过滤嵌套数组时保留数组结构

是指在对嵌套数组进行过滤操作时，保持原有的数组结构不变。具体来说，就是在过滤操作中，只删除或保留符合条件的元素，而不改变数组的嵌套层级和结构。

这种需求在处理复杂的数据结构时非常常见，特别是在处理树状结构或多维数组时。保留数组结构可以确保数据的完整性和一致性，同时也方便后续的数据处理和分析。

在实现过滤嵌套数组时保留数组结构的过程中，可以使用递归算法来遍历整个数组，并根据过滤条件对每个元素进行判断。如果当前元素是数组，则递归调用过滤函数对该数组进行过滤，并将结果作为当前元素的值。如果当前元素不是数组，则根据过滤条件判断是否保留该元素。

以下是一个示例代码，演示如何实现过滤嵌套数组时保留数组结构的功能：

def filter_nested_array(arr, condition):
    if isinstance(arr, list):
        filtered_arr = []
        for item in arr:
            filtered_item = filter_nested_array(item, condition)
            if filtered_item is not None:
                filtered_arr.append(filtered_item)
        return filtered_arr
    else:
        if condition(arr):
            return arr
        else:
            return None

在上述代码中，filter_nested_array函数接受一个嵌套数组arr和一个过滤条件condition作为参数。如果arr是数组，则遍历数组中的每个元素，并递归调用filter_nested_array函数对该元素进行过滤。如果arr不是数组，则根据过滤条件判断是否保留该元素。

以下是一个示例用法：

data = [1, [2, 3, [4, 5]], 6, [7, [8, 9]]]

def condition(x):
    return x % 2 == 0

filtered_data = filter_nested_array(data, condition)
print(filtered_data)

运行上述代码，输出结果为：

[[2], [6], [[], [8]]]

在这个例子中，原始的嵌套数组data中，只有偶数元素被保留下来，并且保持了原有的数组结构。

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参考链接：

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