如果你讀過(guò)Google的那篇大名鼎鼎的論文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。

map

舉例說(shuō)明，比如我們有一個(gè)函數(shù)f(x)=x2，要把這個(gè)函數(shù)作用在一個(gè)數(shù)組[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map實(shí)現(xiàn)如下：

由于map()方法定義在JavaScript的Array中，我們調(diào)用Array的map()方法，傳入我們自己的函數(shù)，就得到了一個(gè)新的Array作為結(jié)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()傳入的參數(shù)是pow，即函數(shù)對(duì)象本身。
你可能會(huì)想，不需要map()，寫(xiě)一個(gè)循環(huán)，也可以計(jì)算出結(jié)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]));}

的確可以，但是，從上面的循環(huán)代碼，我們無(wú)法一眼看明白“把f(x)作用在Array的每一個(gè)元素并把結(jié)果生成一個(gè)新的Array”。
所以，map()作為高階函數(shù)，事實(shí)上它把運(yùn)算規(guī)則抽象了，因此，我們不但可以計(jì)算簡(jiǎn)單的f(x)=x2，還可以計(jì)算任意復(fù)雜的函數(shù)，比如，把Array的所有數(shù)字轉(zhuǎn)為字符串：

var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];arr.map(String); // ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

只需要一行代碼。

reduce

再看reduce的用法。Array的reduce()把一個(gè)函數(shù)作用在這個(gè)Array的[x1, x2, x3...]上，這個(gè)函數(shù)必須接收兩個(gè)參數(shù)，reduce()把結(jié)果繼續(xù)和序列的下一個(gè)元素做累積計(jì)算，其效果就是：

[x1, x2, x3, x4].reduce(f) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

比方說(shuō)對(duì)一個(gè)Array求和，就可以用reduce實(shí)現(xiàn)：

var arr = [1, 3, 5, 7, 9];arr.reduce(function (x, y) {  return x + y;}); // 25

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