近年来函数式编程这种概念渐渐流行起来，尤其是在 React/Vuejs 这两个前端框架的推动下，函数式编程就像股新思潮一般瞬间席卷整个技术圈。虽然博主接触到的前端技术并不算深入，可这并不妨碍我们通过类似概念的延伸来理解这种概念。首先，函数式编程是一种编程范式，而我们所熟悉的常见编程范式则有命令式编程(Imperative Programmming)、函数式编程(Functional Programming)、逻辑式编程(Logic Programming)、**声明式编程(Declarative Programming)和响应式编程(Reactive Programming)**等。现代编程语言 在发展过程中实际上都在借鉴不同的编程范式，比如 Lisp 和 Haskell 是最经典的函数式编程语言，而 SmartTalk、C++和 Java 则是最经典的命令式编程语言。微软的 C#语言最早主要借鉴 Java 语言，在其引入 lambda 和 LINQ 特性以后，使得 C#开始具备实施函数式编程的基础，而最新的 Java8 同样开始强化 lambda 这一特性，为什么 lambda 会如此重要呢？这或许要从函数式编程的基本术语开始说起。
我们提到函数式编程是一种编程范式，它的基本思想是将计算机运算当作是数学中的函数，同时避免了状态和变量的概念。一个直观的理解是，在函数式编程中面向数据，函数是第一等公民，而我们传统的命令式编程中面向过程，类是第一等公民。为什么我们反复提到 lambda 呢？因为函数式编程中最重要的基础是 lambda 演算(Lambda Calculus)，并且 lambda 演算的函数可以接受函数作为参数和返回值，这听起来和数学有关，的确函数式编程是面向数学的抽象，任何计算机运算在这里都被抽象为表达式求值，简而言之，函数式程序即为一个表达式。值得一提的是，函数式编程是图灵完备的，这再次说明数学和计算机技术是紧密联系在一起的。虽然在博主心目中认为，图灵这位天纵英才的英国数学家，是真正的计算机鼻祖，但历史从来都喜欢开玩笑的，因为现代计算机是以冯.诺依曼体系为基础的，而这一体系天生就是面向过程即命令式的，在这套体系下计算机的运算实则是硬件的一种抽象，命令式程序实际上是一组指令集。因此，函数式程序目前依然需要编译为该体系下的计算机指令来执行，这听起来略显遗憾，可这对我们来说并不重要，下面让我们来一窥函数式编程的真容：
squares = map(lambda x: x * x, [0, 1, 2, 3, 4])
print squares
这是使用 Python 编写的函数式编程风格的代码，或许看到这样的代码，我们内心是完全崩溃的，可是它实现得其实是这样一个功能，即将集合{0, 1, 2, 3, 4}中的每个元素进行平方操作，然后返回一个新的集合。如果使用命令式编程，我们注定无法使用如此简单的代码实现这个功能。而这个功能在.NET 中其实是一个 Select 的功能：
int[] array = new int[]{0, 1, 2, 3, 4};
int[] result = array.Select(m => m * m).ToArray();
这就是函数式编程的魅力，我们所做的事情都是由一个个函数来完成的，这个函数定义了输入和输出，而我们只需要将数据作为参数传递给函数，函数会返回我们期望的结果。好了，下面再看一个例子：
sum = reduce(lambda a, x: a + x, [0, 1, 2, 3, 4])
print sum
即使我们从来没有了解过函数式编程，从命名我们依然可以看出这是一个对集合中的元素求和的功能实现，这就是规范命名的重要性。幸运的是.NET 中同样有类似的扩展方法，我喜欢 Linq，我喜欢 lambda：
int[] array = new int[]{0, 1, 2, 3, 4};
int result = array.Sum();
考虑到博主写不出更复杂的函数式编程的代码示例，这里不再列举更多的函数式编程风格的代码，可是我们从直观上来理解函数式编程，就会发现函数式编程同 lambda 密不可分，函数在这里扮演着重要的角色。好了，下面我们来了解下函数式编程中的常用术语。
函数式编程首先是一种编程范式，这意味着它和面向对象编程一样，都是一种编程的思想。而函数式编程最基本的两个特性就是不可变数据和表达式求值。基于两个基础特性，我们延伸出了各种函数式编程的相关概念，而这些概念就是函数式编程的常用术语。常用的函数式编程术语有高阶函数、柯里化/局部调用、惰性求值，递归等。在了解这些概念前，我们先来理解，什么是函数式编程的不可变性。不可变性，意味着在函数式编程中没有变量的概念，即操作不会改变原有的值而是修改新产生的值。举一个基本的例子，.NET 中 IEnumerable接口提供了大量的如 Select、Where 等扩展方法，而这些扩展方法同样会返回 IEnumerable类型，并且这些扩展方法不会改变原来的集合，所有的修改都是作用在一个新的集合上，这就是函数式编程的不可变性。实现不可变性的前提是纯函数，即函数不会产生副作用。一个更为生动的例子是，如果我们尝试对一个由匿名类型组成的集合进行修改，会被提示该匿名类型的属性为只读属性，这意味着数据是不可改变的，如果我们要坚持对数据进行“修改”，唯一的方法就是调用一个函数。
高阶函数是指函数自身能够接受函数，并返回函数的一种函数。这个概念听起来好像非常复杂的样子，其实在我们使用 Linq 的时候，我们就是在使用高阶函数啦。这里介绍三个非常有名的高阶函数，即 Map、Filter 和 Fold，这三个函数在 Linq 中分别对应于 Select、Where 和 Sum。我们可以通过下面的例子来理解：
IEnumerable<R> Map<T,R>(Func<T,R> func, IEnumerable<T> list)
{
foreach(T item in list)
yield return func(item);
}
IEnumerable<T> Filter<T>(Predicate<T> predicate, IEnumerable<T> list)
{
foreach(T item in list)
{
if(predicate(item))
yield return item;
}
}
R Fold<T,R>(Func<R,T,R> func, IEnumerable<T> list, R startValue = default(R))
{
R result = startValue;
foreach(T item in list)
result = func(result, item);
return result;
}
相信现在大家应该理解什么是高阶函数了，这种听起来非常数学的名词，当我们尝试用代码来描述的时候会发现非常简单。相信大家都经历过学生时代，临近期末考试的时候死记硬背名词解释的情形，其实可以用简洁的东西描述清楚的概念，为什么需要用这种方式来理解呢？为什么我这里选择了 C#中的委托来编写这些示例代码呢？自然是同样的道理啦，因为我们都知道，在 C#中委托是一种类似函数指针的概念，因为当我们需要传入和返回一个函数的时候，选择委托这种特殊的类型可谓是恰如其分啦，这样并不会影响我们去理解高阶函数。
柯里化(Curring)得名于数学家 Haskell Curry，你的确没有看错，这位伟大的数学家不仅创造了 Haskell 这门函数式编程语言，而且提出了局部套用(Currin)这种概念。所谓局部套用，就是指不管函数中有多少个参数，都可以函数视为函数类的成员，而这些函数只有一个形参，局部套用和部分应用息息相关，尤其是部分应用是保证函数模块化的两个重要技术之一(部分应用和组合**(Composition)**是保证函数模块化的两个重要技术)。众所周知，在 C#中一个函数一旦完成定义，那么它的参数列表就是确定的，即相对静态。它不能像 Python 和 Lua 一样去动态改变参数列表，虽然我们可以通过缺省参数来减少参数的个数，可是在大多数情况下，我们都需要在调用函数前准备好所有参数，而局部套用所做的事情与这个理念截然相反，它的目标是用非完全的参数列表去调用函数。我们来一起看下面这个例子：
Func<int,int,int> add = (x,y) => {return x + y;};
这是一个由匿名方法定义的委托类型，显然我们需要在调用这个方法前准备好两个参数 x 和 y，这意味着 C#不允许我们在改变参数列表的情况下调用这个方法。而通过局部套用：
Func<int,int,int> curriedAdd => (x) =>
{
return (y) => { return x + y;};
};
实际上在这里两个参数 x 和 y 的顺序对最终结果没有任何影响，我们这样写仅仅是为了符合人类正常的认知习惯，而此时我们注意到我们在调用 curriedAdd 时会发生质的的变化：
//x和y同时被传入add
add(x,y)
//x和y可以不同时被传入curriedAdd
curriedAdd(x)(y);
而如果我们将这里的函数用 Lambda 表达式来表示，则会发现：
Func<int,int,int> add = (x,y) => return x + y;
Func<int,Fucn<int,int>> curriedAdd = x = > y => x + y;
至此，对一般的局部套用，存在：
Func<...> f = (part1, part2, part3, ...) => ... 可转换为：
Func<...> cf = part1 => part2 => part3 ... => ...
则称后者为前者的局部套用形式。
我们在前文中曾经提到过，在函数式编程中函数是第一等公民，而这里的函数更接近数学意义上的函数，即将函数视为一个可以对表达式求值的纯函数，所以我们这里自然而然地就提到了惰性求值。首先，博主这里想说说求值策略这个问题，求值策略通常有严格求值和非严格求值两种，而对 C#语言来讲，它在大多数情况下使用严格求值策略，即参数在传递给函数前求值。与之相对应的，我们将参数在传递给函数前不进行求值或者延迟求值的这种情况，称为非严格求值策略。一个经典的例子是 C#中的“短路”效应：
bool isTrue = (10 < 5) && (MyCheck())
因为在这里表达式的第一部分返回值为 false，因此在实际调用中第二部分根本不会执行，因为无论第二部分返回 true 还是 false，实际上对整个表达式的结果都不会产生影响。这是一个非常经典的非严格求值的例子，同样的，布尔运算中的"||“运算符，同样存在这个问题。所以，至此我们可以领会到惰性求值的优点，即使程序的执行效率更好，尤其是在避免高昂运算代价的时候，我们要牢记：懒惰是程序员的一种美德，使用更简洁的代码来满足需求，是一名游戏程序员的永恒追求。我们可以联想那些在代码片段中优先 return 的场景，这大概勉强可以用这种理论来解释吧！例如我们强大的 Linq，原谅我如此执著于举 Linq 的例子，Linq 的一个特点是当数据需要被使用的时候开始计算，即数据是延迟加载的，而在此之前我们所有对数据的操作，从某种意义上来讲，更像是定义了一系列函数，这好像和数据库中的事务非常相近啦，其实这就是在告诉我们，懒惰是一种美德啊，哈哈！
好了，现在让我们从函数式编程的各种术语中解放出来，高屋建瓴般地从更高的层面上探讨下函数式编程的利弊。当你讨论一种东西的利弊时，一种习惯性的做法是找一种东西来和它作比较，如果 Windows 和 Linux、SQL 和 NoSQ、面向对象和函数式…等等，我们常常关注一件事物的利弊，而非去寻找哪一个是最好。可惜自以为是的人类，常常以此来自我设限，划分各自的阵营，这当真是件无聊的事情，就像我一直不喜欢 SQL 和正则表达式，所以我就去了解数据库的设计、模式匹配相关内容，最终感觉颇有一番收获，我想这是我们真正的目的吧！好了，下面我们说说函数式编程有哪些优缺点？首先，函数式编程极大地改善了程序的模块化程度，高阶函数、递归和惰性求值让程序充分函数化，函数式让编程可以以一种声明式的风格来增强程序语义。当然，函数式编程的缺点是，我们这个现实世界本来就不是纯粹的，函数式编程强调的数据不可变性，意味着我们无法去模拟事物状态变化，因此我们不能为了追求无副作用、无锁而忽视现实，这个世界上总有些肮脏的问题，无法让我们用纯函数的思维去解决，这个时候我们不能说要让设计去适应这个世界，任何技术或者框架的诞生归根到底是为了解决问题，而函数式编程或者是面向对象编程，本质都是一种编程思想，我们最终是为了解决问题，就像这个世界有时候并不是面向对象的，我们用面向对象来描述这个世界，或许仅仅是我们自己的理解，这个世界到底是什么样子的，大概只有上帝会知道吧！
本文主要对函数式编程及其常见术语进行了简要讨论，主要根据《C#函数式程序设计》一书整理并辅以博主的理解而成。首先，函数式编程中强调无状态、不可变性，认为函数是一等公民，并且在函数式编程中每一个函数都是一个纯函数，它是数学概念咋计算机领域的一种延伸，和冯.诺依曼计算机体系不同，函数式编程的核心思想是以 lambda 演算为基础的表达式求值，并且函数式编程强调无副作用。本文对函数式编程中的常见术语如高阶函数、局部套用/柯里化、惰性求值等结合 C#语言进行了简单分析。或许对我们而言，函数式编程是一个新鲜事物，可正如我们第一次接触面向对象编程时一样，我们并不知道这样一种编程思想会持续到今天。我不认为函数式编程会彻底替代面向对象编程，就像 Web 开发无法彻底替换原生开发一样，函数式编程会作为面向对象的一种延伸和补充，所以本文对函数式编程的理解实际上是非常肤浅的，可这个世界本来就是在不断变化的，希望我们可以在恰当的场景下去权衡选择什么样的技术，对这个世界而言，我们永远都是探索者，或许永远都不存在完全能满足现实场景的编程范式吧！
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