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iOS-Swift-map|iOS-Swift-map filter reduce、函数式编程

一. Array常用的内置函数 1. map 遍历数组中的元素，传入到后面的闭包里面，闭包的返回值组成新的数组，最后返回这个新数组。

var arr = [1, 2, 3, 4] // [2, 4, 6, 8] var arr2 = arr.map { $0 * 2 } //重新映射

也可以传入一个函数，如下：
func double(_ i: Int) -> Int { i * 2 } var arr = [1, 2, 3, 4] // [2, 4, 6, 8] print(arr.map(double))

① map和flatMap（紧贴、平坦、展开）的区别
map：无论你给我返回的是什么我都把返回的东西放到新数组里面。
flatMap：如果你给我返回的是数组，我会把数组摊开，将数组里面的元素放到新数组里面。
var arr = [1, 2, 3] // [[1], [2, 2], [3, 3, 3]] var arr2 = arr.map { Array.init(repeating: $0, count: $0) } // [1, 2, 2, 3, 3, 3] var arr3 = arr.flatMap { Array.init(repeating: $0, count: $0) }

② compactMap（压缩、结实）
compactMap会将新数组中的元素解包，如果是nil就清除这个元素，最后返回新数组。
var arr = ["123", "test", "jack", "-30"] // [Optional(123), nil, nil, Optional(-30)] var arr2 = arr.map { Int($0) } // [123, -30] var arr3 = arr.compactMap { Int($0) } //压缩

③ map的lazy的优化
let arr = [1, 2, 3] let result = arr.lazy.map { //有lazy (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----")

【iOS-Swift-map|iOS-Swift-map filter reduce、函数式编程】如果没有lazy，打印如下，可以发现，在begin之前，arr中的元素已经映射完了，但是有时候这样比较浪费和耗时。
mapping 1 mapping 2 mapping 3 begin----- mapped 2 mapped 4 mapped 6 end----

如果有lazy，打印如下，用到哪个元素才映射哪个元素。
begin----- mapping 1 mapped 2 mapping 2 mapped 4 mapping 3 mapped 6 end----

2. filter 遍历数组中的元素，传入到后面的闭包里面，闭包的返回值如果是true，就把这个元素放到新数组里面，闭包的返回值如果是false，继续遍历数组中元素，最后返回这个新数组。
var arr = [1, 2, 3, 4] // [2, 4] var arr2 = arr.filter { $0 % 2 == 0 } //过滤

3. reduce 这个函数比较复杂，查看reduce函数定义如下：
@inlinable public func reduce(_ initialResult: Result, _ nextPartialResult: (Result, Self.Element) throws -> Result) rethrows -> Result

可以发现，reduce函数有两个参数，第一个参数是Result，第二个参数是个闭包，闭包第一个参数是Result，第二个参数是数组中的元素。
如下，如果arr.reduce(0)，最后算出的就是整个数组元素的和：
var arr = [1, 2, 3, 4] var arr2 = arr.reduce(0) { (result, element) -> Int in return result + element; } //尾随闭包 print(arr2) //0 + 1 + 2 + 3 + 4 = 10

上面代码也可以简写如下：
var arr = [1, 2, 3, 4] // 10 var arr2 = arr.reduce(0) { $0 + $1 } //尾随闭包 // 10 var arr2 = arr.reduce(0, +)

扩展：使用reduce实现map、filter的功能
var arr = [1, 2, 3, 4] //[2, 4, 6, 8] print(arr.map { $0 * 2 }) print(arr.reduce([]) { $0 + [$1 * 2] }) //和上面map一样 //[2, 4] print(arr.filter { $0 % 2 == 0 }) print(arr.reduce([]) { $1 % 2 == 0 ? $0 + [$1] : $0 }) //和上面filter一样

二. 可选类型的map和flatMap 可选类型也有map和flatMap，可选类型的map和flatMap就是将.map前?的参数解包(就是$0)，解包成功后的值传给后?的函数，解包失败直接返回nil。
var num1: Int? = 10 // Optional(20) var num2 = num1.map { $0 * 2 }var num3: Int? = nil // nil var num4 = num3.map { $0 * 2 }

1. 区别 可选类型的map和flatMap，如果解包成功，map会将解包后的值包装成可选项，flatMap不会。
var num1: Int? = 10 // Optional(Optional(20)) var num2 = num1.map { Optional.some($0 * 2) } // Optional(20) var num3 = num1.flatMap { Optional.some($0 * 2) }

下面num2、num3是等价的
var num1: Int? = 10 var num2 = (num1 != nil) ? (num1! + 10) : nil var num3 = num1.map { $0 + 10 } // num2、num3是等价的

2. 实际使用 可选类型使用flatMap可以减少一些判断是否为nil再执行三目运算的操作。
var fmt = DateFormatter() fmt.dateFormat = "yyyy-MM-dd" var str: String? = "2011-09-10" // old var date1 = str != nil ? fmt.date(from: str!) : nil // new用flatMap，如果返回的是可选类型就不会再包装一层 var date2 = str.flatMap{fmt.date(from: $0)} var date3 = str.flatMap{fmt.date}//更简洁

var score: Int? = 98 // old var str1 = score != nil ? "socre is \(score!)" : "No score" // new如果不为nil就将$0包装成可选字符串，如果为nil就返回"No score" var str2 = score.map { "score is \($0)" } ?? "No score"

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) ] // old func getPerson1(_ name: String) -> Person? { let index = items.firstIndex { $0.name == name } return index != nil ? items[index!] : nil } // new索引如果有值就会调?.map，索引没值就直接返回nil func getPerson2(_ name: String) -> Person? { //第一个$0代表items中的元素，第二个$0代表index return items.firstIndex { $0.name == name}.map { items[$0] } }

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 { return nil } self.name = name self.age = age } } var json: Dictionary? = ["name" : "Jack", "age" : 10] // old var p1 = json != nil ? Person(json!) : nil // new var p2 = json.flatMap(Person.init)

三. 函数式编程（Funtional Programming） 函数式编程（Funtional Programming，简称FP）是一种编程范式，也就是如何编写程序的方法论
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：函数是“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LISP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、Swift、Kotlin、Scala等
函数式编程中几个常用的概念：
Higher-Order Function、Function Currying
Functor、Applicative Functor、Monad
参考资料：
http://adit.io/posts/2013-04-17-functors,_applicatives,_and_monads_in_pictures.html
http://www.mokacoding.com/blog/functor-applicative-monads-in-pictures
1. FP实践 – 传统写法 假设要实现以下功能：[(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2
var num = 1func 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) //4

2. FP实践 – 函数式写法 传统写法嵌套比较麻烦，下面将上面的函数柯里化（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）
下面是柯里化后的函数，只接收一个参数，返回一个函数
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } } //加 func sub(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 - v } } //减 func multiple(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 * v } } //乘 func divide(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 / v } } //除 func mod(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 % v } } //取余let fn1 = add(3) //加3 let fn2 = multiple(6) //乘6 let fn3 = sub(1) //减1 let fn4 = mod(10) //对10取余 let fn5 = divide(2) //除以2//num -> fn1 -> fn2 -> fn3 -> fn4 -> fn5 print(fn5(fn4(fn3(fn2(fn1(num)))))) //4

这样写也是麻烦，所以?定义运算符，把A->B和B->C的函数合成?个函数，??只有?个A->C
//函数合成 infix operator >>> : AdditionPrecedence //优先级和加法一样 func >>>(_ f1: @escaping (A) -> B, _ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C { { f2(f1($0)) } //$0就是num }var fn = add(3) >>> multiple(5) >>> sub(1) >>> mod(10) >>> divide(2) fn(num)

这样就通过函数式思想实现了：[(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2，可以发现对比传统写法简洁了很多。
3. 高阶函数（Higher-Order Function） 高阶函数是至少满足下列一个条件的函数：
  1. 接受一个或多个函数作为输入（map、filter、reduce等）
  2. 返回一个函数
FP中到处都是高阶函数，如下：
func add(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } }

4. 柯里化（Currying） 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
两个数相加函数：
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 } add(20, 10)

柯里化之后，如下：
func add1(_ v: Int) -> (Int) -> Int { { $0 + v } } add(20)(10) //10 + 20 = 30

Tip：Array、Optional的map方法接收的参数就是一个柯里化函数（只接收?个参数，返回?个东?）
三个数相加函数的柯?化如下：
//传统的 func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int { v1 + v2 + v3 }//柯?化 //v3 == 30 func add2(_ v3: Int) -> (Int) -> (Int) -> (Int) { //v2 == 20 return { v2 in //v1 == 10 return { v1 in return v3 + v2 + v1 } } } //最?层在做事情，外层在不断减少参数add2(30)(20)(10) //10 + 20 + 30 = 60

  • ?动将函数柯?化
上面的add1、add2柯?化版本都是我们手动敲出来的，下面看一下如何?动将函数柯?化。
func add1(_ v1: Int, _ v2: Int) -> Int { v1 + v2 } func add2(_ v1: Int, _ v2: Int, _ v3: Int) -> Int { v1 + v2 + v3 }func currying(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> (B) -> (A) -> C { { b in { a in fn(a, b) } } } func currying(_ fn: @escaping (A, B, C) -> D) -> (C) -> (B) -> (A) -> D { { c in { b in { a in fn(a, b, c) } } } }let curriedAdd1 = currying(add1) print(curriedAdd1(20)(10)) //10 + 20 = 3020传给b，10传给a let curriedAdd2 = currying(add2) print(curriedAdd2(30)(20)(10)) //10 + 20 + 30 = 6030传给c，20传给b，10传给a

我们也可以自定义运算符，将上面我们举的例子的函数自动柯?化：
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 }//重载~运算符，将函数柯?化 prefix func ~(_ fn: @escaping (A, B) -> C) -> (B) -> (A) -> C { { b in { a in fn(a, b) } } }//?定义>>>运算符 infix operator >>> : AdditionPrecedence func >>>(_ f1: @escaping (A) -> B, _ f2: @escaping (B) -> C) -> (A) -> C { { f2(f1($0)) } }var num = 1 var fn = (~add)(3) >>> (~multiple)(5) >>> (~sub)(1) >>> (~mod)(10) >>> (~divide)(2) fn(num) //[(num + 3) * 5 - 1] % 10 / 2

5. 函子（Functor） ① 什么是函子
怎么样的Type才能称之为函子（Functor）？如下：
func map(_ fn: (Inner) -> T) -> Type

支持如上map运算的类型才能称之为函子，可以发现有3个条件：
  1. 这个map运算要支持泛型
  2. 要求接收一个函数，这个函数把Type内部存放的数据当作参数传进去，返回一个T
  3. 返回的也是同一种Type类型
② Array、Optional为什么是函子
Array、Optional也是支持如上map运算的类型，所以我们称之为函子
Array的map定义：
// Array public func map(_ transform: (Element) -> T) -> Array

Optional的map定义：
// Optional public func map(_ transform: (Wrapped) -> U) -> Optional

③ 图解理解函子
如下是个函子，函子里面包装的是2，如果想对这个函子做+3的操作，怎么做呢？
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函子.png 首先，将函子解包取出里面的2，再将2做+3的操作，得到5，最后再将5又放到盒子里面，形成一个新的函子，如下图：
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map操作.png Optional的map就是这样的，比如：想要对Optional(2)做+3的操作，首先将Optional(2)里面的2取出来做+3的操作，得到5，最后又将5包装成可选类型Optional(5)，进一步说明了Optional类型是函子。
如果这个可选类型是空的，那么map就不会调用，那么+3操作就不会执行，如下图：
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盒子为空.png 如果是数组，里面存放的是2 4 6，先将2 4 6取出来分别做相应的操作，最后操作的结果再包装成数组，如下图。
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数组.png 6. 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(_ value: A) -> F //可以理解为，随便给?个值就能返回??类型的泛型 func <*>(fn: F<(A) -> B>, value: F) -> F //可以理解为，给?个泛型F和?个泛型函数fn，最后返回?个泛型B

① Optional是适用函子
Optional可以满足上面两个条件，可以成为适用函子，如下：
func pure(_ value: A) -> A? { value } //满足了上面第一个条件 infix operator <*> : AdditionPrecedence func <*>(fn: ((A) -> B)?, value: A?) -> B? { //满足了上面第二个条件 guard let f = fn, let v = value else { return nil } return f(v) }

使用一下上面的运算，如下：
var value: Int? = 10 var fn: ((Int) -> Int)? = { $0 * 2} print(fn <*> value as Any) //Optional(20)

② 图解适用函子
有操作如下：
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操作.png 函子只是将需要计算的值包装到里面，适用函子会将需要计算的操作也包装到里面，如下图：
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适用函子.png ③ Array也是适用函子
Array也可以满足上面两个条件，也可以成为适用函子，如下：
func pure(_ value: A) -> [A] { [value] } func <*>(fn: [(A) -> B], value: [A]) -> [B] { var arr: [B] = [] if fn.count == value.count { for i in fn.startIndex..

使用一下上面的运算，如下：
print(pure(10)) // [10]var arr = [{ $0 * 2}, { $0 + 10 }, { $0 - 5 }] <*> [1, 2, 3] print(arr) // [2, 12, -2]

传入?个数组A和?个函数数组，把数组A中每?个元素传给函数数组中对应的函数，这个函数拿到对应的元素，计算后放到数组B里面，最后返回数组B。
7. 单子（Monad） 对任意一个类型F，如果能支持以下运算，那么就可以称为是一个单子（Monad）
func pure(_ value: A) -> F func flatMap(_ value: F, _ fn: (A) -> F) -> F

很显然，Array、Optional都是单子

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