map和reduce

不念不忘少年蓝@ 2022-06-01 07:13 278阅读 0赞

如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“[MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters][MapReduce_ Simplified Data Processing on Large Clusters]”，你就能大概明白map/reduce的概念。  
map  
举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个数组\[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9\]上，就可以用map实现如下：  
![这里写图片描述][0]  
由于map()方法定义在JavaScript的Array中，我们调用Array的map()方法，传入我们自己的函数，就得到了一个新的Array作为结果：

function pow(x) { 
        return x * x;
    }
    var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];
    var results = arr.map(pow); // [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
    console.log(results);

注意：map()传入的参数是pow，即函数对象本身。  
你可能会想，不需要map()，写一个循环，也可以计算出结果：

var f = function (x) { 
        return x * x;
    };
    
    var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];
    var result = [];
    for (var i=0; i<arr.length; i++) { result.push(f(arr[i])); }

的确可以，但是，从上面的循环代码，我们无法一眼看明白“把f(x)作用在Array的每一个元素并把结果生成一个新的Array”。

所以，map()作为高阶函数，事实上它把运算规则抽象了，因此，我们不但可以计算简单的f(x)=x2，还可以计算任意复杂的函数，比如，把Array的所有数字转为字符串：

var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];
    arr.map(String); // ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

只需要一行代码。  
reduce  
再看reduce的用法。Array的reduce()把一个函数作用在这个Array的\[x1, x2, x3…\]上，这个函数必须接收两个参数，reduce()把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

[x1, x2, x3, x4].reduce(f) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方说对一个Array求和，就可以用reduce实现：

var arr = [1, 3, 5, 7, 9];
    arr.reduce(function (tem, iterm,index) { 
        return tem + iterm;
    }); // 25

利用reduce()求积：

function product(arr) { 
        return arr.reduce((tem,iterm,i)=>{
          return tem*iterm
    })

要把\[1, 3, 5, 7, 9\]变换成整数13579，reduce()也能派上用场：

var arr = [1, 3, 5, 7, 9];
    arr.reduce(function (x, y) { 
        return x * 10 + y;
    }); // 13579

如果我们继续改进这个例子，想办法把一个字符串13579先变成Array——\[1, 3, 5, 7, 9\]，再利用reduce()就可以写出一个把字符串转换为Number的函数。

练习：不要使用JavaScript内置的parseInt()函数，利用map和reduce操作实现一个string2int()函数：

'use strict';
    function string2int(s) { 
        var arr = [];
        for (var i=0; i<s.length; i++) {
            arr.push(s[i]);
        }
        return arr.map(
          x=>x*1
        ).reduce((x, y)=>x * 10 + y);
    }

练习  
请把用户输入的不规范的英文名字，变为首字母大写，其他小写的规范名字。输入：\[‘adam’, ‘LISA’, ‘barT’\]，输出：\[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’\]。

'use strict';
    function normalize(arr) { 
        return arr.map(
          x=>x[0].toUpperCase()+x.slice(1).toLowerCase()
        )
    }

反转字符串

var str = '12345';
    Array.prototype.map.call(str, function(x) {
      return x;
    }).reverse().join(''); 
    
    // 输出: '54321'
    // Bonus: use '===' to test if original string was a palindrome

小明希望利用map()把字符串变成整数，他写的代码很简洁：

'use strict';
    
    var arr = ['1', '2', '3'];
    var r;
    r= arr.map(Number)
    //或者
    r=arr.map(Math.floor)
    //特别注意
    r = arr.map(parseInt);//1,NaN,NaN

通常情况下，map 方法中的 callback 函数只需要接受一个参数，就是正在被遍历的数组元素本身。但这并不意味着 map 只给 callback 传了一个参数。这个思维惯性可能会让我们犯一个很容易犯的错误。

// 下面的语句返回什么呢:
    ["1", "2", "3"].map(parseInt);
    // 你可能觉的会是[1, 2, 3]
    // 但实际的结果是 [1, NaN, NaN]
    
    // 通常使用parseInt时,只需要传递一个参数.
    // 但实际上,parseInt可以有两个参数.第二个参数是进制数.
    // 可以通过语句"alert(parseInt.length)===2"来验证.
    // map方法在调用callback函数时,会给它传递三个参数:当前正在遍历的元素, 
    // 元素索引, 原数组本身.
    // 第三个参数parseInt会忽视, 但第二个参数不会,也就是说,
    // parseInt把传过来的索引值当成进制数来使用.从而返回了NaN.
    
    function returnInt(element) { 
      return parseInt(element, 10);
    }
    
    ['1', '2', '3'].map(returnInt); // [1, 2, 3]
    // 意料之中的结果
    
    // 也可以使用简单的箭头函数，结果同上
    ['1', '2', '3'].map( str => parseInt(str) );
    
    // 一个更简单的方式:
    ['1', '2', '3'].map(Number); // [1, 2, 3]
    // 与`parseInt` 不同，下面的结果会返回浮点数或指数:
    ['1.1', '2.2e2', '3e300'].map(Number); // [1.1, 220, 3e+300]

浏览器兼容性Edit

Desktop Mobile
    Feature Firefox (Gecko) Chrome  Internet Explorer   Opera   Safari
    Basic   support (Yes)   1.5 (1.8)   9               (Yes)   (Yes)

提示：参考[Array.prototype.map()的文档][Array.prototype.map]。

本文习自[https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001434446689867b27157e896e74d51a89c25cc8b43bdb3000/001435119854495d29b9b3d7028477a96ed74db95032675000][https_www.liaoxuefeng.com_wiki_001434446689867b27157e896e74d51a89c25cc8b43bdb3000_001435119854495d29b9b3d7028477a96ed74db95032675000]

[MapReduce_ Simplified Data Processing on Large Clusters]: https://research.google.com/archive/mapreduce-osdi04-slides/index.html
[0]: https://cdn.liaoxuefeng.com/cdn/files/attachments/0013879622109990efbf9d781704b02994ba96765595f56000/0
[Array.prototype.map]: https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/map
[https_www.liaoxuefeng.com_wiki_001434446689867b27157e896e74d51a89c25cc8b43bdb3000_001435119854495d29b9b3d7028477a96ed74db95032675000]: https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001434446689867b27157e896e74d51a89c25cc8b43bdb3000/001435119854495d29b9b3d7028477a96ed74db95032675000