函数式编程中函数有三种不同的解读方式,分别为纯函数、高阶函数和一等函数。本文分别对这三者的概念、应用和联系进行详解。
定义:
1. 相同的输入必定产生相同的输出
2. 在计算的过程中,不会产生副作用
满足上述两个条件,我们就说该函数是纯函数。
纯函数也即数学意义上的函数,表达的是数据之间的转换(映射)关系,而非计算步骤的详述。数学函数的定义:
函数通常由定义域 X 、值域 Y,以及定义域到值域的映射 f ( f: X -> Y)组成。
纯函数让我们对写出的函数具有完全的控制能力。纯函数的结果 必须 只依赖于输入参数,不受外部环境的影响;同时纯函数在计算结果的过程中,也不会影响(污染)外部环境,即不会产生副作用。
函数组合
纯函数定义中的两个条件保证了它(的计算过程)与外界是完全隔离,这也是函数组合的基础。
只有函数组合中的所有函数都是纯函数,我们组合起来的新函数才会是纯函数。我们可以对使用纯函数组合出来的新函数从数学上证明(推导)其正确性,而无需借助大量的单元测试。
只要在函数组合时引入一个非纯函数,整个组合出来的函数将沦为非纯函数。如果将函数组合比作管道的拼接,只要组成管道的任何一小节有泄露或者外部注入,我们便失去了对整条管道的完全控制。
要想实现函数组合,还需要满足连续性,描述如下:
因为纯函数可以看作定义域到值域映射,待组合的函数中,上一个函数的值域须等于下一个函数的定义域,也即上一个函数的输出(类型)等于下一个的输入(类型)。
假设有两个函数:f: X -> Y 和 g: Y -> Z,只有 codomain(f) = domain(g)
时,f 和 g 才可以组合。
引用透明及缓存
在不改变整个程序行为的情况下,如果能将其中的一段代码替换为其执行的结果,我们就说这段代码是引用透明的。
因此,执行一段引用透明的代码(函数),对于相同的参数,总是给出相同的结果。我们也称这样的函数(代码)为纯函数。
引用透明的一个典型应用即函数缓存。我们可以将已经执行过的函数输入值缓存起来,下次调用时,若输入值相同,直接跳过计算过程,用缓存结果代替计算结果返回即可。
函数缓存的实现依赖于闭包,而闭包的实现又依赖于高阶函数,高阶函数的实现又依赖于一等函数。我们按照这条依赖链,从里往外依次对它们进行讲解。
程序语言会对基本元素的使用方式进行限制,带有最少限制的元素被称为一等公民,其拥有的 “权利” 如下:
乍一看,我们应该首先会想到程序中的基本数据结构(如 number、array、object 等)是一等公民。如果函数也被视为一等公民,我们便可以像使用普通数据一样对其使用变量命名,作为参数或返回值使用,或者将其包含在数据结构中。在这里函数和数据的边界开始变得不再那么分明了。函数被视为一等公民后,其能力和适用范围被大大扩展了。
下面使用 JavaScript 对上面第一条和第四条 “权利” 进行讲解。第二、三条与高阶函数密切相关,将放到下一节的高阶函数中讲解。
使用变量命名
const square = x => x * x
上面代码定义了一个求平方值的函数,并将其赋给了 square 变量。
可以包含在数据结构中
Ramda 中有一个API:evolve,其接受的首个参数便是一个属性值为函数的对象。evolve 函数会递归地对 "待处理对象" 的属性进行变换,变换的方式由 transformation 内置函数属性值的对象定义。示例如下(示例中的 R.xxx
都是 Ramda 中的API,相关API的功能可以参考Ramda文档):
var tomato = {name: 'Tomato', data: {elapsed: 100, remaining: 1400}, id:123};
var transformations = {
name: R.toUpper,
data: {elapsed: R.add(1), remaining: R.add(-1)}
};
R.evolve(transformations)(tomato);
//=> {name: 'TOMATO', data: {elapsed: 101, remaining: 1399}, id:123}
定义:
使用函数作为输入参数,或者返回结果为函数的函数,被称为高阶函数。
作为参数或返回值的函数,是一等函数的应用之一。高阶函数以一等函数作为基础,只有支持一等函数的语言才能进行高阶函数编程。
以熟悉的 filter 函数为例,我们可以用 filter 对列表中的元素进行过滤,筛选出符合条件的元素。filter 的类型签名和示例代码如下:
filter :: (a → Boolean) → [a] → [a]
const isEven = n => n % 2 === 0;
const filterEven = R.filter(isEven);
filterEven([1, 2, 3, 4]); //=> [2, 4]
filter 接受一个判断函数(判断输入值是否为偶数)isEven
,返回一个过滤出偶数的函数 filterEven
。
定义:
闭包是由函数及该函数捕获的其上下文中的自由变量组成的记录
举例讲:
function add(x) {
const xIn = x;
return function addInner(y) {
return xIn + y;
}
}
const inc = add(1);
inc(8); //=> 9;
const plus2 = add(2);
plus2(8); //=> 10;
上述代码中返回的函数 addInner
及由其捕获的在其上下文中定义的自由变量 xIn
,便组成了一个闭包。
代码中最外层的 add
函数是一个高阶函数,其返回值为一等函数 addInner
。
其实 add
函数的参数 x
也是 addInner
上下文的一部分,所以 'xIn' 也就没有存在的必要了,add
代码优化如下:
function add(x) {
return function addInner(y) {
return x + y;
}
}
借助于箭头函数,我们可以进一步优化 add
的实现:
const add = x => y => x + y
是不是非常简洁?由此我们可以一窥函数式编程强大的表达能力。
闭包主要用来做数据缓存,而数据缓存应用非常广泛:包括函数工厂模式、模拟拥有私有变量的对象、函数缓存、还有大名鼎鼎的柯里化。
其实上述代码中 add
函数便是柯里化形式的函数。
上述代码中的 const inc = add(1);
和 const plus2 = add(2);
是一种函数工厂模式,通过向 add
函数传入不同的参数,便会产生功能不同的函数。函数工厂可以提高函数的抽象和复用能力。
例如我们有一个如下形式的 Ajax 请求函数:
const ajax = method => type => query => { ... };
const get = ajax('GET');
const post = ajax('POST');
const getJson = get('json');
const getHtml = ajax('GET')('text/html') = get('text/html');
我们抽象出了最一般的 ajax
请求函数,在具体应用时,我们用能通过函数工厂生产出作用不同的函数。
通过上面几个小节,我们讲解纯函数(数学意义上的函数)、一等函数、高阶函数,还有闭包,下面通过集上述所有概念于一身的 函数缓存 ,来结束函数式编程中的 ”函数们“ 的论述。
函数实现:
const memoize = pureFunc => {
const cache = {};
return function() {
const argStr = JSON.stringify(arguments);
cache[argStr] = cache[argStr] || pureFunc.apply(pureFunc, arguments);
return cache[argStr];
};
};
memoize
的功能是对传入函数 pureFunc
进行缓存,返回缓存版本的 pureFunc
。当我们使用参数调用缓存的函数时,缓存的函数会到 cache
中查找该参数是否被缓存过,如果有缓存,则不需要再次计算,直接返回已缓存值,否则对本次输入的参数进行计算,缓存计算的结果以备后用,然后将结果返回。
memoize
只有对纯函数的缓存才有意义。因为纯函数是引用透明的,其输出只依赖于输入,并且计算过程不会影响外部环境。
举一个极端的例子,假如我们有一个随机数字生成函数 random()
, 如果对其进行了缓存:
const memoizedRandom = memoize(random);
memoizedRandom
除了第一次生成一个随机值外,随后的调用都返回第一次缓存的值,这样就失去了 random
的意义。再假如,我们对终端字符输入函数 getchar()
进行了缓存,每次调用都会是第一次获取的字母。
memoize
内部实现了一个闭包的创建。返回的缓存函数和自由变量 cache
共同构成了一个闭包。自由变量 cached
用于对已经计算过的数据(参数)的缓存。而闭包本身是由高阶函数和一等函数实现的。
本文对函数式编程中的 “函数们” 做了详细解释:纯函数、一等函数、高阶函数,并展示了它们的应用。其中纯函数是函数组合的基础;一等函数是高阶函数的实现基础,一等函数和高阶函数又是闭包的实现基础。
最后通过函数缓存函数 memoize
将纯函数、一等函数、高阶函数和闭包联系起来,用函数式编程中的 “函数们” (函数式三镖客)的一次 “联合行动” 结束本文。
What is a Function?.
Functional Programming.
Referential Transparency.