JavaScript 中 reduce () 方法的使用

reduce()方法用于对数组进行累积操作，它可以用来求和、求积、统计元素出现次数、数组去重等。通过提供一个回调函数和可选的初始值，reduce会对数组的每个元素执行回调，将结果汇总为单个返回值。需要注意的是，如果数组为空且未提供初始值，reduce会抛出错误；提供初始值则从索引0开始计算。

1、语法：

array.reduce((prev, cur, index, arr)=> {
/***/
}, initialValue)

 参数一： callback 函数（执行数组中每个值的函数，包含四个参数）：

    prev 必需 （上一次调用回调返回的值，或者是提供的初始值（initialValue））

    cur 必需（数组中当前被处理的元素）

    index 可选 （当前元素在数组中的索引）

    arr 可选 （调用 reduce 的数组）

参数二：initialValue 可选 （表示初始值，作为第一次调用 callback 的第一个参数。）

  提供初始值，cur 从数组第一项开始，若不提供初始值，则 cur 从第二项开始执行，对应的第一次 prev 是数组第一项的值 

2、使用示例：

1）、简单数组求和、乘积

let arr = [1, 2, 3, 4];
let sum = arr.reduce((x,y)=>x+y)
let mul = arr.reduce((x,y)=>x*y)
console.log( sum ); //求和，10
console.log( mul ); //求乘积，24

2）、对象数组里属性求和、乘积

let arr = [
    { name:'张三', score:88 },
    { name:'李四', score:90 },
    { name:'王五', score:80 },
];
let sum = arr.reduce((prev,cur)=>prev+cur.score,0);
console.log(sum); //258

3）、数组去重

let arr = [1, 2, 3, 4, 4, 1]
let newArr = arr.reduce((pre, cur) => {
    if (!pre.includes(cur)) {
        return pre.concat(cur)
    } else {
        return pre
    }
}, [])
console.log(newArr);// [1, 2, 3, 4]

4）、计算数组中每个元素出现的次数

let names = ['Alice', 'Bob', 'Tiff', 'Bruce', 'Alice'];
let nameNum = names.reduce((pre, cur) => {
    if (cur in pre) {
        pre[cur]++
    } else {
        pre[cur] = 1
    }
    return pre
}, {})
console.log(nameNum); //{Alice: 2, Bob: 1, Bruce: 1, Tiff: 1}

5）、将二维数组转化为一维

let arr = [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]
let newArr = arr.reduce((pre, cur) => {
    return pre.concat(cur)
}, [])
console.log(newArr); // [0, 1, 2, 3, 4, 5]

6）、将多维数组转化为一维

let arr = [[0, 1], [2, 3], [4, [5, 6, 7]]]
const newArr = function (arr) {
    return arr.reduce((pre, cur) => pre.concat(Array.isArray(cur) ? newArr(cur) : cur), [])
}
console.log(newArr(arr)); //[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

7）、获取对象数组中某个属性值组成新数组

let arr = [
    { name:'张三', score:88 },
    { name:'李四', score:90 },
    { name:'王五', score:80 },
];
let newarr = arr.reduce((pre, cur) => {return pre.concat(cur.score)},[]);;
console.log(newarr); //[88,90,80]