MapReduce是一种编程习惯用法，它为将类似项组合成等价类的程序提供了一种方便的表达式。这个习惯用法是由谷歌开发的，它是一种利用大型计算机集群并行处理大量数据的方法，但也可以作为构建某些类型程序的一种方法。Jeffrey Dean和Sanjay Ghemawat纸张 MapReduce：大型集群上的简化数据处理，描述这个成语：
用户指定一个map函数，该函数处理一个键/值对以生成一组中间键/值对时，以及一个reduce函数，它合并与同一中间键关联的所有中间值。
谷歌使用MapReduce在其数据中心的大型机器上自动并行计算，优雅地“划分输入数据，跨机器调度程序的执行，处理机器故障，并管理所需的机器间通信。”我们的愿望（和预算）更适度：构建一个框架，在日常程序中利用mapreduce习惯用法。考虑以下示例：
- 计算字符串中字母或文本中单词的频率。映射器将值1与作为关键字的每个字符或单词相关联，而减数器只是一个加法运算符，将所有的1相加以计算单词数。
- 生成程序源文本的交叉引用列表。映射器将每个标识符与出现的行号相关联，而缩减器收集每个标识符的行号，丢弃重复的行号。
- 识别单词列表中的变形词。映射器通过将每个单词的字符按字母顺序排序来“标记”每个单词，而缩减器将具有常见签名的单词组合在一起。
这个地图还原函数有四个参数：映射函数、约简函数、操作键的小于谓词和输入列表。映射函数从输入列表中获取一个项并返回一个键/值对，而缩减函数获取一个键、一个新值和一个现有值，并将新值合并到现有值中。一个有用的变体地图还原函数从文件而不是列表读取输入；它用文件名替换输入列表参数，并添加第五个参数，这是一个读取函数，用于从文件中获取下一个输入项。
您的任务是编写地图还原和地图缩小输入功能。完成后，欢迎您阅读或运行建议的解决方案，或者在下面的评论中发布你的解决方案或讨论这个练习。
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