Swift5.0 - day11- 函数式编程

一、函数式编程学习前的基础知识

• 1.1、Array 的常见操作

  • map：映射的意思，它把数据进行循环，每次循环都会走大括号里面

    var arr = [1, 2, 3, 4]
    print(arr) // [2, 4, 6, 8]
    var arr2 = arr.map { $0 * 2 }
    print(arr2) // [2, 4]
    

    提示：map的完整写法如下

    var arr2 = arr.map { (a) -> Int in
           a * 2
    }
    

    • 其他的实现方方式

      func double(_ i: Int) -> Int { i * 2 } 
      var arr = [1, 2, 3, 4]
      print(arr.map(double)) // [2, 4, 6, 8]
      

  • filter：过滤器，

    var arr = [1, 2, 3, 4]
    var arr3 = arr.filter { $0 % 2 == 0 } 
    print(arr3) [2, 4]
    

    提示：filter的完整写法如下

    var arr3 = arr.filter { (a) -> Bool in
         a % 2 == 0
    }
    

  • reduce：设置初始值，返回值由初始值决定，每次的结果与后面的元素结合做处理

    var arr = [1, 2, 3, 4]
    var arr4 = arr.reduce(0) { $0 + $1 } // 10
    print(arr4)
    

    提示：reduce的完整写法如下

    var arr4 = arr.reduce(0) { (result, element) -> Int in
         result + element
    }
    

    • result 结果(第一个值是reduce括号后面的值)，element每个成员，最后的返回结果由reduce括号后面的值来决定的
    • 还可以简写为：var arr5 = arr.reduce(0, +)

  • map 与 flatMap 的区别

    var arr = [1, 2, 3]
    var arr2 = arr.map { Array.init(repeating: $0, count: 3) }
    print(arr2) // [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]
    var arr3 = arr.flatMap { Array.init(repeating: $0, count: 3) }
    print(arr3) // [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
    

    提示：

    • map 返回一个数组，flatMap 把上述数组拆分掉

  • compactMap 在map的基础上满足条件，强制解包成功的才会被返回

    var arr = ["123", "test", "jack", "-30"]
    print(arr)
    var arr2 = arr.map { Int($0) }
    print(arr2) // [Optional(123), nil, nil, Optional(-30)]
    var arr3 = arr.compactMap { Int($0) }
    print(arr3) // [123, -30]
    

  • 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 })
    

    提示

• 1.2、lazy 对map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----")
  

  打印结果如下，我们可以看到用到才会打印

  begin-----
  mapping 1
  mapped 2
  mapping 2
  mapped 4
  mapping 3
  mapped 6
  end----
  

• 1.3、Optional 的 map 和 flatMap

  • map 返回的是可选项

    var num1: Int? = 10
    var num2 = num1.map { $0 * 2 }  // Optional(20)
    var num3: Int? = nil
    var num4 = num3.map { $0 * 2 }  // nil
    

    提示：num1不为nil才会进入大括号进行做操作

  • flatMap 会比 map 聪明一点，如果包装的是可选项，就不会再进行可选项包装，如下 num3

    var num1: Int? = 10
    var num2 = num1.map { Optional.some($0 * 2) }
    print(num2) // Optional(Optional(20))
    var num3 = num1.flatMap { Optional.some($0 * 2) }
    print(num3) // Optional(20)
    

  • 使用本场景一：为空的判断

    var fmt = DateFormatter()
    fmt.dateFormat = "yyyy-MM-dd"
    var str: String? = "2011-09-10"
    // old
    var date1 = str != nil ? fmt.date(from: str!) : nil
    print(date1)
    // new
    var date2 = str.flatMap(fmt.date)
    var date2 = str.flatMap { fmt.date(from: $0) }
    print(date2) 
    

    提示：str 如果为 nil, flatMap(fmt.date) 括号内的就不会执行

  • 使用本场景二：为空的判断

    var score: Int? = 98
    // old
    var str1 = score != nil ? "socre is \(score!)" : "No score" 
    // new
    var str2 = score.map { "score is \($0)" } ?? "No score"
    

    提示：score.map 返回可选项 ，再经过后面的 ?? 不为nil的情况下进行解包为String

  • 使用本场景三：为空的判断

    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] }
    }
    

  • 使用本场景四：为空的判断

    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 {
                  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)
    

二、函数式编程

• 2.1、函数式编程(Funtional Programming，简称FP)

  • 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
  • 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
  • 函数式编程中几个常用的概念 pHigher-Order Function、Function Currying pFunctor、Applicative Functor、Monad
  • 参考资料： 参考资料一、参考资料二

• 2.2、FP 实践-传统写法
  假设要实现以下功能: [(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2

  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 }
  
  let result = divide(mod(sub(multiple(add(num, 3), 5), 1), 10), 2)
  print(result)
  

• 2.2、FP 实践-函数式写法

  var 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 } }
  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)
  
  let result = fn(num)
  print(result)
  

  函数式写法的好处：把计算过程尽量分解成一系列可复用函数的调用

  • 比如上面的加法，我们想要 1 与 很多的数相加，然后取出结果，如下，我们可以看到复用性很强

    let fn =  add(1)
    fn(2)  // 1 与 2 相加
    fn(3)  // 1 与 3 相加
    fn(4)  // 1 与 4 相加
    

  • infix operator >>> : AdditionPrecedence 是定义运算的方向

  • A,B,C 三种类型

• 2.3、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，如下

    func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } }
    

• 2.4、柯里化 ( Currying )
  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
  柯里化，如下

  • 2 个参数的柯里化

    func add(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 }
    

    上面的转化为下面的，v1 是 2 ，$0 是 3

    func add(_ v1: Int) -> (Int) -> Int { { return $0 + v1 } }
    var num =  add1(2)(3)
    

    提示：Array、Optional 的 map 方法接收的参数就是一个柯里化函数

  • 3 个参数的柯里化

    func add(_ v1: Int, _ v2: Int,_ v3: Int) -> Int { v1 + v2 + v3 }
    

    上面的转化为下面的，v1 是 2 ，$0 是 3

    func add(_ v1: Int) -> (Int) -> (Int) -> Int {
        return { v2 in
           return { v3 in
              return v1 + v2 + v3 
           }
        }
    }
    var num =  add(1)(2)(3)
    

    简化为：func add(_ v1: Int) -> (Int) -> (Int) -> Int { { { }}}

• 2.4、柯里化版本自动转换，如下

  • 2个参数的柯里化版本自动转换

    func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 }
    

    转换通式如下

    func currying<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> (B) -> (A) -> C {
        { b in { a in fn(a, b) } }
    }
    

    使用如下

    let curriedAdd1 = currying(add1)
    print(curriedAdd1(10)(20))
    

  • 3个参数的柯里化版本自动转换

    func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int { v1 + v2 + v3 }
    

    转换通式如下

    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) } } }
    }
    

    使用如下

    let curriedAdd2 = currying(add2)
    print(curriedAdd2(10)(20)(30))
    

• 2.5、柯里化重载运算符

  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 }
  
  prefix func ~<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> (B) -> (A) -> C { { b in { a in fn(a, b) } } }
  
  infix operator >>> : AdditionPrecedence 
  func >>><A, B, C>(_ f1: @escaping (A) -> B,
              _ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C { { f2(f1($0)) } }
  

  使用

  var num = 1
  print((~add)(num)(5))
  
  var fn2 = (~add)(3) >>> (~multiple)(5) >>> (~sub)(1) >>> (~mod)(10) >>> (~divide)(2)
  print(fn2(num))
  

• 2.6、函子( Functor )
  像Array、Optional这样支持map运算的类型，称为函子(Functor)

  // Array<Element>
  public func map<T>(_ transform: (Element) -> T) -> Array<T>
  // Optional<Wrapped>
  public func map<U>(_ transform: (Wrapped) -> U) -> Optional<U>
  

• 2.7、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}
    // Optional(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)
    

• 2.8、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