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函数式编程

函数式编程

作者: 凌翔洋 | 来源:发表于2019-03-10 18:01 被阅读0次

    函数式编程

    1.什么是函数式编程?

    functional programming is a programming paradigm—a style of building the structure and elements of computer programs—that treats computation as the evaluation of mathematical functions and avoids changing-state and mutable data

    来自维基百科的定义,解释道:
    函数式编程是一种编程范式用以构建计算机程序结构和元素,用数学函数的标准来评估程序的运算,避免改变状态和可变数据。

    从定义我们可以get到两个点:

    1. 数学函数的标准是什么标准?
    2. 为什么要避免状态和可变数据?

    1.1 数学函数的标准

    在数学中,函数为两集合间的一种对应关系:输入值集合中的每项元素皆能对应唯一一项输出值集合中的元素。例如实数x对应到其平方x*x的关系就是一个函数,若以3作为此函数的输入值,所得的输出值便是9。

    这一定义的关键词为【唯一】,表示着如果我有一个函数y=f(x),对于唯一确定的x,我们必定能得到唯一的y。
    这一定义又与我们react中常听到的"Pure functions"(纯函数)类似,我们用来判定一个函数是否为纯函数:

    • 如果给出相同的参数,它返回相同的结果
    • 它不会引起任何可观察到的副作用

    Tips: 函数副作用指当调用函数时,除了返回函数值之外,还对主调用函数产生附加的影响。例如修改全局变量(函数外的变量)或修改参数

    1.2 为什么要避免状态和可变数据?

    首先,我们来看看一个函数引起状态和数据改变的情况。

    function fn() {
        let num = 100;
        return function () {
            return num - 1;
        }
    }
    f = fn();
    f();
    f();
    

    上面这段程序大家都很熟悉,典型的闭包,每次调用f(),函数都会在上一次调用的基础上执行减1操作,很多时候编程中我们需要使用到这样的技巧。

    这就是一个典型的函数引起数据改变的例子。乍一看没啥问题,那么如果我们是处于一个并发操作高的环境呢。

    如果有100个人,同时请求执行这段代码,我们能预想到实际执行返回结果吗?

    很显然,不能,在服务端经常会遇到这种情况,我们常见的解决方案就是【加锁】,一次仅执行一次,那么执行结果就变得可控了。

    但是,函数式编程确能很好的解决这个问题,函数式编程的主要思想就是,对于一个确定的操作,我返回唯一的结果,从而保证有迹可循。

    通常,我们改变数据和状态的方式是通过赋值。那么可想而知,我们可以大胆地推测函数式编程的核心规则是【避免赋值】。在另一方面,Immutable.js保证数据一旦创建,就不能再被更改,也避免了状态和数据的改变。

    2.正宗的函数式编程语言——Lisp

    Lisp是正宗的函数式编程语言,了解函数式我们不得不究其根源了解一下Lisp。

    2.1 Lisp的基本语法

    2.1.0 Lisp环境

    首先,您需要获得一个LISP解释器(GNU Common Lisp)

    Windows 用户安装完了之后,您只需从开始菜单中找到它并单击以运行就可以了。

    Linux 用户安装完之后,在终端运行 gcl 即可启动LISP编译环境。
    下文中的 > 号表示开始输入指令

    2.1.1 表达式(算数表达式)
    > (+ 1 2) // 3
    > (+ 1 2 3 4) // 10
    > (+ (*3 3) (* 4 4) ) // 25
    

    复杂一点的表达式

    (+ (*3 (+ (* 2 4) (+3 5) ) ) (+ (-10 7) 6 ) ) // ???
    

    Lisp的求值规则:

    1. 求各子表达式的值(右值)
    2. 将所有右值应用到运算符上就得最终结果
    2.1.2 命名(定义)
    > (define size 5)
    > (* size 2) // 10
    
    > (define (add a b) (+ a b))
    > (add 1 2) // 3
    
    2.1.3 if
    > (define (abs x)
        (if (< x 0)
            (- x)
            x
         )
      )
    
    2.1.4 递归&迭代(以阶乘为例)

    递归

    (define (factorial n)
        (if (=n 1)
            1
            (* n (factorial (- n 1))
        )
    )
    

    迭代

    > (define (factorial n)
        (fact-iter 1 1 n)
    ) 
    
    > (define (fact-iter result n n-max)
        (if (> n max-n)
            result
            (fact-iter 
                (* n result)
                (+ n 1)
                (max -n)
            )
    )
    
    • 递归: 先递进(展开),再回归(求值)
    • 迭代: 从一个状态到下一个状态(有多个变量表示状态,每次更新这几个变量)
    2.1.5 more

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