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25個你不得不知道的數(shù)組reduce高級用法

作者：佚名
開發(fā) 前端
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，奉上它的高級用法給大家。一個如此好用的方法不應該被大眾埋沒。

背景

距離上一篇技術(shù)文章《1.5萬字概括ES6全部特性》發(fā)布到現(xiàn)在，已經(jīng)有整整4個月沒有輸出過一篇技術(shù)文章了。哈哈，不是不想寫，而是實在太忙，這段時間每天不是上班就是加班，完全沒有自己的時間。這篇文章也是抽空之余完成，希望大家喜歡，謝謝大家繼續(xù)支持我。

本文首發(fā)于『搜狐技術(shù)產(chǎn)品』公眾號，首發(fā)內(nèi)容與博客內(nèi)容略有不同，博客內(nèi)容今早發(fā)布時額外有所增加

reduce作為ES5新增的常規(guī)數(shù)組方法之一，對比forEach、filter和map，在實際使用上好像有些被忽略，發(fā)現(xiàn)身邊的人極少使用它，導致這個如此強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，奉上它的高級用法給大家。一個如此好用的方法不應該被大眾埋沒。

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

  •  定義：對數(shù)組中的每個元素執(zhí)行一個自定義的累計器，將其結(jié)果匯總為單個返回值
  •  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)：累計器完成計算的返回值(必選)
    •   value(v)：當前元素(必選)
    •   index(i)：當前元素的索引(可選)
    •   array(a)：當前元素所屬的數(shù)組對象(可選)
  •  過程
    •   以t作為累計結(jié)果的初始值，不設(shè)置t則以數(shù)組第一個元素為初始值
    •   開始遍歷，使用累計器處理v，將v的映射結(jié)果累計到t上，結(jié)束此次循環(huán)，返回t
    •   進入下一次循環(huán)，重復上述操作，直至數(shù)組最后一個元素
    •   結(jié)束遍歷，返回最終的t

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

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

reduce實質(zhì)上是一個累計器函數(shù)，通過用戶自定義的累計器對數(shù)組成員進行自定義累計，得出一個由累計器生成的值。另外reduce還有一個胞弟reduceRight，兩個方法的功能其實是一樣的，只不過reduce是升序執(zhí)行，reduceRight是降序執(zhí)行。

對空數(shù)組調(diào)用reduce()和reduceRight()是不會執(zhí)行其回調(diào)函數(shù)的，可認為reduce()對空數(shù)組無效

高級用法

單憑以上一個簡單栗子不足以說明reduce是個什么。為了展示reduce的魅力，我為大家提供25種場景來應用reduce的高級用法。有部分高級用法可能需要結(jié)合其他方法來實現(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，看得不習慣可自行整理成自己的習慣寫法

  • 累加累乘 
  1. function Accumulation(...vals) {  
  2.     return vals.reduce((t, v) => t + v, 0);  
  3. }  
  4. function Multiplication(...vals) {  
  5.     return vals.reduce((t, v) => t * v, 1);  
  6. }  
  1. Accumulation(1, 2, 3, 4, 5); // 15  
  2. Multiplication(1, 2, 3, 4, 5); // 120 
  • 權(quán)重求和 
  1. const scores = [  
  2.     { score: 90, subject: "chinese", weight: 0.5 },  
  3.     { score: 95, subject: "math", weight: 0.3 },  
  4.     { score: 85, subject: "english", weight: 0.2 }  
  5. ];  
  6. const result = scores.reduce((t, v) => t + v.score * v.weight, 0); // 90.5 
  • 代替reverse 
  1. function Reverse(arr = []) {  
  2.     return arr.reduceRight((t, v) => (t.push(v), t), []);  
  3. }  
  1. Reverse([1, 2, 3, 4, 5]); // [5, 4, 3, 2, 1] 
  • 代替map和filter 
  1. const arr = [0, 1, 2, 3];  
  2. // 代替map：[0, 2, 4, 6]  
  3. const a = arr.map(v => v * 2);  
  4. const b = arr.reduce((t, v) => [...t, v * 2], []);  
  5. // 代替filter：[2, 3]  
  6. const c = arr.filter(v => v > 1);  
  7. const d = arr.reduce((t, v) => v > 1 ? [...t, v] : t, []);  
  8. // 代替map和filter：[4, 6]  
  9. const e = arr.map(v => v * 2).filter(v => v > 2);  
  10. const f = arr.reduce((t, v) => v * 2 > 2 ? [...t, v * 2] : t, []); 
  • 代替some和every 
  1. const scores = [  
  2.     { score: 45, subject: "chinese" },  
  3.     { score: 90, subject: "math" },  
  4.     { score: 60, subject: "english" }  
  5. ];  
  6. // 代替some：至少一門合格  
  7. const isAtLeastOneQualified = scores.reduce((t, v) => v.score >= 60, false); // true  
  8. // 代替every：全部合格  
  9. const isAllQualified = scores.reduce((t, v) => t && v.score >= 60, true); // false 
  • 數(shù)組分割 
  1. function Chunk(arr = [], size = 1) {  
  2.     return arr.length ? arr.reduce((t, v) => (t[t.length - 1].length === size ? t.push([v]) : t[t.length - 1].push(v), t), [[]]) : [];  
  3. }  
  1. const arr = [1, 2, 3, 4, 5];  
  2. Chunk(arr, 2); // [[1, 2], [3, 4], [5]] 
  • 數(shù)組過濾 
  1. function Difference(arr = [], oarr = []) {  
  2.     return arr.reduce((t, v) => (!oarr.includes(v) && t.push(v), t), []);  
  3. }  
  1. const arr1 = [1, 2, 3, 4, 5];  
  2. const arr2 = [2, 3, 6]  
  3. Difference(arr1, arr2); // [1, 4, 5] 
  • 數(shù)組填充 
  1. function Fill(arr = [], val = "", start = 0, end = arr.length) {  
  2.     if (start < 0 || start >= end || end > arr.length) return arr;  
  3.     return [  
  4.         ...arr.slice(0, start),  
  5.         ...arr.slice(start, end).reduce((t, v) => (t.push(val || v), t), []),  
  6.         ...arr.slice(end, arr.length)  
  7.     ];  
  8. }  
  1. const arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6];  
  2. Fill(arr, "aaa", 2, 5); // [0, 1, "aaa", "aaa", "aaa", 5, 6] 
  • 數(shù)組扁平 
  1. function Flat(arr = []) {  
  2.     return arr.reduce((t, v) => t.concat(Array.isArray(v) ? Flat(v) : v), [])  
  3. }  
  1. const arr = [0, 1, [2, 3], [4, 5, [6, 7]], [8, [9, 10, [11, 12]]]];  
  2. Flat(arr); // [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] 
  • 數(shù)組去重 
  1. function Uniq(arr = []) {  
  2.     return arr.reduce((t, v) => t.includes(v) ? t : [...t, v], []);  
  3. }  
  1. const arr = [2, 1, 0, 3, 2, 1, 2];  
  2. Uniq(arr); // [2, 1, 0, 3] 
  • 數(shù)組最大最小值 
  1. function Max(arr = []) {  
  2.     return arr.reduce((t, v) => t > v ? t : v);  
  3. }  
  4. function Min(arr = []) {  
  5.     return arr.reduce((t, v) => t < v ? t : v);  
  6. }  
  1. const arr = [12, 45, 21, 65, 38, 76, 108, 43];  
  2. Max(arr); // 108  
  3. Min(arr); // 12 
  • 數(shù)組成員獨立拆解 
  1. function Unzip(arr = []) {  
  2.     return arr.reduce(  
  3.         (t, v) => (v.forEach((w, i) => t[i].push(w)), t),  
  4.         Array.from({ length: Math.max(...arr.map(v => v.length)) }).map(v => [])  
  5.     );  
  6. }  
  1. const arr = [["a", 1, true], ["b", 2, false]];  
  2. Unzip(arr); // [["a", "b"], [1, 2], [true, false]] 
  • 數(shù)組成員個數(shù)統(tǒng)計 
  1. function Count(arr = []) {  
  2.     return arr.reduce((t, v) => (t[v] = (t[v] || 0) + 1, t), {});  
  3. }  
  1. const arr = [0, 1, 1, 2, 2, 2];  
  2. Count(arr); // { 0: 1, 1: 2, 2: 3 }  
  1. 此方法是字符統(tǒng)計和單詞統(tǒng)計的原理，入?yún)r把字符串處理成數(shù)組即可 
  • 數(shù)組成員位置記錄 
  1. function Position(arr = [], val) {  
  2.     return arr.reduce((t, v, i) => (v === val && t.push(i), t), []);  
  3. }  
  1. const arr = [2, 1, 5, 4, 2, 1, 6, 6, 7];  
  2. Position(arr, 2); // [0, 4] 
  • 數(shù)組成員特性分組 
  1. function Group(arr = [], key) {  
  2.     return key ? arr.reduce((t, v) => (!t[v[key]] && (t[v[key]] = []), t[v[key]].push(v), t), {}) : {};  
  3. }  
  1. const arr = [  
  2.     { area: "GZ", name: "YZW", age: 27 },  
  3.     { area: "GZ", name: "TYJ", age: 25 },  
  4.     { area: "SZ", name: "AAA", age: 23 },  
  5.     { area: "FS", name: "BBB", age: 21 },  
  6.     { area: "SZ", name: "CCC", age: 19 }  
  7. ]; // 以地區(qū)area作為分組依據(jù)  
  8. 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 
  1. function Keyword(arr = [], keys = []) {  
  2.     return keys.reduce((t, v) => (arr.some(w => w.includes(v)) && t.push(v), t), []);  
  3. }  
  1. const text = [  
  2.     "今天天氣真好，我想出去釣魚",  
  3.     "我一邊看電視，一邊寫作業(yè)",  
  4.     "小明喜歡同桌的小紅，又喜歡后桌的小君，真TM花心",  
  5.     "最近上班喜歡摸魚的人實在太多了，代碼不好好寫，在想入非非"  
  6. ];  
  7. const keyword = ["偷懶", "喜歡", "睡覺", "摸魚", "真好", "一邊", "明天"];  
  8. Keyword(text, keyword); // ["喜歡", "摸魚", "真好", "一邊"] 
  • 字符串翻轉(zhuǎn) 
  1. function ReverseStr(str = "") {  
  2.     return str.split("").reduceRight((t, v) => t + v);  
  3. }  
  1. const str = "reduce最牛逼";  
  2. ReverseStr(str); // "逼牛最ecuder" 
  • 數(shù)字千分化 
  1. function ThousandNum(num = 0) {  
  2.     const str = (+num).toString().split(".");  
  3.     const int = nums => nums.split("").reverse().reduceRight((t, v, i) => t + (i % 3 ? v : `${v},`), "").replace(/^,|,$/g, "");  
  4.     const dec = nums => nums.split("").reduce((t, v, i) => t + ((i + 1) % 3 ? v : `${v},`), "").replace(/^,|,$/g, "");  
  5.     return str.length > 1 ? `${int(str[0])}.${dec(str[1])}` : int(str[0]);  
  6. }  
  1. ThousandNum(1234); // "1,234"  
  2. ThousandNum(1234.00); // "1,234"  
  3. ThousandNum(0.1234); // "0.123,4"  
  4. ThousandNum(1234.5678); // "1,234.567,8" 
  • 異步累計 
  1. async function AsyncTotal(arr = []) {  
  2.     return arr.reduce(async(t, v) => {  
  3.         const at = await t;  
  4.         const todo = await Todo(v);  
  5.         at[v] = todo;  
  6.         return at;  
  7.     }, Promise.resolve({}));  
  8. }  
  1. const result = await AsyncTotal(); // 需要在async包圍下使用 
  • 斐波那契數(shù)列 
  1. function Fibonacci(len = 2) {  
  2.     const arr = [...new Array(len).keys()];  
  3.     return arr.reduce((t, v, i) => (i > 1 && t.push(t[i - 1] + t[i - 2]), t), [0, 1]);  
  4. }  
  1. Fibonacci(10); // [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] 
  • URL參數(shù)反序列化 
  1. function ParseUrlSearch() {  
  2.     return location.search.replace(/(^\?)|(&$)/g, "").split("&").reduce((t, v) => {  
  3.         const [key, val] = v.split("=");  
  4.         t[key] = decodeURIComponent(val);  
  5.         return t;  
  6.     }, {});  
  7. }  
  1. // 假設(shè)URL為：https://www.baidu.com?age=25&name=TYJ  
  2. ParseUrlSearch(); // { age: "25", name: "TYJ" } 
  • URL參數(shù)序列化 
  1. function StringifyUrlSearch(search = {}) {  
  2.     return Object.entries(search).reduce(  
  3.         (t, v) => `${t}${v[0]}=${encodeURIComponent(v[1])}&`,  
  4.         Object.keys(search).length ? "?" : ""  
  5.     ).replace(/&$/, "");  
  6. }  
  1. StringifyUrlSearch({ age: 27, name: "YZW" }); // "?age=27&name=YZW" 
  • 返回對象指定鍵值 
  1. function GetKeys(obj = {}, keys = []) {  
  2.     return Object.keys(obj).reduce((t, v) => (keys.includes(v) && (t[v] = obj[v]), t), {});  
  3. }  
  1. const target = { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4 };  
  2. const keyword = ["a", "d"];  
  3. GetKeys(target, keyword); // { a: 1, d: 4 } 
  • 數(shù)組轉(zhuǎn)對象 
  1. const people = [  
  2.     { area: "GZ", name: "YZW", age: 27 },  
  3.     { area: "SZ", name: "TYJ", age: 25 }  
  4. ];  
  5. const map = people.reduce((t, v) => {  
  6.     const { name, ...rest } = v;  
  7.     t[name] = rest;  
  8.     return t;  
  9. }, {}); // { YZW: {…}, TYJ: {…} } 
  • Redux Compose函數(shù)原理 
  1. function Compose(...funs) {  
  2.     if (funs.length === 0) {  
  3.         return arg => arg;  
  4.     }  
  5.     if (funs.length === 1) {  
  6.         return funs[0];  
  7.     }  
  8.     return funs.reduce((t, v) => (...arg) => t(v(...arg)));  
  9. } 

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，兼容性絕對的好，可大膽在任何項目上使用。不要吝嗇你的想象力，盡情發(fā)揮reduce的compose技能啦。對于時常做一些累計的功能，reduce絕對是首選方法。

另外，有些同學可能會問，reduce的性能又如何呢？下面我們通過對for-in、forEach、map和reduce四個方法同時做1~100000的累加操作，看看四個方法各自的執(zhí)行時間。 

  1. // 創(chuàng)建一個長度為100000的數(shù)組  
  2. const list = [...new Array(100000).keys()];  
  3. // for-in  
  4. console.time("for-in");  
  5. let result1 = 0;  
  6. for (let i = 0; i < list.length; i++) {  
  7.     result1 += i + 1;  
  8. }  
  9. console.log(result1);  
  10. console.timeEnd("for-in");  
  11. // forEach  
  12. console.time("forEach");  
  13. let result2 = 0;  
  14. list.forEach(v => (result2 += v + 1));  
  15. console.log(result2);  
  16. console.timeEnd("forEach");  
  17. // map  
  18. console.time("map");  
  19. let result3 = 0;  
  20. list.map(v => (result3 += v + 1, v));  
  21. console.log(result3);  
  22. console.timeEnd("map");  
  23. // reduce  
  24. console.time("reduce");  
  25. const result4 = list.reduce((t, v) => t + v + 1, 0);  
  26. console.log(result4);  
  27. console.timeEnd("reduce"); 
累加操作 執(zhí)行時間
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，不同的機器不同的環(huán)境下執(zhí)行以上代碼都有可能存在差異。

我已同時測試過多臺機器和多個瀏覽器，連續(xù)做了10次以上操作，發(fā)現(xiàn)reduce總體的平均執(zhí)行時間還是會比其他三個方法稍微快一點，所以大家還是放心使用啦！本文更多是探討reduce的使用技巧，如對reduce的兼容和性能存在疑問，可自行參考相關(guān)資料進行驗證。

結(jié)語

寫到最后總結(jié)得差不多了，后續(xù)如果我想起還有哪些reduce高級用法遺漏的，會繼續(xù)在這篇文章上補全，同時也希望各位朋友對文章里的要點進行補充或提出自己的見解。歡迎在下方進行評論或補充喔，喜歡的點個贊或收個藏，保證你在開發(fā)時用得上。 

 

責任編輯：龐桂玉 來源： segmentfault
數(shù)組reduce前端
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