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：
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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
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持移动技术网。
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