通过对应子节点的children数组删除
        initTree(item[treeNodeProp.children], item);
      }
    });
  }

  // 添加子节点或根节点，节点不存在.children时，代表添加到根节点数组
  function addChild(node: TreeNode, child: TreeNode) {
    if(_isRootNode(node)) {
      // 根节点数组直接添加
      const i = node.push(child) - 1;
      /**
       * 为新增加的子节点构建一个WeakMap索引，指向父节点
       * 注意：注册为key的引用地址是经过proxy处理后的节点
       */
      node[i] && _setParent(node[i], node);
    } else {
      // 非根节点，添加到children数组
      if (!node[treeNodeProp.children]) {
        node[treeNodeProp.children] = [];
      }
      const i = node[treeNodeProp.children].push(child) - 1;
      // 和上面设置根节点同理
      node.children[i] && _setParent(node.children[i], node);
    }
  }

  // 删除指定子节点
  function removeChild(node: TreeNode) {
    // 找到父节点，通过父节点删除
    const parent = getParent(node);
    if(!parent) {
      // 没有找到父级节点，抛出错误
      throw new Error('没有找到父级节点！');
    }
    if(_isRootNode(parent)) {
      // 删除根节点
      const index = parent.findIndex((item: TreeNode) => item === node);
      if(index >= 0) {
        parent.splice(index, 1);
      } else {
        // 没有找到要删除的根节点，抛出错误
        throw new Error('没有找到要删除的根节点！');
      }
    } else {
      // 通过找到父级删除自己
      parent.children = parent.children.filter((item: TreeNode) => item !== node);
    }
  }

  // 获取节点的父节点
  function getParent(node: TreeNode) {
    return _treeWeakMap.get(node);
  }

  // 获取节点的所有父节点
  function getParents(item: TreeNode, parentList: (TreeNode | string)[] = [], key?: string): (TreeNode | string)[] {
    const parent = _treeWeakMap.get(item);
    // 递归到根节点数组时停止
    if (parent && !_isRootNode(parent)) {
      parentList.push(key ? parent[key] : parent);
      getParents(parent, parentList, key);
    }
    return parentList;
  }

  // 获取节点的所有父节点label数组
  function getParentLabels(item: TreeNode, labelList: string[] = []): string[] {
    return getParents(item, labelList, treeNodeProp.label) as string[];
  }

  // 获取节点的所有父节点value数组
  function getParentValues(item: TreeNode, valueList: string[] = []): string[] {
    return getParents(item, valueList, treeNodeProp.value) as string[];
  }

  return {
    getParents,
    getParentLabels,
    getParentValues,
    getParent,
    initTree,
    addChild,
    removeChild,
  };
};

六、总结

通过 WeakMap 实现的 useTree，核心优势在于解耦。它将“业务数据”与“层级关系”分离开来，既保证了数据的纯净，又获得了极高的查找性能。

WeakMap 作为一个容易被忽视的原生特性，在处理这类关联关系映射时有着天然的优势。

如果你也在为复杂树结构的管理发愁，不妨尝试下这种“影子索引”的思路。

如有不足或可优化的地方，欢迎在评论区交流讨论，如果觉得有用，点个👍也挺好的！👏

如果你在处理大型树形表格或复杂的组织架构，这个 Hook 绝对是你的提效神器！

普通视图

🔥别再用递归了！WeakMap 的影子索引“让树不再是树！”

一、前言

二、为什么选择 WeakMap？

1. 非侵入性 (Non-invasive)

2. 内存安全 (Memory Safety)

3、不同实现方案对比

三、核心实现原理

1. 整体架构图

2. 数据映射图解 (核心逻辑)

四、useTree()实现方法逐一拆解

1. `initTree` - 初始化索引

2. `_setParent` - 节点索引设置

3. `getParent` - 获取父节点

4. `getParents` - 获取全路径父节点

5. `addChild` - 动态添加节点

6. `removeChild` - 删除指定节点

五、完整代码实现

六、总结

七、预览和源码地址

多场景演示 (Demo)

项目源码地址

普通视图

一、前言

二、为什么选择 WeakMap？

1. 非侵入性 (Non-invasive)

2. 内存安全 (Memory Safety)

3、不同实现方案对比

三、核心实现原理

1. 整体架构图

2. 数据映射图解 (核心逻辑)

四、useTree()实现方法逐一拆解

1. initTree - 初始化索引

2. _setParent - 节点索引设置

3. getParent - 获取父节点

4. getParents - 获取全路径父节点

5. addChild - 动态添加节点

6. removeChild - 删除指定节点

五、完整代码实现

六、总结

七、预览和源码地址

多场景演示 (Demo)

项目源码地址

1. `initTree` - 初始化索引

2. `_setParent` - 节点索引设置

3. `getParent` - 获取父节点

4. `getParents` - 获取全路径父节点

5. `addChild` - 动态添加节点

6. `removeChild` - 删除指定节点