函数组合（pipe）通过将filter、map、reduce等封装为单参数纯函数并从左到右执行，提升可读性与复用性；需将原生数组方法转为接收数组返回新数组的函数，再用pipe组合。

函数组合（Pipe）能让多级 filter()、map()、reduce() 更清晰、可复用，避免嵌套过深或临时变量堆积。核心思路是把每个操作封装为纯函数，再用一个 pipe 函数从左到右依次执行。

把数组操作抽象成单参数纯函数

原生方法如 arr.filter(fn) 是实例方法，不能直接组合。需转为接收数组、返回新数组的函数：

• filter(predicate) → (arr) => arr.filter(predicate)
• map(transform) → (arr) => arr.map(transform)
• reduce(reducer, init) → (arr) => arr.reduce(reducer, init)

例如：

const isEven = x => x % 2 === 0;
const double = x => x * 2;
const sum = (a, b) => a + b;

再封装成可组合函数：

const filterEven = filter(isEven);
const mapDouble = map(double);
const reduceSum = reduce(sum, 0);

实现一个简易 pipe 函数

pipe 接收多个函数，返回一个新函数，按顺序将上一步结果传给下一步：

const pipe = (...fns) => (value) => fns.reduce((acc, fn) => fn(acc), value);

使用示例：

DeepL

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const process = pipe(
  filterEven,
  mapDouble,
  reduceSum
);

process([1, 2, 3, 4, 5]); // → 12（即 (2+4)*2 = 12）

支持更灵活的操作：带参数的 reduce 或自定义逻辑

如果需要动态初始值或复杂聚合，可让 reduce 工厂函数接受参数：

const reduceWithInitial = (reducer, init) =>
  (arr) => arr.reduce(reducer, typeof init === 'function' ? init(arr) : init);

比如求平均值：

const avg = pipe(
  filterEven,
  mapDouble,
  reduceWithInitial(
    (sum, x) => sum + x,
    () => 0
  ),
  (sum) => sum / Math.max(1, [2, 4].length)
);

注意：最后一步可接任意函数（如除法），不限于数组方法。

借助工具库简化（可选）

Lodash 提供 flow()（即 pipe），Ramda 提供 R.pipe()，都默认支持自动柯里化和更安全的函数组合：

import { pipe } from 'ramda';
import { filter, map, reduce } from 'ramda';

const result = pipe(
  filter(x => x > 2),
  map(x => x ** 2),
  reduce((a, b) => a + b, 0)
)([1, 2, 3, 4]); // → 25

Ramda 的函数天生适配组合：参数顺序友好、自动柯里化、不修改原数组。