高阶编程
这一篇，我们主要来讲解下，在JavaScript中，高阶编程思想都有哪些，它们在项目中又有哪些实际性的用途呢?
单例设计模式
用单独的实例来管理当前事物的相关特征，泛指属性和方法，类似于实现分组的特点，把一个实例的所有特征描述绑定在一个分组里。
来看一下简单的单例设计模式：
let module1 = (function () {
function tools() {}
function share() {}
return {
name: 'house',
tools
};
})();
module1.tools(); 这里我们可以把module1模块定义的方法暴露出来，给外部模块用。
还有一种基于闭包实现的单例模式称为：高级单例设计模式，在vue/react出来之前，是团队协作最常用的模块化思想，常用来以此模块划分。
闭包形式的单例模式如下：
let A = (function () {
function fn() {
B.getXxx();
}
function query() {}
return {
query
}
})();
let B = (function () {
function fn() {}
function getXxx() {}
A.query();
return {
getXxx
}
})(); 在上面这个例子中，我们可以分别定义A、B两个模块，先在自己模块内声明函数，再暴露出去，给对方的模块使用，这便是最早的模块化思想，也是高级单例设计模式。
惰性函数
我们先来看这样一个例子，封装一个获取元素样式的函数。
获取样式，我们通常想到window.getComputedStyle和element.currentStyle这两个API，但他们的执行也是有条件的。
比如：前者只有Google浏览器兼容，后者IE浏览器兼容。
function getCss(element, attr) {
if ('getComputedStyle' in window) {
return window.getComputedStyle(element)[attr];
}
return element.currentStyle[attr];
}
getCss(document.body, 'margin');
getCss(document.body, 'padding');
getCss(document.body, 'width'); 从这个例子中，我们可以看出来，如果需要3次获取元素的样式，明显每一次进入函数都需要判断该方法兼容与否，这就造成了不必要的浪费。最好的解决方案——惰性函数思想。
通俗的来说，惰性函数初始化第一次渲染的时候执行，如果第二遍执行还是一样的效果，我们需要用闭包的思想解决这一问题。
function getCss(element, attr) {
if ('getComputedStyle' in window) {
getCss = function (element, attr) {
return window.getComputedStyle(element)[attr];
};
} else {
getCss = function (element, attr) {
return element.currentStyle[attr];
};
}
// 为了第一次也能拿到值
return getCss(element, attr);
}
getCss(document.body, 'margin');
getCss(document.body, 'padding');
getCss(document.body, 'width'); 在这个函数中，当我们第一次执行getCss函数的时候，就已经可以确定getComputedStyle兼容与否了，所以在第二次就没必要再判断了，根据第一次判断完返回的结果，直接确定第二次，第三次的函数执行到底用哪个API，这样以来每次函数执行，都将少了一层判断，一定程度上提高了js的运行速度。
那么我们来看，这个惰性体现在哪里呢?
过程：其实，是第一次getCss函数执行完创建了全局作用域下的私有执行上下文，而在其里面重新生成了getCss函数，将其引用地址重新赋值给全局函数getCss，导致全局下的getCss不能被释放，形成了一个闭包。在以后每次执行时，都执行里面的小函数getCss。
柯理化函数
柯理化函数含义是给函数分步传递参数，每次传递部分参数，并返回一个更具体的函数接收剩下的参数，这中间可嵌套多层这样的接收部分参数的函数，直至返回最后结果。
最基本的柯里化拆分
// 原函数
function add(a, b, c) {
return a + b + c;
}
// 柯里化函数
function addCurrying(a) {
return function (b) {
return function (c) {
return a + b + c;
}
}
}
// 调用原函数
add(1, 2, 3); // 6
// 调用柯里化函数
addCurrying(1)(2)(3) // 6 被柯里化的函数 addCurrying 每次的返回值都为一个函数，并使用下一个参数作为形参，直到三个参数都被传入后，返回的最后一个函数内部执行求和操作，其实是充分的利用了闭包的特性来实现的。
封装柯理化通用式
上面的柯里化函数没涉及到高阶函数，也不具备通用性，无法转换形参个数任意或未知的函数。
我们来封装一个通用的柯里化转换函数，可以将任意函数转换成柯里化。
// add的参数不固定，看有几个数字累计相加
function add (a,b,c,d) {
return a+b+c+d
}
function currying (fn, ...args) {
// fn.length 回调函数的参数的总和
// args.length currying函数 后面的参数总和
// 如：add (a,b,c,d) currying(add,1,2,3,4)
if (fn.length === args.length) {
return fn(...args)
} else {
// 继续分步传递参数 newArgs 新一次传递的参数
return function anonymous(...newArgs) {
// 将先传递的参数和后传递的参数 结合在一起
let allArgs = [...args, ...newArgs]
return currying(fn, ...allArgs)
}
}
}
let fn1 = currying(add, 1, 2) // 3
let fn2 = fn1(3) // 6
let fn3 = fn2(4) // 10 柯理化函数思想
利用闭包保存机制，把一些信息预先存储下来(预处理的思想)
我们用一道求和的题来描述：
function currying(...outerArgs) {
return function anonymous (...innerArgs) {
let args = outerArgs.concat(innerArgs)
return args.reduce((previousValue, currentValue) => previousValue + currentValue)
}
}
let fn1 = currying(1, 2)
let fn2 = fn1(3)
let fn3 = fn2(4) 补充 什么是预处理的思想：
在第一次fn1函数执行的时候，会创建一个函数执行上下文，将 1, 2 存储在该上下文中的局部变量里，在以后执行 fn2 fn3的时候，需要先取得 fn1 的返回结果，使用存储的 1, 2 参数，这种机制便形成了闭包
不理解reduce的小伙伴看过来：
情况1：reduce没有第二个参数时
let Array = [10, 20, 30, 40, 50];
Array.reduce(previousValue, currentValue, currentIndex, arr){
return previousValue + currentValue;
} - 第一次触发函数时，previousValue为第一项(10)，currentValue为第二项(20)
- 第二次触发函数时，previousValue为回调函数的返回值(30)，currentValue为第三项(30)
- 第X次触发函数时，previousValue为回调函数的返回值，currentValue为第X+1项
- currentIndex：对应的就是currentValue的索引值
- arr：是个常量 数组本身
情况2：reduce有第二个参数时
let Array = [10, 20, 30, 40, 50];
Array.reduce((previousValue, currentValue, currentIndex, arr){
return previousValue + currentValue;
}, 0) - 第一次触发函数时，previousValue为第二个参数(0)，currentValue为第一项(10)
- 第二次触发函数时，previousValue为回调函数的返回值(10)，currentValue为第二项(20)
- 第X次触发函数时，previousValue为回调函数的返回值，currentValue为第X项
- currentIndex：对应的就是currentValue的索引值
- arr：是个常量 数组本身
compose函数
compose组合函数：把多层函数嵌套调用扁平化
compose函数常基于reduce 柯理化函数思想解决 函数调用扁平化的问题：
在项目中，我们经常遇到这样一个问题：
const fn1 = x => x + 10;
const fn2 = x => x - 10;
const fn3 = x => x * 10;
const fn4 = x => x / 10;
console.log(fn3(fn1(fn2(fn1(4)))))上面这个例子中，明显看出层级嵌套较深，这时候就需要调用函数扁平化的思想
函数调用扁平化： 如果是多层级嵌套调用的函数，把一个函数调用完，当作另一个函数的实参传递到下一个函数中
解决方案：从左到右依次执行
/**
* @param funcs 存储按照顺序执行的函数(数组) => [fn1, fn3, fn2, fn4]
* @param args 存储第一个函数执行需要传递的实参信息(数组) => [5]
*/
function compose(...funcs) {
return function anonymous(...args) {
if(funcs.length === 0) return args;
if(funcs.length === 1) return funcs[0](...args);
// funcs 里有 多个函数时
return funcs.reduce((n, func) => {
// 第一次执行：
// n：第一个函数执行的实参 func：第一个函数
// 第二次执行：
// n的值：上一次func执行后的返回值，作为实参传递给下一个函数执行 func：第二个函数
return Array.isArray(n) ? func(...n) : func(n);
}, args)
}
}
let res = compose(fn1, fn3, fn2, fn4)(5)
// 执行过程：
console.log(compose()(5)); //=>5
console.log(compose(fn1)(5)); //=>5+10 = 15
console.log(compose(fn1, fn3)(5)); //=>fn1(5)=15 fn3(15)=150
console.log(compose(fn1, fn3, fn2)(5)); //=>fn1(5)=15 fn3(15)=150 fn2(150)=140
console.log(compose(fn1, fn3, fn2, fn4)(5)); //=>fn1(5)=15 fn3(15)=150 fn2(150)=140 fn4(140)=14 compose函数扁平化的执行过程：
- compose()(5)，如compose()函数中无函数参数传递进来，则直接返回后面的参数 5
- compose(fn1, fn3, fn2, fn4)(5)，先执行fn1(5)，再将fn1(5)的结果传递到fn3中，如fn3(fn1(5)) => fn3(15)，以此类推fn2(fn3(fn1(5))) => fn4(150)，后来每一次函数调用的参数都是前一个函数返回的结果，自然我们就想到了Array.prototype.reduce方法
- 设置reduce的第二个参数，是为了统一n为每一次函数的返回结果(第一次n为5，func为fn1)，刚好又需要让fn1(5)函数执行，可见第二个参数的必要性，是为了统一每次的回调函数返回结果都是number
函数式编程与命令式编程
回调函数：把一个函数作为值传递给另外一个函数，在另外一个函数中把这个函数执行(这是实现函数式编程重要的知识)
函数式编程：注重结果，不在乎过程，过程交给别人处理，体现函数封装性思想(提倡)
命令式编程：注重过程，需要自己去实现过程
函数式编程：把逻辑如何实现封装成为API方法，我们以后只要调取API方法，即可获取想要的结果即可
let arr = [10, 20, 30, 40, 50];
let res = arr.reduce((n, item) => {
return n + item;
}); 命令式编程：用代码实现主要的逻辑，注重过程
let res = 0;
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
res += arr[i];
} 作者：时光屋小豪
链接：https://juejin.im/post/6862289382096207880
来源：掘金
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