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在完成任务的同时,还需要不断“复盘”,不论你多么的忙,都需要留下时间思考,可以思考哪些地方做的好,哪些地方我们可以改进,应该如何改进,注重总结才是王道

目录:

1.基本概念

2.简单应用

3.进阶应用

 

 

1.基本概念

reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值。

reduce 为数组中的每一个元素依次执行回调函数,不包括数组中被删除或从未被赋值的元素,接受四个参数:初始值(或者上一次回调函数的返回值),当前元素值,当前索引,调用 reduce 的数组。

语法:

arr.reduce(callback,[initialValue])
  • callback (执行数组中每个值的函数,包含四个参数)

    • previousValue (上一次调用回调返回的值,或者是提供的初始值(initialValue))

    • currentValue (数组中当前被处理的元素)

    • index (当前元素在数组中的索引)

    • array (调用 reduce 的数组)

  • initialValue (作为第一次调用 callback 的第一个参数。)

2.简单应用

例1:

var items = [10, 120, 1000];

// our reducer function
var reducer = function add(sumSoFar, item) { return sumSoFar + item; };

// do the job
var total = items.reduce(reducer, 0);

console.log(total); // 1130

可以看出,reduce函数根据初始值0,不断的进行叠加,完成最简单的总和的实现。

reduce函数的返回结果类型和传入的初始值相同,上个实例中初始值为number类型,同理,初始值也可为object类型。

例2:

var items = [10, 120, 1000];

// our reducer function
var reducer = function add(sumSoFar, item) {
  sumSoFar.sum = sumSoFar.sum + item;
  return sumSoFar;
};

// do the job
var total = items.reduce(reducer, {sum: 0});

console.log(total); // {sum:1130}

3.进阶应用

使用reduce方法可以完成多维度的数据叠加。如上例中的初始值{sum: 0},这仅仅是一个维度的操作,如果涉及到了多个属性的叠加,如{sum: 0,totalInEuros: 0,totalInYen: 0},则需要相应的逻辑进行处理。

在下面的方法中,采用分而治之的方法,即将reduce函数第一个参数callback封装为一个数组,由数组中的每一个函数单独进行叠加并完成reduce操作。所有的一切通过一个manager函数来管理流程和传递初始参数。

var manageReducers = function(reducers) {
  return function(state, item) {
    return Object.keys(reducers).reduce(
      function(nextState, key) {
        reducers[key](state, item);
        return state;
      },
      {}
    );
  }
};

上面就是manager函数的实现,它需要reducers对象作为参数,并返回一个callback类型的函数,作为reduce的第一个参数。在该函数内部,则执行多维的叠加工作(Object.keys())。

通过这种分治的思想,可以完成目标对象多个属性的同时叠加,完整代码如下:

var reducers = {  
  totalInEuros : function(state, item) {
    return state.euros += item.price * 0.897424392;
  },
  totalInYen : function(state, item) {
    return state.yens += item.price * 113.852;
  }
};

var manageReducers = function(reducers) {
  return function(state, item) {
    return Object.keys(reducers).reduce(
      function(nextState, key) {
        reducers[key](state, item);
        return state;
      },
      {}
    );
  }
};

var bigTotalPriceReducer = manageReducers(reducers);
var initialState = {euros:0, yens: 0};
var items = [{price: 10}, {price: 120}, {price: 1000}];
var totals = items.reduce(bigTotalPriceReducer, initialState);
console.log(totals);

在来一个例子:
某同学的期末成绩如下表示

var result = [
    {
        subject: 'math',
        score: 88
    },
    {
        subject: 'chinese',
        score: 95
    },
    {
        subject: 'english',
        score: 80
    }
];

如何求该同学的总成绩?

var sum = result.reduce(function(prev, cur) {
    return cur.score + prev;
}, 0);

假设该同学因为违纪被处罚在总成绩总扣10分,只需要将初始值设置为-10即可。

var sum = result.reduce(function(prev, cur) {
    return cur.score + prev;
}, -10);

我们来给这个例子增加一点难度。假如该同学的总成绩中,各科所占的比重不同,分别为50%,30%,20%,我们应该如何求出最终的权重结果呢?

解决方案如下:

var dis = {
    math: 0.5,
    chinese: 0.3,
    english: 0.2
}

var sum = result.reduce(function(prev, cur) {
    return cur.score + prev;
}, -10);

var qsum = result.reduce(function(prev, cur) {
    return cur.score * dis[cur.subject] + pre;
}, 0)

console.log(sum, qsum);

再看一个例子,如何知道一串字符串中每个字母出现的次数?

var arrString = 'abcdaabc';

arrString.split('').reduce(function(res, cur) {
    res[cur] ? res[cur] ++ : res[cur] = 1
    return res;
}, {})

由于可以通过第二参数设置叠加结果的类型初始值,因此这个时候reduce就不再仅仅只是做一个加法了,我们可以灵活的运用它来进行各种各样的类型转换,比如将数组按照一定规则转换为对象,也可以将一种形式的数组转换为另一种形式的数组,大家可以动手去尝试一样。

[1, 2].reduce(function(res, cur) { 
    res.push(cur + 1); 
    return res; 
}, [])

koa的源码中,有一个only模块,整个模块就一个简单的返回reduce方法操作的对象:

var only = function(obj, keys){
  obj = obj || {};
  if ('string' == typeof keys) keys = keys.split(/ +/);
  return keys.reduce(function(ret, key){
    if (null == obj[key]) return ret;
    ret[key] = obj[key];
    return ret;
  }, {});
};

通过对reduce概念的理解,这个模块主要是想新建并返回一个obj对象中存在的keys的object对象。

var a = {
    env : 'development',
    proxy : false,
    subdomainOffset : 2
}
only(a,['env','proxy'])   // {env:'development',proxy : false}

 

 

参考---https://www.cnblogs.com/moqiutao/p/7389837.html

posted on 2021-11-18 16:32  pwindy  阅读(2464)  评论(0编辑  收藏  举报