很久之前我就学过Lisp和Erlang，但是也就是写写HelloWorld，写个排序算法。也在Coursera上听过Scala的课，可是那时候我还不怎么用Java，所以后来也没怎么继续。可是对函数式编程的兴趣一直不减，工作中几乎不会用Scala，但是用的是Java，我一直在想着怎么把Scala用到工作中。最近在写一个工具，因为这个工具基本只有我们项目组用，而且很简单，所以我就用Scala写了。以后有机会，把Scala用在生产上。
为什么对函数式编程这么感兴趣呢。
第一个原因，可以装逼，或者说是个人兴趣。函数式编程给我们提供了另一种思考问题的方法，最重要的是学习这种思维方法。
第二个原因，好多人都在学，好多地方都在用。Java 8增加了lambda表达式的支持，连C++都已经支持lambda表达式和闭包。 有越来越多的用函数式编程语言写的开源软件在被广泛使用，最有名的，用Scala写的Spark，Erlang写的RabbitMQ，当然还有用Lisp写的Emacs。函数式编程语言已经出现四十多年了，为什么现在才火起来，是因为函数式编程语言天然的适合多核编程，或者分布式编程。Google的MapReduce框架就是受到函数式编程的启发而出现的，其实Google的MapReduce和函数式编程的map reduce本质上是一样的。
函数式编程的科学解释
下面是来自知乎的一段回答，对函数式编程做了比较好的解释。
编程范式
函数式编程是一种编程范式，我们常见的编程范式有命令式编程（Imperative programming），函数式编程，逻辑式编程，常见的面向对象编程是也是一种命令式编程。
命令式编程是面向计算机硬件的抽象，有变量（对应着存储单元），赋值语句（获取，存储指令），表达式（内存引用和算术运算）和控制语句（跳转指令），一句话，命令式程序就是一个冯诺依曼机的指令序列。
而函数式编程是面向数学的抽象，将计算描述为一种表达式求值，一句话，函数式程序就是一个表达式。
函数式编程的本质
函数式编程中的函数这个术语不是指计算机中的函数（实际上是Subroutine），而是指数学中的函数，即自变量的映射。也就是说一个函数的值仅决定于函数参数的值，不依赖其他状态。比如sqrt(x)函数计算x的平方根，只要x不变，不论什么时候调用，调用几次，值都是不变的。
在函数式语言中，函数作为一等公民，可以在任何地方定义，在函数内或函数外，可以作为函数的参数和返回值，可以对函数进行组合。
纯函数式编程语言中的变量也不是命令式编程语言中的变量，即存储状态的单元，而是代数中的变量，即一个值的名称。变量的值是不可变的（immutable），也就是说不允许像命令式编程语言中那样多次给一个变量赋值。比如说在命令式编程语言我们写“x = x + 1”，这依赖可变状态的事实，拿给程序员看说是对的，但拿给数学家看，却被认为这个等式为假。
函数式语言的如条件语句，循环语句也不是命令式编程语言中的控制语句，而是函数的语法糖，比如在Scala语言中，if else不是语句而是三元运算符，是有返回值的。
严格意义上的函数式编程意味着不使用可变的变量，赋值，循环和其他命令式控制结构进行编程。
从理论上说，函数式语言也不是通过冯诺伊曼体系结构的机器上运行的，而是通过λ演算来运行的，就是通过变量替换的方式进行，变量替换为其值或表达式，函数也替换为其表达式，并根据运算符进行计算。λ演算是图灵完全（Turing completeness）的，但是大多数情况，函数式程序还是被编译成（冯诺依曼机的）机器语言的指令执行的。
一个直观的例子
在函数式编程里，function is first-class citizen。在函数式语言的代码里，你会发现各种参数都是函数，这与C语言或者JAVA完全不一样。
有这样一个例子，写一个程序对一组二维数据进行拟合。假设我有下面这些数据：
x : [1,2,3,4,5]
y: [1,4,9,16,25]
我要写一个函数，来得到这组数据的函数。注意，这时候我们要的结果不再是数据，而是函数。
假设我们要写的函数可以自己学习，每次试一个函数，不行，则继续修正(手工修正）。
C语言版本：
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int
main() {
int
x[5] = {1,2,3,4,5};
int
y[5] = {1,4,9,16,25};
int
a1,a2,a3;
while
(1)
{
scanf
(
"%d %d %d"
,
&a1,&a2,&a3);
try
(5,x,y,a1,a2,a3);
}
}
int
fun(
int
x,
int
a1,
int
a2,
int
a3) {
return
a1*x*x+a2*x+a3;
}
void
try
(
int
len,
int
*x,
int
*y,
int
a1,
int
a2,
int
a3) {
int
i;
for
(i = 0; i < len; i++) {
if
(y[i] != fun(x[i],a1,a2,a3) ) {
printf
(
"not match\n"
);
return
;
}
}
printf
(
"perfect match\n"
);
}
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每次尝试后，就修改一下，最终得到一个a1*x*x+a2*x+a3的函数，实际上是一个系数。
Python版本：
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def
TRY(X,Y,func):
i
=
0
while
i <
len
(X):
if
func(X[i])!
=
Y[i]:
print
"not match"
return
i
=
i
+
1
print
"perfect match"
X
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
]
Y
=
[
1
,
4
,
9
,
16
,
25
]
while
1
:
func
=
raw_input
()
TRY(X,Y,
eval
(func))
appebn@EBNA3PJD:~> python find.py
lambda
x : x
*
x
+
5
not
match
lambda
x : x
*
x
*
x
*
x
*
x
*
x
+
1
not
match
lambda
x : x
*
x
perfect match
|
上面的两个程序的不同的地方在于，C语言版的函数是定死的，而Python版的函数可以作为变量输入。在C语言中，变量就是变量，函数就是函数（函数指针指针虽然可以作为参数传给另一个函数，但也是静态的，而且这里的函数更应该叫做routine）。
我们把这个例子扩展一下，假设有海量的数据，我们要用机器学习的方法得到这些数据中的一些规律，这些规律就是函数，而机器就是不断产生新的函数应用于这些数据。试想一下，在这种情况下，当然是函数式编程更理想。未来的IT系统，都是分布式的，数据都是海量的，传统的锁机制已经不能适应这种分布式编程了，而函数式编程就是一种可以在语言级解决问题的一个方法，当然不是所有问题都能解决。
函数式语言的代码更加简洁易懂
写函数式编程语言时，最难的是转变思想。例如计算一个数组的和，
C语言：
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5
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int
a[5] = {1,2,3,4,5};
int
sum = 0;
for
(
int
i = 0;i<5;i++) {
sum +=a[i];
}
|
用函数式编程语言写(Python，也可以用上面的for循环，不过那就和用C++写C语言程序一样了)：
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1
2
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a
=
[
1
,
2
,
3
,
4
,
5
]
sum
=
reduce
(
lambda
x,y:x
+
y, a,
0
)
|
这里的reduce的作用是：
有一个累计值acc是0，reduce将acc=acc+y应用到每个a的元素上，最后就得到了a的各个元素的和。
Google的MapReduce就是受函数式编程语言的map和reduce启发而产生的(reduce在有的语言中叫fold，就是把列表折叠一下)。
比如我用python写一个WordCount，给一个字符串数组，返回其中某个单次的个数。
思路：找"a"的个数，将["a","b","c","a"]映射成[1,0,0,1]，再求和
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#这个函数返回的是一个函数
#判断一个词是不是等于word，如果等于word，返回1，否则返回0
#在函数式编程语言中，到处倒是可以返回函数的函数
def
isTargetWord(word):
def
isWord(w):
if
w
=
=
word:
return
1
else
:
return
0
return
lambda
x: isWord(x)
words
=
[
"fuck"
,
"bitch"
,
"fuck"
]
print
"fuck:"
,
reduce
(
lambda
x,y:x
+
y,
map
(isTargetWord(
"fuck"
),words),
0
)
print
"bitch:"
,
reduce
(
lambda
x,y:x
+
y,
map
(isTargetWord(
"bitch"
),words),
0
)
|
python的lambda表达式里不支持if-else，如果用scala
|
1
2
|
val
words
=
List(
"fuck"
,
"bitch"
,
"fuck"
)
println(
"fuck:"
+ words.map( x
=
>
if
(x
==
"fuck"
)
1
else
0
).reduce((x,y)
=
>x+y))
|
这种语法，先map，在reduce，看起来比较自然。一但理解了函数式编程语言，那么代码将会变得特别简洁易懂。当然让一个从来没学过函数式编程的人看上面的代码，肯定一头雾水，一但懂了，就觉得写起来特别方便。
总结
总之，对于一个热爱技术的人，一定要学一下函数式编程。
本文转自nxlhero 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/nxlhero/1661813，如需转载请自行联系原作者
