概述
一直以来都在函数式编程的大门之外徘徊,要入门的话首先得熟悉各种高阶函数,数组的reduce方法就是其中之一。
reduce方法将会对数组元素从左到右依次执行reducer函数,然后返回一个累计的值。举个形象的例子:你要组装一台电脑,买了主板、CPU、显卡、内存、硬盘、电源...这些零件是组装电脑的必要条件。
装的过程可以简单概括为拆掉每个零件的包装,再装到一起。类比一下reduce函数就可以明白了,那些零件就相当于要执行reduce方法的数组,对每个零件执行拆除包装的加工程序,就是对数组的每个元素执行reducer函数,把这些零件装到一起,就相当于reduce方法的任务,最终组装好的电脑相当于reduce方法的返回值。
reduce方法接收两个参数,第一个参数是回调函数reducer,第二个参数是初始值。reducer函数接收四个参数:
- Accumulator:MDN上解释为累计器,但我觉得不恰当,按我的理解它应该是截至当前元素,之前所有的数组元素被reducer函数处理累计的结果
- Current:当前被执行的数组元素
- CurrentIndex: 当前被执行的数组元素索引
- SourceArray:原数组,也就是调用reduce方法的数组
如果传入第二个参数,reduce方法会在这个参数的基础上开始累计执行。
概念讲了那么多,那reduce它的执行机制是怎样的呢?别着急,从用法入手一点一点分析。
来个最好理解的例子:数组求和
const arr = [1, 2, 3, 4]
const accumulator = (total, current, currentIndex, arr) => {
console.log(total, current, currentIndex, arr);
return total + current
}
console.log(arr.reduce(accumulator))
执行结果如下:
很明确,最终的结果就是把所有数组的元素都加起来。值得注意的是,它将数组的第一个元素作为累加的初始值,然后再依次对后边的元素执行reducer函数。
总共执行了三次,得出最终结果。那如果传入初始值,是怎样的执行顺序?
console.log(arr.reduce(accumulator, 3))
结果如下:
这次是以传入的初始值作为累加的起点,然后依次对数组的元素执行reducer。
假设对没有初始值的空数组调用reduce方法,则会报错:
Uncaught TypeError: Reduce of empty array with no initial value
一些用法
讲了一些概念,但使用场景更重要,下面来看一下reduce方法都会有哪些用途。
compose函数
compose是函数式编程的一种形式,用于将多个函数合并,上一个函数的返回值作为当前函数的入参,当前函数的返回值再作为下一个函数的入参,这样的效果有点类似于koa中间件的洋葱模型。
[a, b, c, d]
=> a(b(c(d())))
实际上和累加差不多,只不过把累加操作变成了入参执行,相加的结果变成了执行的返回值。redux的applyMiddleware内就使用了compose,目的是保证最终的dispatch是被所有中间件处理后的结果。
下面来以applyMiddleware中的compose为例,先看用法:
const result = compose(a, b, c)(params)
执行情况是这样:
(params) => a(b(c(params)))
返回的是一个函数,将params作为该函数的入参,被右侧第一个函数执行,执行顺序是从右到左执行,其余的函数的参数都是上一个函数的返回值。
看一下实现:
function compose(...funcs) {
// funcs是compose要组合的那些函数,arg是componse返回的函数的参数
if (funcs.length === 0) {
// 如果没有传入函数,那么直接返回一个函数,函数的返回值就是传进来的参数
return arg => arg
}
if (funcs.length === 1) {
// 如果只传入了一个函数,直接返回这个函数
return funcs[0]
}
return funcs.reduce((all, current) => {
return (...args) => {
return all(current(...args))
}
})
}
扁平化数组
const array = [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]
const flatten = arr => {
return arr.reduce((a, b) => {
return a.concat(b)
}, [])
}
console.log(flatten(array)); // [0, 1, 2, 3, 4, 5]
来看一下执行过程,
- 第一次执行,初始值传入
[]
,走到reduce的回调里,参数a就这个[]
,参数b是数组第一项[0, 1]
,回调内[].cancat([0, 1])
- 第二次执行,reduce的回调参数a是上一次回调执行的结果
[0, 1]
,本次继续用它来concat数组的第二项[2, 3]
,得到结果[0, 1, 2, 3]
作为下一次回调执行的参数a继续执行下去 - ...以此类推
那么假设数组是这样呢?[[0, [111, 222], 1], [2, [333, [444, 555]], 3], [4, 5]]
,其实加个递归调用就可以
const array = [[0, [111, 222], 1], [2, [333, [444, 555]], 3], [4, 5]]
const flatten = arr => {
return arr.reduce((a, b) => {
if (b instanceof Array) {
return a.concat(flatten(b))
}
return a.concat(b)
}, [])
}
console.log(flatten(array)); // [0, 111, 222, 1, 2, 333, 444, 555, 3, 4, 5]
统计字符串中每个字符出现的次数
每次回调执行的时候,都会往对象中加一个key为字符串,value为出现次数的键值,若已经存储过字符串,那么它的value加1。
const str = 'adefrfdnnfhdueassjfkdiskcddfjds'
const arr = str.split('')
const strObj = arr.reduce((all, current) => {
if (current in all) {
all[current]++
} else {
all[current] = 1
}
return all
}, {})
console.log(strObj) // {"a":2,"d":7,"e":2,"f":5,"r":1,"n":2,"h":1,"u":1,"s":4,"j":2,"k":2,"i":1,"c":1}
数组去重
const arr = ['1', 'a', 'c', 'd', 'a', 'c', '1']
const afterUnique = arr.reduce((all, current) => {
if (!all.includes(current)) {
all.push(current)
}
return all
}, [])
console.log(afterUnique); // ["1", "a", "c", "d"]
按照顺序调用promise
这种方式实际上处理的是promise的value,将上一个promise的value作为下一个promise的value进行处理。
const prom1 = a => {
return new Promise((resolve => {
resolve(a)
}))
}
const prom2 = a => {
return new Promise((resolve => {
resolve(a * 2)
}))
}
const prom3 = a => {
return new Promise((resolve => {
resolve(a * 3)
}))
}
const arr = [prom1, prom2, prom3]
const result = arr.reduce((all, current) => {
return all.then(current)
}, Promise.resolve(10))
result.then(res => {
console.log(res);
})
实现
通过上面的用法,可以总结出来reduce的特点:
- 接收两个参数,第一个为函数,函数内会接收四个参数:Accumulator Current CurrentIndex SourceArray,第二个参数为初始值。
- 返回值为一个所有Accumulator累计执行的结果
Array.prototype.myReduce = function(fn, base) {
if (this.length === 0 && !base) {
throw new Error('Reduce of empty array with no initial value')
}
for (let i = 0; i < this.length; i++) {
if (!base) {
base = fn(this[i], this[i + 1], i, this)
i++
} else {
base = fn(base, this[i], i, this)
}
}
return base
}
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