Марейн Хавербеке - Выразительный JavaScript

Операция высшего порядка такого типа называется reduce(уменьшение; или иногда fold, свёртывание). Можно представить её в виде складывания массива, по одному элементу за раз. При суммировании чисел мы начинали с нуля, и для каждого элемента комбинировали его с текущей суммой при помощи сложения.

Параметры функции reduce, кроме массива – комбинирующая функция и начальное значение. Эта функция чуть менее понятная, чем filterили map, поэтому обратите на неё пристальное внимание.

function reduce(array, combine, start) {

var current = start;

for (var i = 0; i < array.length; i++)

current = combine(current, array[i]);

return current;

}

console.log(reduce([1, 2, 3, 4], function(a, b) {

return a + b;

}, 0));

// → 10

Стандартный метод массивов reduce, который, конечно, работает так же, ещё более удобен. Если массив содержит хотя бы один элемент, вы можете не указывать аргумент start. Метод возьмёт в качестве стартового значения первый элемент массива и начнёт работу со второго.

Чтобы при помощи reduceнайти самого древнего из известных моих предков, мы можем написать нечто вроде:

console.log(ancestry.reduce(function(min, cur) {

if (cur.born < min.born) return cur;

else return min;

}));

// → {name: "Pauwels van Haverbeke", born: 1535, …}

Как бы мы могли написать предыдущий пример (поиск человека с самой ранней датой рождения) без функций высшего порядка? На самом деле, код не такой уж и ужасный:

var min = ancestry[0];

for (var i = 1; i < ancestry.length; i++) {

var cur = ancestry[i];

if (cur.born < min.born)

min = cur;

}

console.log(min);

// → {name: "Pauwels van Haverbeke", born: 1535, …}

Чуть больше переменных, на две строчки длиннее – но пока достаточно понятный код.

Функции высшего порядка раскрывают свои возможности по-настоящему, когда вам приходится комбинировать функции. К примеру, напишем код, находящий средний возраст мужчин и женщин в наборе.

function average(array) {

function plus(a, b) { return a + b; }

return array.reduce(plus) / array.length;

}

function age(p) { return p.died - p.born; }

function male(p) { return p.sex == "m"; }

function female(p) { return p.sex == "f"; }

console.log(average(ancestry.filter(male).map(age)));

// → 61.67

console.log(average(ancestry.filter(female).map(age)));

// → 54.56

(Глупо, что нам приходится определять сложение как функцию plus, но операторы в JavaScript не являются значениями, поэтому их не передашь в качестве аргументов.)

Вместо того, чтобы впутывать алгоритм в большой цикл, всё распределено по концепциям, которые нас интересуют – определение пола, подсчёт возраста и усреднение чисел. Мы применяем их по очереди для получения результата.

Для написания понятного кода это прямо-таки сказочная возможность. Конечно, ясность не достаётся бесплатно.

В счастливом краю элегантного кода и красивых радуг живёт гадское чудище по имени Неэффективность.

Программа, обрабатывающая массив, красивее всего представляется в виде последовательности явно разделённых шагов, каждый из которых что-то делает с массивом и возвращает новый массив. Но наслоение всех этих промежуточных массивов стоит дорого.

Точно так же, передача функции в forEach, чтобы та прошлась по массиву за нас, удобна и проста в понимании. Но вызов функций в JavaScript обходится дороже по сравнению с циклами.

Так же обстоят дела со многими техниками, улучшающими читаемость программ. Абстракции добавляют слои между чистой работой компьютера и теми концепциями, с которыми мы работаем – и в результате компьютер делает больше работы. Это не железное правило – есть языки, которые позволяют добавлять абстракции без ухудшения эффективности, и даже в JavaScript опытный программист может найти способы писать абстрактный и быстрый код. Но это проблема встречается часто.

К счастью, большинство компьютеров безумно быстрые. Если ваш набор данных не слишком велик, или время работы должно быть всего лишь достаточно быстрым с точки зрения человека (например, делать что-то каждый раз, когда пользователь жмёт на кнопку) – тогда не имеет значения, написали вы красивое решение, которое работает половину миллисекунды, или очень оптимизированное, которое работает одну десятую миллисекунды.

Удобно примерно подсчитывать, как часто будет вызываться данный кусочек кода. Если у вас есть цикл в цикле (напрямую, или же через вызов в цикле функции, которая внутри также работает с циклом), то код будет выполнен N×M раз, где N – количество повторений внешнего цикла, а M – внутреннего. Если во внутреннем цикле есть ещё один цикл, повторяющийся P раз, тогда мы уже получим N×M×P, и так далее. Это может приводить к большим числам, и когда программа тормозит, проблему часто можно локализовать в небольшом кусочке кода, находящемся внутри самого внутреннего цикла.