前端必学——函数式编程（五）

网站建设1年前发布 a147258

16 00

前文梳理

第一篇

为什么要进行函数式编程？—— 一切只是为了代码更加可读！！
开发人员喜欢【显式】输入输出而不是【隐式】输入输出，要明白何为显式，何为隐式！！
一个函数如果可以接受或返回一个甚至多个函数，它被叫做高阶函数。闭包是最强大的高阶函数！！

第二篇

讲了重要的两个概念：偏函数、柯里化

函数组装是函数式编程最重要的实现方式！而熟练运用偏函数、柯里化，以及它们的变体，是函数组装的基础。
偏函数表现形式：partial(sum,1,2)(3)
柯里化表现形式：sum(1)(2)(3)

第三篇

“函数组装”这一重点：

再次重申，函数组装是函数式编程最重要的实现方式！！
函数组装符合 “声明式编程风格”，即声明的时候你就知道了它“是什么”！而不用知道它具体“干了什么”（命令式函数风格）！
比如：当你看到组装后的函数调用是这样，compose( skipShortWords, unique, words )( text )，就知道了它是先将 text 变成 words，然后 unique 去重，然后过滤较短长度的 words。非常清晰！
compose(..)函数和partial(..)函数结合，可以实现丰富多彩的组装形式！
封装抽象成函数是一门技术活！不能不够，也不宜太过！

第四篇

再细扣了下 “副作用”：

开发人员喜欢显式输入输出而不是隐式输入输出，学函数式编程，这句话要深入骨髓的记忆！
解决副作用的方法有：定义常量、明确 I/O、明确依赖、运用幂等，记得对幂等留个心眼！
我们喜欢没有副作用的函数，即纯函数！！
假如一棵树在森林里倒下而没有人在附近听见，它有没有发出声音？——对于这个问题的理解就是：假如你封装了一个高级函数，在内部即使有副作用的情况下，外界会知道这个信息吗，它还算是纯函数吗？

以上便是我们的简要回顾！

我们可能还需要更多时间去实践和体会：

偏函数 partial(..)和函数组装compose(..)的变体及应用；
抽象的能力；
封装高级的纯函数；

第五篇，咱们将基于实践，分享最最常见的现象 —— 数组操作，看看它是如体现函数式编程精神！

数组三剑客

这三剑客是：map(..)、filter(..) 和 reduce(..)。

map

我们都会用 ES6 map(..) , 它“是什么”，我们非常清楚！

前端必学——函数式编程（五）

轻松写一个 map(..) 的使用：

[1,2,3].map(item => item + 1)

但是，map(..) “干了什么”，即它的内部是怎样的，你知道吗？

我们可以用原生实现一个函数 map(..) ：

function map(mapperFn,arr) {
    var newList = [];

    for (let id = 0; id < arr.length; id++) {
        newList.push(
            mapperFn( arr[id], id, arr )
        );
    }

    return newList;
}

map(item=>item+1,[1,2,3])

我们把一个 mapperFn(..) 封装进模拟的 map(..) 函数内，其内部也是 for 循环遍历。

我们还可以用 map(..) 做更多：

比如先将函数放在列表中，然后组合列表中的每一个函数，最后执行它们，像这样：

var increment = v => ++v;
var decrement = v => --v;
var square = v => v * v;

var double = v => v * 2;

[increment,decrement,square]
.map( fn => compose( fn, double ) )
.map( fn => fn( 3 ) );
// [7,5,36]

细细品一品~

filter

如果说map(..)的本质是映射值，filter(..)的本质是过滤值。如图示意：

前端必学——函数式编程（五）

[1,2,3].filter(item => item>2)

手写一个 filter(..) 函数：

function filter(predicateFn,arr) {
    var newList = [];

    for (let id = 0; id < arr.length; id++) {
        if (predicateFn( arr[id], id, arr )) {
            newList.push( arr[id] );
        }
    }

    return newList;
}

filter(item=>item>2,[1,2,3])

同样也是将一个函数作为入参，处理同样传入的 arr，遍历过滤得到目标数组；

reduce

map(..) 和 filter(..) 都会产生新的数组，而第三种操作（reduce(..)）则是典型地将列表中的值合并（或减少）到单个值（非列表）。

前端必学——函数式编程（五）

[5,10,15].reduce( (product,v) => product * v, 3 );

过程：

3 * 5 = 15
15 * 10 = 150
150 * 15 = 2250

手动实现 reduce 函数相较前两个，要稍微复杂些：

function reduce(reducerFn,initialValue,arr) {
    var acc, startId;

    if (arguments.length == 3) {
        acc = initialValue;
        startId = 0;
    }
    else if (arr.length > 0) {
        acc = arr[0];
        startId = 1;
    }
    else {
        throw new Error( "Must provide at least one value." );
    }

    for (let id = startId; id < arr.length; id++) {
        acc = reducerFn( acc, arr[id], id, arr );
    }

    return acc;
}

不像 map(..) 和 filter(..) ，对传入数组的次序没有要求。reduce(..) 明确要采用从左到右的处理方式。

高级操作

基于 map(..)、filter(..) 和 reduce(..)，我们再看些更复杂的操作；

去重

实现：

var unique =
    arr =>
        arr.filter(
            (v,id) =>
                arr.indexOf( v ) == id
        );

unique( [1,4,7,1,3,1,7,9,2,6,4,0,5,3] );

原理是，当从左往右筛选元素时，列表项的 id 位置和 indexOf(..) 找到的位置相等时，表明该列表项第一次出现，在这种情况下，将列表项加入到新数组中。

当然，去重方式有很多，但是，这种方式的优点是，它们使用了内建的列表操作，它们能更方便的和其他列表操作链式／组合调用。

这里也写一下reduce(..) 实现：

var unique =
    arr =>
        arr.reduce(
            (list,v) =>
                list.indexOf( v ) == -1 ?
                    ( list.push( v ), list ) : list
        , [] );

降维

二位数组转一维数组

[ [1, 2, 3], 4, 5, [6, [7, 8]] ] => [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ]

实现：

var flatten =
    arr =>
        arr.reduce(
            (list,v) =>
                list.concat( Array.isArray( v ) ? flatten( v ) : v )
        , [] );

你还可以加一个参数 depth 来指定降维的层数：

var flatten =
    (arr,depth = Infinity) =>
        arr.reduce(
            (list,v) =>
                list.concat(
                    depth > 0 ?
                        (depth > 1 && Array.isArray( v ) ?
                            flatten( v, depth - 1 ) :
                            v
                        ) :
                        [v]
                )
        , [] );

flatten( [[0,1],2,3,[4,[5,6,7],[8,[9,[10,[11,12],13]]]]], 2 );
// [0,1,2,3,4,5,6,7,8,[9,[10,[11,12],13]]]

看到这里，如果觉得复杂，你可以只把它作为一个库来调用即可。实际上，我们后续还会专门来介绍各类函数式编程函数库！

融合

仔细体会下，以下给出的三段代码，哪段你觉得你更容易看懂？哪一段更符合函数式编程？

// 实现 1
[1,2,3,4,5]
.filter( isOdd )
.map( double )
.reduce( sum, 0 );                    // 18

// 实现 2
reduce(
    map(
        filter( [1,2,3,4,5], isOdd ),
        double
    ),
    sum,
    0
);                                    // 18

// 实现 3
compose(
    partialRight( reduce, sum, 0 ),
    partialRight( map, double ),
    partialRight( filter, isOdd )
)
( [1,2,3,4,5] );                     // 18

在片段 1 和片段 3 中无法抉择？

再看一例：

var removeInvalidChars = str => str.replace( /[^\w]*/g, "" );

var upper = str => str.toUpperCase();

var elide = str =>
    str.length > 10 ?
        str.substr( 0, 7 ) + "..." :
        str;

var words = "Mr. Jones isn't responsible for this disaster!"
    .split( /\s/ );

words;
// ["Mr.","Jones","isn't","responsible","for","this","disaster!"]

// 片段 1
words
.map( removeInvalidChars )
.map( upper )
.map( elide );
// ["MR","JONES","ISNT","RESPONS...","FOR","THIS","DISASTER"]

// 片段 3
words
.map(
    compose( elide, upper, removeInvalidChars )
);
// ["MR","JONES","ISNT","RESPONS...","FOR","THIS","DISASTER"]