filter负责筛选、map负责转换，应先filter后map以提升性能与可读性；错误混用会导致undefined空洞或低效计算。
filter 和 map 各司其职：filter 负责“挑”，map 负责“改”。两者配合不是叠加功能，而是按数据流顺序组织操作——先筛后转，逻辑清晰、性能可控、代码易读。
先 filter 再 map 是更自然的链式顺序
多数场景下，应先用 filter 筛出目标子集，再用 map 对这些有效项做转换。这样避免对被排除的数据做无意义计算。
- ✅ 推荐写法：
users.filter(u => u.active).map(u => ({ id: u.id, name: u.name.trim() })) - ❌ 低效写法：
users.map(u => ({ id: u.id, name: u.name?.trim() })).filter(item => item.name)—— 即使用户不 active，也要执行 trim 和对象构造 - 小数组影响不大，但处理上万条数据时，先 filter 可减少 map 的调用次数，降低内存与 CPU 开销
filter 中注意属性存在性，避免误筛空值
filter 回调返回 falsy 值（undefined、null、0、''）就会把该项过滤掉。取对象字段时若字段缺失，极易踩坑。
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- ❌ 危险写法：
data.filter(item => item.status === 'done')—— 若某 item 没有 status 属性，item.status是undefined，比较结果为false，该项被意外剔除 - ✅ 安全写法：
data.filter(item => item.status != null && item.status === 'done') - 或用可选链 + 显式判断：
data.filter(item => item?.status === 'done')（ES2020+）
map 里别混 filter 逻辑，否则结果含 undefined
map 的设计目标是等长映射。如果在 map 回调中加 if 判断却不给 else 分支，未满足条件的项会返回 undefined，导致新数组出现空洞。
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- ❌ 错误示范：
[1,2,3,4].map(x => { if (x % 2 === 0) return x * 2 })→ 结果是[undefined, 4, undefined, 8] - ✅ 正确拆分：
[1,2,3,4].filter(x => x % 2 === 0).map(x => x * 2)→[4, 8] - 想一步到位？可用 reduce，但要权衡可读性；日常开发优先选 filter + map 组合
需要去重+转换时，慎用 indexOf 实现 filter
常见写法 arr.filter((item, i) => arr.indexOf(item) === i) 表面简洁，实际是 O(n²) 时间复杂度，大数据量下极慢。
- ✅ 更高效替代：
[...new Set(arr)].map(transformFn)（适用于基础类型） - ✅ 对象数组去重：
arr.filter((item, i, a) => a.findIndex(obj => obj.id === item.id) === i).map(...)，或先 reduce 构建 Map 去重再 map - 50 万条数据用 indexOf 去重可能卡顿数分钟；Set 或 Map 方案基本保持 O(n)
