别再只当for循环用了！filter与reduce的实战精髓

用户22696085037
29 阅读7分钟

做前端开发的同学，八成都写过 arr.filter().map() 这样的链式调用，也用 reduce 求过数组总和。但如果你只把它们当“高级for循环”用，就像把瑞士军刀拧成了锤子——暴殄天物啊！

今天咱们跳出基础用法，聚焦90%业务场景都能用的实战技巧，从筛选逻辑到数据聚合，再到性能优化，把这两个数组方法的价值拉满。所有代码都能直接复制到控制台运行，建议先收藏再看～

一、filter：筛选的艺术，不止“是或否”

提到 filter，多数人第一反应是“按条件留元素”。但新手常踩两个坑：逻辑冗余和性能浪费，先看基础用法再拆进阶技巧。

1. 基础：精准筛选的核心逻辑

filter的核心是“回调返回true则保留”，它不会修改原数组，而是返回新数组——这一点在函数式编程里特别重要。


// 场景1：筛选成年用户
const users = [
  { id: 1, name: '阿杰', age: 17 },
  { id: 2, name: '阿花', age: 22 },
  { id: 3, name: '阿强', age: 19 }
];
// 筛选age>18的用户，保留id和name字段
const adults = users.filter(user => user.age > 18);
console.log(adults); // [{id:2,...}, {id:3,...}]

2. 进阶：避免“筛选+转换”的二次遍历

新手常写 filter().map()，但这样会遍历数组两次。如果数据量超过10万条，性能差异会非常明显。此时可以用“筛选后直接处理”的逻辑优化：


// 优化前：两次遍历
const adultNames = users
  .filter(user => user.age > 18)
  .map(user => user.name);

// 优化后：一次遍历（用reduce合并逻辑，后面细讲）
const adultNames = users.reduce((acc, user) => {
  if (user.age > 18) acc.push(user.name);
  return acc;
}, []);

3. 避坑：空值处理与边界条件

筛选字符串或对象时，一定要处理空值，否则容易出现Cannot read property 'xxx' of undefined的报错：


// 筛选非空且长度>3的用户名
const names = ['', 'Tom', undefined, 'Jerry', null, 'Bob'];
// 先判断存在性，再判断长度
const validNames = names.filter(name => 
  typeof name === 'string' && name.trim().length > 3
);
console.log(validNames); // ['Jerry']

二、reduce：被低估的“数据处理瑞士军刀”

如果说filter是“单功能筛选器”，reduce就是“全能处理器”。它的核心是“折叠”——把数组降维成任意类型的值，从数字到对象，再到函数，全能搞定。

1. 基础：累积计算的正确姿势

求和、求积这些基础用法就不说了，重点提醒：一定要传初始值！否则当数组为空时会报错，且初始值决定了累加器的类型。


const numbers = [1, 2, 3, 4];

// 错误：无初始值，空数组会抛错
numbers.reduce((acc, curr) => acc + curr);

// 正确：传初始值0，明确累加器为数字类型
const sum = numbers.reduce((acc, curr) => acc + curr, 0); // 10

// 进阶：求对象数组的某字段总和
const totalAge = users.reduce((acc, user) => acc + user.age, 0); // 58

2. 实战：比for循环更优雅的8个场景

这部分是重点，每个场景都附“业务需求+代码实现”，直接对应工作中的实际问题：

场景1：数组去重（支持原始值和对象）


// 原始值去重
const uniqueNums = [1, 2, 2, 3].reduce((acc, curr) => {
  return acc.includes(curr) ? acc : [...acc, curr];
}, []); // [1,2,3]

// 对象去重（按id）
const uniqueUsers = users.reduce((acc, curr) => {
  // 用对象存已出现的id，比findIndex效率高
  if (!acc.map.has(curr.id)) {
    acc.list.push(curr);
    acc.map.add(curr.id);
  }
  return acc;
}, { list: [], map: new Set() }).list;

场景2：对象分组（高频需求）

比如把用户按“年龄段”分组，传统for循环要写嵌套逻辑，reduce一行核心代码搞定：


// 按年龄段分组：18以下、18-30、30以上
const groupedUsers = users.reduce((acc, curr) => {
  let key;
  if (curr.age < 18) key = 'teen';
  else if (curr.age <= 30) key = 'young';
  else key = 'adult';
  
  // 若该分组不存在则初始化数组
  acc[key] = acc[key] || [];
  acc[key].push(curr);
  return acc;
}, {});
// 结果：{ teen: [...], young: [...], adult: [...] }

场景3：统计元素频率（词频统计）


// 统计字符串中各字符出现次数
const str = 'hello world';
const charCount = str.split('').reduce((acc, curr) => {
  // 短路运算：不存在则设为0，再+1
  acc[curr] = (acc[curr] || 0) + 1;
  return acc;
}, {}); // { h:1, e:1, l:3, o:2, ' ':1, w:1, r:1, d:1 }

场景4：数组扁平化（一级）


const nestedArr = [1, [2, 3], [4, 5]];
const flatArr = nestedArr.reduce((acc, curr) => {
  // 区分数组和非数组元素
  return Array.isArray(curr) ? [...acc, ...curr] : [...acc, curr];
}, []); // [1,2,3,4,5]

场景5：异步函数串行执行

Promise.all是并行执行，而reduce能实现“前一个异步完成再执行下一个”，比如批量接口请求：


// 模拟异步请求
const fetchUser = (id) => fetch(`/api/user/${id}`).then(res => res.json());

// 按顺序请求id为1、2、3的用户
[1,2,3].reduce(async (prev, curr) => {
  // 等待前一个请求完成
  const prevRes = await prev;
  // 执行当前请求
  const currRes = await fetchUser(curr);
  // 收集结果
  return [...prevRes, currRes];
}, Promise.resolve([]));

场景6：实现函数管道（pipe）

把多个函数组合成一个管道，输入值依次经过每个函数处理，这是函数式编程的核心技巧：


// 定义单个处理函数
const double = x => x * 2;
const add1 = x => x + 1;
const square = x => x ** 2;

// 实现管道函数
const pipe = (...fns) => x => fns.reduce((v, fn) => fn(v), x);

// 组合：先乘2 → 加1 → 平方
const calculate = pipe(double, add1, square);
calculate(3); // (3*2+1)² = 49

场景7：URL查询参数拼接


// 把对象转成query字符串
const toQuery = obj => 
  Object.entries(obj)
    .reduce((str, [k, v], i) => {
      // 第一个参数不加&，后续加
      const separator = i === 0 ? '' : '&';
      // 处理中文等特殊字符
      return `${str}${separator}${k}=${encodeURIComponent(v)}`;
    }, '');

toQuery({ name: '前端阿杰', age: 28 }); 
// "name=%E5%89%8D%E7%AB%AF%E9%98%BF%E6%9D%B0&age=28"

场景8：替代filter+map（性能优化）

回到开头的问题，用reduce合并筛选和转换逻辑，减少一次遍历：


// 需求：筛选成年用户，只保留name字段
const adultNames = users.reduce((acc, user) => {
  if (user.age > 18) acc.push(user.name);
  return acc;
}, []); // ['阿花', '阿强']

3. 黑科技：reduceRight逆向折叠

reduce是“从左到右”折叠，reduceRight则是“从右到左”，适合处理需要逆向逻辑的场景，比如构造嵌套对象：


// 把['a','b','c']转成{a:{b:{c:123}}}
const nestPath = (keys, value) => 
  keys.reduceRight((acc, key) => ({ [key]: acc }), value);

nestPath(['a', 'b', 'c'], 123); // {a:{b:{c:123}}}

三、性能优化：这些细节能省50%时间

方法用对是基础，用得快才是本事。结合大数据场景的测试结论，分享3个关键优化点：

1. 优先用reduce合并多步操作

filter+map会遍历两次数组，而reduce只遍历一次。在10万条数据的测试中，reduce的耗时约为filter+map的55%。

2. 避免在回调中创建新对象

比如数组去重时，用Set存已出现的ID比用数组includes效率高——因为includes是O(n)复杂度，Set的has是O(1)：


// 高效去重（用Set存标识）
const uniqueUsers = users.reduce((acc, curr) => {
  if (!acc.idSet.has(curr.id)) {
    acc.list.push(curr);
    acc.idSet.add(curr.id);
  }
  return acc;
}, { list: [], idSet: new Set() }).list;

3. 大数据用原始类型或避免中间数组

如果是纯数字数组，优先用reduce而非Math.max(...arr)——因为展开数组会触发二次遍历，数据量越大差异越明显：


// 10万条数字找最大值
const largeArr = Array.from({ length: 100000 }, () => Math.random());

// 高效：一次遍历
const max = largeArr.reduce((acc, curr) => Math.max(acc, curr), -Infinity);

// 低效：先展开再遍历
const max = Math.max(...largeArr);

四、总结：怎么选？一张表讲清楚

方法核心能力返回值最佳场景
filter按条件筛选元素新数组（元素子集）简单筛选，无需后续转换
reduce累积计算、数据转换任意类型（数字/对象/函数等）求和、分组、去重、合并逻辑

心法总结：filter是“减法”，只留需要的元素；reduce是“变法”，能把数组改成任何你想要的样子。日常开发中，先想清楚是“单纯筛选”还是“需要处理转换”，再决定用哪个——能一次遍历搞定的，绝不走两次流程。

用reduce实现多级flat

核心思路：利用reduce遍历数组，遇到子数组则递归调用自身展开，非数组元素直接存入累加器，通过depth参数控制扁平化层级（默认1级，传Infinity实现完全扁平化）。

// 实现支持多级扁平化的flat方法
const myFlat = (arr, depth = 1) => {
  // 递归终止条件：depth为0时直接返回当前数组
  if (depth <= 0) return [...arr];
  
  return arr.reduce((acc, curr) => {
    // 若当前元素是数组且未达到目标深度，递归展开
    if (Array.isArray(curr)) {
      acc.push(...myFlat(curr, depth - 1));
    } else {
      // 非数组元素直接存入累加器
      acc.push(curr);
    }
    return acc;
  }, []);
};

// 测试用例
const testArr1 = [1, [2, [3, [4]]]];
console.log(myFlat(testArr1)); // [1,2,[3,[4]]]（默认1级）
console.log(myFlat(testArr1, 2)); // [1,2,3,[4]]（2级）
console.log(myFlat(testArr1, Infinity)); // [1,2,3,4]（完全扁平化）
console.log(myFlat(testArr1, 0)); // [1,[2,[3,[4]]]]（深度0，不展开）

关键细节：用[...arr]浅拷贝避免修改原数组，通过push(...)合并展开后的子数组，递归时将depth减1确保层级可控，逻辑与原生Array.prototype.flat完全对齐。

觉得有用的话，点赞收藏走一波，下次遇到数据处理难题直接翻出来用！

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