Scala的函数式编程

昨天去一家公司面试，额，他们想招erlang的开发人员，然后我会点scala，都是函数式语言么。所以就让我过去试试了，开始介绍了一些在做的项目架构什么的。最后开始跟我聊函数式编程，好吧，果断就不行了。当时开始学Scala的时候去看了下函数式编程的概念，当时也不懂，没有啥概念。只记得函数式编程不推荐使用变量，即使需要使用变量，也用不可变的变量。在Scala中也就是val定义的变量。其他的么那会就想不起来了，其实还有lambda表达式啊，这个已经知道的也没想起来。后来又让我在板子上写Partial Function，Curry Function和UnCurry Function。知道点Curry，Partial之前真的没见过。没有一点概念，回来还是得整理一下的，既然学了Scala，还是得深入了解一下函数式编程了。

Scala作为一个多范式编程语言，支持面向对象和函数式编程。虽然Scala不强求开发者使用函数式编程，不强求变量都是不可变的（通过val定义的），但是还是鼓励使用函数式编程。现在的计算机都是多核CPU，想充分利用其多核处理，我们需要写可并行计算的代码。而函数式编程在并行操作性有着天生的优势，函数式编程没有可变变量，那么就不会有内存共享的问题，也不会产生副作用(side effect)的函数。下面介绍函数式编程有哪些特性。

闭包和高阶函数

在面向对象编程中，我们把对象作为编程中的第一类对象，所有代码的编写都是围绕对象来编程。那么函数式编程中，我们的第一类对象就是函数，也叫做 闭包 或者 仿函数 (functor)对象。而高阶函数的意思则是用另一个函数作为参数，甚至可以返回一个函数的叫做 高阶函数 。

val double = (i: Int) => i * 2
//或者：val double :(Int)=> Int = _ * 2
List(1, 2, 3, 4, 5).map(double).foreach{j => print(j + " ")}

>> 2 4 6 8 10

这里我们定义了一个double函数的变量，然后作为参数传给List的map方法，然后调用foreach方法打印出来。这里double就是一个仿函数对象，而map就是一个高阶函数。

无副作用

函数副作用维基百科的解释是：指當調用函數時，除了返回函數值之外，還對主調用函數產生附加的影響。因为函数式编程，都是函数变量或者不可变变量，所以不出出现函数副作用。但是，我们在程序设计的时候，肯定需要记录中间变量的，那么在函数式编程中，怎么来记录中间变量呢。

这是一个通过可变变量来保存每次记录值的写法来求x的n次方：

def expr(x:Int, n:Int):Int = {var result = 1for(i <- 0 until n){result = result*x}result}

那么无中间变量的写法呢

def expr2(x:Int,n:Int):Int={if(n==0)1else x*expr2(x,n-1)}

;-( 肯爹呢，这是。这不就是递归么。哈哈，的确函数式编程中，中间变量只是通过递归来实现中间变量。

递归与尾递归

递归在函数式编程中地位不言而喻，它不仅解决了函数的副作用问题，还可以更加清晰的来写出复杂问题的处理函数。递归在函数式编程中有着大量的运用。

尾递归的维基百科的解释：尾调用是指一个函数里的最后一个动作是一个函数调用的情形：即这个调用的返回值直接被当前函数返回的情形。这种情形下称该调用位置为尾位置。若这个函数在尾位置调用本身（或是一个尾调用本身的其他函数等等），则称这种情况为尾递归，是递归的一种特殊情形。尾调用不一定是递归调用，但是尾递归特别有用，也比较容易实现。

在使用普通递归的时候，我们经常会见到stackoverflow的错误。而尾递归就是来解决这个问题，尾递归的每次调用的时候，不需要保存当前状态，而是把当前的状态值直接传给下次一次调用，然后清空当前的状态。那么占用的栈空间就是常量值了，不会出现栈的溢出。

下面是斐波那契数列计算的两种递归的写法

//递归def fib(n:Int):Int = n match{case 0 => 1case 1 => 1case _ =>fib(n-1) + fib(n-2) }

//尾递归def fib2(a:Int,b:Int,n:Int):Int = n match{case 0 => bcase _ =>fib2(b,a+b,n-1)}

惰性计算

惰性 求值 特别用于 函数式编程语言 中。在使用延迟求值的时候，表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值，而是在该值被取用的时候求值 。 除可以得到性能的提升外，惰性计算的最重要的好处是它可以构造一个无限的数据类型。

Scala中通过lazy关键字来定义惰性变量，惰性变量只能是不可变变量。例如下面，只有在调用惰性变量b的toString方法的时候，才会去实例化b这个变量。可以看到“Test”是先打印出来的。

class Book(name:String){println("new book"+name)override def toString() = "《"+name+"》"
}lazy val b = new Book("Java")
println("Test")
println(b.toString)

Test
new bookJava
《Java》

引用透明性

引用透明(Referential Transparent)的概念与函数的副作用相关，且受其影响。 如果程序中两个相同值得表达式能在该程序的任何地方互相替换，而不影响程序的动作，那么该程序就具有引用透明性。它的优点是比非引用透明的语言的语义更容易理解，不那么晦涩。纯函数式语言没有变量，所以它们都具有引用透明性。

Scala中的函数

就像面向对象编程中，我们有反射机制来动态的改变对象。在函数式编程中，当然也可以动态的来修改函数。这里只是分别做了简单的介绍，后面有时间可以详细的介绍一下它们各自。

Partial Function

Partial Function局部方法，可以动态的将一个函数的任意位置的参数提供默认值，获得新的函数。新函数的参数个数从而发生改变。

比如我们有个函数，将字符b复制a次然后跟c拼接。

val f = (a: Int, b: String, c: String) => b * a + c

val f2 = f(5,_:String,_:String)  // 为复制次数指定默认5次
println(f2("A","B"))  >> AAAAAB

val f3 = f(_: Int, "A", _: String) // 为被复制的值指定默认为A
println(f3(5, "B"))

Curry

比如有一个函数 f(a，b)，通过Curry化以后的函数可以变成f1(a)(b)，然后我们通过Partial函数f3= f1(10) _ 。这时候f3(2) == f(10,2)

//curry化
val curry = new Function3[Int,String,String,String](){def apply(a: Int, b: String, c: String) = f(a,b,c)}

或者：val f6 = f.curried(10)(_:String)(_:String)

// 设定遍历次数默认值val f4 = curry.curried(10)(_:String)(_:String)println(f4("A","B"))

Implicit

隐式函数（Implicit Function）的原理不太明白，它的运用场景就是可以动态给一个类添加一个方法，在Scala中甚至是JDK中定义的final类。下面，我们为java的String添加一个方法。

object Simple {implicit def wrapper(s:java.lang.String) =new {def wrap= "--" + s +"--"}
}val s :java.lang.String = "Hello"
println(s.wrap)  >>> --Hello--

我们只需要在静态类中定义一个隐式方法，该方法的参数就是被隐式添加方法的类。当scala的编译器 编译 s.wrap 时，因为 String 类中没有 wrap方法，编译器会寻找代码中方法签名相同的 wrapper(s :String)。

Implicit Function太高端，它还有很多高级的应用场景，等好好研究后，会专门介绍一下。