所有的数据处理都是map-reduce

用reduce求和

const sum = [1,2,3,4,5,6].reduce((v,t)=>{

    return v+t;
   //第一次v=0，t=1
   //第二次v= 0+1,t=2
　　//第三次v=1+2,t=3......

}，0)//reduce传入两个值，第一个是个函数，第二个是初始值

map处理字符串然后用reduce

const joined = 'this-is-an-example';
joined
.split('-')
.map( word => {//用map将每个单词的第一个字符变成大写
    const [head,...others] = word
　　 console.log(head,others);
    return head.toUpperCase() + others.reduce((x,y) => x+y,'')
})
.reduce( (s,word)=>{
    console.log('word=='+word);
　　 return s+' '+word;
})
console.log(joined);

map/reduce处理sql

本质上所有数据处理过程(sql过程)都是map/reduce，所以可以使用map/reduce完成大量操作。而高阶函数让我们可以最大化复用这个计算过程

//所有数据处理都是sql，用map/reduce完成一些sql操作
//假设数据库中有一张成绩单，如下
let students = {
　　{id:1,name:'lucy',score:99,class:'a'},
　　{id:2,name:'lily',score:88,class:'b'}
}
let selected = students.map( student => {
　　return {name:student.name}//最终只会输出name这一字段的值
})
console.log(selected);

//比如筛选所有分数大于80的学生 即select name from students where score>80
let selected2 = students.reduce( (list,student) => {
　　if(student.score > 80){
　　　　list = [...list,student]
　　}
　　return list;
},[])
console.log(selected2);

/*===================================================*/

//对上述条件筛选的另一思路 map/reduce与高阶函数
//先把函数提取出来,此时并没有用到高阶函数
let selectScoreLargerThan80 = (list,student) => {
　　if(student.score > 80){
　　　　list = [...list,student];
　　}
　　return list;
}
//const selected_2 = students.reduce(selectScoreLargerThan80,[])
//定义一个高阶函数filter，用于生成筛选条件
const filter = (prediction) => {
　　return (list,item) => {
　　　　if(prediction(item)){
　　　　　　list = [...list,item];
　　　　}
　　}
}
//使用filter增加筛选条件
const selectScoreLargerThan80_2 = filter(item => item.score > 60)
const selected_2_2 = students.reduce(selectScoreLargerThan80,[])

/*=========================================*/
//按照分数排序（倒序）
//插入排序 select * from students order by score desc
const sorted = students.reduce( (list,student) => {
　　let i = 0;
　　for(;i<list.length;i++){//这里是插入的过程，排序条件是可变的，所以可以把这部分封装到一个高阶函数
　　　　if(list[i].score < student.score) break;
　　}
　　return [...list.slice(0,i),student,...list.slice(i,list.length)];//插入排序
},[])

/*========================================*/
//按照班级进行排序(groupby)，然后求最大分数，插入排序
// select max(score) from students group by class

//将学生按照class分组
const grouped = students.reduce( (groups,student) => {
　　if(!groups[student.class]){
　　　　groups[student.class] = {key:student.class,values:[]}
　　}
　　groups[student.class].values.push(student)
　　return groups
},{})
//提取为数组
const arrGroups = Object.values(grouped);
//计算每个分组的最大值
const final = arrGroups.map(group => {
　　return {
　　　　class:group.key,
　　　　max:group.values.reduce( (a,b) => {
　　　　　　return b.score > a ? b.score : a;
　　　　},0)
　　}
})
console.log(final);

/*===========================*/
//使用原生的filter与find
const selected = students.filter(student => student.score > 60)
const student = students.find(student => student.id === 5)
const sorted = students.sort((student1,student2) =>  student1.score < student2.score )

 整理自魏蒙老师视频