本篇内容介绍了“数组reduce高级用法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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背景

reduce作为ES5新增的常规数组方法之一，对比forEach、filter和map，在实际使用上好像有些被忽略，发现身边的人极少使用它，导致这个如此强大的方法被逐渐埋没。

如果经常使用reduce，怎么可能放过如此好用的它呢！我还是得把他从尘土中取出来擦干净，奉上它的高级用法给大家。一个如此好用的方法不应该被大众埋没。

下面对reduce的语法进行简单说明，详情可查看MDN的reduce()的相关说明。

•  定义：对数组中的每个元素执行一个自定义的累计器，将其结果汇总为单个返回值

•  形式：array.reduce((t, v, i, a) => {}, initValue)

•  参数

•   callback：回调函数(必选)

•   initValue：初始值(可选)

•  回调函数的参数

•   total(t)：累计器完成计算的返回值(必选)

•   value(v)：当前元素(必选)

•   index(i)：当前元素的索引(可选)

•   array(a)：当前元素所属的数组对象(可选)

•  过程

•   以t作为累计结果的初始值，不设置t则以数组第一个元素为初始值

•   开始遍历，使用累计器处理v，将v的映射结果累计到t上，结束此次循环，返回t

•   进入下一次循环，重复上述操作，直至数组最后一个元素

•   结束遍历，返回最终的t

reduce的精华所在是将累计器逐个作用于数组成员上，把上一次输出的值作为下一次输入的值。下面举个简单的栗子，看看reduce的计算结果。

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实质上是一个累计器函数，通过用户自定义的累计器对数组成员进行自定义累计，得出一个由累计器生成的值。另外reduce还有一个胞弟reduceRight，两个方法的功能其实是一样的，只不过reduce是升序执行，reduceRight是降序执行。

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

高级用法

单凭以上一个简单栗子不足以说明reduce是个什么。为了展示reduce的魅力，我为大家提供25种场景来应用reduce的高级用法。有部分高级用法可能需要结合其他方法来实现，这样为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

• 权重求和 

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：至少一门合格  const isAtLeastOneQualified = scores.reduce((t, v) => v.score >= 60, false); // true  // 代替every：全部合格  const isAllQualified = scores.reduce((t, v) => t && v.score >= 60, true); // false

• 数组分割 

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]]

• 数组过滤 

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]

• 数组填充 

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]

• 数组扁平 

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]

• 数组去重 

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]

• 数组最大最小值 

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

• 数组成员独立拆解 

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]]

• 数组成员个数统计 

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

• 数组成员位置记录 

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]

• 数组成员特性分组 

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) }

• 数组成员所含关键字统计 

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"]

• 字符串翻转 

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

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

• 数字千分化 

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"

• 异步累计 

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

• 斐波那契数列 

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参数反序列化 

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参数序列化 

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"

• 返回对象指定键值 

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 }

• 数组转对象 

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函数原理 

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-in、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-in  console.time("for-in");  let result1 = 0;  for (let i = 0; i < list.length; i++) {      result1 += i + 1;  }  console.log(result1);  console.timeEnd("for-in");  // 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-in	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。

“数组reduce高级用法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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