帮你精通JS：函数式编程的七件武器之array.filter-51CTO.COM

我们何其幸运!这个世界上竟然还有几乎完全支持FP编程的流行语言，这种语言就是StackOverflow上历年兵器排行榜，常年霸榜第一的JavaScript。

函数式编程利于且成就思考，当我们耽玩于scheme，lisp等函数范式的编程语言，却遗憾于他们在真实的世界中绝无用武之地，唯有elisp似乎能稍微补足点缺憾而用到 emacs上，但是也仅此而已。

然而，我们何其幸运!JavaScript竟然几乎完全支持函数式编程思想，甚至在React的带动下，有朝着FP函数式编程，一条路走到黑的喜人局面。

我们何其幸运!JavaScript 同僚们。

编程从何起步呢?试看人类历史上第二古老的编程语言的名字：Lisp，对 list processing，编程语言就是处理list，一切从list数组起步。我们每天要处理的任务是 list，我们的早餐清单是 list，甚至于女神也有备胎清单 list。一个 List 就能抽象与概括出，我们人类文明所有的一切。

人类认识到了这一点，因此将古老的语言命名为 lisp，list processing。

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因此，我们脚下的路也从 list 起步。

零、前文概要

前文中，我们阐述了处理数组最核心的武器 array.reduce。array.reduce 就是 “太极生两仪”的太极，是一切变化的起点，所有的其他工具都能用array.reduce模拟出来。

array.reduce的本质就是将数列降为为一个值。

紧接着，我们以array.reduce为基础，推导出来 array.ma。array.map 将数学思路而直接应用于编程。

array.reduce与array.map的共同特征都对array作变形transform处理。下面，我们来领略帮助我们逻辑思考的部分 array.filter 与 array.find (array.findIndex).

一、array.filter 思维的筛子

逻辑判断与筛选的核心是一个关键词 predicate。拆解这个单词 pre 是事先，而 dict 是说出与展示(比如dictionary是展示字的字典)。因此 predicate logic，就是执行代码之前，先说出是否符合条件。

array.filter的应用简单直接，就如我们思维的自然流动：

[1, 4, 7].filter(x => x > 3); //[4, 7] 
// 或者携程 
[1, 4, 7].filter( x =>  
                { return x > 3;})

执行过程如图所示：

二、array.filter 的应用案例

我们着手考察一个真实生活中的案例，处理以JSON存储的财务账单：

const accountBalance = { 
  accountsData: [ 
    { 
      id: "user01", 
      balance: 888, 
    }, 
    { 
      id: "user02", 
      balance: 999, 
    }, 
    { 
      id: "user03", 
      balance: -18, 
    }, 
    { 
      id: "user04", 
      balance: -20, 
    }, 
    { 
      id: "user05", 
      balance: 1, 
    }, 
  ], 
};

如何从账单筛选出来银行资产为负值的账户信息呢。此时，当我们看到 filter 的时候，真喜出望外，其应用与我们的思维过程完全一致。

const negativeAccount = accountBalance.accountsData.filter(v => v.balance < 0); 
console.log(negativeAccount); 
// 输出结果 
//[ { id: 'user03', balance: -18 }, { id: 'user04', balance: -20 } ]

然后，再应用前文的学过的技术，array.map 将负债账户的 ID 提取出来。

const negAccIds = accountBalance.accountsData 
    .filter(v => v.balance < 0) 
    .map(v => v.id); 
// : [ 'user03', 'user04' ]

三、用 array.reduce 模拟 array.filter

再回头一切的起点 array.reduce，他是源头，大江大河都发源于 reduce。换言之，我们始终都是再用reduce思考问题。

着手以 reduce 模拟实现 array.filter():

const newFilter = (arr, fn) => 
  arr.reduce((x, y) => (fn(y) ? x.concat(y) 
                        : x), 
            []);

测试之后，得到相同的结果：

const negAccIds = accountBalance.accountsData 
    .newFilter(v => v.balance < 0) 
    .map(v => v.id); 
// : [ 'user03', 'user04' ]

此处，我们也能看到应用reduce的关窍只在于，头脑中要有最终降维到一个值的那个accumulator.

arr.reduce(callback( accumulator, currentValue, [, index[, array]] )[, initialValue])

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