reduce作为es5新增的常规数组方法之一，是一个强大的方法。本篇文章给大家介绍一下25个数组reduce高级用法。
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);
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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
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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
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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);}
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Accumulation(1, 2, 3, 4, 5); // 15Multiplication(1, 2, 3, 4, 5); // 120
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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
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代替reverse
function Reverse(arr = []) { return arr.reduceRight((t, v) => (t.push(v), t), []);}
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Reverse([1, 2, 3, 4, 5]); // [5, 4, 3, 2, 1]
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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, []);
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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) => 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
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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), [[]]) : [];}
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const arr = [1, 2, 3, 4, 5];Chunk(arr, 2); // [[1, 2], [3, 4], [5]]
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数组过滤
function Difference(arr = [], oarr = []) { return arr.reduce((t, v) => (!oarr.includes(v) && t.push(v), t), []);}
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const arr1 = [1, 2, 3, 4, 5];const arr2 = [2, 3, 6]Difference(arr1, arr2); // [1, 4, 5]
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数组填充
function Fill(arr = [], val = "", start = 0, end = arr.length) { if (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) ];}
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const arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6];Fill(arr, "aaa", 2, 5); // [0, 1, "aaa", "aaa", "aaa", 5, 6]
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数组扁平
function Flat(arr = []) { return arr.reduce((t, v) => t.concat(Array.isArray(v) ? Flat(v) : v), [])}
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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]
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数组去重
function Uniq(arr = []) { return arr.reduce((t, v) => t.includes(v) ? t : [...t, v], []);}
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const arr = [2, 1, 0, 3, 2, 1, 2];Uniq(arr); // [2, 1, 0, 3]
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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 const arr = [12, 45, 21, 65, 38, 76, 108, 43];Max(arr); // 108Min(arr); // 12
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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 => []) );}
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const arr = [["a", 1, true], ["b", 2, false]];Unzip(arr); // [["a", "b"], [1, 2], [true, false]]
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数组成员个数统计
function Count(arr = []) { return arr.reduce((t, v) => (t[v] = (t[v] || 0) + 1, t), {});}
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const arr = [0, 1, 1, 2, 2, 2];Count(arr); // { 0: 1, 1: 2, 2: 3 }
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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
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数组成员位置记录
function Position(arr = [], val) { return arr.reduce((t, v, i) => (v === val && t.push(i), t), []);}
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const arr = [2, 1, 5, 4, 2, 1, 6, 6, 7];Position(arr, 2); // [0, 4]
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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), {}) : {};}
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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) }
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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), []);}
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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"]
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字符串翻转
function ReverseStr(str = "") { return str.split("").reduceRight((t, v) => t + v);}
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const str = "reduce最牛逼";ReverseStr(str); // "逼牛最ecuder"
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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]);}
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ThousandNum(1234); // "1,234"ThousandNum(1234.00); // "1,234"ThousandNum(0.1234); // "0.123,4"ThousandNum(1234.5678); // "1,234.567,8"
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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({}));}
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const result = await AsyncTotal(); // 需要在async包围下使用
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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]);}
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Fibonacci(10); // [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]
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URL参数反序列化
function ParseUrlSearch() { return location.search.replace(/(^?)|(&$)/g, "").split("&").reduce((t, v) => { const [key, val] = v.split("="); t[key] = decodeURIComponent(val); return t; }, {});}
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// 假设URL为：https://www.baidu.com?age=25&name=TYJParseUrlSearch(); // { age: "25", name: "TYJ" }
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URL参数序列化
function StringifyUrlSearch(search = {}) { return Object.entries(search).reduce( (t, v) => `${t}${v[0]}=${encodeURIComponent(v[1])}&`, Object.keys(search).length ? "?" : "" ).replace(/&$/, "");}
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StringifyUrlSearch({ age: 27, name: "YZW" }); // "?age=27&name=YZW"
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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), {});}
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const target = { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4 };const keyword = ["a", "d"];GetKeys(target, keyword); // { a: 1, d: 4 }
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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: {…} }
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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)));}
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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()];// forconsole.time("for");let result1 = 0;for (let i = 0; i (result2 += v + 1));console.log(result2);console.timeEnd("forEach");// mapconsole.time("map");let result3 = 0;list.map(v => (result3 += v + 1, v));console.log(result3);console.timeEnd("map");// reduceconsole.time("reduce");const result4 = list.reduce((t, v) => t + v + 1, 0);console.log(result4);console.timeEnd("reduce");
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累加操作
执行时间
for6.719970703125msforEach3.696044921875msmap3.554931640625msreduce2.806884765625ms
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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