实现 add 方法，满足以下条件
分别满足以下条件
实现 add(1,2,3) 与 add(1)(2)(3) 结果相同
这是函数柯里化的一种基本表现形式
// 使用 curry 来实现
function curry(fn, ...rest) {
return fn.length <= rest.length ? fn(...rest) : curry.bind(null, fn, ...rest)
}
const add = curry((a, b, c) => a + b + c)
// testing
console.log(add(1, 2, 3))
console.log(add(1)(2)(3))思考
如何实现一个无限累加的 sum 函数？
点我查看详细
function sum(...args) {
const f = (...rest) => sum(...args, ...rest)
f.valueOf = () => args.reduce((x, y) => x + y, 0)
return f
}
// TODO: 解析实现大数加法
大数加法，这里要求要能支持很大的数字相加，超过了 JS 数据精度范围的（支持整数即可）
JS 中想要表达数值范围在-2^53 到 2^53 之间的所有整数，精度是没有问题的， 一旦数值超出这个范围，在数值末尾就会损失一定的精度
JS 能表达的最大安全整数 Number.MAX_SAFE_INTEGER 即 9007199254740991 (9_007_199_254_740_991)
解决方案
转成字符串，从个位遍历每一项，累加进位，可得到最终结果（是个字符串）
点我查看详细
function bigSum(a, b) {
// 接收到的是数字，先将他们转换成字符串
a = '' + a
b = '' + b
// 假如有一个为0， 直接返回不为0的一个
if (a === '0' || b === '0') return a === '0' ? b : a
// 获得a和b 较长的一个，以为较短的一个前面补0，直到a和b长度相等
const len = Math.max(a.length, b.length)
a = a.padStart(len, '0') // 000123
b = b.padStart(len, '0') // 123456
// 下面会用到的变量
let t = 0 // 每次相加的结果
let f = 0 // 是否进位
let sum = '' // 最后的和
// 从后向前遍历
for (let i = len - 1; i >= 0; i--) {
// 此次运算的结果 + 上次是否有进位
t = parseInt(a[i]) + parseInt(b[i]) + f
// 如果此次结果大于10, 说明下次可以进一位
// f 只可能是1 或 0
f = Math.floor(t / 10)
// 这一次加的永远是这次的个位，如果此次结果>10，会在下次进一位
sum = (t % 10) + sum
}
// 如果遍历结束，发现 f == 1 表示仍然可以进位， 就在sum最前面+1
if (f) {
sum = f + sum
}
return sum
}
// testing
let a = Number.MAX_SAFE_INTEGER // 9007199254740991
let b = 12
console.log(bigSum(a, b))大数相乘，方案类似
实现一个异步的 sum/add
更多描述
这是一道字节跳动的面试题目，见面经 某银行前端一年半经验进字节面经，这是一道水平较高的题目，promise 串行，并行，二分，并发控制，层层递进。
请实现以下 sum 函数，只能调用 add 进行实现
/*
* 请实现一个 sum 函数，接收一个数组 arr 进行累加，并且只能使用add异步方法
* add 函数已实现，模拟异步请求后端返回一个相加后的值
*/
function add(a, b) {
return Promise.resolve(a + b)
}
function sum(arr) {}追加问题：如何控制 add 异步请求的并发次数
初级实现: 串行方式
初步想法，一个个累加就行了，可使用 reduce
点我查看详细
function add(a, b) {
return Promise.resolve(a + b)
}
// 思路 1: 使用 reduce 实现
function sum(arr) {
return arr.reduce(async (sum, item) => {
return await add(await sum, item)
}, Promise.resolve(0))
}
// 注意: 不能将 0 作为累加器的初始值
sum([1, 2, 3, 4])
// 思路 2: 返回 Promise
function sum(arr) {
if (arr.length === 1) return arr[0]
return arr.reduce((x, y) => Promise.resolve(x).then((x) => add(x, y)))
}
sum([1, 2, 3, 4]).then((res) => console.log(res))
// 思路 3: 使用 for await...of
async function sum(arr) {
let result = 0
// `for await...of` vs `for of`
// for await (const num of arr) {
for (const num of arr) {
result = await add(result, num)
}
return result
}
sum([1, 2, 3, 4])
// 思路 4: https://github.com/mahaoming
async function sum(arr) {
let res = 0
if (arr.length === 0) return res
if (arr.length === 1) return arr[0]
let a = arr.pop()
let b = arr.pop()
arr.push(await add(a, b))
return sum(arr)
}以上方法有一个问题，在异步 sum 函数中，其中最为耗时的是 add()，因为他是一个异步 IO 操作，模拟的是服务器数据请求，假设 add 延时一秒，此时需要 N-1 秒，延时太长。
中级实现: 并行方式
关于上边的同步实现，有可能就会筛了一部分同学。面试官到了这里，就会继续增加难度。
接下来是并行的写法: 我们实现一个 chunk 函数，将数组两两分组，每两个计算一次，使用 chunk 二分，此时延时变为 logN 秒
关于 chunk 的 API 可以参考 lodash.chunk: _.concat(array, [values])，在平常工作中也会用到。
function chunk(list, size) {
const l = []
for (let i = 0; i < list.length; i++) {
const index = Math.floor(i / size)
l[index] ??= []
l[index].push(list[i])
}
return l
}逻辑空赋值运算符（
x ??= y）仅在x是空值（null或undefined）时对其赋值。
在通过 chunk 进行两两分组时，有可能最后一项为单数，此时直接返回数值即可，在最终得到结果后，迭代该函数继续二分，直到最后只有一个数值。
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// 并发
async function sum(arr) {
if (arr.length === 1) return arr[0]
const promises = chunk(arr, 2).map(([x, y]) =>
// 注意此时单数的情况
y === undefined ? x : add(x, y)
)
return Promise.all(promises).then((list) => sum(list))
}此时使用的是 Promise.all，意味着不管 Promise.all 所接收的数组中有多少元素，将会同时进行处理。
此时面试官会进行扩展: 比如有 10000 个数据，那第一次就会发送 5000 个请求，网络拥堵了，我想控制成只能同时发送 10 个请求怎么办？
更进一步: 控制并行数
如果需要控制并行数，则可以先实现一个 Promise.map 用以控制并发，这也是在面试中经常考察的一个点。使用 Promise.map 来代替上一步的 Promise.all。
关于 Promise.map 的 API 可以参考 bluebird: new Promise(function(function resolve, function reject) resolver) -> Promise。
与上一步相同，使用 sum 迭代该函数继续二分，直到最后只有一个数值。
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// 并发
async function sum(arr) {
if (arr.length === 1) return arr[0]
const promises = chunk(arr, 2).map(([x, y]) =>
// 注意此时单数的情况
y === undefined ? x : add(x, y)
)
return Promise.all(promises).then((list) => sum(list))
}关于 Promise.map 还有一个更简单的实现，可参考 async-pool
详细参见 async-pool 解析
参考