JS數組reduce你不得不知道的25個高級用法

Posted on 2021-06-01 by WalkonNet

前言

reduce作為ES5新增的常規數組方法之一，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，怎麼可能放過如此好用的它呢！我還是得把他從塵土中取出來擦幹凈，奉上它的高級用法給大傢。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定義的累計器，將其結果匯總為單個返回值
形式：array.reduce((t, v, i, a) => {}, initValue)
參數
- callback：回調函數(必選)
- initValue：初始值(可選)
回調函數的參數
- 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)：當前元素所屬的數組對象(可選)
過程
- 以t作為累計結果的初始值，不設置t則以數組第一個元素為初始值
- 開始遍歷，使用累計器處理v，將v的映射結果累計到t上，結束此次循環，返回t
- 進入下一次循環，重復上述操作，直至數組最後一個元素
- 結束遍歷，返回最終的t

reduce的精華所在是將累計器逐個作用於數組成員上，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的計算結果。

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

代碼不太明白沒關系，貼一個reduce的作用動圖應該就會明白瞭。

reduce實質上是一個累計器函數，通過用戶自定義的累計器對數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，隻不過reduce是升序執行，reduceRight是降序執行。

對空數組調用reduce()和reduceRight()是不會執行其回調函數的，可認為reduce()對空數組無效

高級用法

單憑以上一個簡單栗子不足以說明reduce是個什麼。為瞭展示reduce的魅力，我為大傢提供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合其他方法來實現，這樣為reduce的多元化提供瞭更多的可能性。

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

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

代替reverse

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

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

代替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, []);

代替some和every

const scores = [
    { score: 45, subject: "chinese" },
    { score: 90, subject: "math" },
    { score: 60, subject: "english" }
];

// 代替some：至少一門合格
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

數組分割

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]]

數組過濾

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]

數組填充

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]

數組扁平

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]

數組去重

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]

數組最大最小值

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

數組成員獨立拆解

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]]

數組成員個數統計

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 }

此方法是字符統計和單詞統計的原理，入參時把字符串處理成數組即可

數組成員位置記錄

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]

數組成員特性分組

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 }
]; // 以地區area作為分組依據
Group(arr, "area"); // { GZ: Array(2), SZ: Array(2), FS: Array(1) }

數組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 = [
    "今天天氣真好，我想出去釣魚",
    "我一邊看電視，一邊寫作業",
    "小明喜歡同桌的小紅，又喜歡後桌的小君，真TM花心",
    "最近上班喜歡摸魚的人實在太多瞭，代碼不好好寫，在想入非非"
];
const keyword = ["偷懶", "喜歡", "睡覺", "摸魚", "真好", "一邊", "明天"];
Keyword(text, keyword); // ["喜歡", "摸魚", "真好", "一邊"]

字符串翻轉

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"

異步累計

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包圍下使用

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;
    }, {});
}

// 假設URL為：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"

返回對象指定鍵值

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 }

數組轉對象

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，盡情發揮reduce的compose技能啦。對於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、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行時間。

// 創建一個長度為100000的數組
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	執行時間
for	`6.719970703125ms`
forEach	`3.696044921875ms`
map	`3.554931640625ms`
reduce	`2.806884765625ms`

以上代碼在MacBook Pro 2019 15寸 16G內存 512G閃存的Chrome 79下執行，不同的機器不同的環境下執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，連續做瞭10次以上操作，發現reduce總體的平均執行時間還是會比其他三個方法稍微快一點，所以大傢還是放心使用啦！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，可自行參考相關資料進行驗證。

最後，送大傢一張reduce生成的乘法口訣表：一七得七，二七四十八，三八婦女節，五一勞動節，六一兒童節。

總結

到此這篇關於JS數組reduce你不得不知道的25個高級用法的文章就介紹到這瞭,更多相關JS數組reduce高級用法內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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