kotlin学习日记(七)函数式编程

函数式编程(FP)

啥是函数式编程?

函数式编程是种编程方式,它将电脑运算视为函数的计算。函数编程语言最重要的基础是λ演算(lambda calculus),而且λ演算的函数可以接受函数当作输入(参数)和输出(返回值)。这是百度百科的解释。

和指令式编程相比,函数式编程的思维方式更加注重函数的计算。它的主要思想是把问题的解决方案写成一系列嵌套的函数调用。

详细的资料这些都不介绍了,网上一搜一大堆,可以看看函数式编程的历史,背景和详细的定义。

这东西不少Kotlin特有的,例如,

特性:

(直接抄百度百科)这个需要了解

闭包和高阶函数
函数编程支持函数作为第一类对象,有时称为闭包或者 仿函数(functor)对象。实质上,闭包是起函数的作用并可以像对象一样操作的对象。与此类似,FP 语言支持高阶函数。高阶函数可以用另一个函数(间接地,用一个 表达式) 作为其输入参数,在某些情况下,它甚至返回一个函数作为其输出参数。这两种结构结合在一起使得可以用优雅的方式进行模块化编程,这是使用 FP 的最大好处。 [4]  
惰性计算
除了高阶函数和 仿函数(或闭包)的概念,FP 还引入了 惰性计算的概念。在惰性计算中, 表达式不是在绑定到变量时立即计算,而是在求值程序需要产生表达式的值时进行计算。延迟的计算使您可以编写可能潜在地生成无穷输出的函数。因为不会计算多于程序的其余部分所需要的值,所以不需要担心由无穷计算所导致的 out-of-memory 错误。一个惰性计算的例子是生成无穷 Fibonacci 列表的函数,但是对第n个Fibonacci 数的计算相当于只是从可能的无穷列表中提取一项。
递归
FP 还有一个特点是用 递归做为控制流程的机制。例如,Lisp 处理的列表定义为在头元素后面有子列表,这种表示法使得它自己自然地对更小的子列表不断递归。
函数式编程具有五个鲜明的特点。
函数是"第一等公民"
所谓"第一等公民"(first class),指的是函数与其他数据类型一样,处于平等地位,可以赋值给其他变量,也可以作为参数,传入另一个函数,或者作为别的函数的返回值。
举例来说,下面代码中的print变量就是一个函数,可以作为另一个函数的参数。
var print = function(i){ console.log(i);};
  [1,2,3].forEach(print);
只用"表达式",不用"语句"
"表达式"(expression)是一个单纯的运算过程,总是有返回值;"语句"(statement)是执行某种操作,没有返回值。函数式编程要求,只使用表达式,不使用语句。也就是说,每一步都是单纯的运算,而且都有返回值。
原因是函数式编程的开发动机,一开始就是为了处理运算(computation),不考虑系统的读写(I/O)。"语句"属于对系统的读写操作,所以就被排斥在外。
当然,实际应用中,不做I/O是不可能的。因此,编程过程中,函数式编程只要求把I/O限制到最小,不要有不必要的读写行为,保持计算过程的单纯性。
没有"副作用"
所谓"副作用"(side effect),指的是函数内部与外部互动(最典型的情况,就是修改全局变量的值),产生运算以外的其他结果。
函数式编程强调没有"副作用",意味着函数要保持独立,所有功能就是返回一个新的值,没有其他行为,尤其是不得修改外部变量的值。
不修改状态
上一点已经提到,函数式编程只是返回新的值,不修改系统变量。因此,不修改变量,也是它的一个重要特点。
在其他类型的语言中,变量往往用来保存"状态"(state)。不修改变量,意味着状态不能保存在变量中。函数式编程使用参数保存状态,最好的例子就是递归。下面的代码是一个将字符串逆序排列的函数,它演示了不同的参数如何决定了运算所处的"状态"。
引用透明性
函数程序通常还加强 引用透明性,即如果提供同样的输入,那么函数总是返回同样的结果。就是说,表达式的值不依赖于可以改变值的全局状态。这使您可以从形式上推断程序行为,因为表达式的意义只取决于其子表达式而不是计算顺序或者其他表达式的副作用。这有助于验证正确性、简化算法,甚至有助于找出优化它的方法。
副作用
副作用是修改系统状态的语言结构。因为 FP 语言不包含任何 赋值语句,变量值一旦被指派就永远不会改变。而且,调用函数只会计算出结果 ── 不会出现其他效果。因此,FP 语言没有副作用。

面向函数编程(FOP)

在面向函数编程里面,一切皆是函数。

函数式编程(FP)是关于不变性和函数组合的一种编程范式。

函数式编程语言实现重用的思路很不一样。函数式语言提倡在有限的几种关键数据结构(如list、set、map)上 , 运用函数的组合 ( 高阶函数) 操作,自底向上地来构建世界。

当然,我们在工程实践中,是不能极端地追求纯函数式的编程的。一个简单的原因就是:性能和效率。例如:对于有状态的操作,命令式操作通常会比声明式操作更有效率。纯函数式编程是解决某些问题的伟大工具,但是在另外的一些问题场景中,并不适用。因为副作用总是真实存在。

OOP喜欢自顶向下架构层层分解(解构),FP喜欢自底向上层层组合(复合)。 而实际上,编程的本质就是次化分解与复合的过程。通过这样的过程,创造一个美妙的逻辑之塔世界。

我们经常说一些代码片段是优雅的或美观的,实际上意味着它们更容易被人类有限的思维所处理。

对于程序的复合而言,好的代码是它的表面积要比体积增长的慢。 代码块的“表面积”是是我们复合代码块时所需要的信息(接口API协议定义)。代码块的“体积”就是接口内部的实现逻辑(API内部的实现代码)。

在OOP中,一个理想的对象应该是只暴露它的抽象接口(纯表面, 无体积),其方法则扮演箭头的角色。如果为了理解一个对象如何与其他对象进行复合,当你发现不得不深入挖掘对象的实现之时,此时你所用的编程范式的原本优势就荡然无存了。

FP通过函数组合来构造其逻辑系统。FP倾向于把软件分解为其需要执行的行为或操作,而且通常采用自底向上的方法。函数式编程也提供了非常强大的对事物进行抽象和组合的能力。

在FP里面,函数是“一类公民”(first-class)。它们可以像1, 2, "hello",true,对象…… 之类的“值”一样,在任意位置诞生,通过变量,参数和数据结构传递到其它地方,可以在任何位置被调用。

而在OOP中,很多所谓面向对象设计模式(design pattern),都是因为面向对象语言没有first-class function(对应的是多态性),所以导致了每个函数必须被包在一个对象里面(受约束的函数指针)才能传递到其它地方。

匀称的数据结构 + 匀称的算法

在面向对象式的编程中,一切皆是对象(偏重数据结构、数据抽象,轻算法)。我们把它叫做:胖数据结构-瘦算法(FDS-TA)。

在面向函数式的编程中,一切皆是函数(偏重算法,轻数据结构)。我们把它叫做:瘦数据结构-胖算法(TDS-FA)。

可是,这个世界很复杂,你怎么能说一切皆是啥呢?真实的编程世界,自然是匀称的数据结构结合匀称的算法(SDS-SA)来创造的。

我们在编程中,不可能使用纯的对象(对象的行为方法其实就是函数),或者纯的函数(调用函数的对象、函数操作的数据其实就是数据结构)来创造一个完整的世界。如果数据结构算法,那么在解决实际问题中,往往是阴阳交合而成世界。还是那句经典的:

程序 = 匀称的数据结构 + 匀称的算法

我们用一幅图来简单说明:

kotlin学习日记(七)函数式编程_第1张图片函数与映射

一切皆是映射。函数式编程的代码主要就是“对映射的描述”。我们说组合是编程的本质,其实,组合就是建立映射关系。

一个函数无非就是从输入到输出的映射,写成数学表达式就是:

f: X -> Y p:Y -> Z p(f) : X ->Z

用编程语言表达就是:

fun f(x:X) : Y{}
fun p(y:Y) : Z{}
fun fp(f: (X)->Y, p: (Y)->Z) : Z {
    return {x -> p(f(x))}
}

(来源:Kotlin极简教程)

高阶函数

高阶函数用另一个函数作为其输入参数,也可以返回一个函数作为输出。

f(g(x))

lambda表达式

“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数,Lambda表达式基于数学中的λ演算得名,直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction),是一个匿名函数,即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包(注意和数学传统意义上的不同)。

lambda表达式很简洁而且可读。



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