要用 javascript 递归扁平化一个数组，核心思路是遍历每个元素并递归处理子数组，1. 遍历数组中的每一项，2. 若当前项是数组，则递归调用函数将其扁平化，并将结果合并到最终数组，3. 若不是数组，则直接将其添加到结果数组，4. 最终返回完全扁平化的一维数组，该方法天然适合处理未知深度的嵌套结构，因其问题本身具有递归特性，代码逻辑清晰且贴近人类分治思维。
要用 JavaScript 递归扁平化一个数组，核心思路其实非常直接：遍历数组的每个元素。如果遇到子数组，就再次调用自身函数去处理它；如果不是数组，就直接把它收集起来。这个过程会一直重复，直到所有嵌套层级都被展开，最终得到一个一维数组。
我个人在处理这类问题时，更倾向于一种直观的递归方法。它其实就是把一个大问题拆解成无数个小问题，直到小问题可以直接解决为止。你看，一个嵌套数组的扁平化，不就是把里面的小数组也扁平化吗？
下面是一个我常用的递归实现，我觉得它非常清晰：
function deepFlatten(arr) { let result = []; // 用来存放最终扁平化后的元素 for (const item of arr) { // 检查当前元素是不是一个数组 if (Array.isArray(item)) { // 如果是数组，那就递归调用 deepFlatten，把这个子数组也扁平化 // 然后把扁平化后的结果和我们当前的 result 合并 result = result.concat(deepFlatten(item)); } else { // 如果不是数组（比如数字、字符串、对象等），就直接把它加到结果数组里 result.push(item); } } return result; // 返回最终扁平化的数组}// 举个例子，看看效果const nestedArray = [1, [2, 3, [4, 5]], 6, [7, [8]]];const flattenedArray = deepFlatten(nestedArray);// console.log(flattenedArray); // 应该输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
这个逻辑其实非常“傻瓜式”但又极其强大。它就像一个侦探，遇到一个包裹（数组），就打开看看里面还有没有小包裹。有就继续拆，没有就直接拿走里面的东西。
为什么处理深度嵌套数组，递归是个自然的选择？
其实说白了，当我们面对一个层级不确定的嵌套数组时，递归之所以显得如此“自然”和高效，是因为问题本身的结构就是递归的。想象一下，你有一个盒子，里面装着一些物品，可能还有一些小盒子。每个小盒子里面又可能装着更小的盒子和物品。要取出所有物品，你是不是会不断地重复“打开盒子，取出物品，如果遇到小盒子就继续打开”这个动作？
这就是递归的本质：一个问题可以被定义为它自身的一个或多个更小、更简单的实例。在扁平化数组的场景中，扁平化
[a, [b, c], d]
这个问题，可以被看作是扁平化
[b, c]
这个子问题，然后把所有结果组合起来。我们无法预知嵌套的深度，循环（比如
for
循环）通常只能处理固定层级或通过额外的逻辑来模拟栈行为，而递归则天生就能优雅地处理这种“未知深度”的问题。它让代码结构更紧凑，逻辑也更贴近人类解决这类问题的思维方式——分而治之。
除了经典的递归，JavaScript 还有哪些扁平化数组的招数？
当然，JavaScript 生态发展到现在，解决数组扁平
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