函数式编程(Funtional Programming,简称FP)是一种编程范式,也就是如何编写程序的方法论。
主要思想: 把计算过程尽量分解成一系列可复用函数的调用。
主要特征: 函数是"一等公民"(函数与其他数据类型一样的地位,可以赋值给其他变量,也可以作为函数参数、函数返回值)。
函数式编程中几个常用的概念:
延伸:函数式编程最早出现在LISP语言,绝大部分的现代编程语言也对函数式编程做了不同程度的支持,比如JavaScript、Python、Swift、Kotlin、Scala等。
示例代码:
var num = 1
func add(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {
v1 + v2 }
func sub(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {
v1 - v2 }
func multiple(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {
v1 * v2 }
func divide(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {
v1 / v2 }
func mod(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {
v1 % v2 }
// [(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2
print(((num + 3) * 5 - 1) % 10 / 2) // 输出:4
var result = divide(mod(sub(multiple(add(num, 3), 5), 1), 10), 2)
print(result) // 输出:4
看到上面的嵌套非常多,如果遇到复杂的场景,整个代码可读写非常差。
如果把add
函数赋值给一个变量,函数固定加一个数,函数式写法就很方便。
示例代码;
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 + v} }
var addFn = add(3)
print(addFn(5)) // 输出:8
print(addFn(20)) // 输出:23
print(addFn(66)) // 输出:69
add()
返回一个函数,调用返回的函数时也可以传入一个参数,最终结果是把这两个参数加起来。而且这样子可以做到函数可复用。
同理,其他函数也是这样函数式处理:
typealias FnInt = (Int) -> Int
func add(_ v: Int) -> FnInt {
{
$0 + v} }
func sub(_ v: Int) -> FnInt {
{
$0 - v} }
func multiple(_ v: Int) -> FnInt {
{
$0 * v} }
func divide(_ v: Int) -> FnInt {
{
$0 / v} }
func mod(_ v: Int) -> FnInt {
{
$0 % v} }
let fn1 = add(3)
let fn2 = multiple(5)
let fn3 = sub(1)
let fn4 = mod(10)
let fn5 = divide(2)
let result = fn5(fn4(fn3(fn2(fn1(num)))))
print(result) // 输出:4
发现如果使用上面的写法,代码依然看起来很臃肿。下面介绍函数合成,可以解决此问题。
函数合成,其实就是把多个函数合成到一个函数里面。
示例代码(函数合成):
func composite(_ f1: @escaping FnInt, _ f2: @escaping FnInt) -> FnInt {
{
f2(f1($0)) }
}
let fn = composite(add(3), multiple(5))
这样就把加法和乘法的函数合成到一个函数了,其他函数同理。如果想要函数更加优雅,我们可以自定义运算符。
示例代码(自定义运算符):
infix operator >>> : AdditionPrecedence
func >>>(_ f1: @escaping FnInt, _ f2: @escaping FnInt) -> FnInt {
{
f2(f1($0)) }
}
let fn = add(3) >>> multiple(5) >>> sub(1) >>> mod(10) >>> divide(2)
let result = fn(num)
print(result) // 输出:4
执行fn(num)
最开始进入的是f1
,而f1
的函数返回值就是f2
的参数值,所以这两个地方的参数类型一定是一致的。
为了保证函数的可复用性,使用泛型进行表述:
func >>> <A, B, C> (
_ f1: @escaping (A) -> B,
_ f2: @escaping (B) -> C)
-> (A) -> C {
{
f2(f1($0)) }
}
高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:
map、filter、reduce
等)在FP中到处都是高阶函数。例如上面示例代码中的add、sub、multiple、divide、mod
。
什么是柯里化(Currying)?
将一个接受多参数的函数变换为一系列只接受单个参数的函数。
示例代码一(基础代码):
func add(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {
v1 + v2 }
add(10, 20)
示例代码二(柯里化):
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 + v} }
add(10)(20)
// 原函数接收两个参数的柯里化
func currying<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C)
-> (B) -> (A) -> C {
{
b in {
a in fn(a, b)
}
}
}
currying(add)(20)(10)
// 重载~运算符
prefix func ~<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C)
-> (B) -> (A) -> C {
{
b in {
a in fn(a, b)
}
}
}
let fn = (~add)(3) >>> (~multiple)(5) >>> (~sub)(1) >>> (~mod)(10) >>> (~divide)(2)
print(fn(1)) // 输出:4
示例代码一到示例代码二的过程就是柯里化。而且使用通用柯里化函数后,柯里化同类型原函数时只需要调用通用柯里化函数就可以。
Array、Optional
的map
方法接收的参数就是一个柯里化函数。
示例代码三(原函数接收三个参数的柯里化):
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int {
v1 + v2 + v3 }
// add1柯里化
func add2(_ v3: Int) -> (Int) -> (Int) -> Int {
// v2 == 20
return {
v2 in
// v1 == 10
return {
v1 in
return v1 + v2 + v3
}
}
}
add2(30)(20)(10)
// 原函数接收三个参数的柯里化
func currying<A, B, C, D>(_ fn: @escaping (A, B, C) -> D)
-> (C) -> (B) -> (A) -> D {
{
c in {
b in {
a in fn(a, b, c)
}
}
}
}
currying(add2)(30)(20)(10)
注意:柯里化函数参数一般是原函数参数的倒序方式。具体需要根据开发需求调整对应参数顺序。
像Array、Optional
这样支持map
运算的类型,称为函子(Functor)。
Array
中map
的定义:
public func map<T>(_ transform: (Element) throws -> T) rethrows -> [T]
Element
是数组内部存放的实体,map
函数返回值类型是数组,闭包表达式返回值和数组内部存放的实体都是泛型T
。满足函子定义的条件。
Optional
中map
的定义:
public func map<U>(_ transform: (Wrapped) throws -> U) rethrows -> U?
Wrapped
是可选类型内部存放的实体,map
函数返回值类型是可选类型,闭包表达式返回值和数组内部存放的实体都是泛型U
。满足函子定义的条件。
比如有一个可选类型,内部包装的是2
,如果要进行+3
操作,则需要把数字2
先解包,+3
操作完成后把结果再放回包装盒内(可选类型),如果盒子是空的,则不作任何操作。下面是图例:
数组map
图例(遍历每一个值,完成后的值放到新的数组里):
对任意一个函子F
,如果能支持以下运算,该函子就是一个适用函子(Application Functor)。
// 传入任意泛型参数A,最终返回对应类型,该类型的实体
func pure<A>(_ value: A) -> F<A>
func <*><A, B>(fn: F<A -> B>, value: F<A>) -> F<B>
Optional
可以成为适用函子:
func pure<A>(_ value: A) -> A? {
value }
infix operator <*> : AdditionPrecedence
func <*><A, B>(fn: ((A) -> B)?, value: A?) -> B? {
guard let f = fn, let v = value else {
return nil }
return f(v)
}
var value: Int? = 10
var fn: ((Int) -> Int)? = {
$0 * 2}
print(fn <*> value as Any) // 输出:Optional(20)
Array
可以成为适用函子:
infix operator <*> : AdditionPrecedence
func pure<A>(_ value: A) -> [A] {
[value] }
func <*><A, B>(fn: [(A) -> B], value: [A]) -> [B] {
var arr: [B] = []
if fn.count == value.count {
for i in fn.startIndex..<fn.endIndex {
arr.append(fn[i](value[i]))
}
}
return arr
}
print(pure(10)) // 输出:[10]
var arr = [{
$0 * 2 }, {
$0 + 10 }, {
$0 - 5 }] <*> [1, 2, 3]
print(arr) // 输出:[2, 12, -2]
对任意一个类型F
,如果能支持以下运算,那么就可以称为是一个单子(Monad)。
func pure<A>(_ value: A) -> F<A>
func flatMap<A, B>(_ value: F<A>, _ fn: (A) -> F<B>) -> F<B>
很显然,Array、Optional
都是单子。
注意:有些参考资料会说单子就是函子。
参考资料:
https://adit.io/posts/2013-04-17-functors,_applicatives,_and_monads_in_pictures.html
http://www.mokacoding.com/blog/functor-applicative-monads-in-pictures