函数式程序员

① 函数在编程中扮演着什么样的作用

函数在编程中的作用：
支持闭包和高阶函数，支持惰性计算（lazy evaluation）。使用递归作为控制流程的机制。加强了引用透明性。没有副作用。我将重点放在在 Java 语言中使用闭包和高阶函数上，但是首先对上面列出的所有特点做一个概述。

闭包和高阶函数
函数编程支持函数作为第一类对象，有时称为 闭包或者 仿函数（functor）对象。实质上，闭包是起函数的作用并可以像对象一样操作的对象。与此类似，FP 语言支持 高阶函数。高阶函数可以用另一个函数（间接地，用一个表达式） 作为其输入参数，在某些情况下，它甚至返回一个函数作为其输出参数。这两种结构结合在一起使得可以用优雅的方式进行模块化编程，这是使用 FP 的最大好处。

惰性计算
除了高阶函数和仿函数（或闭包）的概念，FP 还引入了惰性计算的概念。在惰性计算中，表达式不是在绑定到变量时立即计算，而是在求值程序需要产生表达式的值时进行计算。延迟的计算使您可以编写可能潜在地生成无穷输出的函数。因为不会计算多于程序的其余部分所需要的值，所以不需要担心由无穷计算所导致的 out-of-memory 错误。一个惰性计算的例子是生成无穷 Fibonacci 列表的函数，但是对 第 n 个Fibonacci 数的计算相当于只是从可能的无穷列表中提取一项。

递归
FP 还有一个特点是用递归做为控制流程的机制。例如，Lisp 处理的列表定义为在头元素后面有子列表，这种表示法使得它自己自然地对更小的子列表不断递归。

函数的优点:

1.代码简洁，开发快速
函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。
Paul Graham在《黑客与画家》一书中写道：同样功能的程序，极端情况下，Lisp代码的长度可能是C代码的二十分之一。
如果程序员每天所写的代码行数基本相同，这就意味着，"C语言需要一年时间完成开发某个功能，Lisp语言只需要不到三星期。反过来说，如果某个新功能，Lisp语言完成开发需要三个月，C语言需要写五年。"当然，这样的对比故意夸大了差异，但是"在一个高度竞争的市场中，即使开发速度只相差两三倍，也足以使得你永远处在落后的位置。"

2. 接近自然语言，易于理解
函数式编程的自由度很高，可以写出很接近自然语言的代码。
前文曾经将表达式(1 + 2) * 3 - 4，写成函数式语言：
subtract(multiply(add(1,2), 3), 4)
对它进行变形，不难得到另一种写法：
add(1,2).multiply(3).subtract(4)
这基本就是自然语言的表达了。再看下面的代码，大家应该一眼就能明白它老戚哪的意思吧：
merge([1,2],[3,4]).sort().search("2")
因此，函数式编程的代码更容易理解。
3. 更方便的代码管理
函数式编程不依赖、也不会改变外界的状态，只要给定输入参数，返回的结果必定相同。因此，每一个函数都可以被看做独立单元，很有利于进行单元测试（unit testing）和除错（debugging），以及模块化组合。

4. 易于"并发编程"
函数式编程不需要考虑"死锁"（deadlock），因为它不修改变量，所以根本不存在"锁"线程的问题。不必担心一个线程的数据，被另一个线程修改，所以侍码可以很放心地把工作分摊到多个线程，部署"并发编程"仔枣（concurrency）。
请看下面的代码：
var s1 = Op1();
var s2 = Op2();
var s3 = concat(s1, s2);
由于s1和s2互不干扰，不会修改变量，谁先执行是无所谓的，所以可以放心地增加线程，把它们分配在两个线程上完成。其他类型的语言就做不到这一点，因为s1可能会修改系统状态，而s2可能会用到这些状态，所以必须保证s2在s1之后运行，自然也就不能部署到其他线程上了。
多核CPU是将来的潮流，所以函数式编程的这个特性非常重要。

5. 代码的热升级
函数式编程没有副作用，只要保证接口不变，内部实现是外部无关的。所以，可以在运行状态下直接升级代码，不需要重启，也不需要停机。Erlang语言早就证明了这一点，它是瑞典爱立信公司为了管理电话系统而开发的，电话系统的升级当然是不能停机的。

② 函数式编程有什么弊端

我接触过Haskell、Clojure和其他语言，也做过PL的“研究”。可以浅谈一下：

• 函数的复杂度

分析Haskell程序的时间和空间复杂度是很麻烦的。首先编写Haskell程序往往是很多“重用”内置/自定义数据结构,以实现数据持久性(或“不变性”)可以增加空间和时间消耗(实现策略有很多,但采取临时解决方案不影响永久治愈),优点是控制副作用。然后，函数组合和高阶函数可能代价昂贵，可以生成额外的中间数据。其优点是抽象能力强，模块化是有益的。最后，惰性评价使过程评价模型复杂，滥用可导致效率的降低。功能语言的分析工具也较少。

但是这些提供了细粒度的模块化，程序员需要更多的“设计”。“使用函数式编程的程序员必须努力确保程序使用更小、更简单、更通用的模块，”Huges说。这是一个挑战。

而且，模块之间的交互也是一个问题。