ホームページ > 記事 > ウェブフロントエンド > 知っておく価値のある配列リデュースの 25 の高度な使用法
Reduce は、ES5 の新しい通常の配列メソッドの 1 つであり、強力なメソッドです。この記事では、arrayreduce の 25 の高度な使用法を紹介します。
reduce
ES5 の新しい通常の配列メソッドの 1 つとして、forEach
、filter
、およびmap
は、実際の使用では無視されているようで、私の周りでもほとんど使用していないことがわかり、このような強力なメソッドは徐々に埋もれています。
reduce
を頻繁に使用する場合、このような便利なツールを見逃すはずがありません。私はまだそれを埃から取り出し、きれいに拭き、その高度な使い方を皆さんに提供する必要があります。このような有用な方法が世間に埋もれてしまってはなりません。
以下は、reduce
の構文の簡単な説明です。詳細については、MDN
の reduce() の関連手順を参照してください。 。
array.reduce(( t, v, i, a) => {}, initValue)
required
)optional
)t
): アキュムレータが計算を完了したときの戻り値 (Required
)v
): 現在の要素 (Required
)i
): 現在の要素のインデックス ( Optional
) )a
): 現在の要素が属する配列オブジェクト (Optional
)t
を使用します。t
が設定されていない場合、配列の最初の要素が初期値になります。 v
を処理し、v
のマッピング結果を t
に蓄積し、ループを終了して # を返します。 ##t
# 次のループに入り、配列
最後の出力値を次の入力値として取得し、アキュムレータを配列メンバーに 1 つずつ適用することです。 。 reduce
の計算結果を簡単に見てみましょう。 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 は本質的にアキュムレータ関数であり、ユーザー定義のアキュムレータを使用して配列メンバーの累積をカスタマイズし、次によって生成される値を取得します。アキュムレータ。さらに、
reduce には弟の reduceRight
もあります。この 2 つのメソッドの機能は、reduce
が昇順で実行されることを除いて、実際には同じです。 ##reduceRight 降順に実行されます。
对空数组调用reduce()和reduceRight()是不会执行其回调函数的,可认为reduce()对空数组无效
高度な使用法
上記の単純な説明だけでは、reduce の高度な使用法を適用する 25 のシナリオを提供します。一部の高度な使用方法は、他のメソッドと組み合わせて実装する必要がある場合があります。これにより、
reduce の多様化の可能性が高まります。
部分示例代码的写法可能有些骚,看得不习惯可自行整理成自己的习惯写法
累積乗算
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
重みの合計
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
逆置換
function Reverse(arr = []) { return arr.reduceRight((t, v) => (t.push(v), t), []); }
Reverse([1, 2, 3, 4, 5]); // [5, 4, 3, 2, 1]
マップとフィルターを置き換える
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, []);
一部およびすべてを置き換える
const scores = [ { score: 45, subject: "chinese" }, { score: 90, subject: "math" }, { score: 60, subject: "english" } ]; // 代替some:至少一门合格 const isAtLeastOneQualified = scores.reduce((t, v) => t || v.score >= 60, false); // true // 代替every:全部合格 const isAllQualified = scores.reduce((t, v) => t && v.score >= 60, true); // false
配列の分割
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), [[]]) : []; }rree
配列フィルタリング
const arr = [1, 2, 3, 4, 5]; Chunk(arr, 2); // [[1, 2], [3, 4], [5]]
function Difference(arr = [], oarr = []) { return arr.reduce((t, v) => (!oarr.includes(v) && t.push(v), t), []); }
配列充填
const arr1 = [1, 2, 3, 4, 5]; const arr2 = [2, 3, 6] Difference(arr1, arr2); // [1, 4, 5]
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) ]; }
配列平坦化
const arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]; Fill(arr, "aaa", 2, 5); // [0, 1, "aaa", "aaa", "aaa", 5, 6]
function Flat(arr = []) { return arr.reduce((t, v) => t.concat(Array.isArray(v) ? Flat(v) : v), []) }# #Array重複排除
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]
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]
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
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]]
function Count(arr = []) {
return arr.reduce((t, v) => (t[v] = (t[v] || 0) + 1, t), {});
}
#アレイ メンバーの場所の記録
const arr = [0, 1, 1, 2, 2, 2]; Count(arr); // { 0: 1, 1: 2, 2: 3 }
此方法是字符统计和单词统计的原理,入参时把字符串处理成数组即可#アレイ メンバーの属性グループ
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]
配列メンバーに含まれるキーワード統計
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 } ]; // 以地区area作为分组依据 Group(arr, "area"); // { GZ: Array(2), SZ: Array(2), FS: Array(1) }
文字列反転
function Keyword(arr = [], keys = []) { return keys.reduce((t, v) => (arr.some(w => w.includes(v)) && t.push(v), t), []); }
const text = [ "今天天气真好,我想出去钓鱼", "我一边看电视,一边写作业", "小明喜欢同桌的小红,又喜欢后桌的小君,真TM花心", "最近上班喜欢摸鱼的人实在太多了,代码不好好写,在想入非非" ]; const keyword = ["偷懒", "喜欢", "睡觉", "摸鱼", "真好", "一边", "明天"]; Keyword(text, keyword); // ["喜欢", "摸鱼", "真好", "一边"]
数千の区別
function ReverseStr(str = "") { return str.split("").reduceRight((t, v) => t + v); }
const str = "reduce最牛逼"; ReverseStr(str); // "逼牛最ecuder"
非同期累積
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"
#フィボナッチ数列
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包围下使用#URLパラメータのデシリアライゼーション
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]
function ParseUrlSearch() {
return location.search.replace(/(^\?)|(&$)/g, "").split("&").reduce((t, v) => {
const [key, val] = v.split("=");
t[key] = decodeURIComponent(val);
return t;
}, {});
}
// 假设URL为:https://www.baidu.com?age=25&name=TYJ
ParseUrlSearch(); // { age: "25", name: "TYJ" }
function StringifyUrlSearch(search = {}) {
return Object.entries(search).reduce(
(t, v) => `${t}${v[0]}=${encodeURIComponent(v[1])}&`,
Object.keys(search).length ? "?" : ""
).replace(/&$/, "");
}
StringifyUrlSearch({ age: 27, name: "YZW" }); // "?age=27&name=YZW"
function GetKeys(obj = {}, keys = []) {
return Object.keys(obj).reduce((t, v) => (keys.includes(v) && (t[v] = obj[v]), t), {});
}
好用是挺好用的,但是兼容性如何呢?在Caniuse上搜索一番,兼容性绝对的好,可大胆在任何项目上使用。不要吝啬你的想象力,尽情发挥 另外,有些同学可能会问, 以上代码在 我已同时测试过多台机器和多个浏览器,连续做了10次以上操作,发现 最后,送大家一张 原文地址:https://juejin.cn/post/6844904063729926152 作者:JowayYoung 更多编程相关知识,请访问:编程视频!!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
reduce
的compose
技能啦。对于时常做一些累计的功能,reduce
绝对是首选方法。reduce
的性能又如何呢?下面我们通过对for
、forEach
、map
和reduce
四个方法同时做1~100000
的累加操作,看看四个方法各自的执行时间。// 创建一个长度为100000的数组
const list = [...new Array(100000).keys()];
// for
console.time("for");
let result1 = 0;
for (let i = 0; i < list.length; i++) {
result1 += i + 1;
}
console.log(result1);
console.timeEnd("for");
// 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
执行时间
for
6.719970703125ms
forEach
3.696044921875ms
map
3.554931640625ms
reduce
2.806884765625ms
MacBook Pro 2019 15寸 16G内存 512G闪存
的Chrome 79
下执行,不同的机器不同的环境下执行以上代码都有可能存在差异。reduce
总体的平均执行时间还是会比其他三个方法稍微快一点,所以大家还是放心使用啦!本文更多是探讨reduce
的使用技巧,如对reduce
的兼容和性能存在疑问,可自行参考相关资料进行验证。reduce
生成的乘法口诀表:一七得七,二七四十八,三八妇女节,五一劳动节,六一儿童节
。
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