TLDR: primero puede filtrar su matriz y luego realizar su mapa, pero esto requeriría dos pases en la matriz (el filtro devuelve una matriz al mapa). Como esta matriz es pequeña, es un costo de rendimiento muy pequeño. También puedes hacer una simple reducción. Sin embargo, si desea volver a imaginar cómo se puede hacer esto con un solo paso sobre la matriz (o cualquier tipo de datos), puede usar una idea llamada "transductores" popularizada por Rich Hickey.
Responder:
No deberíamos requerir aumentar el encadenamiento de puntos y operar en la matriz [].map(fn1).filter(f2)...ya que este enfoque crea matrices intermedias en la memoria en cada reducingfunción.
El mejor enfoque opera en la función de reducción real, por lo que solo hay un pase de datos y no hay matrices adicionales.
La función reductora es la función que se pasa reducey toma un acumulador y la entrada de la fuente y devuelve algo que se parece al acumulador
// 1. create a concat reducing function that can be passed into `reduce`
const concat = (acc, input) => acc.concat([input])
// note that [1,2,3].reduce(concat, []) would return [1,2,3]
// transforming your reducing function by mapping
// 2. create a generic mapping function that can take a reducing function and return another reducing function
const mapping = (changeInput) => (reducing) => (acc, input) => reducing(acc, changeInput(input))
// 3. create your map function that operates on an input
const getSrc = (x) => x.src
const mappingSrc = mapping(getSrc)
// 4. now we can use our `mapSrc` function to transform our original function `concat` to get another reducing function
const inputSources = [{src:'one.html'}, {src:'two.txt'}, {src:'three.json'}]
inputSources.reduce(mappingSrc(concat), [])
// -> ['one.html', 'two.txt', 'three.json']
// remember this is really essentially just
// inputSources.reduce((acc, x) => acc.concat([x.src]), [])
// transforming your reducing function by filtering
// 5. create a generic filtering function that can take a reducing function and return another reducing function
const filtering = (predicate) => (reducing) => (acc, input) => (predicate(input) ? reducing(acc, input): acc)
// 6. create your filter function that operate on an input
const filterJsonAndLoad = (img) => {
console.log(img)
if(img.src.split('.').pop() === 'json') {
// game.loadSprite(...);
return false;
} else {
return true;
}
}
const filteringJson = filtering(filterJsonAndLoad)
// 7. notice the type of input and output of these functions
// concat is a reducing function,
// mapSrc transforms and returns a reducing function
// filterJsonAndLoad transforms and returns a reducing function
// these functions that transform reducing functions are "transducers", termed by Rich Hickey
// source: http://clojure.com/blog/2012/05/15/anatomy-of-reducer.html
// we can pass this all into reduce! and without any intermediate arrays
const sources = inputSources.reduce(filteringJson(mappingSrc(concat)), []);
// [ 'one.html', 'two.txt' ]
// ==================================
// 8. BONUS: compose all the functions
// You can decide to create a composing function which takes an infinite number of transducers to
// operate on your reducing function to compose a computed accumulator without ever creating that
// intermediate array
const composeAll = (...args) => (x) => {
const fns = args
var i = fns.length
while (i--) {
x = fns[i].call(this, x);
}
return x
}
const doABunchOfStuff = composeAll(
filtering((x) => x.src.split('.').pop() !== 'json'),
mapping((x) => x.src),
mapping((x) => x.toUpperCase()),
mapping((x) => x + '!!!')
)
const sources2 = inputSources.reduce(doABunchOfStuff(concat), [])
// ['ONE.HTML!!!', 'TWO.TXT!!!']
Recursos: ricos transductores de chupetón post