本篇文章给大家带来的内容是关于javascript中高阶函数的介绍（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
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
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
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
为了帮助大家让学习变得轻松、高效，给大家免费分享一大批资料，帮助大家在成为全栈工程师，乃至架构师的路上披荆斩棘。在这里给大家推荐一个前端全栈学习交流圈：866109386.欢迎大家进群交流讨论，学习交流，共同进步。
当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有有效资源还是很有必要的。
最后祝福所有遇到瓶疾且不知道怎么办的前端程序员们，祝福大家在往后的工作与面试中一切顺利。
