泛函編程和數學方程式解題相似;用某種方式找出問題的答案。泛函編程通用的方式包括了模式匹配(pattern matching)以及遞歸思維(Recursive thinking)。我們先體驗一下:(在閱讀本系列博客文章之前,相信讀者已經對Scala語言及REPL用法有所瞭解了。在這就不去解釋Scala的語法語意了。)
先來個簡單的:
1 def reportError(msgId: Int): String = msgId match { 2 | case 1 => "Error number 1." 3 | case 2 => "Error number 2." 4 | case 3 => "Error number 3." 5 | case _ => "Unknown error!" 6 | } 7 reportError: (msgId: Int)String
很明顯,這個函數的是一個純函數,也是一個完整函數。因爲函數主體涵蓋了所有輸入值(注意: case _ =>)。我們可以預知任何輸入msgId值所產生的結果。還有,函數中沒有使用任何中間變量。看看引用情況:
1 reportError(2) 2 res3: String = Error number 2. 3 4 scala> reportError(-1) 5 res4: String = Unknown error!
恰如我們預測的結果。
再來看看一個遞歸(Recursion)例子:階乘(Factorial)是一個經典樣例:
1 def factorial(n: Int): Int = {
2 if ( n == 1) n
3 else n * factorial(n-1)
4 } //> factorial: (n: Int)Int
5 factorial(4) //> res48: Int = 24
也可以用模式匹配方式:
1 def factorial_1(n: Int): Int = n match { 2 case 1 => 1 3 case k => k * factorial(n-1) 4 } //> factorial_1: (n: Int)Int 5 factorial_1(4) //> res49: Int = 24
用模式匹配方式使函數意思表達更簡潔、明瞭。
我們試着用“等量替換”方式逐步進行約化(reduce)
1 factorial(4) 2 4 * factorial(3) 3 4 * (3 * factorial(2)) 4 4 * (3 * (2 * factorial(1))) 5 4 * (3 * (2 * 1)) = 24
可以得出預料的答案。
遞歸程序可以用 loop來實現。主要目的是防止堆棧溢出(stack overflow)。不過這並不妨礙我們用遞歸思維去解決問題。 階乘用while loop來寫:
1 def factorial_2(n: Int): Int = { 2 var k: Int = n 3 var acc: Int = 1 4 while (k > 1) { acc = acc * k; k = k -1} 5 acc 6 } //> factorial_2: (n: Int)Int 7 factorial_2(4) //> res50: Int = 24
注意factorial_2使用了本地變量k,acc。雖然從表達形式上失去了泛函編程的優雅,但除了可以解決堆棧溢出問題外,運行效率也比遞歸方式優化。但這並不意味着完全違背了“不可改變性”(Immutability)。因爲變量是鎖定在函數內部的。
最後,也可用tail recursion方式編寫階乘。讓編譯器(compiler)把程序優化成改變成 loop 款式:
1 def factorial_3(n: Int): Int = { 2 @annotation.tailrec 3 def go(n: Int, acc: Int): Int = n match { 4 case 1 => acc 5 case k => go(n-1,acc * k) 6 } 7 go(n,1) 8 } //> factorial_3: (n: Int)Int 9 factorial_3(4) //> res51: Int = 24
得出的同樣是正確的答案。這段程序中使用了@annotation.tailrec。如果被標準的函數不符合tail recusion的要求,compiler會提示。