reduce函数用于将二元函数应用于序列元素并归约为单个值，需从functools导入；其语法为reduce(function, iterable[, initializer])，其中function为操作函数，iterable为可迭代对象，initializer为可选初始值；示例中通过lambda实现求和：1+2=3，3+3=6，6+4=10，10+5=15，最终输出15；提供初始值时如reduce(lambda x,y:x*y, [1,2,3], 10)，计算过程为10×1=10，10×2=20，20×3=60，输出60；常见用途包括求积、找最值、字符串拼接和扁平化嵌套列表，如reduce(lambda x,y:x+y, [[1,2],[3,4],[5,6]])输出[1,2,3,4,5,6]；尽管sum、max等内置函数更直观，reduce在函数式编程中仍具价值，但应避免过度使用以保持可读性。
在 Python 中，reduce 函数用于将一个二元操作函数依次应用到序列的元素上，最终将整个序列“归约”为一个单一的值。它不是内置函数，需要从 functools 模块中导入。
from functools import reduce
reduce(function, iterable[, initializer])
使用 reduce 实现求和：
from functools import reduce过程解析：
第一步：1 + 2 = 3
第二步：3 + 3 = 6
第三步：6 + 4 = 10
第四步：10 + 5 = 15
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当你希望从某个特定值开始累计时，可以传入第三个参数：
result = reduce(lambda x, y: x * y, [1, 2, 3], 10)这个例子中，先用 10 和第一个元素 1 相乘，再逐步继续。
例如，扁平化列表：
lists = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]基本上就这些。虽然很多任务可以用 for 循环或内置函数（如 sum、max）更清晰地完成，但 reduce 在处理累积逻辑时仍是一个有力工具，尤其适合函数式编程风格。注意保持代码可读性，避免过度使用。
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