.reduce原理
时间: 2023-07-05 07:04:12 浏览: 62
.reduce() 是 JavaScript 中的一个数组方法,用于将数组中的每个元素依次执行指定的操作,最终将它们合并成一个值。reduce() 方法接受两个参数:一个回调函数和一个初始值。
回调函数有四个参数:accumulator (累加器),currentValue (当前值),currentIndex (当前索引)和 array (当前数组)。回调函数返回一个累加值,它将被传递给下一次执行回调函数时作为累加器的值。
.reduce() 方法从左到右遍历数组,对数组中的每个元素都应用一遍回调函数,并将计算得到的累加值传递给下一个元素。最终返回的是一个合并后的值。
以下是 .reduce() 方法的基本原理:
1. 传入一个初始值作为累加器;
2. 对于数组中的每一个元素,执行回调函数并将累加器与当前元素作为参数传递进去;
3. 回调函数返回一个新的累加器值,将其传递给下一次执行回调函数时使用;
4. 最终返回最后一次执行回调函数得到的累加器值。
例如,以下代码将数组中的所有元素相加:
```
const arr = [1, 2, 3, 4];
const sum = arr.reduce((accumulator, currentValue) => accumulator + currentValue, 0);
console.log(sum); // 输出 10
```
初始值为 0,回调函数将累加器和当前值相加,最终返回所有元素的和。
相关问题
stream().reduce的combiner用法
stream().reduce的combiner是Java 8中新增的一个方法,它与传统的reduce方法版本略有不同。combiner相当于将并行流中的多个结果合并成最终结果的函数。
例如下面的代码:
```
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6);
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, (a, b) -> a + b, (a, b) -> a + b);
```
上述代码创建了一个包含1到6数字的List,然后将其转换为并行流。reduce()方法中的第一个参数是初始值,为0,第二个参数是要执行的操作(在这里是将两个参数相加),第三个参数则是一个用于合并结果的操作(在这里也是将两个参数相加)。
combiner在并行流中的使用非常重要,因为它能显著地提高程序的性能。在并行流执行reduce时,数据会被分成多个chunk并行处理,然后结果将被合并。combiner是合并这些中间结果的函数,因此需要具有结合律和交换律。
例如:
```
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
int sum = numbers.parallelStream().reduce(0, (a, b) -> a + b, (a, b) -> {
System.out.println("combiner: " + a + " + " + b + " = " + (a + b));
return a + b;
});
```
上述代码将在执行并行求和时打印出与combiner相关的信息,我们可以看到combiner会将不同chunk处理得到的中间结果连续合并:
```
combiner: 10 + 15 = 25
combiner: 25 + 19 = 44
combiner: 29 + 44 = 73
```
在使用并行流时,我们需要注意一些细节问题,因为如果不进行正确的设置,结果很可能会出乎意料,这里只是大致说明其用法和原理,具体细节还需另行学习。
reducetask工作原理
ReduceTask是Hadoop中一种特殊类型的任务,用于将MapTask的输出结果进行合并和计算。其工作原理如下:
1. ReduceTask在运行前会先获取MapTask的输出结果,这些结果会按照MapTask输出时指定的Partitioner进行分区,并且分配到各个ReduceTask上。
2. ReduceTask会对每个分区中的数据进行排序,以便更高效地进行合并和计算。
3. ReduceTask会将同一分区内的数据进行合并,并将合并后的结果传递给Reduce函数进行计算。
4. ReduceTask会将所有分区的计算结果合并成最终的输出结果,并将其写入HDFS中。
总的来说,ReduceTask的工作是将MapTask的输出结果进行有序的合并和计算,以便得到最终的计算结果。
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