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ES6 reduce的一些例子

reduce() 方法接收一个函数作为累加器,数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终计算为一个值。 reduce() 方法接受四个参数:初始值(或者上一次回调函数的返回值),当前元素值,当前索引,调用 reduce() 的数组。 reduce() 的几个强大用法: 数组求和 var total = [ 0, 1, 2, 3 ].reduce(( acc, cur ) => { return acc + cur }, 0) 方法二 const arraySum = (arr, val) => arr.reduce((acc, cur) => { return cur == val ? (current); } return init; }, []); console.log(result); //[1,2,3,4,5] 2.方法二 当然,对于数组去重,也可以直接使用es6

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快速学习ES6新特性-map和reduce

1.5、map和reduce ES6中,数组新增了map和reduce方法。 1.5.1、map map() :接收一个函数,将原数组中的所有元素用这个函数处理后放入新数组返回。 1.5.1、reduce reduce() :接收一个函数(必须)和一个初始值(可选),该函数接收两个参数: 第一个参数是上一次reduce处理的结果 第二个参数是数组中要处理的下一个元素 reduce () 会从左到右依次把数组中的元素用reduce处理,并把处理的结果作为下次reduce的第一个参数。

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    ES6系列笔记-数组方法reduce和forEach

    1:reduce应用场景:计算数组中所有值的总和 数组求和: <! body> <script> //一堆变成一个,算总数 let arr = [12, 33, 66, 99] let result = arr.reduce

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    【春节日更】ES6reduce的基本介绍与使用

    现在ES6语法应用的特别广泛,今天我们就来介绍下ES6中的reduce方法,它的用法非常强大,下面就跟着我一起来学习它吧 01 基本介绍 定义:对数组中的每个元素执行一个自定义的累计器,将其结果汇总为单个返回值 形式:array.reduce((t, v, i, a) => {}, initValue) 参数 callback:回调函数(必选) initValue:初始值(可选) callback回调函数的参数 方法的应用 reduce() 的几个强大用法: 数组求和 var total = [ 0, 1, 2, 3 ].reduce(( acc, cur ) => { return acc + cur }, 0); console.log(total) // 6 二维数组转为一维数组 var array = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]].reduce(( acc, cur ) 如:var testArr2 = [0, [1, [2, [3, [4, [5]]]]]]; ( 注:每天的面试题的答案,将在第二天,发在bug收集网站中 ) 提示:使用reduce方法去实现

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    盘(reduce

    关于遍历,只要具备可遍历结构,都可以使用reduce解决,不管是数组、字符串、对象、set、map 1. 用reduce实现数组一些api 给数组prototype加上基于reduce实现的api: Object.assign(Array.prototype, { myMap(cb, _this = this 不是数组怎么reduce 上面的测试也用了reduce,是对一个对象reduce。 只要是遍历某个数据结构,产生一个结果,那么都可以使用reduce解决: 普通对象:使用Object.keys,Object.values,Object.entries再reduce 类数组对象:使用[. reduce的感觉。

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    reduce() 函数

    Python reduce() 函数 reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。 函数将一个数据集合(链表,元组等)中的所有数据进行下列操作:用传给 reduce 中的函数 function(有两个参数)先对集合中的第 1、2 个元素进行操作,得到的结果再与第三个数据用 function # encoding: utf-8 def add(x, y) : # 两数相加 return x+y print reduce(add, [1,2,3,4,5])   类似php的array_reduce php function add($x,$y){ return $x+$y; } $r=array_reduce([1,2,3,4,5],"add"); var_dump($r);

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    reduce归并

    1.1 reduce(fn,value): 第一个参数是一个函数,每次遍历都会调用的函数 // 回调函数的参数 fn(preview,current,index,arr){ // 第一个参数是前一个值 // 第二个参数是当前值 // 第三个参数是当前元素索引 // 第四个参数是引用的数组 } 第二个参数是:归并基础的初始值 2.reduce()方法一个参数和两个参数的区别 2.1 只传一个参数 let arr = [2 ,4 ,5,3,1] let result = arr.reduce((preview, current) => { return preview + reduce方法之传入了匿名函数,函数只接收两个参数,分别是前一个值preview,当前值current。 当reduce方法没有传入第二个参数时,第一次循环的前一个值为数组的第一项,当前值则为数组的第二项。。

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    python: reduce函数

    API reduce(function, sequence, starting_value) 顺序迭代。 可设置初始值。 python2 与 python3 中 reduce 的不同 python3 中,reduce()函数已经被从 全局名字空间 里移除了。 转而被放置到了 fucntools模块里 。 from functools import reduce xs = reduce(lambda x, y : x + y, range(1, 5)) print(xs) # 10 Test (基于 python2) 未设置 初始值 则 默认 以 sequence[0] 作为 初始值 list = [2, 3, 4] f = lambda x, y : x * y assert reduce(f, list) == 2*3*4 设置了 初始值 list = [2, 3, 4] f = lambda x, y : x * y assert reduce(f, list, 10) == 10*2*3*

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    python reduce函数

    python内置函数reduce 和 map/filter等函数有点类似,都是通过函数对迭代器中的元素进行遍历操作,唯一区别是reduce函数是返回计算结果是一个值,而map/filter是返回一个序列或者迭代器 ,下面在做详细解释 一.reduce函数简介 1.语法 from functools import reduce # 导入模块 reduce(function, sequence[, initial]) 经过这样的累计计算之后合并序列到一个单一返回值; 例如:reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 计算的就是((((1+2)+3)+4)+5) = 15 二.reduce 函数使用 1.reduce函数普通使用 # ! 2.reduce函数配合匿名函数使用 if __name__ == "__main__":     list1 = [1,2,3,4,5]     value = reduce(lambda x,y :

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    python reduce分析

    一直以来以为reduce是这样用的 def add(x, y):     return x+y li = [1,2,3,4,5,6] sum = reduce(add,li) 这样等同于 sum=add (add...add(1,2)) 但是查看源码可以看到reduce可以有3个参数 def reduce(function, sequence, initial=None):     pass 一直没有关心         try:             initializer = next(it)         except StopIteration:             raise TypeError('reduce accum_value 其实我只是想弄清楚传参过程 def handle(request,data):     return request+data      lis = [1,2,3,4] sum = reduce

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    java函数式编程归约reduce概念原理 stream reduce方法详解 reduce三个参数的reduce方法如何使用

    reduce-归约 看下词典翻译: ? reduce 是一个迭代运算器 Stream包的文档中其实已经说的很明白了 但是就是因为不是很理解所以看的云里雾里 其中说到: 一个reduce操作(也称为折叠)接受一系列的输入元素,并通过重复应用操作将它们组合成一个简单的结果 只要能够理解了累计运算的概念 就可以完全理解Stream 中reduce方法 他就是一个不断累计运算的过程 ? U reduce(U identity,                  BiFunction<U, ? 也可能不是U 很显然,三参数的reduce 方法的思维方式同双参数的并无二致 所以问题来了,那还要第三个参数做什么?

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    Python reduce()函数

    Python reduce()函数 redeuce()函数是Python内置高级函数之一,它与之前介绍过的map()函数类似,同样接收一个函数和一个可迭代对象做参数,返回值是一个值,区别在于,reduce 即如果传入的函数是一个2个数求和的函数,reduce()可以实现累加的结果;如果传入的函数是2个数求积的函数,reduce()可以实现阶乘的结果。 形式: reduce(function, iterator,...) 使用示例: #! usr/bin/env python3 #_*_ coding: utf-8 _*_ from functools import reduce #Python3 reduce被移到了fectools库里 >>> from functools import reduce >>> def fn(x, y): ...

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    reduce学习笔记

    操作数组的高逼格方法———reduce()的简单使用 1、语法 1arr.reduce(callback,[initialValue]) 功能:为数组的每个元素执行回调函数;接收一个函数作为累加器, 上一次调用回调返回的值,或是提供的初始值(initialValue)) 2、currentValue (数组中当前被处理的元素) 3、index (当前元素在数组中的索引) 4、array (调用 reduce 的数组) 举个栗子: 1let arr = [1, 2, 3, 4]; 2let sum = arr.reduce((prev, cur, index, arr)=> { 3 console.log

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    scala的reduce

    spark 中的 reduce 非常的好用,reduce 可以对 dataframe 中的元素进行计算、拼接等等。 sentence FROM BIGDATA") val a: RDD[String] = sqlresult.rdd.map(_.getAs[String]("sentence")) val b = a.reduce List[String]] = sqlresult.rdd.map{ row=>List(row.getAs[String]("sentence"))} val d: List[String] = c.reduce

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    双map reduce风格

    在并行计算中,应想方设法将数据最大化的进行并行处理。如前一步骤处理后的数据不方便进行后续的并行处理,应该转换中间格式。

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    python的reduce()函数

    reduce()函数是Python内置的一个高阶函数。 reduce()函数接收的参数和 map()类似,一个函数 f,一个list,但行为和 map()不同,reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数,reduce()对list的每个元素反复调用函数 例如,编写一个f函数,接收x和y,返回x和y的和: 1 2 def f(x, y):     return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时,reduce函数将做如下计算 虽然Python内置了求和函数sum(),但是,利用reduce()求和也很简单。 reduce()还可以接收第3个可选参数,作为计算的初始值。 可配合匿名函数一起使用 from functools import reduce list=[i for i in range(1,100)] a=reduce(lambda x,y:x+y,list)

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    map-filter-reduce

    >> list(filter(isVegetarian, ['hamburger', 'chips', 'ddrumstick', 'popcorn'])) ['chips', 'popcorn'] reduce Apply function of two arguments cumulatively to the items of iterable, from left to right, so as to >reduce 见识下 >>> from functools import reduce >>> reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) 15 一图胜千言 曾看到过一张把filter 、map、reduce描述得很透彻得图,真滴六? references Demonstrating map, filter, and reduce in Swift using food emoji 函数式编程指引 functools.reduce map

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    tf.reduce_mean

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, 例: x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]]) tf.reduce_mean(x) # 1.5 tf.reduce_mean(x, 0) # [1.5, 1.5] tf.reduce_mean(x, 1) # [1., 2.] reduce_mean有一个来自input_tensor的攻击类型推断,例如: x = tf.constant([1, 0, 1, 0]) tf.reduce_mean(x) # 0 y = tf.constant /python/tf/reduce_mean?

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    tf.reduce_mean()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度 reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 第一个参数input_tensor (xx, keep_dims=False) mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keep_dims=False) mean_1 = tf.reduce_mean( 类似函数还有: tf.reduce_sum :计算tensor指定轴方向上的所有元素的累加和; tf.reduce_max  :  计算tensor指定轴方向上的各个元素的最大值; tf.reduce_all :  计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和(and运算); tf.reduce_any:  计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或(or运算); 各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子

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    NameError: name reduce is not defined

    听说了大名鼎鼎的 reduce 函数,可以是执行的时候却显示这个。 In [1]: reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) --------------------------------------------------- Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-4c41a726eae1> in <module>() ----> 1 reduce (lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]) NameError: name 'reduce' is not defined 原来自 Python3 之后,这个函数从全局命名空间中移除 ,放在了 functools模块,因为如果想正确执行,必须这样 In [2]: from functools import reduce In [3]: reduce(lambda x, y: x+y

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