在面试中你是否遇到过如下场景：
Q：小朋友，你是否了解如何拷贝一个对象？
R：此时，机智的你可能会想到
Object.assign({}, obj);Q：那如何深拷贝一个对象呢？
R：机智的你
JSON.parse(JSON.stringify(obj));Q：使用stringify这种方式有何弊端？
性能问题，stringify再解析其实需要耗费较多时间，特别是数据量大的时候。
一些类型无法拷贝，例如函数(不输出)，正则(输出空对象)，时间对象(输出时间字符串)，Undefiend(不输出)
遇到循环引用的对象会出错
同层（非同层）同引用的问题，理论下两个key对应的val如果指向同一个对象，拷贝也应该指向一个相同新地址才对
Q：那你能自己实现个深拷贝函数？
R：如下：
const deepClone = (obj) => { // 非引用类型及函数将直接返回 if (!obj || typeof obj !== 'object') return obj; // 特殊的引用类型处理 switch(Object.prototype.toString.call(obj).slice(8, -1)) { case 'Date': return new Date(obj); break; case 'RegExp': return new RegExp(obj); break; case 'String': return new String(obj); break; case 'Number': return new Number(obj); break; case 'Boolean': return new Boolean(obj); break; } const result = obj instanceof Array ? [] : {}; for (let propName in obj) { if (obj.hasOwnProperty(propName)) { result[propName] = deepClone(obj[propName]); } } return result; }优点：实现了大多数数据类型的拷贝，所有非引用类型及引用类型的String Number Boolean Function Array Date RegExp
缺点：未考虑一些特殊的引用类型如Error Math Symbol Map Set JSON，函数属于引用拷贝，未解决循环引用的问题
Q：如何解决循环引用？
R：将父层级的数据缓存对比（可以顺带解决同层（非同层）同引用的问题）
const deepClone = (obj) => { // 非引用类型及函数将直接返回 if (!obj || typeof obj !== 'object') return obj; // 特殊的引用类型处理 switch (Object.prototype.toString.call(obj).slice(8, -1)) { case 'Date': return new Date(obj); break; case 'RegExp': return new RegExp(obj); break; case 'String': return new String(obj); break; case 'Number': return new Number(obj); break; case 'Boolean': return new Boolean(obj); break; } const map = deepClone.map = deepClone.map || new Map(); // 使用map结构可以不必循环缓存，提高效率 if (map.get(obj)) { return map.get(obj); } const result = obj instanceof Array ? [] : {}; // 如果仔细观察可以发现解决了同层同引用的问题 map.set(obj, result); for (let propName in obj) { if (obj.hasOwnProperty(propName)) { result[propName] = deepClone(obj[propName]); } } return result; }Q：为什么函数还是指向原来的函数，而不创建新函数？
R：理论下函数也可以通过new Function(code)来创建新的函数，但是如果遇到闭包函数，我们无法得到原函数的外层定义的变量及其原有作用域链，这些在JS词法解析时完成的步骤我们无法得知，所有只能引用原函数比较好。
Sum: 上面实现的缺点主要是没有完全覆盖特殊引用类型，但其实我们平时应该不会遇到那些类型，所以可以凑合使用。如果还有其它的问题没有考虑到或者有出错的，希望大家可以帮忙指出。
参考如何写出一个惊艳面试官的深拷贝?
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