面试题：CouchDB复杂JSON文档转换及性能优化

Question

CouchDB中有大量嵌套结构复杂的JSON文档，例如文档中有多层嵌套的对象和数组，并且存在循环引用（假设通过特定标识符表示循环引用）。要求将这些文档转换为一种扁平化的JSON格式，以方便数据的统计和分析。在转换过程中，要尽量减少内存占用并提高转换效率，阐述你的设计思路、采用的算法以及如何处理循环引用问题。

Answer 1

设计思路

1. 深度优先遍历：采用深度优先遍历（DFS）算法来遍历嵌套的JSON文档。这样可以逐个处理嵌套结构，便于扁平化。
2. 路径记录：在遍历过程中，记录每个节点的路径，路径可以用字符串或数组表示，用于生成扁平化后的键。
3. 处理循环引用：维护一个已访问节点的集合，当再次遇到已访问节点时，通过特定标识符来处理循环引用。

采用的算法

1. 递归DFS：递归函数接受当前节点和路径作为参数。对于对象，遍历其属性；对于数组，遍历其元素。
2. 扁平化处理：当遇到叶子节点（非对象和非数组）时，将其值根据路径添加到扁平化结果中。
3. 循环引用处理：在进入节点前，检查节点是否在已访问集合中。若存在，用特定标识符替换其值。若不存在，将节点添加到已访问集合。

示例代码（Python）

def flatten_json(nested_json, flatten_dict={}, path=[]):
    if isinstance(nested_json, dict):
        for key, value in nested_json.items():
            new_path = path + [key]
            flatten_json(value, flatten_dict, new_path)
    elif isinstance(nested_json, list):
        for index, value in enumerate(nested_json):
            new_path = path + [str(index)]
            flatten_json(value, flatten_dict, new_path)
    else:
        flatten_dict[".".join(map(str, path))] = nested_json
    return flatten_dict

def handle_circular_refs(nested_json):
    visited = set()
    def dfs(node):
        if id(node) in visited:
            return "<CIRCULAR_REF>"
        visited.add(id(node))
        if isinstance(node, dict):
            result = {}
            for key, value in node.items():
                result[key] = dfs(value)
            return result
        elif isinstance(node, list):
            return [dfs(value) for value in node]
        else:
            return node
    return dfs(nested_json)

def flatten_with_circular_refs(nested_json):
    json_without_circular = handle_circular_refs(nested_json)
    return flatten_json(json_without_circular)

如何处理循环引用问题

1. 标识符标记：使用一个特殊的字符串（如 <CIRCULAR_REF>）来标记循环引用的位置。在深度优先遍历过程中，当检测到循环引用时，将其替换为该标识符。
2. 记录已访问节点：使用Python的集合（set）来记录已访问节点的内存地址（通过id()函数获取）。每次访问新节点前，检查其内存地址是否在集合中。如果存在，则表明是循环引用。