你好，我是陈皓，网名左耳朵耗子。
这节课，我们来学习一下函数式编程中非常重要的 Map、Reduce、Filter 这三种操作。这三种操作可以让我们轻松灵活地进行一些数据处理，毕竟，我们的程序大多数情况下都在倒腾数据。尤其是对于一些需要统计的业务场景来说，Map、Reduce、Filter 是非常通用的玩法。
话不多说，我们先来看几个例子。
基本示例Map 示例在下面的程序代码中，我写了两个 Map 函数，这两个函数需要两个参数：
一个是字符串数组 [] string，说明需要处理的数据是一个字符串；
另一个是一个函数 func(s string) string 或 func(s string) int。
func MapStrToStr(arr []string, fn func(s string) string) []string {
    var newArray = []string{}
    for _, it := range arr {
        newArray = append(newArray, fn(it))
    }
    return newArray
}
func MapStrToInt(arr []string, fn func(s string) int) []int {
    var newArray = []int{}
    for _, it := range arr {
        newArray = append(newArray, fn(it))
    }
    return newArray
}
整个 Map 函数的运行逻辑都很相似，函数体都是在遍历第一个参数的数组，然后，调用第二个参数的函数，把它的值组合成另一个数组返回。
因此，我们就可以这样使用这两个函数：
var list = []string{"Hao", "Chen", "MegaEase"}
x := MapStrToStr(list, func(s string) string {
    return strings.ToUpper(s)
})
fmt.Printf("%v\n", x)
//["HAO", "CHEN", "MEGAEASE"]
y := MapStrToInt(list, func(s string) int {
    return len(s)
})
fmt.Printf("%v\n", y)
//[3, 4, 8]
可以看到，我们给第一个 MapStrToStr()  传了功能为“转大写”的函数，于是出来的数组就成了全大写的，给MapStrToInt() 传的是计算长度，所以出来的数组是每个字符串的长度。
我们再来看一下 Reduce 和 Filter 的函数是什么样的。

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解释
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本文介绍了Go编程模式中的Map-Reduce，以及其在函数式编程中的重要性。作者首先介绍了Map、Reduce、Filter这三种操作的基本示例，通过示例代码展示了它们的使用方法和作用。接着，作者给出了一些业务示例，展示了这些操作在实际业务场景中的应用。特别是针对员工信息的统计示例，更加直观地展示了Map、Reduce、Filter的实际应用。此外，文章还介绍了泛型Map-Reduce的实现，虽然Go语言目前不支持泛型，但作者通过使用`interface{}`和`reflect`来实现了一个简单的泛型Map函数。最后，作者提醒读者反射是运行时的事，如果类型出问题就会有运行时的错误。整体来说，本文通过丰富的示例和详细的解释，帮助读者了解了Map-Reduce的基本概念和在Go语言中的应用，同时也展示了泛型Map-Reduce的实现方式。文章内容丰富，适合对Go语言编程感兴趣的读者阅读。文章中还介绍了健壮版的Generic Map、Reduce和Filter的代码实现，展示了对泛型的处理方式，同时也指出了使用反射会导致性能问题。总的来说，本文对Go语言中Map-Reduce的应用和泛型处理进行了详细介绍，对于想要深入了解Go语言编程模式的读者具有一定的参考价值。

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北国骑士
所以我觉得用go写业务逻辑真的是件很sb的事情
2021-04-16
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拉欧
就是因为go最初不支持泛型，所以每个go框架都要搞一堆的代码生成器来生成重复代码，恶心的不要不要的
2022-04-30
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2021-02-18
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Refrain
verifyFuncSignature(fn, elemType, nil) 为什么要传一个空值呢？ outType := types[len(types)-1] 这个地方outType必然是空值
2021-02-05
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