译者按: 有时候一个算法的直观、简洁、高效是需要作出取舍的。

本文采用意译,版权归原作者所有

函数式编程中用于操作数组的方法就像“毒品”一样,它让很多人爱上函数式编程。因为它们真的十分常用而且又超级简单。 .map().filter()都仅需一个参数,该参数定义操作数组每一个元素的函数即可。reduce()会复杂一些,我之前写过一篇文章介绍为什么人们难以掌握reduce()方法,其中一个原因在于很多入门资料都仅仅用算术作为例子。我写了很多用reduce()来做算术以外的例子。

reduce()来计算数组的平均值是一个常用的模式。代码看起来非常简单,不过在计算最终结果之前你需要做两个准备工作:

  • 数组的长度
  • 数组所有元素之和

这两个事情看起来都很简单,那么计算数组的平均值并不是很难了吧。解法如下:

function average(nums) {
return nums.reduce((a, b) => a + b) / nums.length;
}

确实不是很难,是吧?但是如果数据结构变得复杂了,就没那么简单了。比如,数组里面的元素是对象,你需要先过滤掉某些对象,然后从对象中取出数字。这样的场景让计算平均值变得复杂了一点。

接下来我们处理一个类似的问题(从this Free Code Camp challenge获得灵感),我们会提供 5 种不同的解法,每一种方法有各自的优点和缺点。这 5 种方法也展示了 JavaScript 的灵活。我希望可以给你在使用reduce的实战中一些灵感。

问题提出

假设我们有一个数组,记录了维多利亚时代常用的口语。接下来我们要找出那些依然现存于 Google Books 中的词汇,并计算他们的平均流行度。数据的格式是这样的:

const victorianSlang = [
{
term: "doing the bear",
found: true,
popularity: 108
},
{
term: "katterzem",
found: false,
popularity: null
},
{
term: "bone shaker",
found: true,
popularity: 609
},
{
term: "smothering a parrot",
found: false,
popularity: null
},
{
term: "damfino",
found: true,
popularity: 232
},
{
term: "rain napper",
found: false,
popularity: null
},
{
term: "donkey’s breakfast",
found: true,
popularity: 787
},
{
term: "rational costume",
found: true,
popularity: 513
},
{
term: "mind the grease",
found: true,
popularity: 154
}
];

接下来我们用 5 中不同的方法计算平均流行度值。

1. for 循环

初次尝试,我们不使用reduce()。如果你对数组的常用函数不熟悉,用 for 循环可以让你更好地理解我们要做什么。

let popularitySum = 0;
let itemsFound = 0;
const len = victorianSlang.length;
let item = null;
for (let i = 0; i < len; i++) {
item = victorianSlang[i];
if (item.found) {
popularitySum = item.popularity + popularitySum;
itemsFound = itemsFound + 1;
}
}
const averagePopularity = popularitySum / itemsFound;
console.log("Average popularity:", averagePopularity);

如果你熟悉 JavaScript,上面的代码理解起来应该很容易:

  1. 初始化polularitySumitemsFound变量。popularitySum记录总的流行度值,itemsFound记录我们已经找到的所有的条目;
  2. 初始化lenitem来帮助我们遍历数组;
  3. for 循环每一次增加i的值,直到循环n次;
  4. 在循环中,我们每次取出当前索引位置的条目vitorianSlang[i]
  5. 检查该条目是否在 Google Books 中
  6. 如果在,获取popularity并累加到popularitySum
  7. 并递增itemsFound
  8. 最后,用popularitySum除以itemsFound来计算平均值。

代码虽然不是那么简洁,但是顺利完成了任务。使用数组迭代方法可以更加简洁,接下来开始吧…..

2. 简单模式: filter, map 和 sum

我们首先将这个问题拆分成几个子问题:

  1. 使用fitler()找到那些在 Google Books 中的条目;
  2. 使用map()获取流行度;
  3. 使用reuduce()来计算总的流行度;
  4. 计算平均值。

下面是实现代码:

// 辅助函数
// ----------------------------------------------------------------------------
function isFound(item) {
return item.found;
} function getPopularity(item) {
return item.popularity;
} function addScores(runningTotal, popularity) {
return runningTotal + popularity;
} // 计算
// ---------------------------------------------------------------------------- // 找出所有isFound为true的条目
const foundSlangTerms = victorianSlang.filter(isFound); // 从条目中获取流行度值,返回为数组
const popularityScores = foundSlangTerms.map(getPopularity); // 求和
const scoresTotal = popularityScores.reduce(addScores, 0); // 计算平均值
const averagePopularity = scoresTotal / popularityScores.length;
console.log("Average popularity:", averagePopularity);

注意看addScores函数以及调用reduce()函数的那一行。addScores()接收两个参数,第一个runningTotal,我们把它叫做累加数,它一直记录着累加的总数。每访问数组中的一个条目,我们都会用addScores函数来更新它的值。第二个参数popularity是当前某个元素的值。注意,第一次调用的时候,我们还没有runningTotal的值,所以在调用reduce()的时候,我们给runningTotal初始化。也就是reduce()的第二个参数。

这个版本的代码简洁很多了,也更加的直观。我们不再告诉 JavaScript 引擎如何循环,如何对当前索引的值做操作。我们定义了很多小的辅助函数,并且把它们组合起来完成任务。filter()map()reduce()帮我们做了很多工作。上面的实现更加直观地告诉我们这段代码要做什么,而不是底层如何去实现。

3. 简单模式 II: 记录多个累加值

在之前的版本中,我们创建了很多中间变量:foundSlangTermspopularityScores。接下来,我们给自己设一个挑战,使用链式操作,将所有的函数调用组合起来,不再使用中间变量。注意:popularityScores.length变量需要用其它的方式来获取。我们可以在addScores的累加参数中记录它。

// 辅助函数
// ---------------------------------------------------------------------------------
function isFound(item) {
return item.found;
} function getPopularity(item) {
return item.popularity;
} // 我们使用一个对象来记录总的流行度和条目的总数
function addScores({ totalPopularity, itemCount }, popularity) {
return {
totalPopularity: totalPopularity + popularity,
itemCount: itemCount + 1
};
} // 计算
// --------------------------------------------------------------------------------- const initialInfo = { totalPopularity: 0, itemCount: 0 };
const popularityInfo = victorianSlang
.filter(isFound)
.map(getPopularity)
.reduce(addScores, initialInfo); const { totalPopularity, itemCount } = popularityInfo;
const averagePopularity = totalPopularity / itemCount;
console.log("Average popularity:", averagePopularity);

我们在reduce函数中使用对象来记录了totalPopularityitemCount。在addScores中,每次都更新itemCount的计数。

通过filtermapreduce计算的最终的结果存储在popularityInfo中。你甚至可以继续简化上述代码,移除不必要的中间变量,让最终的计算代码只有一行。

4. point-free 式函数组合

注意: 如果你不熟悉函数式语言或则觉得难以理解,请跳过这部分!

如果你熟悉curry()compose(),接下来的内容就不难理解。如果你想知道更多,可以看看这篇文章: ‘A Gentle Introduction to Functional JavaScript’. 特别是第三部分

我们可以使用compose函数来构建一个完全不带任何变量的代码,这就叫做point-free的方式。不过,我们需要一些帮助函数。

// 辅助函数
// ----------------------------------------------------------------------------
const filter = p => a => a.filter(p);
const map = f => a => a.map(f);
const prop = k => x => x[k];
const reduce = r => i => a => a.reduce(r, i);
const compose = (...fns) => arg => fns.reduceRight((arg, fn) => fn(arg), arg); // The blackbird combinator.
// See: https://jrsinclair.com/articles/2019/compose-js-functions-multiple-parameters/
const B1 = f => g => h => x => f(g(x))(h(x)); // 计算
// ---------------------------------------------------------------------------- // 求和函数
const sum = reduce((a, i) => a + i)(0); // 计算数组长度的函数
const length = a => a.length; // 除法函数
const div = a => b => a / b; // 我们使用compose()来将函数组合起来
// compose()的参数你可以倒着读,来理解程序的含义
const calcPopularity = compose(
B1(div)(sum)(length),
map(prop("popularity")),
filter(prop("found"))
); const averagePopularity = calcPopularity(victorianSlang);
console.log("Average popularity:", averagePopularity);

我们在compose中做了所有的计算。从后往前看,首先filter(prop('found'))筛选出所有在 Google Books 中的条目,然后通过map(prop('popularity'))获取所有的流行度数值,最后使用 magical blackbird (B1) combinator 来对同一个输入进行sumlength的计算,并求得平均值。

// All the lines below are equivalent:
const avg1 = B1(div)(sum)(length);
const avg2 = arr => div(sum(arr))(length(arr));
const avg3 = arr => sum(arr) / length(arr);
const avg4 = arr => arr.reduce((a, x) => a + x, 0) / arr.length;

不要担心看不明白,上面主要是为大家演示有 4 种方式来实现average功能。这就是 JavaScript 的优美之处。

相对来说,本文的内容是有点极客的。虽然笔者之前深度使用函数式语言 Haskell 做过不少研究项目,对函数式颇有理解,但是 point-free 风格的代码,我们是不建议在实际工程中使用的,维护成本会很高。我们Fundebug所有的代码都要求直观易懂,不推崇用一些奇淫技巧来实现。除非某些万不得已的地方,但是一定要把注释写得非常清楚,来降低后期的维护成本。

5. 终极优化: 一次计算出结果

之前所有的解法都可以很好地工作。那些使用reduce()的解法都有一个共同点,它们将大的问题拆解问小的子问题,然后通过不同的方式将它们组合起来。但是也要注意它们对数组遍历了三次,感觉很没有效率。如果一次就可以计算出来,才是最佳的方案。确实可以,不过需要一点数学运算。

为了计算 n 个元素的平均值,我们使用下面的公式:

那么,计算 n+1 个元素的平均值,使用同样的公式(唯一不同的是 n 变成 n+1):

它等同于:

同样等同于:

做点变换:

结论是,我们可以一直记录当前状态下的所有满足条件的元素的平均值。只要我们知道之前所有元素的平均值和元素的个数。

// 求平均值
function averageScores({ avg, n }, slangTermInfo) {
if (!slangTermInfo.found) {
return { avg, n };
}
return {
avg: (slangTermInfo.popularity + n * avg) / (n + 1),
n: n + 1
};
} const initialVals = { avg: 0, n: 0 };
const averagePopularity = victorianSlang.reduce(averageScores, initialVals).avg;
console.log("Average popularity:", averagePopularity);

这个方法只需要遍历一次就计算出平均值,缺点是我们做了更多的计算。每一次当元素满足条件,都要做乘法和除法,而不是最后才做一次除法。不过,它使用了更少的内存,因为没有中间的数组变量,我们只是记录了一个仅仅有两个元素的对象。

这样写还有一个缺点,代码一点都不直观,后续维护麻烦。至少一眼看过去不能理解它是做什么的。

所以,到底哪一种方案才是最好的呢?视情形而定。也许你有一个很大的数组要处理,也许你的代码需要在内存很小的硬件上跑。在这些场景下,使用第 5 个方案最佳。如果性能不是问题,那么就算使用最低效的方法也没问题。你需要选择最适合的。

还有一些聪明的朋友会思考:是否可以将问题拆解为子问题,仍然只遍历一次呢?是的,确实有。需要使用 transducer。

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