在 golang 中处理大数据集时，有效运用函数式特性至关重要，高阶函数（map、filter、reduce）可高效操作集合。此外，并发处理（goroutine 和 sync.waitgroup）和流式处理（channel 和 for-range 循环）也有效提高处理效率。
使用 Golang 函数处理大数据集的策略
在处理大数据集时，采用适当的函数式编程策略至关重要。Golang 提供了强大的函数式特性，使你能够有效地管理和操作大数据。
使用通用的高阶函数
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map: 将函数应用于集合中的每个元素，产生一个新集合。 -
filter: 过滤集合，产生一个满足给定断言的新集合。 -
reduce: 累积集合中的元素，生成一个汇总值。
// 高阶函数处理大整数：
ints := []int{1, 2, 3, 4, 5}
// 映射：将每个元素平方
squaredInts := map(ints, func(i int) int { return i * i })
// 过滤：选择奇数元素
oddInts := filter(ints, func(i int) bool { return i % 2 != 0 })
// 归约：求总和
total := reduce(ints, func(a, b int) int { return a + b }, 0)
