[Swift5.1] 26-函数式编程
codeTao
6月 10, 2020
Array的常见操作
- arr.map() : 遍历数组每一个元素, 每遍历一个元素调用一次闭包,将元素传入闭包,闭包获取元素进行各种处理, 最后返回一个值.
- arr.filter() : 遍历数组每一个元素, 每遍历一个元素调用一次闭包,将元素传入闭包, 闭包获取元素进行各种处理, 最后返回Bool值, 如果返回true会将元素添加到新数组中.
- arr.reduce() : 遍历数组每一个元素,每遍历一个元素调用一次闭包,
将元素传入闭包, 闭包中result上次遍历返回值 ,result初始值为reduce传入值,element每次遍历取出元素
1) map 映射函数
var arr = [1, 2, 3, 4]
var arr2 = arr.map { (i) -> Int in
return i * 2
}
print(arr2) // [2, 4, 6, 8]
// 简化为
var arr2 = arr.map { $0 * 2 }
2) filter 过滤函数
var arr = [1, 2, 3, 4]
var arr3 = arr.filter { (i) -> Bool in
return i % 2 == 0
}
print(arr3) // [2, 4]
//简化为:
var arr3 = arr.filter { $0 % 2 == 0 }
3) reduce 函数
var arr = [1, 2, 3, 4]
var result = arr.reduce(0) { (result, element) -> Int in
result + element
}
print(result) //10
//简化为:
// $0 上次遍历返回的结果 (初始值为0)
// $1 每次遍历到的数组元素
var arr4 = arr.reduce(0) { $0 + $1 } // 10
var arr5 = arr.reduce(0, +) // 10
示例一:
func double(_ i: Int) -> Int { i * 2 }
var arr = [1, 2, 3, 4]
// [2, 4, 6, 8]
print(arr.map(double))
示例二: Map 与 flatMap区别
var arr = [1, 2, 3]
// [[1], [2, 2], [3, 3, 3]]
var arr2 = arr.map { Array.init(repeating: $0, count: $0) }
// [1, 2, 2, 3, 3, 3]
var arr3 = arr.flatMap { Array.init(repeating: $0, count: $0) }
arr.map(transform: (Int) throws -> T)
arr.flatMap(transform: (Int) throws -> Sequence)
- flatMap: 传入数组元素, 遍历完后,返回
Sequence新的数组, 新数组元素为ElementOfResult. - map: 传入数组元素, 返回新数组, 新数组数组元素和传入元素类型相同.
区别:
- map: 无论返回什么类型, 再次包装可选项
- flatMap: 如果以前是非可选项,会包装成可选项. 如果以前是可选项, 不再包装成可选项.
示例三: compactMap() 函数
compactMap() 压缩紧凑: 每次遍历后自动将处理结果解包, 如果结果为空则过滤
var arr = ["123", "test", "jack", "-30"]
// [Optional(123), nil, nil, Optional(-30)]
var arr2 = arr.map { Int($0) }
// [123, -30]
var arr3 = arr.compactMap { Int($0) }
示例四: 使用reduce实现map、filter的功能
var arr = [1, 2, 3, 4]
// [2, 4, 6, 8]
print(arr.map { $0 * 2 })
print(arr.reduce([]) { $0 + [$1 * 2] })
// [2, 4]
print(arr.filter { $0 % 2 == 0 })
print(arr.reduce([]) { $1 % 2 == 0 ? $0 + [$1] : $0 })
lazy的优化
let arr = [1, 2, 3]
let result = arr.lazy.map {
(i: Int) -> Int in
print("mapping \(i)")
return i * 2
}
print("begin-----")
print("mapped", result[0])
print("mapped", result[1])
print("mapped", result[2])
print("end----")
打印结果
begin-----
mapping 1
mapped 2
mapping 2
mapped 4
mapping 3
mapped 6
end----
Optional的map和flatMap
示例一:
var num1: Int? = 10
// Optional(20)
var num2 = num1.map { $0 * 2 }
var num3: Int? = nil
// nil
var num4 = num3.map { $0 * 2 }
- map() 会将传入值解包.
- map() 会将返回值包装为 Optional
- map() 如果返回值为nil, 则不再执行闭包, 返回nil
示例二:
var num1: Int? = 10
// Optional(Optional(20))
var num2 = num1.map { Optional.some($0 * 2) }
// Optional(20)
var num3 = num1.flatMap { Optional.some($0 * 2) }
- flatMap () 返回值如果已经是Optional, 就不会再次包装.如果返回值不是Optional会包装为Optional.
示例三:
var num1: Int? = 10
var num2 = (num1 != nil) ? (num1! + 10) : nil
var num3 = num1.map { $0 + 10 }
// num2、num3是等价的
示例四:
var fmt = DateFormatter()
fmt.dateFormat = "yyyy-MM-dd"
var str: String? = "2011-09-10"
// old
var date1 = str != nil ? fmt.date(from: str!) : nil
var date2 = str.flatMap { fmt.date(from: $0) }
//可简写为
// new
var date3 = str.flatMap(fmt.date)
示例五: map替换三目运算符
var score: Int? = 98
// old
var str1 = score != nil ? "socre is \(score!)" : "No score"
// new
var str2 = score.map { "score is \($0)" } ?? "No score"
示例六:
struct Person {
var name: String var age: Int
}
var items = [
Person(name: "jack", age: 20),
Person(name: "rose", age: 21),
Person(name: "kate", age: 22)
]
// old
func getPerson1(_ name: String) -> Person? {
let index = items.firstIndex { $0.name == name }
return index != nil ? items[index!] : nil
}
// new
func getPerson2(_ name: String) -> Person? {
return items.firstIndex { $0.name == name }.map { items[$0] }
}
示例七:
struct Person {
var name: String var age: Int
init?(_ json: [String : Any]) {
guard let name = json["name"] as? String,
let age = json["age"] as? Int else { // 逗号代表两边条件必须同时成立
return nil
}
self.name = name
self.age = age
}
}
var json: Dictionary? = ["name" : "Jack", "age" : 10]
// old
var p1 = json != nil ? Person(json!) : nil
// new
var p2 = json.flatMap(Person.init)
函数式编程（Funtional Programming）
1> 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
2> 函数式编程最早出现在LISP语言，绝大部分的现代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
3> 函数式编程中几个常用的概念
- Higher-Order Function、Function Currying
- Functor、Applicative Functor、Monad
参考资料:
1.Swift Functors, Applicatives, and Monads in Pictures
2.Functors, Applicatives, And Monads In Pictures
FP实践 – 传统写法
假设要实现以下功能：[(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2
- 传统写法:
var 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 }
divide(mod(sub(multiple(add(num, 3), 5), 1), 10), 2)
FP实践 – 函数式写法
1) 单个加法运算简化
let num = 1
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int{
return {
$0 + v // 3传给v , num传入参数 $0
}
}
let fn = add(3)
fn(num)
//可以简写为
add(3)(num) //先接收一个参数, 再接收一个参数
最终简化为:
let num = 1
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int{ $0 + v }
add(3)(num) //先接收一个参数, 再接收一个参数
2) 定义加 减 乘 除 取模 函数
let num = 1
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 }}
- 传统调用依然很繁琐:
let fn1 = add(3)
let fn2 = multiple(5)
let fn3 = sub(1)
let fn4 = mod(10)
let fn5 = divide(2)
//num -> fn1 -> fn2 -> fn3 -> fn4 -> fn5
fn5( fn4( fn3( fn2( fn1(num) ) ) ) )
4) 函数合成
- 合成加和乘函数
func composite(_ f1: @escaping (Int) -> Int, _ f2: @escaping(Int) -> Int) -> (Int) -> Int {
return {
f2( f1($0) )
}
}
let fn = composite(add(3), multiple(5))
fn(num) //20
- 自定义运算符, 合成函数
infix operator >>> : AdditionPrecedence
func >>> (_ f1: @escaping (Int) -> Int,
_ f2: @escaping(Int) -> Int)
-> (Int) -> Int{
{ f2( f1($0) ) }
}
let fn = add(3) >>> multiple(5)
print( fn(num) ) //20
//所有运算
let fn2 = add(3) >>> multiple(5) >>> sub(1) >>> mod(10) >>> divide(2)
print( fn2(num) ) //4
//参数传递: num先传入f1的参数, f1返回值传入f2的参数, f2返回值传出
- 注意: 柯里化
参数类型和返回值类型必须相同才能合并! - 即 f1参数 必须和f2参数相同.
函数合成最终简化为:
// 函数合成
infix operator >>> : AdditionPrecedence
func >>> <A, B, C>(_ f1: @escaping (A) -> B,
_ f2: @escaping (B) -> C)
-> (A) -> C {{ f2(f1($0)) }}
var fn = add(3) >>> multiple(5) >>> sub(1) >>> mod(10) >>> divide(2)
fn(num)
高阶函数（Higher-Order Function）
高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:
- 接受一个或多个函数作为输入（map、filter、reduce等）
- 返回一个函数
FP中到处都是高阶函数
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } }
柯里化（Currying）
1) 什么是柯里化？
- 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
Array、Optional的map方法接收的参数就是一个柯里化函数
2) 函数柯里化后参数顺序
- 根据给定函数柯里化
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int {v1 - v2}
func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int {v1 - v2 - v3}
- add1 add2分别柯里化
func add1(_ v2: Int) -> (Int)->Int { {$0 - v2} } //$0 == 20 , v2 == 10
print(add1(10)(20) ) // 10
func add2(_ v3: Int) -> (Int)-> (Int)->Int { //v3 == 10
return { v2 in // v2 == 20
return{ v1 in // v1 == 30
return v1 - v2 - v3
}
}
}
print( add2(10)(20)(30) ) // 0
- 最终写为:
func currying<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C)
-> (B) -> (A) -> C {
{ b in { a in fn(a, b) } }
}
func currying<A, B, C, D>(_ fn: @escaping (A, B, C) -> D)
-> (C) -> (B) -> (A) -> D {
{ c in { b in { a in fn(a, b, c) } } } // c = 10 , b = 20 , a = 30
}
let curriedAdd1 = currying(add1)
print(curriedAdd1(10)(20)) // 20 - 10
let curriedAdd2 = currying(add2)
print(curriedAdd2(10)(20)(30)) // 30 - 20 - 10
- 注意: 如果传入参数有运算顺序的, 柯里化后会和原先传入参数顺序相反.
- 函数add1 柯里化参数 A == v2, B == v1
- 函数add2 柯里化参数 A == v3, B == v2, C== v1
- 包装一次少一次参数, 最后包装剩一个参数就开始计算
3) 自定义运算符实现函数柯里化
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 }
- 示例函数自定义运算符, 函数转为柯里版本
prefix func ~<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C)
-> (B) -> (A) -> C { { b in { a in fn(a, b) } } }
print( (~sub)(20)(10) ) //-10
infix operator >>> : AdditionPrecedence
func >>><A, B, C>(_ f1: @escaping (A) -> B,
_ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C { { f2(f1($0)) } }
var num = 1
var fn = (~add)(3) >>> (~multiple)(5) >>> (~sub)(1) >>> (~mod)(10) >>> (~divide)(2)
fn(num)
函子（Functor）
- 像Array、Optional这样支持map运算的类型，称为
函子（Functor）
public func map<T>(_ fn: (Inner) -> T) -> Type<T>
// Inner是Type里边包装的东西
Array的map
// Array<Element>
public func map<T>(_ transform: (Element) -> T) -> Array<T>
Optional的map
// Optional<Wrapped>
public func map<U>(_ transform: (Wrapped) -> U) -> Optional<U>
图解: 将包装的2先解包, 加3操作后, 再次包装成盒子返回
图解: 如果盒子是空的, 就不能进行加3操作.
图解: 如果传入一堆包装的数据, 每次会遍历出一个盒子并解包进行加3操作, 操作后再次包装成盒子返回
适用函子（Applicative Functor）
- 对任意一个函子 F，如果能支持以下运算，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>
- Optional可以成为适用函子
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 }
// Operator(20)
print(fn <*> value as Any)
- Array可以成为适用函子
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
}
// [10]
print(pure(10))
var arr = [{ $0 * 2}, { $0 + 10 }, { $0 - 5 }] <*> [1, 2, 3]
// [2, 12, -2]
print(arr)
单子（Monad）
- 对任意一个类型 F，如果能支持以下运算，那么就可以称为是一个
单子（Monad）
func pure<A>(_ value: A) -> F<A>
func flatMap<A, B>(_ value: F<A>, _ fn: (A) -> F<B>) -> F<B>
- 很显然，Array、Optional都是单子