一文读懂Swift函数式编程

最近在研究SwiftUI中的Combine框架，主要是学习这本书的内容：Using Combine,其中一个很重要的概念就是Functional Programming,也就是函数式编程。我相信这个概念大家肯定都听过，但要把它简单的讲明白，也不是一件容易的事儿，在这篇文章中，我将用一个实例来做一个讲解。

本文的主要目的就是弄明白下边几个关键词：

• 函数式编程
• 不可变状态和副作用
• 一等公民和高阶函数
• 偏函数和纯函数
• 引用透明
• 递归
• 命令式和声明式编程

函数式编程

var name = "小明"
name = "小红"

上边这段代码，实在是太简单了，我们一般这样描述：创建了一个变量name,给它赋值为小明，再修改它的值为小红。从我们学习编程开始，就是这么写代码的，这有什么问题吗？

并无任何问题，大家可能不知道，这其实是一种命令式的编程风格，简而言之，你创建了一个变量，然后你主动为其赋值。变量这个概念，还是有点怪的，大家仔细想想，变量可以在程序运行过程中被改变，这就引入了一个时间的观念，因此，我们在阅读代码的时候，不得不考虑程序执行的时间因素，花费大量的精力来分析某个变量的生命周期，我相信大家一定都经历过这样痛苦。

举个：

func eatApple() {
    print("我吃了一个大")
    name = "翠花"
}
eatApple()

也不知道哪位同学写的代码，在eatApple()中，修改了name，eatApple()就是为了吃苹果，为什么要修改name呢！！！，其实，你懂的，eatApple()早已隐藏在万千代码之中。

print("\(name)不爱吃酸菜！！！")

翠花不爱吃酸菜！！！

某天，我心血来潮，打印这行数据，我本来想要的结果是小红不爱吃酸菜！！！，怎么变成了翠花不爱吃酸菜！！！,TMD，谁都知道翠花卖酸菜的，怎么可能不爱吃酸菜呢！！！

大家看到了没？这真心不是一个笑话，在项目中，绝对存在，所以跟我大声喊出来，这很不函数啊。

不可变状态和副作用

要想避免上边的问题，我们可以这么做：

let name2 = "小明"
name2 = "小红"

当我们把name2声明成let时，name2就变成了一个不可变状态的变量，在程序的任何地方都不可以修改其值，否则编译器会报错：Cannot assign to value: 'name2' is a 'let' constant。

这时候，name2就变成了史上最固执的人，没有什么人比我更懂。。。不对，没有什么人能够改变我，就是这么任性。

当不希望某个变量改变状态时，我们可以为其增加限制，比如只读，静态等。

上边的eatApple()函数就是一个有副作用的函数，这里的副作用通常指的是函数修改了其他的外部变量。

这种有副作用的函数特别像定时炸弹。

排序

有这样一个题目，在某个班级的考试统计系统中，记录了学生的姓名，年龄和分数，老师让小明打印一份名单，按照姓名中的字母进行排序。

小明是一名很有经验的程序猿，头脑中立马出现各种各样的排序算法，没想到有这么多的排序算法：

849589-20190306165258970-1789860540.png

于是，小明选择了一个最简单的插入排序算法，他的原理大概是这样的：

Kapture 2020-08-20 at 9.49.36.gif

小明先创建了一个Student的结构体，用来描述学生这个对象：

struct Student {
    let name: String
    let age: Int
    let score: Int
}

然后把学生的信息保存在一个数组中：

let students = [
    Student(name: "Calista", age: 18, score: 85),
    Student(name: "Griselda", age: 20, score: 88),
    Student(name: "Annabelle", age: 24, score: 92),
    Student(name: "Polly", age: 22, score: 93),
    Student(name: "Maud", age: 16, score: 95),
]

接下来，就是让人兴奋的算法编码环节了，小明喝了3杯来自俄罗斯的小鸟伏特加，撸起袖子，开始写代码：

func sortedNames(for students: [Student]) -> [String] {
    var sortedStudents = students
    var current: Student
    
    for i in (0..

小明只用了2个小时，就写完了这个算法，咱们验证一下，结果是否正确：

print(sortedNames(for: students))

["Annabelle", "Calista", "Griselda", "Maud", "Polly"]

没毛病啊 ，结果完全正确，小明抄起电脑，就走到老师的办公室，大声的讲起了上边代码的实现原理，那真是唾沫横飞啊，小明无意间看了一眼老师的脸，只见老师怒目圆睁，脸上斑斑点点，这像是爆发的边缘啊。

“滚出去！！！ 这写的什么玩意，重写！！！”

一等公民和高阶函数

小明虽然不服气，但也没办法啊，官大一级压死人啊，和珅曾经说过：臣，胆战心惊，如履薄冰的伺候了你这么多年，如今官降三级，怎能不让人寒心！！！

于是小明上网搜集资料，发现了一等公民和高阶函数，这是怎么一回事呢？

在函数式编程中，函数是一等公民，不再把函数想象成一个处理过程，而是把它当作一个对象或者变量来对待。

思维一旦转变，就是另一片天，当函数是变量后，我们就可以把它作为参数或者返回值放到另一个函数中。

所谓的高阶函数，就是把函数作为函数参数的函数。我觉得我这句话说的挺不错的，挺绕的，嘿嘿。

1. Map

在Swift中的Collection类型，都有一个map(_:)方法，它接受一个函数作为参数，其目的是对原集合中的元素进行转换，因此map(_:)的输出结果也是一个数组。

我们可以把Map想象成一个包子生产机器，进去的是馅，出来的是包子，也可以想象成一个爆米花机器，进去的是玉米，出来的是爆米花。总之，这是一个转换过程，我更喜欢称之为映射过程。想想线性代数，集合从一个坐标空间映射到另一个坐标空间，实在是奇妙，人类的想象力真是伟大。

小明已经迫不及待的想要试试这个map(_:)了，他看了眼之前写的算法，有这样一段代码：

var names = [String]()
for student in sortedStudents {
    names.append(student.name)
}

目的是获取所有学生的name,那么用上map(_:)，岂不是完美，说做就做，小明开始写代码：

func sortedNamesWithMap(for students: [Student]) -> [String] {
    var sortedStudents = students
    var current: Student
    
    for i in (0..

print(sortedNamesWithMap(for: students))

["Annabelle", "Calista", "Griselda", "Maud", "Polly"]

嗯，虽然结果完全相同，但是感觉代码一下子高级了不少啊，小明有一种奇怪的感觉，却无法用语言表达。如果把let names = sortedStudents.map{ $0.name }替换成let scores = sortedStudents.map{ $0.score }

那岂不是就得到了一个分数数组？

这种感觉就像，你告诉map(_:)你要什么东西，而不是直接命令式的编码。

Filter

在Swift中的Collection类型，都有一个filter(_:)方法，它接受一个函数作为参数，其目的是对原集合中的元素进行筛选，因此filter(_:)的输出结果也是一个数组。

我们可以把Filter想象成一个筛子，只有符合条件的豆粒才能通过。Filter的关键词是过滤。

小明立马想到了快速排序算法，快排的核心思想是：

快速排序使用分治法来把一个串（list）分为两个子串（sub-lists）。具体算法描述如下：

• 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot）；
• 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作；
• 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

Kapture 2020-08-20 at 10.40.56.gif

小明想到，如果把上边的插入排序替换成快速排序，速度就更快了，也正好能用上filter(_:),说干就干，小明开始飞速编码：

extension Array where Element: Comparable {
    func quickSorted() -> [Element] {
        if self.count > 1 {
            let (pivot, remaining) = (self[0], dropFirst())
            let lhs = remaining.filter{ $0 <= pivot}
            let rhs = remaining.filter{ $0 > pivot}
            return lhs.quickSorted() + [pivot] + rhs.quickSorted()
        }
        return self
    }
}

同学们，上边快排的Swift实现，看上去是如此的优雅啊。要想使用上边代码中的算法，还需要让Student实现Comparable协议。

extension Student: Comparable {
    static func < (lhs: Student, rhs: Student) -> Bool {
        lhs.name < rhs.name
    }
    
    static func == (lhs: Student, rhs: Student) -> Bool {
        lhs.name == rhs.name
    }
}

let sortedNames = students.quickSorted().map{ $0.name }
print(sortedNames)

["Annabelle", "Calista", "Griselda", "Maud", "Polly"]

binggo，同样可以实现name的排序，由于把quickSorted()写到成了Array的扩展方法，它会直接修改原数组的内容，因此，我们需要把之前的代码：

let students = [
    Student(name: "Calista", age: 18, score: 85),
    Student(name: "Griselda", age: 20, score: 88),
    Student(name: "Annabelle", age: 24, score: 92),
    Student(name: "Polly", age: 22, score: 93),
    Student(name: "Maud", age: 16, score: 95),
]

=====>>>> 改成

var students = [
    Student(name: "Calista", age: 18, score: 85),
    Student(name: "Griselda", age: 20, score: 88),
    Student(name: "Annabelle", age: 24, score: 92),
    Student(name: "Polly", age: 22, score: 93),
    Student(name: "Maud", age: 16, score: 95),
]

3. Reduce

在Swift中的Collection类型，都有一个reduce(_:)方法，它接受一个函数作为参数，其目的是对原集合中的元素进行合并，因此reduce(_:)的输出结果也是一个数值。

Reduce最有意思的一点是，他入参函数的第一个参数是上一个的结果值，因此它才有了合并的意义。我们可以想象成拿着框剪苹果，左右是框，右手是苹果，就是这个意思。

小明聪明的大脑正在高速思考，Reduce有什么用呢？啊哈，太有用了，比如可以统计所有学生的总分数，虽然好像没什么意义。

let totalScore = students.map{ $0.score }.reduce(0){ $0 + $1}
print(totalScore)

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偏函数和纯函数

小明实在是太兴奋了，Map,Filter和Reduce完全是一套变化无穷的剑法，就像打dota一样，大家使用的所有东西都是一样的，为何你是菜鸡？除了天赋，高手还有自己的小秘密，嘿嘿。

如果问你偏函数是什么？你嘿嘿一笑，说那不是微积分的知识吗？no，在编程的世界中，偏函数指的是该函数的返回值是一个函数，就好像在说，你以为这个函数是这样的，其实它是那样的。偏了。

老师又给小明提出了3个新的需求：

• 筛选出age大于20岁的同学
• 筛选出score大于90分的同学
• 筛选出age大于20并且score大于90分的同学

小明觉得太简单了，用高阶函数来实现，十分easy啊，于是开始写代码：

/// 筛选 age > 20
print(students.filter{ $0.age > 20}.map{ $0.name })

/// 筛选 score > 90
print(students.filter{ $0.score > 90}.map{ $0.name })

/// 筛选 age > 20 && score > 90
print(students.filter{ $0.age > 20 && $0.score > 90 }.map{ $0.name })

["Annabelle", "Polly"]
["Annabelle", "Polly", "Maud"]
["Annabelle", "Polly"]

其实，到这里，我觉得应该点到为止了，哈哈，对于大部分同学来说，写出这样的代码已经足够优秀了，我很怕，如果再进一步的话，某些同学可能要爆炸了。

不过我们还要继续，我们把上边的代码改造成偏函数：

enum FilterType {
    case ageGreaterThan20
    case scoreGreaterThan90
    case ageGreaterThan20AndScoreGreaterThan90
}

func filter(for filterType: FilterType) -> ([Student]) -> [String] {
    return { students in
        switch filterType {
        case .ageGreaterThan20:
            return students.filter{ $0.age > 20}.map{ $0.name }
        case .scoreGreaterThan90:
            return students.filter{ $0.score > 90}.map{ $0.name }
        case .ageGreaterThan20AndScoreGreaterThan90:
            return students.filter{ $0.age > 20 && $0.score > 90 }.map{ $0.name }
        }
    }
}

其实，并不难，filter()函数的核心思想就是根据参数filterType返回不同的函数。当我们需要过滤数据的时候，就会像下边这样使用：

print(filter(for: .ageGreaterThan20)(students))
print(filter(for: .scoreGreaterThan90)(students))
print(filter(for: .ageGreaterThan20AndScoreGreaterThan90)(students))

["Annabelle", "Polly"]
["Annabelle", "Polly", "Maud"]
["Annabelle", "Polly"]

我们再研究一个有点极端的例子：

infix operator ^^
func ^^ (radix: Int, power: Int) -> Int {
    return Int(pow(Double(radix), Double(power)))
}

我们可以自定义操作符，在上边的代码中，infix表示要定义中间的操作符，在两个数中间。

print("2³ = \(2 ^^ 3)")

2³ = 8

我们再简单聊聊什么是纯函数，只看名字我们也能猜个大概，它应该是一个很“纯”的函数，一般指的是很单一的东西。因此一个纯函数必须满足一下两个条件：

• 相同的入参必定输出相同结果，也就是说它只依赖入参
• 函数没有任何副作用

简而言之，纯函数是数据流模式的基础，在响应式编程的世界里，数据在pipline中随意流动，它就不应该存在任何副作用，pipline的输入输出存在确定性。

小明随手写下了一个纯函数：

func studentsWithAgeUnder(_ age: Int, from students: [Student]) -> [Student] {
    return students.filter{ $0.age < age }
}

print(studentsWithAgeUnder(18, from: students))

[__lldb_expr_1.Student(name: "Maud", age: 16, score: 95)]

引用透明

网上的相关资料很多，在这里就不做更多解释了，对于纯函数，它就是引用透明的，编译器可以对引用透明的函数做优化，比如，如果某个函数是引用透明的，编译器可以缓存入参和输出，当遇到相同入参的时候，直接使用缓存的输出结果。

递归

说到递归，是一个令人头疼的玩意，要想精通算法，则必须要战胜递归。我们在上边的快排中就用到了递归：

extension Array where Element: Comparable {
    func quickSorted() -> [Element] {
        if self.count > 1 {
            let (pivot, remaining) = (self[0], dropFirst())
            let lhs = remaining.filter{ $0 <= pivot}
            let rhs = remaining.filter{ $0 > pivot}
            return lhs.quickSorted() + [pivot] + rhs.quickSorted()
        }
        return self
    }
}

在下个人觉得，理解递归需要从两个维度：

• 宏观角度，以目的为导向，以上边的代码为例，宏观思想就是拿到一个数据，然后把小于它的数据放到左边，大于的数据放到右边
• 微观角度，对局部再此应用宏观规则，当我们获得了左边的数据后，左边的数据并不是排好序的，因此，我们对这一局部数据再次应用宏观规则，于是就产生了递归

因此，我们得出这样的结论，递归产生在局部数据里，当然，别忘了给出打破递归的条件。

命令式和声明式编程

小明最近自学了SwiftUI和Flutter，已经深深爱上了这种声明式的编程风格。在上边的很多小节中，相信大家应该对声明式编程有了深刻的体会。

我在这里不想说太多，放上两段代码，大家自己对比下：

 override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        let label = UILabel(frame: CGRect(x: 100, y: 100, width: 100, height: 100))
        label.text = "世界和平"
        label.textColor = .purple
        view.addSubview(label)
    }

vs

var body: some View {
     Text("世界和平")
            .color(.purple) 
    }

• 声明式的核心思想是描述你想要什么？
• 命令式的核心是想是如何去做？

参考

十大经典排序算法（动图演示）

Swift自定义操作符

[An Introduction to Functional Programming in Swift