Swift函数式编程详解
一. Array的常见操作
1. map
遍历数组中的元素，传入到后面的闭包里面，闭包的返回值组成新的数组，最后返回这个新数组。
var arr = [1, 2, 3, 4]
// [2, 4, 6, 8]
var arr2 = arr.map { $0 * 2 } //重新映射
也可以传入一个函数，如下：
func double(_ i: Int) -> Int { i * 2 }
var arr = [1, 2, 3, 4]
// [2, 4, 6, 8]
print(arr.map(double))
- map和flatMap（紧贴、平坦、展开）的区别
map：无论你给我返回的是什么我都把返回的东西放到新数组里面。
flatMap：如果你给我返回的是数组，我会把数组摊开，将数组里面的元素放到新数组里面。
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) }
- compactMap（压缩、结实）
compactMap会将新数组中的元素解包，如果是nil就清除这个元素，最后返回新数组。
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) } //压缩
- map的lazy的优化
let arr = [1, 2, 3]
let result = arr.lazy.map { //有lazy
(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----")
如果没有lazy，打印如下，可以发现，在begin之前，arr中的元素已经映射完了，但是有时候这样比较浪费和耗时。
mapping 1
mapping 2
mapping 3
begin-----
mapped 2
mapped 4
mapped 6
end----
如果有lazy，打印如下，用到哪个元素才映射哪个元素。
begin-----
mapping 1
mapped 2
mapping 2
mapped 4
mapping 3
mapped 6
end----
2. filter
遍历数组中的元素，传入到后面的闭包里面，闭包的返回值如果是true，就把这个元素放到新数组里面，闭包的返回值如果是false，继续遍历数组中元素，最后返回这个新数组。
var arr = [1, 2, 3, 4]
// [2, 4]
var arr2 = arr.filter { $0 % 2 == 0 } //过滤
3. reduce
这个函数比较复杂，查看reduce函数定义如下：
@inlinable public func reduce<Result>(_ initialResult: Result,
_ nextPartialResult: (Result, Self.Element) throws -> Result) rethrows -> Result
可以发现，reduce函数有两个参数，第一个参数是Result，第二个参数是个闭包，闭包第一个参数是Result，第二个参数是数组中的元素。
如下，如果arr.reduce(0)，最后算出的就是整个数组元素的和：
var arr = [1, 2, 3, 4]
var arr2 = arr.reduce(0) {
(result, element) -> Int in
return result + element;
} //尾随闭包
print(arr2) //0 + 1 + 2 + 3 + 4 = 10
上面代码也可以简写如下：
var arr = [1, 2, 3, 4]
// 10
var arr2 = arr.reduce(0) { $0 + $1 } //尾随闭包
// 10
var arr2 = arr.reduce(0, +)
- 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] }) //和上面map一样
//[2, 4]
print(arr.filter { $0 % 2 == 0 })
print(arr.reduce([]) { $1 % 2 == 0 ? $0 + [$1] : $0 }) //和上面filter一样
二. Optional的map和flatMap
可选类型也是有map和flatMap的，Optional的map和flatMap就是将.map前⾯的参数解包(就是$0)，解包成功后的值传给后⾯的函数，解包失败直接返回nil
var num1: Int? = 10
// Optional(20)
var num2 = num1.map { $0 * 2 }
var num3: Int? = nil
// nil
var num4 = num3.map { $0 * 2 }
- Optional的map和flatMap的区别
flatmap比较聪明，如果发现⾥⾯是可选类型，就不会再包装⼀层了，map还会继续包装。
var num1: Int? = 10
// Optional(Optional(20))
var num2 = num1.map { Optional.some($0 * 2) }
// Optional(20) flatmap发现⾥⾯是可选类型，就不会再包装⼀层了
var num3 = num1.flatMap { Optional.some($0 * 2) }
下面num2、num3是等价的
var num1: Int? = 10
var num2 = (num1 != nil) ? (num1! + 10) : nil
var num3 = num1.map { $0 + 10 }
// num2、num3是等价的
- Optional的map和flatMap的实际使用
var fmt = DateFormatter()
fmt.dateFormat = "yyyy-MM-dd"
var str: String? = "2011-09-10"
// old
var date1 = str != nil ? fmt.date(from: str!) : nil
// new 用flatMap，如果返回的是可选类型就不会再包装一层
var date2 = str.flatMap{fmt.date(from: $0)}
var date3 = str.flatMap(fmt.date) //更简洁
var score: Int? = 98
// old
var str1 = score != nil ? "socre is \(score!)" : "No score"
// new 如果不为nil就将$0包装成可选字符串，如果为nil就返回"No score"
var str2 = score.map { "score is \($0)" } ?? "No score"
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 索引如果有值就会调⽤.map，索引没值就直接返回nil
func getPerson2(_ name: String) -> Person? {
return items.firstIndex { $0.name == name}.map { items[$0] }
}
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)
三. 函数式编程（Funtional Programming）
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：
Higher-Order Function、Function Currying
Functor、Applicative Functor、Monad
参考资料：
http://adit.io/posts/2013-04-17-functors,_applicatives,_and_monads_in_pictures.html
http://www.mokacoding.com/blog/functor-applicative-monads-in-pictures
1. 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 }
divide(mod(sub(multiple(add(num, 3), 5), 1), 10), 2) //4
2. FP实践 – 函数式写法
传统写法嵌套比较麻烦，下面将上面的函数柯里化（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）
下面是柯里化后的函数，只接收一个参数，返回一个函数
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } } //加
func sub(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 - v } } //减
func multiple(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 * v } } //乘
func divide(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 / v } } //除
func mod(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 % v } } //取余
let fn1 = add(3) //加3
let fn2 = multiple(6) //乘6
let fn3 = sub(1) //减1
let fn4 = mod(10) //对10取余
let fn5 = divide(2) //除以2
//num -> fn1 -> fn2 -> fn3 -> fn4 -> fn5
print(fn5(fn4(fn3(fn2(fn1(num)))))) //4
这样写也是麻烦，所以⾃定义运算符，把A->B和B->C的函数合成⼀个函数，⼊⼝只有⼀个A->C
//函数合成
infix operator >>> : AdditionPrecedence //优先级和加法一样
func >>><A, B, C>(_ f1: @escaping (A) -> B,
_ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C {
{ f2(f1($0)) } //$0就是num
}
var fn = add(3) >>> multiple(5) >>> sub(1) >>> mod(10) >>> divide(2)
fn(num)
这样就通过函数式思想实现了：[(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2，可以发现对比传统写法简洁了很多。
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 } }
4. 柯里化（Currying）
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
两个数相加函数：
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 }
add(20, 10)
柯里化之后，如下：
func add1(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } }
add(20)(10) //10 + 20 = 30
Tip：Array、Optional的map方法接收的参数就是一个柯里化函数（只接收⼀个参数，返回⼀个东⻄）
三个数相加函数的柯⾥化如下：
//传统的
func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int { v1 + v2 + v3 }
//柯⾥化
//v3 == 30
func add2(_ v3: Int) -> (Int) -> (Int) -> (Int) {
//v2 == 20
return { v2 in
//v1 == 10
return { v1 in
return v3 + v2 + v1
}
}
} //最⾥层在做事情，外层在不断减少参数
add2(30)(20)(10) //10 + 20 + 30 = 60
- ⾃动将函数柯⾥化
上面的add1、add2柯⾥化版本都是我们手动敲出来的，下面看一下如何⾃动将函数柯⾥化。
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 }
func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int { v1 + v2 + v3 }
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) } } }
}
let curriedAdd1 = currying(add1)
print(curriedAdd1(20)(10)) //10 + 20 = 30 20传给b，10传给a
let curriedAdd2 = currying(add2)
print(curriedAdd2(30)(20)(10)) //10 + 20 + 30 = 60 30传给c，20传给b，10传给a
我们也可以自定义运算符，将上面我们举的例子的函数自动柯⾥化：
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 }
//重载~运算符，将函数柯⾥化
prefix func ~<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> (B) -> (A) -> C {
{ b in { a in fn(a, b) } }
}
//⾃定义>>>运算符
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) //[(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2
5. 函子（Functor）
① 什么是函子
怎么样的Type才能称之为函子（Functor）？如下：
func map<T>(_ fn: (Inner) -> T) -> Type<T>
支持如上map运算的类型才能称之为函子，可以发现有3个条件：
- 这个map运算要支持泛型
- 要求接收一个函数，这个函数把Type内部存放的数据当作参数传进去，返回一个T
- 返回的也是同一种Type<T>类型
② Array、Optional为什么是函子
Array、Optional也是支持如上map运算的类型，所以我们称之为函子
Array的map定义：
// Array<Element>
public func map<T>(_ transform: (Element) -> T) -> Array<T>
Optional的map定义：
// Optional<Wrapped>
public func map<U>(_ transform: (Wrapped) -> U) -> Optional<U>
③ 图解理解函子
如下是个函子，函子里面包装的是2，如果想对这个函子做+3的操作，怎么做呢？
函子.png
首先，将函子解包取出里面的2，再将2做+3的操作，得到5，最后再将5又放到盒子里面，形成一个新的函子，如下图：
map操作.png
Optional的map就是这样的，比如：想要对Optional(2)做+3的操作，首先将Optional(2)里面的2取出来做+3的操作，得到5，最后又将5包装成可选类型Optional(5)，进一步说明了Optional类型是函子。
如果这个可选类型是空的，那么map就不会调用，那么+3操作就不会执行，如下图：
盒子为空.png
如果是数组，里面存放的是2 4 6，先将2 4 6取出来分别做相应的操作，最后操作的结果再包装成数组，如下图。
数组.png
6. 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> //可以理解为，随便给⼀个值就能返回⾃⼰类型的泛型
func <*><A, B>(fn: F<(A) -> B>, value: F<A>) -> F<B> //可以理解为，给⼀个泛型F<A>和⼀个泛型函数fn，最后返回⼀个泛型B
① Optional是适用函子
Optional可以满足上面两个条件，可以成为适用函子，如下：
func pure<A>(_ value: A) -> A? { value } //满足了上面第一个条件
infix operator <*> : AdditionPrecedence
func <*><A, B>(fn: ((A) -> B)?, value: A?) -> B? { //满足了上面第二个条件
guard let f = fn, let v = value else { return nil }
return f(v)
}
使用一下上面的运算，如下：
var value: Int? = 10
var fn: ((Int) -> Int)? = { $0 * 2}
print(fn <*> value as Any) //Optional(20)
② 图解适用函子
有操作如下：
操作.png
函子只是将需要计算的值包装到里面，适用函子会将需要计算的操作也包装到里面，如下图：
适用函子.png
③ Array也是适用函子
Array也可以满足上面两个条件，也可以成为适用函子，如下：
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
}
使用一下上面的运算，如下：
print(pure(10)) // [10]
var arr = [{ $0 * 2}, { $0 + 10 }, { $0 - 5 }] <*> [1, 2, 3]
print(arr) // [2, 12, -2]
传入⼀个数组A和⼀个函数数组，把数组A中每⼀个元素传给函数数组中对应的函数，这个函数拿到对应的元素，计算后放到数组B里面，最后返回数组B。
7. 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