怎樣用原生函數(shù)將二維數(shù)組中滿足條件的子數(shù)組提取出來

我從數(shù)據(jù)庫聯(lián)查a表和b表查詢出來一個(gè)二維數(shù)組，a表與b表是一對(duì)多的關(guān)系，查出來的數(shù)據(jù)a表會(huì)有重復(fù)，我現(xiàn)在希望將數(shù)據(jù)中滿足條件的子數(shù)組提取出來，條件可以是數(shù)據(jù)中相同a表id。
主要是不希望用循環(huán)，因?yàn)槲疫€有別的邏輯要處理，循環(huán)嵌套下來效率太低了！

ab表聯(lián)查出來數(shù)據(jù)類似下面的結(jié)構(gòu)：
    $array=[
        ['id'=>1,'name'=>'name1','value'=>'value1'],
        ['id'=>1,'name'=>'name2','value'=>'value2'],
        ['id'=>2,'name'=>'name3','value'=>'value3'],
        ['id'=>3,'name'=>'name4','value'=>'value4'],
        ['id'=>3,'name'=>'name5','value'=>'value5'],
        .......
    ];
里面的id其實(shí)是a表的數(shù)據(jù)，是有可能重復(fù)的，我的目標(biāo)就是將id==1的兩條數(shù)據(jù)從上面的大數(shù)組里給弄出來搞個(gè)小數(shù)組單獨(dú)裝起來，最終想要的結(jié)果如下：
$end=[
        ['id'=>1,'name'=>'name1','value'=>'value1'],
        ['id'=>1,'name'=>'name2','value'=>'value2'],
];

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念初

php很多數(shù)組原生函數(shù)的函數(shù)原型也是對(duì)數(shù)組循環(huán)處理，除非你的數(shù)組極其龐大復(fù)雜，否則foreach不會(huì)出現(xiàn)什么效率問題

2018年4月24日 16:50

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不二心

不想循環(huán)嵌套的話，用 array_reduce()

2018年3月1日 14:42

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清夢(mèng)

題主描述比較亂，不知道我大致這么理解對(duì)不對(duì)。
存在 a 和 b 兩個(gè)數(shù)組，數(shù)組結(jié)構(gòu)如下：

$a = [['id' => '1', 'name' => 'name1'],['id' => '2', 'name' => 'name2']];
$b = [['id' => '1', 'value' => 'value1'],['id' => '2', 'value' => 'value2']];

然后目標(biāo)是得到是將數(shù)組 b 中的部分?jǐn)?shù)據(jù)加入到數(shù)組 a 中，得到一種類似于這樣的數(shù)據(jù)：

$c = [['id' => '1','name' => 'name1' ,'value' => 'value1'],['id' => '2','name' => 'name2', 'value' => 'value2']];

這種情況，如果兩個(gè)數(shù)組都比較大，比如說都有 10000 組數(shù)據(jù)左右，直接二重循環(huán)確實(shí)會(huì)出現(xiàn)性能問題。
這種問題可以通過將其中一個(gè)數(shù)組根據(jù) id 設(shè)置成 key-value 的形式來提高性能，代碼如下：

$storage_a = []; 
foreach($a as $value) {
    $storage_a[$value['id']] = $value;
}
foreach($b as $value) {
    if(isset($storage_a[$value['id']])) {
        $storage_a[$value['id']]['value'] = $value['value'];
    }   
}
print_r($storage_a);

具體 PHP 的原生函數(shù)有沒有實(shí)現(xiàn)類似的功能，題主可以去 PHP 手冊(cè)查一下。
因?yàn)轭}主說是一對(duì)多的內(nèi)容，所以代碼需要根據(jù)實(shí)際情況做一下調(diào)整。
從性能上來看，直接二重循環(huán)的復(fù)雜度是 O(n*m)，這樣寫的復(fù)雜度可以大致認(rèn)為是 O(n+m)。

2018年9月14日 08:17