java输入字符串 函数式编程简介(5)

pair:: (cons x y)
firstpair -> x
secondpair -> y

那么它的具体实现会是这样的

(defn cons [x y]
  (fn [m]
    (cond (= m 0) x
          (= m 1) y)))
(defn first [z]
  (z 0))
(defn second [z]
  (z 1))

也可以是这样的，还可以是其它各种各样的形式。

(defn cons [x y]
  (fn [b]
    (b x y))
(defn first [z]
    (z (fn [x y] x)))
(defn second [z]
    (z (fn [x y] y)))

高阶函数就是可以接收函数的函数，高阶函数提供了足够的抽象，屏蔽了很多底层的实现细节。比如Clojure中的 map 高阶函数，它接收 (fn [v] ...) ，把一组数据映射成另外一组数据。

(map inc [1 2 3 4 5]) ; -> (2 3 4 5 6)

这些函数抽象出映射这样语义，除了容易记忆，还能很方便地重新编写成高效的底层实现。也就是说，一旦出现了更高效的 map 实现算法，现有的代码都能立刻从中受益。

函数组合之后会产生巨大的能量

(((comp (map inc) (filter odd?)) +) 1 2) ; -> 4

怎么去理解这个函数的组合？我们给它取个好听的名字

(def special+ ((comp (map inc) (filter odd?)) +))
(special+ 1 2) ; -> 4

; <=> 等价于
(if (odd? (inc 2))
    (+ 1 3))
    1)

这个未必是个好的组合方式，但是不可否认的是，我们可以用这些随意地将这些函数组合到一起，得到我们想要的结果。

(def xf (comp (filter odd?) (take 10)))
(transduce xf conj (range))
;; [1 3 5 7 9 11 13 15 17 19]

这里直接将求值延迟到了 transduce 计算的时候，换句话说， xf 定义了一种过程：filter出奇数并取出前10个元素。同等的代码，如果用表达式直接书写的话，如下：

(->> (range)
     (filter odd?)
     (take 10))

这里的问题就是我们没能使用高阶函数抽象出过程，如果把 conj 换成其他的reduce运算，现在的过程无法支撑，但是tranducers可以！

(transduce xf + (range)) ;-> 100

我们再看一个tranducer的神奇使用方式：

(defn log [& [idx]]
  (fn [rf]
    (fn
      ([] (rf))
      ([result] (rf result))
      ([result el]
        (let [n-step (if idx (str "Step: " idx ". ") "")]
          (println (format "%sResult: %s, Item: %s" n-step result el)))
        (rf result el)))))

(def ^:dynamic *dbg?* false)

(defn comp* [& xforms]
  (apply comp
         (if *dbg?*
           (->> (range)
                (map log)
                (interleave xforms))
           xforms)))

(binding [*dbg?* true]
  (transduce
   (comp*
    (map inc)
    (filter odd?))
   +
   (range 5))) ;; -> 9
   
Step: 0. Result: 0, Item: 1
Step: 1. Result: 0, Item: 1
Step: 0. Result: 1, Item: 2
Step: 0. Result: 1, Item: 3
Step: 1. Result: 1, Item: 3
Step: 0. Result: 4, Item: 4
Step: 0. Result: 4, Item: 5
Step: 1. Result: 4, Item: 5

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