函数式编程：属性总和

Question

我正在尝试在 JS using Ramda 中实现一个函数，该函数接受一个对象列表并返回特定属性的总和。例如

var l = [
  {a: 1, b: 2, c:  0},
  {a: 1, b: 3, c: -1},
  {a: 1, b: 4, c:  0},
]
func(['a', 'b'], l)
-> {a: 3, b: 9}

原则上，我需要这样的函数：

R.map(R.props($1, _), $2)

在函数式编程中实现这样的东西最优雅的方式是什么？ R.map(R.props) 不工作的原因很明显。我尝试使用R.compose 或R.pipe 的一些组合，但我没有运气

Answer 1

我会把它分成两部分：

const fnOverProp = R.curry((fn, prop, list) => fn(R.pluck(prop, list)));

const fnOverProps = R.curry((fn, props, list) => 
    R.fromPairs(R.zip(props)(R.map(fnOverProp(fn, __, list), props))));

（对不起，我在这里命名时遇到了创意障碍。这些名字非常糟糕。）

你可以这样使用它：

fnOverProp(R.sum, 'b', list); //=> 9
fnOverProps(R.sum, ['a', 'b'], list); //=> {a: 3, b: 9}
const sumOverProps = fnOverProps(R.sum);
sumOverProps(['a', 'c'], list); //=> {a: 3, c: -1}

首先请注意，我将您的想法概括为使sum 成为参数。这对我来说是有道理的，这不是人们可能想要对这样一个功能做的唯一事情。

然后我将它分解为一个对单个属性名称进行操作的函数。这让我觉得它本身就很有用。您可能不需要对它们的整个列表执行此操作，并且此功能值得单独使用。

然后我将其包装在一个函数中，该函数将第一个函数映射到一个属性列表。请注意，这实际上是一个相当简单的函数：

(fn, props, list) => R.map(fnOverProp(fn, R.__, list), props)

包装在两个包装器中，以将结果的平面列表转换为您正在寻找的对象输出。 R.zip(props)(<thatFn>, props) 将[3, -1] 转换为[['a', 3], ['c', -1]]，然后R.fromPairs 将其转换为{a: 3, c: -1}。

这不会为您提供您想要的单行实现。显然，您可以将第一个函数的定义折叠到第二个函数中，但我认为这不会给您带来太多好处。即使它可以无积分，我希望在这种情况下这只会降低可读性。

您可以在 Ramda REPL 中看到这一点。

Answer 2

这也可以定义为对象列表的reducer。给定结果的一些初始状态，我们需要一个函数，可以将两个对象属性的结果相加，其中props 是我们感兴趣的属性列表：

reduce(useWith(mergeWith(add, [identity, pick(props)]))

然后，您有两种选择，即列表是潜在非空的还是保证至少有一个对象。如果保证列表不为空，reducer 的初始值可以简单地作为列表的头部，将尾部作为列表进行迭代。

const func = (props, objs) =>
  reduce(useWith(mergeWith(add), [identity, pick(props)]), pick(props, head(objs)), tail(objs))

但是，如果列表可能为空，则必须使用空值（在这种情况下为零）初始化 reduce 函数。

const func = (props, objs) =>
  reduce(useWith(mergeWith(add), [identity, pick(props)]), pick(props, map(flip(objOf)(0), props)), objs)

Answer 3

你可以试试这个：

function add(a, b){  
   return Object.keys(a).reduce(function(p, c){
     p[c] += a[c];
     return p;
   }, b);
}

console.log(R.reduce(add, {a:0, b:0, c:0}, l))

这是另一种方法：

R.pipe(R.map(R.props(['a', 'b', 'c'])), R.transpose, R.map(R.sum))(l);