浅谈函数式编程<一> (Introducing Functional Programming)

最近两周利用空余时间 艰难 “啃完”了objc.io出版的 《函数式Swift》 这本书，感觉有些摸到了函数式编程的门道;在函数式编程 思维 的影响下，将之前的项目代码进行了改造。关于函数式编程，也算是有了一点心得，遂写成此文，虽然本文主要是以Swift为 载体 举例，但并不影响函数式思想的介绍。由于本人才疏学浅，而函数式编程本身 博大精深 ，故谬误在所难免，如发现，还请指出。

《函数式Swift》

函数式编程

WHAT is 函数式编程

wiki对于函数式编程的定义如下:

In computer science, 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. It is a declarative programming paradigm, which means programming is done with expressions or declarations instead of statements.

我认为最重要的两个单词是 programming Paradigm 和 declarative ，而后者又是为了描述前者准备的。什么是programming Paradigm？我在前几个月写的博客《面向协议编程初探》中已经解释过了，中文可以翻译为 编程范式 ，我理解为 编程语言设计者希望编程语言的使用者在使用编程语言的时候，思考问题的方式。

而declarative可以翻译为 声明式 的，与之相对应的是 imperative (指令式的)，目前最为广泛使用的 面向对象编程 就可以划到指令式编程这一类。

函数式编程的和面向对象编程的历史

在函数式编程面前，面向对象编程其实是晚辈。如果以smalltalk的出现作为面向对象编程元年，那么面向对象编程的历史应该从1975年算起(数据来源 百度百科 );而函数式编程的元年可以追溯到Lisp语言出现的1958年(数据来源 百度百科 )。

函数式编程被很多大佬美誉为 the next big thing ，甚至被称为 最好 的编程范式。让人不免疑惑，既然比面向对象编程出来的早，为什么之前没火，而现在又火了呢？

WHY函数式编程这两年又火了

带着疑问，我在搜索引擎中搜索了“函数式编程”和“火了”这两个关键词，找到了一个 知乎问答 ，了解了这一段历史。

很赞成知乎用户 狗好看 的回答:

根本的原因是 摩尔定律 不适用。cpu的性能提升将体现在 核数 增加，这样并行的程序运行速度会越来越快。并行的程序的写法就是找出不能并行的地方，其他地方都尽量并行。如果要这样写，最需要避免的事情就是赋值。函数式编程的本质就是，规避掉“赋值”。

他的回答比较不容易懂，我来用我的理解 翻译翻译 。

摩尔定律: 当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

越来越多的人知道，放在初期还是成立的摩尔定律，最近有点不适用了。这和其他很多学科一样，开始的指数级发展，很容易让人过于乐观，到了瓶颈期后，学科发展很容易停滞不前。一个最明显的例子是医学领域关于癌症的笑话，说癌症被攻克， 永远还需要30年 。我用的第一台电脑的CPU是 奔腾4 的，同期经常听到的词还有 赛扬 ，奔四有1.4GHz左右的内核时钟，到今天我用的是2016年的顶配MacBook Pro，查了一下，参数为2.7GHz( 约20年过去了，还不到2000年的两倍 )。

2016年的顶配MacBook Pro

Intel的工程师也尝试过将这一参数加到3GHz甚至更高，但是他们发现功耗太高、发热太快。但是每年产品线又要更新，那怎么办呢？只能是往CPU里 塞核心 来获得 计算能力 和 吞吐量 ，刚刚发布的MacBook Pro 2018顶配已经用上了 多达8核心的i9 处理器，甚至连iPhone X都已经有了6个核心。将这些核心都利用上，可以让设备充分发挥作用，在面向对象编程中，经常用到的技术是 同步机制和加锁 ，但由于函数式编程的特性，在函数式编程的世界里就不会出现这个问题，因此函数式编程又 火了 。

其实在科技界这种死灰复燃的例子还有很多，zelear的 王自如 在他的节目《科技相对论》 小众产品复活指南 里曾经介绍过几款死灰复燃产品，比如： 有轨电车、死飞、机械键盘、拍立得、车载广播 等。这些产品和函数式编程一样，都没有被 替代 的那么彻底，时过境迁，找到了合适的土壤，用户突然又开始想念他的某个功能，所以又活过来了。

函数式编程的特性(HOW)

很遗憾，经过上一节的解释，我依然未能说清函数式编程是什么。这个问题跟面向对象等其他编程范式一样很难给出准确的定义，只能从几个比较 热门 的特性列举一些例子。

一等函数

函数的重要性在函数式编程里不言而喻，在支持函数式编程特性的语言里，函数被 提到 了一个非常重要的位置，他跟 Int、String、Bool 有着相同的地位。函数可以作为变量的字面量存储起来、作为函数的参数和返回值在函数之间传递。

函数作为变量的例子很多，只想说一句话：

闭包是函数的 字面量 ，就像1之于Int，true之于Bool。

Currying

接下来举一个函数作为返回值的例子：

func addFactory(value1 : Int) -> (Int -> Int){
		func adder(value2 : Int) -> Int {
				return value1+value2
		}
		return adder
}

let addOne = addFactory(1)
addOne(2)  // return 3

addFactory(1)(2)  // return 3

func add(value1 : Int , value2 : Int){
	return value1 + value2
}

addFactory返回的值是一个函数，其类型为(Int -> Int),意思是返回值是一个接受Int并且返回Int的函数，我们可以用两种方式调用它。其中第二种addFactory(1)(2)又被称为我们习以为常的add(1,2)这种函数调用方式的 Currying(柯里化) 。多说一句，Currying是一个人的名字，他的全名叫 Haskell Currying，剩下的应该不需要多解释了。

高阶函数

接受其它函数作为参数的函数有时被称为 高阶函数 。或许大多数人都使用过 Map/Reduce/Filter ，他们就是高阶函数最常见的例子。

let nums = [1,4,3,5]

// way 1
let strs : [String] = []
for i in (0..<nums.count) {
	strs[i] = "No." + String(nums[i])
}

// way 2
let brr = nums.map {
    "No." + String($0)
}

以Map为例，假设我们有这样一个需求，将一个整型数组，变为一个String类型的数组，并且在每个数字前加上“No.”，一个没有函数式编程思想的 程序员 极可能写出way1的代码，这种循环的代码几乎每个程序员都写了几千遍了，很好懂也并没有觉得有什么异常，但其实这是一种 指令式 的编程方式。何为指令式编程呢？就是人以机器的思维方式去思考，我们把自己当做了一台机器，比如上面way1的实现方式，就是我们将思维映射到了CPU上，强迫自己像CPU一样去思考。机器是怎么处理这个问题的呢？他首先要开辟一片内存，然后变更寄存器的值映射到变量i上，通过递增来做循环，然后创建字符串的字面量放到刚开辟出来的内存指定位置上。

way2使用了集合类型的高阶函数，它接收一个参数，这个参数是另一个函数(函数名不重要)，负责String的初始化的方法。当它拿到这个函数之后，自动帮我们把里面的每一个元素拿出来，传到这个String的初始化函数里面去，就生成了最终的数组。这就是 声明式编程 ，好处很明显，代码比以前短了很多，思维方式变得更像人思考的方式了。

有了高阶函数，函数可以自由 装配 ，由一些简单的函数 装配 出一些高级的函数。

装配过程的可视化

纯函数(pure function)

在函数式编程中，对于函数还有两点特殊的要求。

1. 不依赖外部
2. 不改变外部
   满足上面两点要求的函数被称为 纯函数(pure function) 。这两点保证了无论在什么时候调用函数，对于相同的输入，总会得到相同的输出。这至少带来了两点好处：
3. 函数的可测试性
4. 上文提到的函数式编程没有的 同步与加锁 问题

至此也可以引出函数式编程的 思想 了:

避免使用程序状态和可变对象，是降低程序复杂度的有效方式之一，而这也正是函数式编程的精髓。函数式编程强调执行的结果，而非执行的过程。我们先构建一系列简单却具有一定功能的小函数，然后再将这些函数进行组装以实现完整的逻辑和复杂的运算，这是函数式编程的基本思想。

函子、适用函子、单子(Functor, Applicative, Monad)

这个部分需要单独写一篇文章介绍，我在理解过程中发现了一个很好的图解blog.

这里先给出结论：

functor: 通过 fmap 或者 <$> 应用是函数到封装过的值

applicative: 通过 <*> 或者 liftA 应用封装过的函数到封装过的值

monads: 通过 >>= 或者 liftM 应用会返回封装过的值的函数到封装过的值