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

array.reduce(function(accumulator, arrayElement, currentIndex, arr), initialValue)
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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

let arr = [1,2,3,4];
arr.reduce(function(pre,cur){return pre + cur}); // return 10
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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：

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: ''}
];
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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: ''
//     }
// }
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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。

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"
// ]
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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：

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"]
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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：

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}
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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：

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}
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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：

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'
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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：

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'
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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: [ … ]}
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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: [ … ]}
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