本篇内容主要讲解“如何理解函数式编程array.filter工具”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何理解函数式编程array.filter工具”吧!
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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。
因此，我们脚下的路也从 list 起步。
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).
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：
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' ]
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])
到此，相信大家对“如何理解函数式编程array.filter工具”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
