- 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“第一等公民”:
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
- 函数式编程最早出现在LISP语言,绝大大部分的代码编程语言也对函数式编程做了不同程度的支持,比如:Haskell、JavaScript、Python、Swift、Kotlin、Scala等
- 函数时编程中的几个常用的概念
- Higher-Order Function、Function Currying
- Functor、Applicatie Functor、Monad
- 参考资料:
http://www.mokacoding.com/blog/functor-applicative-monads-in-pictures/
FP实践 - 传统写法
let 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 }
let result = divide(mod(sub(multiple(add(num, 3), 5), 1), 10), 2)
print(result)
FP实践 - 函数式写法
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 + v } }
func sub(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 - v } }
func multiple(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 * v } }
func divide(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 / v } }
func mod(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 % v } }
func composite(_ f1: @escaping (Int) -> Int,
_ f2: @escaping (Int) -> Int) -> (Int) -> Int {
return {
f2(f1($0)) }
}
let fn = composite(add(3), multiple(5))
print(fn(num))
infix operator >>>: AdditoinPrecedence
func >>>(_ f1: @escaping (Int) -> Int,
_ f2: @escaping (Int) -> Int) -> (Int) -> Int {
return {
f2(f1($0)) } }
let fn = add(3) >>> multiple(5)
print(fn(num))
函数合成 - 利用符号 - 泛型
infix operator >>>: AdditoinPrecedence
func >>> <A, B, C>(_ f1: @escaping (A) -> B,
_ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C {
return {
f2(f1($0)) } }
let fn = add(3) >>> multiple(5)
print(fn(num))
let fn = add(3) >>> multiple(5) >>> sub(1) >>> mod(10) >>> divide(2)
print(fn(num))
高阶函数(Higher-Order Function)
- 接受一个或多个函数作为输入(map、filter、reduce等)
- 返回一个函数
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
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {
v1 + v2 }
add1(10, 20)
func add1(_ v: Int) -> (Int) -> Int {
{
$0 + v } }
add1(10)(20)
- Array、Optional的map方法接受的参数就是一个柯里化函数
- 三个参数柯里化
func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, v3: Int) -> Int {
v1 + v2 + v3 }
func add2(_ v3: Int) -> (Int) -> (Int) -> Int {
return {
v2 in
return {
v1 in
return v1 + v2 + v3
}
}
}
add2(10, 20, 30)
add2(30)(20)(10)
func currying<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> (B) -> (A) -> C {
return {
b in
return {
a in
return fn(a, b)
}
}
}
currying(add1(20)(10))
prefix func ~<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C)
-> (B) -> (A) -> C {
{
b in {
a in fn(a, b) } }
}
print((~sub(20)(10))
let fn = (~add)(3) >>> (~multiple)(5) >>> (~sub)(1) >>> (~mod)(10) >>> (~divide)(2)
print(fn(1))
prefix func ~<A, B, C, D>(_ fn: @escaping (A, B, C) -> D)
-> (C) -> (B) -> (A) -> D {
{
c in {
b in {
a in fn(a, b, c) } } }
}
print((~add2)(30)(20)(10))
函子(Functor)
- 像Array、Optional这样支持map运算的类型,成为函子(Functor)
- 怎么样的Type才能称之为函子呢?
func map<T>(_ fn: (Inner) -> T) -> Type<T>
func map<T>(_ fn: (Element) -> T) -> Array<T>
func map<T>(_ fn: (Wrapped) -> T) -> Opional<T>
适用函子(Applicative Functor)
- 对任意一个函子F,如果能支持一下运算,该函子就是一个适用函子
func pure<A>(_ value: A) -> F<A>
func <*><A, B>(fn: F<(A) -> B>, value: F<A>) -> F<B>
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 }
// Optional
print(fn <*> value as Any)
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))
var arr = [{
$0 * 2 }, {
$0 + 10 }, {
$0 - 5 }] <*> [1, 2, 3]
print(arr)
单子(Monad)
- 对于任意一个类型F,如果能支持一下运算,那么就可以成为是一个单子(Monad)
func pure<A>(_ value: A) -> F<A>
func flatMap<A, B>(_ value: F<A>, _ fn: (A) -> F<B>) -> F<B>