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本篇內(nèi)容介紹了“數(shù)組reduce高級(jí)用法有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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背景

reduce作為ES5新增的常規(guī)數(shù)組方法之一，對(duì)比forEach、filter和map，在實(shí)際使用上好像有些被忽略，發(fā)現(xiàn)身邊的人極少使用它，導(dǎo)致這個(gè)如此強(qiáng)大的方法被逐漸埋沒。

如果經(jīng)常使用reduce，怎么可能放過如此好用的它呢！我還是得把他從塵土中取出來擦干凈，奉上它的高級(jí)用法給大家。一個(gè)如此好用的方法不應(yīng)該被大眾埋沒。

下面對(duì)reduce的語法進(jìn)行簡(jiǎn)單說明，詳情可查看MDN的reduce()的相關(guān)說明。

•  定義：對(duì)數(shù)組中的每個(gè)元素執(zhí)行一個(gè)自定義的累計(jì)器，將其結(jié)果匯總為單個(gè)返回值

•  形式：array.reduce((t, v, i, a) => {}, initValue)

•  參數(shù)

•   callback：回調(diào)函數(shù)(必選)

•   initValue：初始值(可選)

•  回調(diào)函數(shù)的參數(shù)

•   total(t)：累計(jì)器完成計(jì)算的返回值(必選)

•   value(v)：當(dāng)前元素(必選)

•   index(i)：當(dāng)前元素的索引(可選)

•   array(a)：當(dāng)前元素所屬的數(shù)組對(duì)象(可選)

•  過程

•   以t作為累計(jì)結(jié)果的初始值，不設(shè)置t則以數(shù)組第一個(gè)元素為初始值

•   開始遍歷，使用累計(jì)器處理v，將v的映射結(jié)果累計(jì)到t上，結(jié)束此次循環(huán)，返回t

•   進(jìn)入下一次循環(huán)，重復(fù)上述操作，直至數(shù)組最后一個(gè)元素

•   結(jié)束遍歷，返回最終的t

reduce的精華所在是將累計(jì)器逐個(gè)作用于數(shù)組成員上，把上一次輸出的值作為下一次輸入的值。下面舉個(gè)簡(jiǎn)單的栗子，看看reduce的計(jì)算結(jié)果。

const arr = [3, 5, 1, 4, 2];  const a = arr.reduce((t, v) => t + v);  // 等同于  const b = arr.reduce((t, v) => t + v, 0);

reduce實(shí)質(zhì)上是一個(gè)累計(jì)器函數(shù)，通過用戶自定義的累計(jì)器對(duì)數(shù)組成員進(jìn)行自定義累計(jì)，得出一個(gè)由累計(jì)器生成的值。另外reduce還有一個(gè)胞弟reduceRight，兩個(gè)方法的功能其實(shí)是一樣的，只不過reduce是升序執(zhí)行，reduceRight是降序執(zhí)行。

對(duì)空數(shù)組調(diào)用reduce()和reduceRight()是不會(huì)執(zhí)行其回調(diào)函數(shù)的，可認(rèn)為reduce()對(duì)空數(shù)組無效

高級(jí)用法

單憑以上一個(gè)簡(jiǎn)單栗子不足以說明reduce是個(gè)什么。為了展示reduce的魅力，我為大家提供25種場(chǎng)景來應(yīng)用reduce的高級(jí)用法。有部分高級(jí)用法可能需要結(jié)合其他方法來實(shí)現(xiàn)，這樣為reduce的多元化提供了更多的可能性。

部分示例代碼的寫法可能有些騷，看得不習(xí)慣可自行整理成自己的習(xí)慣寫法

• 累加累乘 

function Accumulation(...vals) {      return vals.reduce((t, v) => t + v, 0);  }  function Multiplication(...vals) {      return vals.reduce((t, v) => t * v, 1);  }

Accumulation(1, 2, 3, 4, 5); // 15  Multiplication(1, 2, 3, 4, 5); // 120

• 權(quán)重求和 

const scores = [      { score: 90, subject: "chinese", weight: 0.5 },      { score: 95, subject: "math", weight: 0.3 },      { score: 85, subject: "english", weight: 0.2 }  ];  const result = scores.reduce((t, v) => t + v.score * v.weight, 0); // 90.5

• 代替reverse 

function Reverse(arr = []) {      return arr.reduceRight((t, v) => (t.push(v), t), []);  }

Reverse([1, 2, 3, 4, 5]); // [5, 4, 3, 2, 1]

• 代替map和filter 

const arr = [0, 1, 2, 3];  // 代替map：[0, 2, 4, 6]  const a = arr.map(v => v * 2);  const b = arr.reduce((t, v) => [...t, v * 2], []);  // 代替filter：[2, 3]  const c = arr.filter(v => v > 1);  const d = arr.reduce((t, v) => v > 1 ? [...t, v] : t, []);  // 代替map和filter：[4, 6]  const e = arr.map(v => v * 2).filter(v => v > 2);  const f = arr.reduce((t, v) => v * 2 > 2 ? [...t, v * 2] : t, []);

• 代替some和every 

const scores = [      { score: 45, subject: "chinese" },      { score: 90, subject: "math" },      { score: 60, subject: "english" }  ];  // 代替some：至少一門合格  const isAtLeastOneQualified = scores.reduce((t, v) => v.score >= 60, false); // true  // 代替every：全部合格  const isAllQualified = scores.reduce((t, v) => t && v.score >= 60, true); // false

• 數(shù)組分割 

function Chunk(arr = [], size = 1) {      return arr.length ? arr.reduce((t, v) => (t[t.length - 1].length === size ? t.push([v]) : t[t.length - 1].push(v), t), [[]]) : [];  }

const arr = [1, 2, 3, 4, 5];  Chunk(arr, 2); // [[1, 2], [3, 4], [5]]

• 數(shù)組過濾 

function Difference(arr = [], oarr = []) {      return arr.reduce((t, v) => (!oarr.includes(v) && t.push(v), t), []);  }

const arr1 = [1, 2, 3, 4, 5];  const arr2 = [2, 3, 6]  Difference(arr1, arr2); // [1, 4, 5]

• 數(shù)組填充 

function Fill(arr = [], val = "", start = 0, end = arr.length) {      if (start < 0 || start >= end || end > arr.length) return arr;      return [          ...arr.slice(0, start),          ...arr.slice(start, end).reduce((t, v) => (t.push(val || v), t), []),          ...arr.slice(end, arr.length)      ];  }

const arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6];  Fill(arr, "aaa", 2, 5); // [0, 1, "aaa", "aaa", "aaa", 5, 6]

• 數(shù)組扁平 

function Flat(arr = []) {      return arr.reduce((t, v) => t.concat(Array.isArray(v) ? Flat(v) : v), [])  }

const arr = [0, 1, [2, 3], [4, 5, [6, 7]], [8, [9, 10, [11, 12]]]];  Flat(arr); // [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]

• 數(shù)組去重 

function Uniq(arr = []) {      return arr.reduce((t, v) => t.includes(v) ? t : [...t, v], []);  }

const arr = [2, 1, 0, 3, 2, 1, 2];  Uniq(arr); // [2, 1, 0, 3]

• 數(shù)組最大最小值 

function Max(arr = []) {      return arr.reduce((t, v) => t > v ? t : v);  }  function Min(arr = []) {      return arr.reduce((t, v) => t < v ? t : v);  }

const arr = [12, 45, 21, 65, 38, 76, 108, 43];  Max(arr); // 108  Min(arr); // 12

• 數(shù)組成員獨(dú)立拆解 

function Unzip(arr = []) {      return arr.reduce(          (t, v) => (v.forEach((w, i) => t[i].push(w)), t),          Array.from({ length: Math.max(...arr.map(v => v.length)) }).map(v => [])      );  }

const arr = [["a", 1, true], ["b", 2, false]];  Unzip(arr); // [["a", "b"], [1, 2], [true, false]]

• 數(shù)組成員個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì) 

function Count(arr = []) {      return arr.reduce((t, v) => (t[v] = (t[v] || 0) + 1, t), {});  }

const arr = [0, 1, 1, 2, 2, 2];  Count(arr); // { 0: 1, 1: 2, 2: 3 }

此方法是字符統(tǒng)計(jì)和單詞統(tǒng)計(jì)的原理，入?yún)r(shí)把字符串處理成數(shù)組即可

• 數(shù)組成員位置記錄 

function Position(arr = [], val) {      return arr.reduce((t, v, i) => (v === val && t.push(i), t), []);  }

const arr = [2, 1, 5, 4, 2, 1, 6, 6, 7];  Position(arr, 2); // [0, 4]

• 數(shù)組成員特性分組 

function Group(arr = [], key) {      return key ? arr.reduce((t, v) => (!t[v[key]] && (t[v[key]] = []), t[v[key]].push(v), t), {}) : {};  }

const arr = [      { area: "GZ", name: "YZW", age: 27 },      { area: "GZ", name: "TYJ", age: 25 },      { area: "SZ", name: "AAA", age: 23 },      { area: "FS", name: "BBB", age: 21 },      { area: "SZ", name: "CCC", age: 19 }  ]; // 以地區(qū)area作為分組依據(jù)  Group(arr, "area"); // { GZ: Array(2), SZ: Array(2), FS: Array(1) }

• 數(shù)組成員所含關(guān)鍵字統(tǒng)計(jì) 

function Keyword(arr = [], keys = []) {      return keys.reduce((t, v) => (arr.some(w => w.includes(v)) && t.push(v), t), []);  }

const text = [      "今天天氣真好，我想出去釣魚",      "我一邊看電視，一邊寫作業(yè)",      "小明喜歡同桌的小紅，又喜歡后桌的小君，真TM花心",      "最近上班喜歡摸魚的人實(shí)在太多了，代碼不好好寫，在想入非非"  ];  const keyword = ["偷懶", "喜歡", "睡覺", "摸魚", "真好", "一邊", "明天"];  Keyword(text, keyword); // ["喜歡", "摸魚", "真好", "一邊"]

• 字符串翻轉(zhuǎn) 

function ReverseStr(str = "") {      return str.split("").reduceRight((t, v) => t + v);  }

const str = "reduce最牛逼";  ReverseStr(str); // "逼牛最ecuder"

• 數(shù)字千分化 

function ThousandNum(num = 0) {      const str = (+num).toString().split(".");      const int = nums => nums.split("").reverse().reduceRight((t, v, i) => t + (i % 3 ? v : `${v},`), "").replace(/^,|,$/g, "");      const dec = nums => nums.split("").reduce((t, v, i) => t + ((i + 1) % 3 ? v : `${v},`), "").replace(/^,|,$/g, "");      return str.length > 1 ? `${int(str[0])}.${dec(str[1])}` : int(str[0]);  }

ThousandNum(1234); // "1,234"  ThousandNum(1234.00); // "1,234"  ThousandNum(0.1234); // "0.123,4"  ThousandNum(1234.5678); // "1,234.567,8"

• 異步累計(jì) 

async function AsyncTotal(arr = []) {      return arr.reduce(async(t, v) => {          const at = await t;          const todo = await Todo(v);          at[v] = todo;          return at;      }, Promise.resolve({}));  }

const result = await AsyncTotal(); // 需要在async包圍下使用

• 斐波那契數(shù)列 

function Fibonacci(len = 2) {      const arr = [...new Array(len).keys()];      return arr.reduce((t, v, i) => (i > 1 && t.push(t[i - 1] + t[i - 2]), t), [0, 1]);  }

Fibonacci(10); // [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

• URL參數(shù)反序列化 

function ParseUrlSearch() {      return location.search.replace(/(^\?)|(&$)/g, "").split("&").reduce((t, v) => {          const [key, val] = v.split("=");          t[key] = decodeURIComponent(val);          return t;      }, {});  }

// 假設(shè)URL為：https://www.baidu.com?age=25&name=TYJ  ParseUrlSearch(); // { age: "25", name: "TYJ" }

• URL參數(shù)序列化 

function StringifyUrlSearch(search = {}) {      return Object.entries(search).reduce(          (t, v) => `${t}${v[0]}=${encodeURIComponent(v[1])}&`,          Object.keys(search).length ? "?" : ""      ).replace(/&$/, "");  }

StringifyUrlSearch({ age: 27, name: "YZW" }); // "?age=27&name=YZW"

• 返回對(duì)象指定鍵值 

function GetKeys(obj = {}, keys = []) {      return Object.keys(obj).reduce((t, v) => (keys.includes(v) && (t[v] = obj[v]), t), {});  }

const target = { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4 };  const keyword = ["a", "d"];  GetKeys(target, keyword); // { a: 1, d: 4 }

• 數(shù)組轉(zhuǎn)對(duì)象 

const people = [      { area: "GZ", name: "YZW", age: 27 },      { area: "SZ", name: "TYJ", age: 25 }  ];  const map = people.reduce((t, v) => {      const { name, ...rest } = v;      t[name] = rest;      return t;  }, {}); // { YZW: {…}, TYJ: {…} }

• Redux Compose函數(shù)原理 

function Compose(...funs) {      if (funs.length === 0) {          return arg => arg;      }      if (funs.length === 1) {          return funs[0];      }      return funs.reduce((t, v) => (...arg) => t(v(...arg)));  }

兼容和性能

好用是挺好用的，但是兼容性如何呢？在Caniuse上搜索一番，兼容性絕對(duì)的好，可大膽在任何項(xiàng)目上使用。不要吝嗇你的想象力，盡情發(fā)揮reduce的compose技能啦。對(duì)于時(shí)常做一些累計(jì)的功能，reduce絕對(duì)是首選方法。

另外，有些同學(xué)可能會(huì)問，reduce的性能又如何呢？下面我們通過對(duì)for-in、forEach、map和reduce四個(gè)方法同時(shí)做1~100000的累加操作，看看四個(gè)方法各自的執(zhí)行時(shí)間。

// 創(chuàng)建一個(gè)長(zhǎng)度為100000的數(shù)組  const list = [...new Array(100000).keys()];  // for-in  console.time("for-in");  let result1 = 0;  for (let i = 0; i < list.length; i++) {      result1 += i + 1;  }  console.log(result1);  console.timeEnd("for-in");  // forEach  console.time("forEach");  let result2 = 0;  list.forEach(v => (result2 += v + 1));  console.log(result2);  console.timeEnd("forEach");  // map  console.time("map");  let result3 = 0;  list.map(v => (result3 += v + 1, v));  console.log(result3);  console.timeEnd("map");  // reduce  console.time("reduce");  const result4 = list.reduce((t, v) => t + v + 1, 0);  console.log(result4);  console.timeEnd("reduce");

累加操作	執(zhí)行時(shí)間
for-in	6.719970703125ms
forEach	3.696044921875ms
map	3.554931640625ms
reduce	2.806884765625ms

以上代碼在MacBook Pro 2019 15寸 16G內(nèi)存 512G閃存的Chrome 79下執(zhí)行，不同的機(jī)器不同的環(huán)境下執(zhí)行以上代碼都有可能存在差異。

“數(shù)組reduce高級(jí)用法有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

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