JavaScript中高阶函数的作用

这篇文章将为大家详细讲解有关JavaScript中高阶函数的作用，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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一个函数就可以接收另一个函数作为参数,简言之,函数的参数能够接收别的函数,这种函数就称之为高阶函数

JavaScript 的高阶函数跟 Swift 的高阶函数类似

常见的高阶函数有: Map、Reduce、Filter、Sort

高阶函数是指至少满足下列条件之一的函数

1：函数可以作为参数被传递

 2：函数可以作为返回值输出

JavaScript语言中的函数显然的是满足了高阶函数的条件，下面我们一起来探寻JavaScript种高阶函数的魅力。

高阶函数实现AOP

AOP(面向切面编程)的主要作用就是把一些和核心业务逻辑模块无关的功能抽取出来，然后再通过“动态织入”的方式掺到业务模块种。这些功能一般包括日志统计,安全控制,异常处理等。AOP是Java Spring架构的核心。下面我们就来探索一下再Javascript种如何实现AOP
在JavaScript种实现AOP，都是指把一个函数“动态织入”到另外一个函数中，具体实现的技术有很多，我们使用Function.prototype来做到这一点。代码如下

/**
* 织入执行前函数
* @param {*} fn 
*/
Function.prototype.aopBefore = function(fn){
 console.log(this)
 // 第一步：保存原函数的引用
 const _this = this
 // 第四步：返回包括原函数和新函数的“代理”函数
 return function() {
 // 第二步：执行新函数，修正this
 fn.apply(this, arguments)
 // 第三步 执行原函数
 return _this.apply(this, arguments)
 }
}
/**
* 织入执行后函数
* @param {*} fn 
*/
Function.prototype.aopAfter = function (fn) {
 const _this = this
 return function () {
 let current = _this.apply(this,arguments)// 先保存原函数
 fn.apply(this, arguments) // 先执行新函数
 return current
 }
}
/**
* 使用函数
*/
let aopFunc = function() {
 console.log('aop')
}
// 注册切面
aopFunc = aopFunc.aopBefore(() => {
 console.log('aop before')
}).aopAfter(() => {
 console.log('aop after')
})
// 真正调用
aopFunc()

currying（柯里化）

关于curring我们首先要聊的是什么是函数柯里化。

curring又称部分求值。一个curring的函数首先会接受一些参数，接受了这些参数之后，该函数并不会立即求值，而是继续返回另外一个函数，刚才传入的参数在函数形成的闭包中被保存起来。待到函数中被真正的需要求值的时候，之前传入的所有参数被一次性用于求值。

生硬的看概念不太好理解，我们来看接下来的例子
我们需要一个函数来计算一年12个月的消费，在每个月月末的时候我们都要计算消费了多少钱。正常代码如下

// 未柯里化的函数计算开销
let totalCost = 0
const cost = function(amount, mounth = '') {
 console.log(`第${mounth}月的花销是${amount}`)
 totalCost += amount
 console.log(`当前总共消费：${totalCost}`)
}
cost(1000, 1) // 第1个月的花销
cost(2000, 2) // 第2个月的花销
// ...
cost(3000, 12) // 第12个月的花销

总结一下不难发现，如果我们要计算一年的总消费，没必要计算12次。只需要在年底执行一次计算就行，接下来我们对这个函数进行部分柯里化的函数帮助我们理解

// 部分柯里化完的函数
const curringPartCost = (function() {
 // 参数列表
 let args = []
 return function (){
 /**
 * 区分计算求值的情况
 * 有参数的情况下进行暂存
 * 无参数的情况下进行计算
 */
 if (arguments.length === 0) {
  let totalCost = 0
  args.forEach(item => {
  totalCost += item[0]
  })
  console.log(`共消费：${totalCost}`)
  return totalCost
 } else {
  // argumens并不是数组，是一个类数组对象
  let currentArgs = Array.from(arguments)
  args.push(currentArgs)
  console.log(`暂存${arguments[1] ? arguments[1] : '' }月，金额${arguments[0]}`)
 }
 }
})()
curringPartCost(1000,1)
curringPartCost(100,2)
curringPartCost()

接下来我们编写一个通用的curring， 以及一个即将被curring的函数。代码如下

// 通用curring函数
const curring = function(fn) {
 let args = []
 return function () {
 if (arguments.length === 0) {
  console.log('curring完毕进行计算总值')
  return fn.apply(this, args)
 } else {
  let currentArgs = Array.from(arguments)[0]
  console.log(`暂存${arguments[1] ? arguments[1] : '' }月，金额${arguments[0]}`)
  args.push(currentArgs)
  // 返回正被执行的 Function 对象，也就是所指定的 Function 对象的正文，这有利于匿名函数的递归或者保证函数的封装性
  return arguments.callee
 }
 }
}
// 求值函数
let costCurring = (function() {
 let totalCost = 0
 return function () {
 for (let i = 0; i < arguments.length; i++) {
  totalCost += arguments[i]
 }
 console.log(`共消费：${totalCost}`)
 return totalCost
 }
})()
// 执行curring化
costCurring = curring(costCurring)
costCurring(2000, 1)
costCurring(2000, 2)
costCurring(9000, 12)
costCurring()

函数节流
JavaScript中的大多数函数都是用户主动触发的，一般情况下是没有性能问题，但是在一些特殊的情况下不是由用户直接控制。容易大量的调用引起性能问题。毕竟DOM操作的代价是非常昂贵的。下面将列举一些这样的场景：

• window.resise事件。
• mouse, input等事件。
• 上传进度
• …

下面通过高阶函数的方式我们来实现函数节流

/**
* 节流函数
* @param {*} fn 
* @param {*} interval 
*/
const throttle = function (fn, interval = 500) {
 let timer = null, // 计时器 
  isFirst = true // 是否是第一次调用
 return function () {
 let args = arguments, _me = this
 // 首次调用直接放行
 if (isFirst) {
  fn.apply(_me, args)
  return isFirst = false
 }
 // 存在计时器就拦截
 if (timer) {
  return false
 }
 // 设置timer
 timer = setTimeout(function (){
 console.log(timer)
 window.clearTimeout(timer)
 timer = null
 fn.apply(_me, args)
 }, interval)
 }
}
// 使用节流
window.onresize = throttle(function() {
 console.log('throttle')
},600)

分时函数

节流函数为我们提供了一种限制函数被频繁调用的解决方案。下面我们将遇到另外一个问题，某些函数是用户主动调用的，但是由于一些客观的原因，这些操作会严重的影响页面性能，此时我们需要采用另外的方式去解决。

如果我们需要在短时间内才页面中插入大量的DOM节点，那显然会让浏览器吃不消。可能会引起浏览器的假死，所以我们需要进行分时函数，分批插入。

/**
* 分时函数
* @param {*创建节点需要的数据} list 
* @param {*创建节点逻辑函数} fn 
* @param {*每一批节点的数量} count 
*/
const timeChunk = function(list, fn, count = 1){
 let insertList = [], // 需要临时插入的数据
  timer = null // 计时器
 const start = function(){
 // 对执行函数逐个进行调用
 for (let i = 0; i < Math.min(count, list.length); i++) {
  insertList = list.shift()
  fn(insertList)
 }
 }
 return function(){
 timer = setInterval(() => {
  if (list.length === 0) {
  return window.clearInterval(timer)
  }
  start()
 },200)
 }
}
// 分时函数测试
const arr = []
for (let i = 0; i < 94; i++) {
 arr.push(i)
}
const renderList = timeChunk(arr, function(data){
 let p =document.createElement('p')
 p.innerHTML = data + 1
 document.body.appendChild(p)
}, 20)
renderList()

惰性加载函数

在Web开发中，因为一些浏览器中的差异，一些嗅探工作总是不可避免的。

因为浏览器的差异性，我们要常常做各种各样的兼容，举一个非常简单常用的例子：在各个浏览器中都能够通用的事件绑定函数。
常见的写法是这样的：

// 常用的事件兼容
const addEvent = function(el, type, handler) {
 if (window.addEventListener) {
 return el.addEventListener(type, handler, false)
 }
 // for IE
 if (window.attachEvent) {
 return el.attachEvent(`on${type}`, handler)
 }
}
这个函数存在一个缺点，它每次执行的时候都会去执行if条件分支。虽然开销不大，但是这明显是多余的，下面我们优化一下， 提前一下嗅探的过程：
const addEventOptimization = (function() {
 if (window.addEventListener) {
 return (el, type, handler) => {
  el.addEventListener(type, handler, false)
 }
 }
 // for IE
 if (window.attachEvent) {
 return (el, type, handler) => {
  el.attachEvent(`on${type}`, handler)
 }
 }
})()

这样我们就可以在代码加载之前进行一次嗅探，然后返回一个函数。但是如果我们把它放在公共库中不去使用，这就有点多余了。下面我们使用惰性函数去解决这个问题：

// 惰性加载函数
let addEventLazy = function(el, type, handler) {
 if (window.addEventListener) {
 // 一旦进入分支，便在函数内部修改函数的实现
 addEventLazy = function(el, type, handler) {
  el.addEventListener(type, handler, false)
 }
 } else if (window.attachEvent) {
 addEventLazy = function(el, type, handler) {
  el.attachEvent(`on${type}`, handler)
 }
 }
 addEventLazy(el, type, handler)
}
addEventLazy(document.getElementById('eventLazy'), 'click', function() {
 console.log('lazy ')
})

一旦进入分支，便在函数内部修改函数的实现，重写之后函数就是我们期望的函数，在下一次进入函数的时候就不再存在条件分支语句。

最后

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