forEach用于执行副作用且不返回新数组，map用于一对一转换并返回新数组，filter根据布尔值筛选并返回新数组；三者均不修改原数组，但forEach无法中断或链式调用，map和filter可组合使用。
forEach 只用来执行副作用，不产生新数组
forEach 是最基础的遍历方法，适合做日志打印、DOM 操作、发起请求这类“只执行不返回”的事情。它不会返回新数组，返回值永远是 undefined，所以别把它赋值给变量或链式调用。
常见错误：以为 forEach 能像 map 一样生成新数组，结果得到 undefined：
const arr = [1, 2, 3]; const doubled = arr.forEach(x => x * 2); // doubled 是 undefined
正确用法示例：
const users = [{name: 'Alice'}, {name: 'Bob'}];
users.forEach(user => console.log(user.name)); // 打印 Alice、Bob
users.forEach(user => user.active = true); // 原地打标（有副作用）- 不能用
break或return中断循环（想中断请改用for或some/every） - 不支持异步操作的顺序等待（
await在forEach回调里不会阻塞下一次迭代） - 性能上和传统
for循环接近，但多了函数调用开销
map 专门用来转换数据，必须返回新数组
map 的核心职责是“一对一映射”：输入一个数组，输出一个等长新数组，每个元素由回调函数返回值决定。它不修改原数组，也不关心回调是否产生副作用。
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典型误用：在 map 里只做 console.log 却忘了返回值，导致新数组全是 undefined：
const nums = [1, 2, 3];
const squares = nums.map(x => { console.log(x); }); // [undefined, undefined, undefined]正确写法必须显式 return 或用箭头函数简洁语法：
const nums = [1, 2, 3]; const squares = nums.map(x => x * x); // [1, 4, 9] const names = users.map(u => u.name); // ['Alice', 'Bob']
- 返回值必须存在；若回调无返回（或只写
{}而没加return），对应位置就是undefined - 适合纯函数式场景：输入确定 → 输出确定，便于测试和推导
- 和
forEach不同，map返回的新数组可直接参与链式调用（比如接filter）
filter 筛选数据，靠布尔返回值决定去留
filter 的回调函数必须返回布尔值：true 表示保留当前项，false（或 0、null、undefined 等 falsy 值）表示过滤掉。它也返回一个新数组，长度 ≤ 原数组。
容易踩的坑：
- 忘记写
return，比如arr.filter(x => { x > 2 })→ 实际返回空数组（因为代码块没返回值） - 误用赋值语句代替比较：
filter(x => x = 5)（这是赋值，永远真）而非x === 5 - 对对象属性判空不严谨：
user.name是''或undefined都会被滤掉，需明确判断逻辑
实用示例：
const numbers = [1, 2, 3, 4, 5]; const evens = numbers.filter(n => n % 2 === 0); // [2, 4]const activeUsers = users.filter(u => u.active && u.name?.trim());
filter 和 map 经常组合使用，比如先筛再转：
users.filter(u => u.age >= 18).map(u => u.email)
三者混用时要注意执行顺序和不可变性
链式调用中，filter → map → forEach 是合理顺序：先缩小数据集，再转换，最后执行动作。反过来（比如 forEach 放前面）就失去链式意义。
关键点：
-
map和filter都创建新数组，原数组不变；而直接用for循环配合push或splice会改变原数组 - 大量数据下，连续调用
filter+map会创建中间数组，内存开销比单次for循环大 - 如果需要同时筛选和转换（比如“找出偶数并平方”），用
reduce可能更高效，但可读性下降
真正容易被忽略的是：这三个方法对稀疏数组（如 [1, , 3]）的处理——它们会跳过空位，不触发回调；而传统 for 循环会访问到 undefined 元素。这在处理 Canvas 像素、表格行数据时可能引发隐性 bug。
