对象数组属性左索引组合生成技巧

本文介绍了一种轻量高效的算法，专门用于从结构松散的对象数组（每个对象仅含一个属性）中，自动识别同名属性所在位置，并生成所有满足“左→右”顺序（即索引严格递增）的索引对组合；该方法先按属性键分组索引，再对每组生成全部二元组合，代码简洁、零依赖、性能稳定，尤其适合小规模数据（≤4个同属性元素）下的配置分析、表单关联校验或可视化坐标关系构建等实际场景。

本文介绍一种简洁高效的算法，用于从对象数组中提取所有具有相同键名的对象索引对（仅左→右顺序），并按属性分组返回二维索引数组。适用于最多4个元素的小规模数据场景，兼顾可读性与性能。

在处理结构松散的对象数组（每个对象仅含一个属性）时，常需识别“同名属性”的位置关系——例如判断哪些索引位置的对象共享 property1，并进一步生成所有满足 i < j 的索引对 [i, j]。这本质上是分组 + 组合生成的复合问题：先按属性键聚类索引，再对每组索引生成所有严格递增的二元组合。

核心思路分为两步：

1. 属性索引分组：遍历数组，提取每个对象的唯一键名，并记录其出现的所有索引；
2. 生成左向索引对：对每个属性对应的索引数组（如 [0, 1, 2]），生成所有满足 i < j 的组合，即 [0,1], [0,2], [1,2]。

以下是完整实现：

function groupIndicesByProperty(arr) {
    const groups = {};
    arr.forEach((obj, i) => {
        const key = Object.keys(obj)[0];
        if (key !== undefined) {
            if (!groups[key]) groups[key] = [];
            groups[key].push(i);
        }
    });
    return groups;
}

const pairsOf = (indices) =>
    indices.flatMap((a, i) => 
        indices.slice(i + 1).map(b => [a, b])
    );

const getLeftToRightIndexCombinations = (arr) => 
    Object.fromEntries(
        Object.entries(groupIndicesByProperty(arr))
            .map(([key, indices]) => [key, pairsOf(indices)])
            .filter(([, pairs]) => pairs.length > 0)
    );

✅ 使用示例：

// 示例 1：3 个 property1 + 1 个 property2
const input1 = [
  { property1: 10 }, 
  { property1: 13 }, 
  { property1: 15 }, 
  { property2: 2 }
];
console.log(getLeftToRightIndexCombinations(input1));
// → { property1: [[0,1], [0,2], [1,2]] }

// 示例 2：各两个同名属性
const input2 = [
  { property1: 10 }, 
  { property1: 13 }, 
  { property2: 15 }, 
  { property2: 2 }
];
console.log(getLeftToRightIndexCombinations(input2));
// → { property1: [[0,1]], property2: [[2,3]] }

// 示例 3：4 个 property1 → C(4,2)=6 对组合
const input3 = [
  { property1: 10 }, 
  { property1: 13 }, 
  { property1: 15 }, 
  { property1: 2 }
];
console.log(getLeftToRightIndexCombinations(input3));
// → { property1: [[0,1],[0,2],[0,3],[1,2],[1,3],[2,3]] }

⚠️ 注意事项：

• 输入对象必须且仅含一个自有属性，否则 Object.keys(obj)[0] 将取第一个键（可能非预期）；
• 空对象 {} 或无属性对象会导致 undefined 键，建议前置校验；
• 时间复杂度为 O(n + m·k²)，其中 n 是数组长度，m 是不同属性数，k 是某属性最大出现频次（≤4，故实际为常数级）；
• 若需支持多属性对象或更复杂匹配逻辑，应改用 Object.entries(obj) 过滤条件，而非仅取首键。

该方案代码简短、语义清晰，无需外部依赖，可直接集成至工具函数库，特别适合配置解析、表单校验、可视化坐标映射等场景。

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