一分钟代你理解并使用reduce

假如我们有一个数组，对这个数组reduce的话，请看下图：

reduce

其中：
initial 表示reduce计算的初始值；
combine 是一个闭包，或者说是函数吧，别闭包闭包的，听着就有点怕怕。
那么，我们看看这个函数，他接收一个T，和一个Int。

打住，我们分析一下，T和Int分别代表什么!
T很显然是一个泛型，回看一下我们的initial，我们发现他也是T，因此，combine中的T，显然就是上一步计算的值，我们也可以说是中间结果。那么，有好学的同学就要问了，第一次combine，T是啥，很显然他会和initial给定的相同咯。

combine

Int是什么，自然就是[1,2,3,4]中的各个element咯。

然后，你就懂了。

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华丽的分割线后面一定有一段干货，让我们看看，下面这段代码，他将字典[String:String]的元素中key为name的字段替换为Canada，将key为country的字段设置为首字母大写，你看懂了没~~

let bands: [[String: String]] = [
    ["name": "sunset rubdown", "country": "UK"],
    ["name": "women", "country": "Germany"],
    ["name": "a silver mt. zion", "country": "Spain"]
]

typealias BandProperty = String
typealias Band = [String: BandProperty]
typealias BandTransform = Band -> Band
typealias BandPropertyTransform = BandProperty -> BandProperty

let canada: BandPropertyTransform = { _ in return "Canada" }
let capitalize: BandPropertyTransform = { return $0.capitalizedString }

// 辅助函数
func call(fun: BandPropertyTransform, onValueForKey key: String) -> BandTransform {
    return {
        band in

        var newBand = band
        newBand[key] = fun(band[key]!)
        return newBand
    }
}

let setCanadaAsCountry: BandTransform = call(canada, onValueForKey: "country")
let capitalizeName: BandTransform = call(capitalize, onValueForKey: "name")

//注意，我们把这种方式称之为管道，为什么这么说，因为他实在是太形象了，可以看到，对bands中的每一个元素，使用functions中的function进行加工
//让我们产生了无尽的遐想，是否 回忆起了 grep "hello world" | xargs ....  
// 一切都是那么的顺其自然，啰嗦了，因为我发现这个太有用了，所以情不自禁的写了这么多注释~~~
func formattedBands(bands: [Band], functions: [BandTransform]) -> [Band] {
    return bands.map {
        band in

        functions.reduce(band) { (currband, function) -> Band in
            return function(currband)
        }
    }
}

print(formattedBands(bands, functions: [setCanadaAsCountry, capitalizeName]))

那么，有比较好奇的同学，肯定会问，外面用map没有问题，但是，里面你怎么就知道要用reduce，诶，问得太好了，这个也是我在看之前的疑问，reduce可以保存中间状态啊，可以将状态带到下一次运算啊，相当于管道的中间结果啊，输送给下一个车间处理。

那么，为什么不用map呢，那我们试试呗，

发现写不下去了

这里，是我们要使用function对band做转换，我们要想到其可能的调用方式是function(band)，如果牢牢扣住这点，你将会很自然的想到去使用reduce。