值得了解的25個數組reduce高級用法

reduce作為ES5新增的常規數組方法之一，是一個強大的方法。本篇文章為大家介紹25個陣列reduce高階用法。

reduce作為ES5新增的常規陣列方法之一，比較forEach、filter和map，在實際使用上好像有些被忽略，發現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。

如果經常使用reduce，怎麼可能放過這麼好用的它呢！我還是得把他從塵土中取出來擦乾淨，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()的相關說明。

• 定義：對數組中的每個元素執行一個自訂的累計器，將其結果匯總為單一傳回值
• 形式：array.reduce(( t, v, i, a) => {}, initValue)
• 參數
  • callback：回呼函數(必選)
  • initValue：初始值(可選)
• #total
  • (t)：累計器完成計算的回傳值(必選)
  value
  • (v)：目前元素(必選)
  index
  (
i
• )：目前元素的索引(
  可選
  • )array(
  a
  • )：目前元素所屬的陣列物件(可選) 過程以
  t
  • 作為累計結果的初始值，不設定
  t
  • 則以陣列第一個元素為初始值 開始遍歷，使用累計器處理
  v
  ，將
v

的映射結果累計到

t上，結束此循環，返回t 進入下一次循環，重複上述操作，直到陣列最後一個元素

結束遍歷，返回最終的

t

reduce的精華所在是將累計器逐一作用於陣列成員上，把上一次輸出的值當作下次輸入的值。下面舉個簡單的栗子，看看reduce的計算結果。

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

實質上是一個累計器函數，透過使用者自訂的累計器對陣列成員進行自訂累計，得出一個由累計器產生的值。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是升序執行，reduceRight是降序執行。

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

進階用法

單憑以上一個簡單栗子不足以說明reduce是什麼。為了展現

reduce

的魅力，我為大家提供25種場景來應用reduce的高階用法。有部分高階用法可能需要結合其他方法來實現，這為

reduce

的多元化提供了更多的可能性。

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

累加累乘

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

#權重求和

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

取代reverse

#

function Reverse(arr = []) {
    return arr.reduceRight((t, v) => (t.push(v), t), []);
}

Reverse([1, 2, 3, 4, 5]); // [5, 4, 3, 2, 1]

取代map和filter

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, []);

#取代some和every

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

陣列分割

#

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), [[]]) : [];
}

const arr = [1, 2, 3, 4, 5];
Chunk(arr, 2); // [[1, 2], [3, 4], [5]]

陣列過濾

function Difference(arr = [], oarr = []) {
    return arr.reduce((t, v) => (!oarr.includes(v) && t.push(v), t), []);
}

const arr1 = [1, 2, 3, 4, 5];
const arr2 = [2, 3, 6]
Difference(arr1, arr2); // [1, 4, 5]

陣列填滿

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)
    ];
}

const arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6];
Fill(arr, "aaa", 2, 5); // [0, 1, "aaa", "aaa", "aaa", 5, 6]

陣列扁平

function Flat(arr = []) {
    return arr.reduce((t, v) => t.concat(Array.isArray(v) ? Flat(v) : v), [])
}

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]

陣列去重

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]

陣列最大最小值

#

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

陣列成員獨立拆解

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]]

陣列成員個數統計

function Count(arr = []) {
    return arr.reduce((t, v) => (t[v] = (t[v] || 0) + 1, t), {});
}

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

陣列成員位置記錄

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]

陣列成員特性分組

#

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) }

陣列成員所含關鍵字統計

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"]

字串翻轉

function ReverseStr(str = "") {
    return str.split("").reduceRight((t, v) => t + v);
}

const str = "reduce最牛逼";
ReverseStr(str); // "逼牛最ecuder"

數字千分化

#

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"

非同步累積

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

斐波那契數列

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]

URL參數反序列化

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" }

URL參數序列化######

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"

#######回傳物件指定鍵值######

function GetKeys(obj = {}, keys = []) {
    return Object.keys(obj).reduce((t, v) => (keys.includes(v) && (t[v] = obj[v]), t), {});
}

const target = { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4 };
const keyword = ["a", "d"];
GetKeys(target, keyword); // { a: 1, d: 4 }

######陣列轉物件##### #

const people = [
    { area: "GZ", name: "YZW", age: 27 },
    { area: "SZ", name: "TYJ", age: 25 }
];
const map = people.reduce((t, v) => {
    const { name, ...rest } = v;
    t[name] = rest;
    return t;
}, {}); // { YZW: {…}, TYJ: {…} }

######Redux Compose函數原理#######

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

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。

另外，有些同学可能会问，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

以上代码在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。

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。

最后，送大家一张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。

原文地址：https://juejin.cn/post/6844904063729926152

作者：JowayYoung

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以上是值得了解的25個數組reduce高級用法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！