背景

距離上一篇技術文章《1.5萬字概括ES6全部特性》發布到現在，已經有整整4個月沒有輸出過一篇技術文章了。哈哈，不是不想寫，而是實在太忙，這段時間每天不是上班就是加班，完全沒有自己的時間。這篇文章也是抽空之余完成，希望大家喜歡，謝謝大家繼續支持我。

本文首發于『搜狐技術產品』公眾號，首發內容與博客內容略有不同，博客內容今早發布時額外有所增加

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，怎么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干凈，奉上它的高級用法給大家。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，直至數組最后一個元素
  •   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于數組成員上，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);  
// 等同于  
const b = arr.reduce((t, v) => t + v, 0); 

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，只不過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是個什么。為了展示reduce的魅力，我為大家提供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的多元化提供了更多的可能性。

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) => 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，又喜歡后桌的小君，真TM花心",  
    "最近上班喜歡摸魚的人實在太多了，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。對于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-in、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-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	執行時間
for-in	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，連續做了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，所以大家還是放心使用啦！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。

結語

寫到最后總結得差不多了，后續如果我想起還有哪些reduce高級用法遺漏的，會繼續在這篇文章上補全，同時也希望各位朋友對文章里的要點進行補充或提出自己的見解。歡迎在下方進行評論或補充喔，喜歡的點個贊或收個藏，保證你在開發時用得上。