Javascript数组方法中，相比map、filter、forEach等常用的迭代方法，reduce常常被我们所忽略，今天一起来探究一下reduce在我们实战开发当中，能有哪些妙用之处，下面从reduce语法开始介绍。
语法
代码语言：txt复制array.reduce(function(accumulator, arrayElement, currentIndex, arr), initialValue)若传入初始值，accumulator首次迭代就是初始值，否则就是数组的第一个元素；后续迭代中将是上一次迭代函数返回的结果。所以，假如数组的长度为n，如果传入初始值，迭代次数为n；否则为n-1。
比如实现数组 arr = 1,2,3,4 求数组的和
代码语言：txt复制let arr = [1,2,3,4];
arr.reduce(function(pre,cur){return pre cur}); // return 10实际上reduce还有很多重要的用法，这是因为累加器的值可以不必为简单类型（如数字或字符串），它也可以是结构化类型（如数组或对象），这使得我们可以用它做一些其他有用的事情，比如：
- 将数组转换为对象
- 展开更大的数组
- 在一次遍历中进行两次计算
- 将映射和过滤函数组合
- 按顺序运行异步函数
将数组转化为对象
在实际业务开发中，你可能遇到过这样的情况，后台接口返回的数组类型，你需要将它转化为一个根据id值作为key，将数组每项作为value的对象进行查找。
例如：
代码语言：txt复制const userList = [
{
id: 1,
username: 'john',
sex: 1,
email: 'john@163.com'
},
{
id: 2,
username: 'jerry',
sex: 1,
email: 'jerry@163.com'
},
{
id: 3,
username: 'nancy',
sex: 0,
email: ''
}
];如果你用过lodash这个库，使用_.keyBy这个方法就能进行转换，但用reduce也能实现这样的需求。
function keyByUsernameReducer(acc, person) {
return {...acc, [person.id]: person};
}
const userObj = userList.reduce(keyByUsernameReducer, {});
console.log(userObj);
// {
// 1: {
// id: 1,
// username: 'john',
// sex: 1,
// email: 'john@163.com'
// },
// 2: {
// id: 2,
// username: 'jerry',
// sex: 1,
// email: 'jerry@163.com'
// },
// 3: {
// id: 3,
// username: 'nancy',
// sex: 0,
// email: ''
// }
// }将小数组展开成大数组
试想这样一个场景，我们将一堆纯文本行读入数组中，我们想用逗号分隔每一行，生成一个更大的数组名单。
代码语言：txt复制const fileLines = [
'Inspector Algar,Inspector Bardle,Mr. Barker,Inspector Barton',
'Inspector Baynes,Inspector Bradstreet,Inspector Sam Brown',
'Monsieur Dubugue,Birdy Edwards,Inspector Forbes,Inspector Forrester',
'Inspector Gregory,Inspector Tobias Gregson,Inspector Hill',
'Inspector Stanley Hopkins,Inspector Athelney Jones'
];
function splitLineReducer(acc, line) {
return acc.concat(line.split(/,/g));
}
const investigators = fileLines.reduce(splitLineReducer, []);
console.log(investigators);
// [
// "Inspector Algar",
// "Inspector Bardle",
// "Mr. Barker",
// "Inspector Barton",
// "Inspector Baynes",
// "Inspector Bradstreet",
// "Inspector Sam Brown",
// "Monsieur Dubugue",
// "Birdy Edwards",
// "Inspector Forbes",
// "Inspector Forrester",
// "Inspector Gregory",
// "Inspector Tobias Gregson",
// "Inspector Hill",
// "Inspector Stanley Hopkins",
// "Inspector Athelney Jones"
// ]我们从长度为5的数组开始，最后得到一个长度为16的数组。
另一种常见增加数组的情况是flatMap，有时候我们用map方法需要将二级数组展开，这时可以用reduce实现扁平化
例如：
代码语言：txt复制Array.prototype.flatMap = function(f) {
const reducer = (acc, item) => acc.concat(f(item));
return this.reduce(reducer, []);
}
const arr = ["今天天气不错", "", "早上好"]
const arr1 = arr.map(s => s.split(""))
// [["今", "天", "天", "气", "不", "错"],[""],["早", "上", "好"]]
const arr2 = arr.flatMap(s => s.split(''));
// ["今", "天", "天", "气", "不", "错", "", "早", "上", "好"]在一次遍历中进行两次计算
有时我们需要对数组进行两次计算。例如，我们可能想要计算数字列表的最大值和最小值。我们可以通过两次通过这样做：
代码语言：txt复制const readings = [0.3, 1.2, 3.4, 0.2, 3.2, 5.5, 0.4];
const maxReading = readings.reduce((x, y) => Math.max(x, y), Number.MIN_VALUE);
const minReading = readings.reduce((x, y) => Math.min(x, y), Number.MAX_VALUE);
console.log({minReading, maxReading});
// {minReading: 0.2, maxReading: 5.5}这需要遍历我们的数组两次。但是，有时我们可能不想这样做。因为.reduce()让我们返回我们想要的任何类型，我们不必返回数字。我们可以将两个值编码到一个对象中。然后我们可以在每次迭代时进行两次计算，并且只遍历数组一次：
代码语言：txt复制const readings = [0.3, 1.2, 3.4, 0.2, 3.2, 5.5, 0.4];
function minMaxReducer(acc, reading) {
return {
minReading: Math.min(acc.minReading, reading),
maxReading: Math.max(acc.maxReading, reading),
};
}
const initMinMax = {
minReading: Number.MAX_VALUE,
maxReading: Number.MIN_VALUE,
};
const minMax = readings.reduce(minMaxReducer, initMinMax);
console.log(minMax);
// {minReading: 0.2, maxReading: 5.5}将映射和过滤合并为一个过程
还是先前那个用户列表，我们希望找到没有电子邮件地址的人的用户名，返回它们用户名用逗号拼接的字符串。一种方法是使用三个单独的操作：
- 获取过滤无电子邮件后的用户
- 获取用户名列表
- 拼接用户名
将它们放在一起可能看起来像这样：
代码语言：txt复制function notEmptyEmail(x) {
return !!x.email
}
function notEmptyEmailUsername(a, b) {
return a ? `${a},${b}` : b
}
const userWithEmail = userList.filter(notEmptyEmail);
const usernameWithEmail = userWithEmail.map((user=> user.username)
const userWithEmailFormatStr = userWithEmail.reduce(notEmptyEmailUsername, '');
console.log(userWithEmailFormatStr);
// 'john,jerry'现在，这段代码是完全可读的，对于小的样本数据不会有性能问题，但是如果我们有一个庞大的数组呢？如果我们修改我们的reducer回调，那么我们可以一次完成所有事情：
代码语言：txt复制function notEmptyEmail(x) {
return !!x.email
}
function notEmptyEmailUsername(usernameAcc, person){
return (notEmptyEmail(person))
? (usernameAcc ? `${usernameAcc},${person.username}` : `${person.username}`) : usernameAcc;
}
const userWithEmailFormatStr = userList.reduce(notEmptyEmailUsername, '');
console.log(userWithEmailFormatStr);
// 'john,jerry'在这个版本中，我们只遍历一次数组，一般建议使用filter和map的组合，除非发现性能问题，才推荐使用reduce去做优化。
按顺序运行异步函数
我们可以做的另一件事.reduce()是按顺序运行promises（而不是并行）。如果您对API请求有速率限制，或者您需要将每个prmise的结果传递到下一个promise，reduce可以帮助到你。
举一个例子，假设我们想要为userList数组中的每个人获取消息。
function fetchMessages(username) {
return fetch(`https://example.com/api/messages/${username}`)
.then(response => response.json());
}
function getUsername(person) {
return person.username;
}
async function chainedFetchMessages(p, username) {
// In this function, p is a promise. We wait for it to finish,
// then run fetchMessages().
const obj = await p;
const data = await fetchMessages(username);
return { ...obj, [username]: data};
}
const msgObj = userList
.map(getUsername)
.reduce(chainedFetchMessages, Promise.resolve({}))
.then(console.log);
// {glestrade: [ … ], mholmes: [ … ], iadler: [ … ]}async函数返回一个 Promise 对象，可以使用then方法添加回调函数。当函数执行的时候，一旦遇到await就会先返回，等到异步操作完成，再接着执行函数体内后面的语句。
请注意，在此我们传递Promise作为初始值Promise.resolve()，我们的第一个API调用将立即运行。
下面是不使用async语法糖的版本
function fetchMessages(username) {
return fetch(`https://example.com/api/messages/${username}`)
.then(response => response.json());
}
function getUsername(person) {
return person.username;
}
function chainedFetchMessages(p, username) {
// In this function, p is a promise. We wait for it to finish,
// then run fetchMessages().
return p.then((obj)=>{
return fetchMessages(username).then(data=>{
return {
...obj,
[username]: data
}
})
})
}
const msgObj = peopleArr
.map(getUsername)
.reduce(chainedFetchMessages, Promise.resolve({}))
.then(console.log);
// {glestrade: [ … ], mholmes: [ … ], iadler: [ … ]}PS：更多前端资讯、技术干货，请关注公众号「
