如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“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:
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]; arr.map(pow); // [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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 (x, y) { return x + y; }); // 25
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