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纯函数式编程

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计算机科学中,纯函数式编程通常指示一种编程范型,这是建造计算机程序的结构和元素的一种风格,就是将所有计算都当作数学函数的求值(evaluation)。纯函数式编程还可以定义为禁用状态英语State (computer science)变更和可变数据。

纯函数式编程主要在于确保函数遵守函数式范型,只依赖于它们的实际参数,而不用管任何全局或局部的状态。

纯与非纯函数式编程区别[编辑]

在纯与非纯函数式编程之间的确切区别是有争议的事情[1]

当一个程序使用了某些函数式编程概念的时候, 比如头等函数高阶函数,它通常就被称为是函数式的[2]。但是,头等函数不必然是纯函数式的,由于它可以使用来自指令式范型的技术,比如数组输入/输出方法,故而它们不是纯函数程序。事实上,最早被引证为函数式的编程语言,IPLLisp[3][4],按照当前定义都是非纯函数式语言。

纯函数式数据结构英语Purely functional data structure必然是持久性数据结构。持久性是函数式编程所要求的,如果没有它,相同的计算就可能返回不同的结果。函数式编程可以使用非纯函数式的持久性数据结构,比如持久性数组英语Persistent array,而这些数据结构不可以用在纯函数式程序中。

纯函数式编程的性质[编辑]

参照透明性[编辑]

如果将一个表达式替代为它的值只在程序执行的特定点上是有效的,则这个表达式不是参照透明性英语Referential transparency的。这些顺序点的定义和次序是指令式编程的理论基础。参照透明性的表达式可以在任何时间求值,既不需要定义顺序点也根本不需要对求值次序的任何保证,不需要做这些考虑的编程叫做纯函数式编程。

写参照透明性风格的代码的好处是能得到智能编译器,易于静态代码分析,和自动进行更好的代码优化英语Optimizing compiler。强制参照透明性的语言的主要缺点是,使得表达天然适合指令式编程的步骤序列的运算,更加蠢笨和更不简洁。这些语言通常结合某种机制,使得这些任务更加容易而又保持语言的纯函数式性质,比如明确子句文法英语definite clause grammar单子

参照透明性英语Referential transparency要求表达式是纯函数的,也就是表达式的值对于相同的输入也必须是相同的,它的求值不能有副作用。在函数式编程中,很少使用副作用。缺少副作用导致程序易于形式验证。函数式语言比如Standard MLSchemeScala不限制副作用,但是编程者会习惯性的避免使用它们[5]。函数式语言Haskell使用单子行动来表达副作用,比如输入/输出和其他有状态的计算[6][7]

并行计算[编辑]

纯函数式编程简化了并行计算[8],因为求值的两个部份如果都是纯函数式的就会永不交互。

数据结构[编辑]

纯函数式数据结构,是可以用纯函数式语言如Haskell实现的数据结构。实际上,这意味着建造这种数据结构,必须只使用持久性数据类型比如元组和类型积类型英语product type,和基本类型如整数、字符、字符串。纯函数式数据类型,同它们的指令式对应者相比,经常以不同的方式表现[9]。例如,具有以恒定时间来访问和更新的数组,是多数指令式语言的基本构件,而且很多指令式数据结构,比如散列表二叉堆,也是基于数组的。数组可以被替代为映射随机访问列表英语Linked list#Random access lists,它容许纯函数式实现,但是访问和更新时间复杂度是对数。因此,纯函数式数据结构可以用在非纯函数式语言中,但是它们可能不是能得到的最有效率的工具,特别是不要求持久性的情况下。

一般而言,把一个指令式程序转换成纯函数式程序,还需要确保原先可变的那些数据结构,变为显式的传递给并返回自更新它们的函数,这是叫做存储传递风格的一种程序结构。

求值策略[编辑]

每种求值策略对当纯函数式编程时都返回相同的结果。特别是,它确保编程者不需要考虑程序是按什么次序求值的,因为及早求值(严格求值)将返回同惰性求值(非严格求值)相同的结果。但是,仍有可能一个及早求值可以不终止,而相同程序的惰性求值会停机。纯函数式的好处是惰性求值是可以被更容易的实现,因为所有表达式在任何时刻都返回同样的结果,不用管程序的状态,它们的求值可以随着需要而推延。

纯函数式语言[编辑]

纯函数式语言是只认可纯函数编程的语言。但是纯函数式程序可以用非纯函数式的语言写成。纯函数式语言主要有:

参见[编辑]

引用[编辑]

  1. ^ Sabry, Amr. What is Purely Functional Language ?. Journal of Functional Programming. January 1993, 8 (1): 1–22. doi:10.1017/S0956796897002943. 
  2. ^ Atencio, Luis. Functional Programming in Javascript. Manning Publications. 18 June 2016. ISBN 978-1617292828. 
  3. ^ The memoir of Herbert A. Simon (1991), Models of My Life pp.189-190 ISBN 0-465-04640-1 claims that he, Al Newell, and Cliff Shaw are "commonly adjudged to be the parents of [the] artificial intelligence [field]", for writing Logic Theorist, a program which proved theorems from Principia Mathematica automatically. In order to accomplish this, they had to invent a language and a paradigm which, which viewed retrospectively, embeds functional programming.
  4. ^ McCarthy, John. History of Lisp. In ACM SIGPLAN History of Programming Languages Conference. June 1978: 217–223 [2020-04-24]. doi:10.1145/800025.808387. (原始内容存档于2008-06-07). 
  5. ^ Matthias Felleisen et al., How To Design Programs, MIT Press
  6. ^ Haskell 98 report, http://www.haskell.org.
  7. ^ Imperative Functional Programming, Simon Peyton Jones and Phil Wadler, Conference Record of the 20th Annual ACM Symposium on Principles of Programming Languages, pages 71–84, 1993
  8. ^ Marlow, Simon. Parallel and Concurrent Programming in Haskell: Techniques for Multicore and Multithreaded Programming. O'Reilly Media. 18 June 2013. ISBN 978-1449335946. 
  9. ^ Purely functional data structures页面存档备份,存于互联网档案馆) by Chris Okasaki, Cambridge University Press, 1998, ISBN 0-521-66350-4