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lambda、集合、函数

lambda、集合、函数

作者: 浩林Leon | 来源:发表于2019-11-26 21:16 被阅读0次

    一.lambda

    在kotlin中,函数作为一等公民,lambda 是把一小段函数封装成一个匿名函数,以参数的形式传递给函数使用.实际上是一种函数字面量(一眼就能看明白的函数)--目的就是表达简洁.

    标准lambda表达式:
    val sum:(Int,Int)->Int={x:Int,y:Int->x+y}

    语法:

    • 用{} 包裹
    • 在lambda内部已经申明了参数部分的类型,以及返回类型支持推导,lambda变量可以省略函数类型声明;[化简]
      val sum={x:Int,y:Int->x+y}
    • 如果lambda变量声明了函数类型,那么lambda的参数部分的类型可以省略.[化简]
      val sum:(Int,Int)->Int=(x,y->x+y)
    • 如果lambda 表达式返回的不是Unit,默认最后一行表达式的值类型就是返回类型.

    这些简化特征的关键点是推导机制.核心思想是简化,看起来易懂.
    因为lambda本质是一个匿名函数,所以在kotlin中,lambda可以直接表示

    • 一个普通变量的具体表达式实现,
      val/var xxxx={}
    • 一个函数(lambda函数表达式)
      fun foo(int:Int)={
      xxxx
      }
    • 也可以作为函数的参数.
      fun test(a : Int, 参数名 : (参数1 : 类型,参数2 : 类型, ... ) -> 表达式返回类型){
      ...
      }
      demo:
    1.对于var 的lambda表达式
        var println = { println("logo") }
        var sum0: (Int, Int) -> Int = { x: Int, y: Int -> x + y }
        var sum1 = { x: Int, y: Int -> x + y }
        var sum2: (Int, Int) -> Int = { x, y -> x + y }
    

    通过decompile 得到的java文件

       @NotNull
       private Function0 println;
       @NotNull
       private Function2 sum0;
       @NotNull
       private Function2 sum1;
       @NotNull
       private Function2 sum2;
    
       @NotNull
       public final Function0 getPrintln() {
          return this.println;
       }
    
       public final void setPrintln(@NotNull Function0 var1) {
          Intrinsics.checkParameterIsNotNull(var1, "<set-?>");
          this.println = var1;
       }
    
       @NotNull
       public final Function2 getSum0() {
          return this.sum0;
       }
    
       public final void setSum0(@NotNull Function2 var1) {
          Intrinsics.checkParameterIsNotNull(var1, "<set-?>");
          this.sum0 = var1;
       }
    
       @NotNull
       public final Function2 getSum1() {
          return this.sum1;
       }
    
       public final void setSum1(@NotNull Function2 var1) {
          Intrinsics.checkParameterIsNotNull(var1, "<set-?>");
          this.sum1 = var1;
       }
    
       @NotNull
       public final Function2 getSum2() {
          return this.sum2;
       }
    
       public final void setSum2(@NotNull Function2 var1) {
          Intrinsics.checkParameterIsNotNull(var1, "<set-?>");
          this.sum2 = var1;
       }
    
    

    说明在转成java文件之后,lambda表达式已经被表示成一个函数,其中Function0 表示无参函数,Function2表示带两个参数的函数.

    package kotlin.jvm.functions
    
    /** A function that takes 0 arguments. */
    public interface Function0<out R> : Function<R> {
        /** Invokes the function. */
        public operator fun invoke(): R
    }
    /** A function that takes 1 argument. */
    public interface Function1<in P1, out R> : Function<R> {
        /** Invokes the function with the specified argument. */
        public operator fun invoke(p1: P1): R
    }
    
    2.对于fun lambda函数
    fun sum3(x: Int, y: Int) = { x + y }
    

    decompile

     @NotNull
       public final Function0 sum3(final int x, final int y) {
          return (Function0)(new Function0() {
             // $FF: synthetic method
             // $FF: bridge method
             public Object invoke() {
                return this.invoke();
             }
    
             public final int invoke() {
                return x + y;
             }
          });
       }
    

    在匿名函数体,Lambda(以及局部函数,object表达式)在语法中都存在"{}",这个{}内部的代码如果访问了外部变量则称为一个闭包.闭包可以当参数传递或直接使用,可以简单看成"访问外部环境变量的函数

    3.带参数的Lambda
    public class LambdaExpression {
      //带接受者的Lambda
        val sum1: Int.(Int) -> Int = { other -> plus(other) }
        var minu: Int.(Int) -> Int = { other -> minus(other) }
      //扩展函数
        fun Int.mix(value: Int): Unit {
            println(this.toString() + value.toString())
        }
    
        fun test() {
            sum1(10, 10)
            10.sum1(10)
            10.minu(9)
            10.mix(90)
        }
    }
    

    Decompile

    public final class LambdaExpression {
       @NotNull
       private final Function2 sum1;
       @NotNull
       private Function2 minu;
    
       @NotNull
       public final Function2 getSum1() {
          return this.sum1;
       }
    
       @NotNull
       public final Function2 getMinu() {
          return this.minu;
       }
    
       public final void setMinu(@NotNull Function2 var1) {
          Intrinsics.checkParameterIsNotNull(var1, "<set-?>");
          this.minu = var1;
       }
    
       public final void mix(int $this$mix, int value) {
          String var3 = $this$mix + String.valueOf(value);
          System.out.println(var3);
       }
    
       public final void test() {
          this.sum1.invoke(10, 10);
          this.sum1.invoke(10, 10);
          this.minu.invoke(10, 9);
          this.mix(10, 90);
       }
    
       public LambdaExpression() {
          this.sum1 = (Function2)null.INSTANCE;
          this.minu = (Function2)null.INSTANCE;
       }
    }
    // LambdaExpressionKt.java
    
    4.类型安全的构建器 与Anko Layouts DSL

    先放一个anko 的demo吧

    class MainActivity : AppCompatActivity() {
        override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
            super.onCreate(savedInstanceState)
            val lambdaTest = LambdaTest()
            lambdaTest.test()
            setContentView(myLayout())
        }
    
        fun myLayout(): View {
            return linearLayout {
               val btn= button {
                    setText("click")
                    onClick {
                        toast("clickd Me")
                    }
                }
            }
        }
    }
    
    image.png

    实际上linearLayout 这段就是类型安全的构建器.这种也可以看做是DSL 在"局部领域的专有写法",可以写出
    类似flutter 现代化的布局.好处:代码简化,用{} 包裹内部的元素,使用方便,层次分明. 缺点:对于习惯了xml 布局的刚开始会觉得不太适应,嵌套看上去会较多({}).

    原理:


    image.png

    正是使用到函数当做参数的特性,使得把容器的构造固定,然后可以动态的往里面添加不同的控件(填充作为参数的函数).
    看下源码:

    inline fun Activity.linearLayout(init: (@AnkoViewDslMarker _LinearLayout).() -> Unit): android.widget.LinearLayout {
        return ankoView(`$$Anko$Factories$Sdk27ViewGroup`.LINEAR_LAYOUT, theme = 0) { init() }
    }
    
    

    二、集合高阶函数api 实现

    • fold
    • flatten
    • map
    • flatmap

    惰性集合

    这是函数式思想里面的一个 "惰性求值"的应用.(表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值,而是在该值被取用的时候求值)

    解决普通操作处理很多元素低效的问

    惰性求值--表示一种在需要时才进行求值计算方式。不在被绑定的时候立即求值,而是在该值被取用时才求值。可以构造出一个无限的数据类型

    • 序列 asSequence
    • 中间操作
    • 末端操作
    • 无穷队列

    demo 比较

    val mylist = listOf(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
    //1. 一般的集合
    fun listTest() {
        println("---------list------")
        mylist.filter {
            println("filter${it}")
            it > 2
        }.map {
            println("map${it}")
            it * 2
        }
        print('\n')
    }
    
    // 2. 中间操作
    fun lazyTest() {
        println("---------lazy list------")
        mylist.asSequence().filter {
            println("filter${it}")
            it > 2
        }.map {
            println("map${it}")
            it * 2
        }
        print('\n')
    }
    
    // 3.末端操作
    fun lazyLastTest() {
        println("---------lazyLast list------")
        mylist.asSequence().filter {
            println("filter${it}")
            it > 2
        }.map {
            println("map${it}")
            it * 2
        }.toList()
        print('\n')
    }
    //输出结果
    ---------list------
    filter1
    filter2
    filter3
    filter4
    filter5
    filter6
    filter7
    filter8
    map3
    map4
    map5
    map6
    map7
    map8
    
    ---------lazy list------
    
    ---------lazyLast list------
    filter1
    filter2
    filter3
    map3
    filter4
    map4
    filter5
    map5
    filter6
    map6
    filter7
    map7
    filter8
    map8
    
    image.png

    为什么会出现3种不同的结果?

    decompile下看看编译成的java 文件

    @NotNull
       private static final List mylist = CollectionsKt.listOf(new Integer[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8});
    
       @NotNull
       public static final List getMylist() {
          return mylist;
       }
    
       public static final void listTest() {
          String var0 = "---------list------";
          System.out.println(var0);
          Iterable $receiver$iv = (Iterable)mylist;
          Collection destination$iv$iv = (Collection)(new ArrayList());
          Iterator var3 = $receiver$iv.iterator();
    
          Object item$iv$iv;
          int it;
          boolean var6;
          String var7;
          while(var3.hasNext()) {
             item$iv$iv = var3.next();
             it = ((Number)item$iv$iv).intValue();
             var6 = false;
             var7 = "filter" + it;
             System.out.println(var7);
             if (it > 3) {
                destination$iv$iv.add(item$iv$iv);
             }
          }
    
          $receiver$iv = (Iterable)((List)destination$iv$iv);
          destination$iv$iv = (Collection)(new ArrayList(CollectionsKt.collectionSizeOrDefault($receiver$iv, 10)));
          var3 = $receiver$iv.iterator();
    
          while(var3.hasNext()) {
             item$iv$iv = var3.next();
             it = ((Number)item$iv$iv).intValue();
             var6 = false;
             var7 = "map" + it;
             System.out.println(var7);
             Integer var11 = it * 2;
             destination$iv$iv.add(var11);
          }
    
          List var10000 = (List)destination$iv$iv;
          char var13 = '\n';
          System.out.print(var13);
       }
    
       public static final void lazyTest() {
          String var0 = "---------lazy list------";
          System.out.println(var0);
          SequencesKt.map(SequencesKt.filter(CollectionsKt.asSequence((Iterable)mylist), (Function1)null.INSTANCE), (Function1)null.INSTANCE);
          char var1 = '\n';
          System.out.print(var1);
       }
    
       public static final void lazyLastTest() {
          String var0 = "---------lazyLast list------";
          System.out.println(var0);
          SequencesKt.toList(SequencesKt.map(SequencesKt.filter(CollectionsKt.asSequence((Iterable)mylist), (Function1)null.INSTANCE), (Function1)null.INSTANCE));
          char var1 = '\n';
          System.out.print(var1);
       }
    

    1.原来普通list的filter,map 两个步骤是分开依次执行,首先filter会遍历所有的列表元素,重新生成一个过滤列表;再已过滤列表为输入源进行map.
    2.对于list序列化的.
    SequencesKt.map(SequencesKt.filter(CollectionsKt.asSequence((Iterable)mylist), (Function1)null.INSTANCE), (Function1)null.INSTANCE);
    这个函数差分成3部分分析:
    val collectionSequence=CollectionsKt.asSequence((Iterable)this.mylist)
    val mapSequence =SequencesKt.filter(collectionSequence, (Function1)null.INSTANCE)
    val filterSequence=SequencesKt.map(mapSequence, (Function1)null.INSTANCE)

    Sequence的UML图


    image.png

    可以看到FilteringSequence,TransformingSequence,FlatteningSequence,MergingSequence 分别对应Sequence的filter{},map{},flatMap{},zip{} 等操作,这些属于Sequence不同的状态,每个操作对应返回相应的状态.也就是说这里使用了中的状态模式实现的.
    前面几步是不会进行计算的,因为只是返回一个Sequence,而Sequence实际上是一个包含迭代器的接口.直到触发toList() 函数时,会执行 iterator的 迭代器 forEach函数.最终执行序列的每个iterator的迭代方法,把执行的结果加入到ArrayList中.
    如下面代码 所示

    public fun <T> Sequence<T>.toList(): List<T> {
        return this.toMutableList().optimizeReadOnlyList()
    }
    
    public fun <T> Sequence<T>.toMutableList(): MutableList<T> {
        return toCollection(ArrayList<T>())
    }
    
    public fun <T, C : MutableCollection<in T>> Sequence<T>.toCollection(destination: C): C {
        for (item in this) {
            destination.add(item)
        }
        return destination
    }
    

    这里也就解释了Sequence的惰性求值的原理

    二、函数式编程

    狭义理解:只通过纯函数进行编程,不允许有副作用。给定同样的输入,会有相同的输出。非常适合推理。劣势:绝对的副作用,所有的数据结构都是不可变。
    广义理解:“任何以函数为中心进行编程”的语言都可称函数式编程。

    常见的函数式语言特征:

    • 函数是头等公民
    • 方便的闭包语法
    • 递归式的构造列表
    • 科里化函数
    • 惰性求值
    • 模式匹配
    • 尾递归优化
    • 范型能力,高阶类型
    • Typeclass
    • 类型推导

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