本文介绍如何对具有嵌套 children 数组的树形对象数组进行深度感知排序：先按最大嵌套深度降序排列，深度相同时按直接子节点数量降序排列，并递归应用于每一层。
本文介绍如何对具有嵌套 children 数组的树形对象数组进行深度感知排序：先按最大嵌套深度降序排列，深度相同时按直接子节点数量降序排列，并递归应用于每一层。
在处理树形数据（如菜单、组织架构、文件目录）时，常需按“结构复杂度”重新排序——即优先展示嵌套更深、分支更丰富的节点。本教程提供一种纯 JavaScript 递归方案，无需第三方库，支持任意深度嵌套，并严格满足两大排序规则：
- 主序：按最大嵌套深度（depth）降序 —— 深度越大越靠前；
- 次序：深度相同时，按当前节点的 children.length 降序 —— 子节点越多越靠前。
✅ 关键洞察：所谓“深度”，指从当前节点向下延伸的最长路径长度（叶子节点深度为 0，仅含空 children 的节点深度为 1），而非层级索引。
核心实现逻辑
我们分两步完成：
- 第一步：标注深度 —— 使用 setDepth() 递归计算每个节点的 depth 属性（表示其子树最大深度）；
- 第二步：原地排序 —— 使用 sort() 递归排序：先按 depth 降序，再按 children.length 降序，最后清理临时属性。
以下是完整、可直接运行的代码：
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function setDepth(nodes, depth = 0) {
if (!Array.isArray(nodes) || nodes.length === 0) return 0;
let maxChildDepth = 0;
for (const node of nodes) {
// 递归计算子树深度
const childDepth = setDepth(node.children);
node.depth = childDepth + 1; // 当前节点深度 = 子树最大深度 + 1
maxChildDepth = Math.max(maxChildDepth, node.depth);
}
return maxChildDepth;
}
function sortTree(nodes) {
if (!Array.isArray(nodes)) return;
// 主排序：depth 降序；次排序：children.length 降序
nodes.sort((a, b) => (b.depth || 0) - (a.depth || 0) || (b.children?.length || 0) - (a.children?.length || 0));
// 递归排序每个子树
for (const node of nodes) {
sortTree(node.children);
delete node.depth; // 清理临时 depth 字段，保持数据纯净
}
}
// ✅ 使用示例
const tree = [{
value: '1',
children: [
{
value: '1.1',
children: [{ value: '1.1.1', children: [] }]
},
{
value: '1.2',
children: [{
value: '1.2.1',
children: [
{ value: '1.2.1.1', children: [] },
{ value: '1.2.1.2', children: [] }
]
}]
},
{
value: '1.3',
children: [{
value: '1.3.1',
children: [{
value: '1.3.1.1',
children: [{ value: '1.3.1.1.1', children: [] }]
}]
}]
}
]
}];
setDepth(tree);
sortTree(tree);
console.log(JSON.stringify(tree, null, 2));
// 输出中，'1.3'（深度 4）排第一，'1.2'（深度 3）次之，'1.1'（深度 2）最后 —— 符合预期注意事项与最佳实践
- depth 定义一致性：本方案中 depth 表示「该节点向下可达的最大层数」（根节点自身计为第 1 层）。例如：{value:'x', children:[]} → depth = 1；{value:'y', children:[{children:[]}]} → depth = 2。
- 空 children 安全：代码显式检查 node.children?.length，兼容 children: undefined 或 null 场景。
- 原地排序 & 无副作用：sortTree() 直接修改原数组，且自动删除 depth，避免污染业务数据。
- 性能提示：时间复杂度为 O(N × D)（N 为总节点数，D 为最大深度），适用于中等规模树（≤ 10k 节点）。超大规模建议结合 Memoization 缓存深度值。
- 扩展建议：如需升序、或增加第三级排序（如按 value 字典序），只需调整 sort() 回调函数即可。
通过此方法，你将获得一个结构清晰、语义明确、可复用的树排序工具，轻松支撑动态菜单折叠、可视化层级渲染、AI 思维链排序等高级场景。
