map、filter、reduce 的核心区别在于结果类型：map 生成等长新数组，filter 返回子集数组，reduce 得到单个聚合值；正确选择取决于最终需要的数据形态。
map、filter、reduce 不是“高级技巧”，而是你每天处理数组时最该用、也最容易用错的三个高阶函数——它们的核心区别不在语法，而在你要的结果类型：是等长新数组？子集数组？还是单个聚合值？
什么时候该用 map？别把它当 for 循环用
map 只干一件事：输入几个元素，输出几个元素，一一映射，顺序不变。它不是用来“执行动作”的，比如发请求、改全局变量、写 DOM —— 那该用 forEach。
- ✅ 正确场景：格式化字段、提取属性、计算衍生值（如
users.map(u => ({id: u.id, name: u.name}))） - ❌ 错误信号：回调里没
return，或返回undefined→ 新数组对应位置就是undefined - ⚠️ 常见坑：在
map里嵌套if判断并只在条件成立时return，结果会留一堆undefined—— 这其实是filter+map的分工
filter 返回空数组不等于出错，但布尔逻辑容易翻车
filter 的回调必须明确返回 true 或 false，不能依赖隐式转换。比如 user.status && user.active 看似简洁，但若 status 是 0 或 ''，整个判断就失效了。
- ✅ 安全写法：
users.filter(u => u.age >= 18 && Boolean(u.active))或直接u.active === true - ✅ 链式优势：先
filter再map比在map里加if更易读、更易测，也避免稀疏数组问题 - ⚠️ 注意：空数组调用
filter仍返回[]，不会报错，但如果你依赖返回值长度做判断，得提前 guard
reduce 最灵活，也最容易漏掉初始值
reduce 不是“求和专用函数”，它是把数组“压成一个东西”的通用接口。但它的第二个参数（initialValue）不是可选的“锦上添花”，而是防止崩溃的关键。
- ✅ 必须传初始值：空数组调用
reduce且没传初值 →TypeError: Reduce of empty array with no initial value - ✅ 类型要匹配：累加器是对象，初值就得是
{}；是字符串拼接，初值就得是''；是数组扁平化，初值就得是[] - ⚠️ 性能提示：用
reduce构建映射对象时，避免在循环里用展开运算符（如{...acc, [key]: val}），大数据量下会变慢；更稳的写法是直接赋值：acc[key] = val; return acc
链式调用不是炫技，而是表达数据流的自然顺序
真实业务中，数据往往要“先筛再转最后汇总”，比如：orders.filter(o => o.status === 'shipped').map(o => o.amount).reduce((sum, a) => sum + a, 0)。这种写法比手写三层 for 循环清晰得多，也更容易拆解测试。
- ✅
filter和map返回数组，可以继续链；reduce返回单值，链到这里就终止 - ⚠️ 警惕副作用：链式中每个函数都应是纯的（无外部状态依赖/修改），否则调试时你会搞不清哪一步污染了数据
- ? 小技巧：复杂逻辑别堆在箭头函数里，抽成具名函数，比如
.reduce(groupByStatus, {})，一眼看懂意图
真正卡住人的，从来不是怎么写 reduce，而是没想清楚：“我最终要的是一个数组、一部分数组，还是一个值？”选错函数，后面全是补丁。
