引言
有一段时间没更新了,最近挺忙的(懒病犯了)。今天偶然想到之前去去哪儿面试的时候,面试管问我的redece题目,当时被血虐的场景。干脆今天我们就来聊一下redece方法以及相关的应用
reduce方法j介绍
reduce(callback,initval)
其中callback函数接收4个参数:
- Accumulator (acc) (累计器)
- Current Value (cur) (当前值)
- Current Index (idx) (当前索引)
- Source Array (src) (源数组)
如果initval传了,则索引从0开始,acc是initval,cur是arr[0]
如果initval没有传,则索引从1开始,acc是arr[0],cur是arr[1]
reducer 函数的返回值分配给累计器,该返回值在数组的每个迭代中被记住,并最后成为最终的单个结果值。
例1:数组累加
const arr = [1,2,3,4,5];
console.log(arr.reduce((pre,cur)=>{return pre+cur}))
//1+2+3+4+5 15
例2: 计算总价
var product = [
{
name: '苹果',
count: 2,
price: 5
},
{
name: '桃子',
count: 5,
price: 2
},
{
name: '西瓜',
count: 1,
price: 10
}
];
var total = product.reduce((pre,cur)=>{
return pre+cur.count*cur.price
},0)
// 30
自己实现一个reduce方法
知道了reduce的两种模式,利用递归实现它并不复杂
// callback参数有4个。pre,cur,index,arr
Array.prototype.myReduce = function(callback,prev){
for(let i = 0 ; i < this.length; i++){
// 判断有没有第二个参数
if(!prev){ // 没有prev复杂点,第一次拿的是两个元素arr[0],arr[1],注意index的变化
prev = callback(this[i],this[i+1],i+1,this); //这里的指针是i+1都是对的,但是下一次循环的时候i必须按是3所以需要+1
i++; // 第一次循环了两个变量,下次应该从第三个执行,所以向后移动
}else{ //有prev简单,直接就是从arr[0]开始递归
prev = callback(prev,this[i],i,this);
}
}
return prev;
}
应用
好不容易学了reduce,只计算个水果价格,是不是有点太小才大用了?
我们看一看面试中能直接大幅度提升逼格的题目
1.统计字符串中出现的字母个数
相信大家都应该知道怎么用for-in怎么遍历数组(字符串split出来的)并借助一个空对象来计数
但是面试写十几行代码还是比较low而且容易出错的
我们看一个逼格高一点的实现
var arrString = 'abcdaabc';
arrString.split('').reduce((res, cur)=>{
res[cur] ? res[cur] ++ : res[cur] = 1
return res;
}, {})
2.数组扁平化
面试官让实现一个原生的flat方法
这个方法项目中经常用,但是兼容性不好,而且babel目前好像还没有这个polyfill,那我们就直接在入口文件中判断一下,如果不存在则添加数组的flat方法
// arr.flat(depth) 原生的语法 depth指定要提取嵌套数组的结构深度,默认是1 传0不扁平话,传Infinity则展开任意深度的嵌套数组
我们先不考虑depth 怎么用递归实现一版展开任意深度的flat方法
Array.prototype.myflat = function(depth = 1) {
return this.reduce((pre, cur) => {
if (Array.isArray(cur)) {
// 这里应该每次reduce都产生一个新的depth
let _depth = depth
if (_depth > 0) {
_depth--
pre = [...pre, ...cur.myflat(_depth)]
} else { // depth = 0控制结束递归
if (cur.length !== 0) { // 空数组抛弃!
pre.push(cur)
}
}
} else {
pre.push(cur)
}
return pre
}, [])
}
console.log([1, 2, [3,[5,[1]]], 4].myflat()) //[ 1, 2, 3, [ 5, [ 1 ] ], 4 ]
console.log([1, 2, [3,[5,[1]]], 4].myflat(0)) //[ 1, 2, [ 3, [ 5, [ 1 ] ] ], 4 ]
console.log([1, 2, [3,[5,[1]]], 4].myflat(2)) //[ 1, 2, 3, 5, [ 1 ], 4 ]
console.log([1, 2, [3,[5,[1]]], 4].myflat(Infinity)) //[ 1, 2, 3, 5, 1, 4 ]
console.log([1, 2], [3]].myflat()) //[ 1, 2, 3 ]
3.实现compose函数
最后简单介绍一下compose方法以及怎么利用reduce 一行代码实现。 这可是中间件的原理,大家仔细听!
var compose = function(f,g) { //compose极简写法,仅做示例
return function(x){
return f(g(x))
}
}
f和g都是函数,x是在他们之间通过'管道' 传输的值。
compose看起来就像是饲养函数,你就是饲养员。你可以选择多个有特点的函数,让它们结合,产生一个崭新的函数。
有个这个函数我们能干嘛呢
我们看一个例子:
我们现在想统计两个字符串的总长度 并打印:总长度:xxx
一般的写法就是写一坨
函数式编程告诉我们不要这样做,这么写耦合性太高了,不好维护,我们应该想搭积木一样,拆成若果基础方法,然后在拼接起来。 数据从这些方法组成的管道中流淌一遍出来就得到想要的结果了。
好处就是低耦合,可组合(像不像dota里面的卡尔,qwe三个球搭配可以调出N多技能)
于是我们这么写
function sum(a,b){
return a+b;
}
function len(str){
return str.length
}
function addPrefix(content){
return '总长度:'+content;
}
console.log(addPrefix(len(sum('x-1','y-2')))) //看着怪怪的
这么写最后一句话真的很烦人
于是借用compose函数我们这么写
const newFn = compose(addPrefix,len,sum)
console.log(newFn('x-1','y-2'))
compose函数利用reduce我给出3种实现,下次有时间再细说
//利用reduceRight
function compose(...fns){
return function(...args){
let lastFn = fns.pop();
return fns.reduceRight((prev,current)=>{ //[addPrefix,len,sum]
return current(prev) // 每次当前函数处理得是之前函数处理得结果!!! 但是首个不一样,首个就是首个函数得执行结果
},lastFn(...args)) //先得把参数传入进来
}
}
//利用reduce
// 递归规律如下
// a:addPrefix b:len
// a:function(...args){return addPrefix(len(...args))} b:sum
function compose(...fns){
return fns.reduce(function(a,b){
return function(...args){ //compose返回的是一个函数
return a(b(...args))
}
})
}
//reduce简化版 一行代码搞定 面试装B必背
let compose = (...fns)=>fns.reduce((a,b)=>(...args)=>a(b(...args)));
总结
今天的汇报就到这了,谢谢大家百忙中抽出时间阅读,相信掌握上面reduce个个层次用例,面试这方面一定是满满的逼格。另外本人技术有限,如果哪写的不对,欢迎在评论区留言指出。
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