24-函数式编程

//函数式编程1-11
//1.Array的常见操作
var arr = [1, 2, 3, 4]
var arr2 = arr.map { //map映射
//    i in
//    return 2 * i
    $0 * 2 // $0数组元素
}
print(arr2) //[2, 4, 6, 8]

var arr6 = arr.map { "abc_\($0)" } //$0数组元素
print(arr6) //["abc_1", "abc_2", "abc_3", "abc_4"]

var arr3 = arr.filter { //filter过滤
//    i in
//    return i % 2 == 0
    $0 % 2 == 0
}
print(arr3) //[2, 4]

//var arr4 = arr.reduce(0) { (result, element) -> Int in
//    return result + element
//}
//等价
//$0上一次遍历返回的结果，初始值是0， $1每次遍历到的数组元素
var arr4 = arr.reduce(0) { $0 + $1 } //reduce 每次遍历用到上次结果
print(arr4) //10
//等价
var arr5 = arr.reduce(0, +)
print(arr5) //10

func test0() {
    var arr = [1, 2, 3]
    var arr2 = arr.map { Array.init(repeating: $0, count: $0) }
    print(arr2) //[[1], [2, 2], [3, 3, 3]] 数组里数组
    var arr3 = arr.flatMap { Array.init(repeating: $0, count: $0) }
    print(arr3) //[1, 2, 2, 3, 3, 3] 所有数组元素平铺
}
test0()

func test1() {
    var arr = ["123", "test", "jack", "-30"]
    var arr2 = arr.map { Int($0) }
    print(arr2) //[Optional(123), nil, nil, Optional(-30)]
    var arr3 = arr.compactMap { Int($0) } // compact压缩紧凑
    print(arr3) //[123, -30]
}
test1()

func test2() {
    //使用reduce实现map、filter功能
    var arr = [1, 2, 3, 4]
    print(arr.map { $0 * 2 })
    print(arr.reduce([]) { $0 + [$1 * 2] }) //$0是空数组 $1是数组元素
    
}
test2()

//2.lazy的优化
func test3() {
    var arr = [1, 2, 3]
    let result = arr.lazy.map {
        (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----")
    /*
     无lazy
     mapping 1
     mapping 2
     mapping 3
     begin----
     mapped 2
     mapped 4
     mapped 6
     end----
     
     有lazy
     begin----
     mapping 1
     mapped 2
     mapping 2
     mapped 4
     mapping 3
     mapped 6
     end----
     */
}
test3()

//3.Optional的map和flatMap
func test4() {
    var num1: Int? = 10
    var num2 = num1.map { $0 * 2 }
    print(num2) //Optional(20) 解包计算再包装
    var num3: Int? = nil
    var num4 = num3.map { $0 * 2 }
    print(num4) //nil 为nil不解包直接返回
}
test4()

func test5() {
    var num1: Int? = 10
    var num2 = num1.map { Optional.some( $0 * 2 ) }
    print(num2) //Optional(Optional(20))
    var num3 = num1.flatMap { Optional.some( $0 * 2 ) }
    print(num3) //Optional(20)
}
test5()

import Foundation
func test6() { //上面2个有什么用呢
    //应用1
    let num1: Int? = 10
    _ = (num1 != nil) ? (num1! + 10) : nil  //old
    _ = num1.map { $0 + 10 } //new 2个等价
    //应用2
    let fmt = DateFormatter()
    fmt.dateFormat = "yyyy-MM-dd"
    let str: String? = "2020-10-04"
    let date1 = str != nil ? fmt.date(from: str!) : nil //old
    let date2 = str.flatMap { fmt.date(from: $0) } //
    let date3 = str.flatMap(fmt.date) //$0是解包后的字符串,fmt.date刚好需要一个字符串，flatMap刚好需要传一个函数进去
    _ = str.map { fmt.date(from: $0) } //是Date?? map又包装了一次
    print(date1) //Optional(2020-10-03 16:00:00 +0000)
    print(date2) //Optional(2020-10-03 16:00:00 +0000)
    print(date3) //Optional(2020-10-03 16:00:00 +0000)
    //应用3
    var score: Int? = 98
    var str1 = score != nil ? "score is \(score!)" : "No score" //old
    print(str1) //score is 98
    var str2 = score.map { "score is \($0)" } ?? "No score" //new
    print(str2) //score is 98
    
    //应用4
    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)
    ]
    func getPerson1(_ name: String) -> Person? {
        let index = items.firstIndex { $0.name == name }
        return index != nil ? items[index!] : nil
    }//old
    func getPerson2(_ name: String) -> Person? {
        return items.firstIndex { $0.name == name }.map { items[$0] }
    }
    var p = getPerson2("jack")
}
test6()

func test7() {
    //应用5
    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 { //,等价&&  能否强转成功
                return nil
            }
            self.name = name
            self.age = age
        }
    }
    var json: Dictionary? = ["name" : "Jack", "age" : 10]
    var p1 = json != nil ? Person(json!) : nil //old
    var p2 = json.flatMap(Person.init)
    print(p2)
}
test7()

//4.函数式编程 Functional Programming
/*
 函数式编程是一种编程范式，也就是如何编写程序分方法论。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：函数式第一等公民，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LIPS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、Swif、Kotlin、Scala等。
 函数式编程中5个常用的概念：Higher-Order Function、Function Curring、Functor、Applicative Functor、Monad
 */
//5.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)

//6.FP实践-函数式写法
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } }
func sub(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 - v } }
func multiple(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 * v } }
func divide(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 / v } }
func mod(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 % v } }

add(3)(num) //3传给v num传给$0
//中间过程1 函数合成
func composite(_ f1: @escaping (Int) -> Int,
               _ f2: @escaping (Int) -> Int) -> (Int) -> Int {
    return { f2(f1($0)) }
}
let fn0 = composite(add(3), multiple(5))
fn0(num)

//中间过程2 更通用些 干掉Int 用范式
//infix operator >>> : AdditionPrecedence
//func >>>(_ f1: @escaping (Int) -> Int,
//                  _ f2: @escaping (Int) -> Int) -> (Int) -> Int {
//    {f2(f1($0))}
//}


infix operator >>> : AdditionPrecedence
func >>><A, B, C>(_ f1: @escaping (A) -> B,
                  _ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C {
    {f2(f1($0))}
}
var fn = add(3) >>> multiple(5) >>> sub(1) >>> mod(10) >>> divide(2)
fn(num) //4

//7.高阶函数
/*
 高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:
 a.接受一个或多个函数作为输入(map、filter、reduce等)
 b.返回一个函数
 FP中到处都是高阶函数
 func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } }
 */

//8.柯里化
/*
 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。
 Array、Optional的map方法接受的参数就是一个柯里化函数
 func add(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 }
 add(10, 20)
 
 func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } }
 add(10)(20)
 上面2个函数的转化的过程就是柯里化
 */

//柯里化的应用1
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 }
func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int { v1 + v2 + v3 }
func curring<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> ((B) -> ((A) -> C)) {
    { b in { a in fn(a, b) } } //省了return
}
func curring<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 = curring(add1)
print(curriedAdd1(10)(20)) //30
let curriedAdd2 = curring(add2)
print(curriedAdd2(10)(20)(30)) //60

//理解3个参数的柯里化
func add2(_ v3: Int) -> (Int) -> (Int) -> Int { //v3 == 30 第2个Int是v2 第3个Int是v1 第4个Int是v1+v2+v3
    return { v2 in // v2 == 20
        return { v1 in // v1 == 10
            return v1 + v2 + v3
        }
        
    }
}
add2(30)(20)(10)

//柯里化应用2
//func test8() {
//    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 }
//}
//test8()
prefix func ~<A, B, C>(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> (B) -> (A) -> C { //自动柯里化
    { b in { a in fn(a, b) } }
}
infix operator >>>> : AdditionPrecedence
func >>>><A, B, C>(_ f1: @escaping (A) -> B,
                  _ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C {
    { f2(f1($0)) }
}
var fn1 = (~add)(3) >>>> (~multiple)(5) >>>> (~sub)(1) >>>> (~mod)(10) >>>> (~divide)(2)
fn1(num) //4

//9.函子Functor
/*
 像Array、Optional这样支持map运算的类型，称为函子。
 怎么样的Type才能称为函子？
 func map<T>(_ fn: (Inner) -> T) -> Type<T>
 func map<T>(_ fn: (Element) -> T) -> Array<T>
 func map<T>(_ fn: (Wrapped) -> T) -> Optional<T>
 */

//10.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>
 func <*><A, B>(fn: f<(A) -> B>, value: F<A>) -> F<B>
 */
//a. Optional可以成为适用函子
func pure<A>(_ value: A) -> A? { value }
infix operator <*> : AdditionPrecedence
func <*><A, B>(fn: ((A) -> B)?, value: A?) -> B? {
    guard let f = fn, let v = value else {
        return nil
    }
    return f(v)
}
var value: Int? = 10
var fn2: ((Int) -> Int)? = { $0 * 2 }
print(fn2 <*> value as Any) //Optional(20)
//b. Array可以成为适用函子
func pures<A>(_ value: A) -> [A] { [value] }
infix operator <**> : AdditionPrecedence
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
}
print(pures(10)) //[10]
var arr0 = [{$0 * 2}, {$0 + 10}, {$0 - 5}] <**> [1, 2, 3]
print(arr0) //[2, 12, -2]

//11.单子 Monad
/*
 对任意类型F，如果能支持以下运算，那么就可以称为一个单子.
 func puress<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
 */
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