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Swift函数式编程之高级用法

  • 什么是函数式编程呢?
    • 函数式编程其实是一种编程思想, 代码写出来只是它的表现形式.
    • 在面向对象的编程思想中, 我们将要解决的一个个问题, 抽象成一个个类, 通过给类定义属性和方法, 让类帮助我们解决需要处理的问题.(其实面向对象也叫命令式编程, 就像给对象下一个个命令)
    • 而在函数式编程中, 我们则通过函数描述我们要解决的问题, 以及解决问题需要怎样的方案.
    • 函数本身可以作为变量, 作为参数, 作为返回值(这样说有一点抽象, 下面的解决方案中就是将函数作为函数的参数)

1. Map的介绍

map用于将每个数组元素通过某个方法进行转换

  • Map在此处并非地图的意思, 它的含义是映射
    • 将一个元素映射成另外一种元素(类似于字典中的Key/Value映射)
    • 其实Swift系统本身是有映射的函数, 可以将一个集合映射成另外一个集合
    • map 方法接受一个闭包作为参数, 然后它会遍历整个数组,并对数组中每一个元素执行闭包中定义的操作。然后再返回一个操作后的数组;相当于对数组中的所有元素做了一个映射

示例分析:

实例一
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let arr = [1,2,3,4,5,6]
let arr2 = arr.map({ $0 * 3})
//[3, 6, 9, 12, 15, 18]
let arr3 = arr.flatMap({ $0 + 2 })
//[3, 4, 5, 6, 7, 8]

2. flatMap

  • 我们对同样的数组使用 flatMap 进行处理, 得到了同样的结果。 那 flatMap 和 map 到底有什么区别呢?

实例二

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let numbersCompound = [[1,2,3],[4,5,6]];
var res = numbersCompound.map { $0.map{ $0 + 2 } }
// [[3, 4, 5], [6, 7, 8]]
var flatRes = numbersCompound.flatMap { $0.map{ $0 + 2 } }
// [3, 4, 5, 6, 7, 8]
  • flatMap 依然会遍历数组的元素,并对这些元素执行闭包中定义的操作。 但唯一不同的是,它对最终的结果进行了所谓的 “降维” 操作。 本来原始数组是一个二维的, 但经过 flatMap 之后,它变成一维的了。

下面咱们再来看一下 flatMap 的定义, 还是抛去 @noescape, rethrows 这些无关逻辑的关键字:

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func flatMap(transform: (Self.Generator.Element) throws -> T?) -> [T]
func flatMap(transform: (Self.Generator.Element) -> S) -> [S.Generator.Element]
  • 和 map 不同, flatMap 有两个重载。 参照我们刚才的示例, 我们调用的其实是第二个重载:flatMap 的闭包接受的是数组的元素,但返回的是一个 SequenceType 类型,也就是另外一个数组

    下面让我们来看看flatMap 的另一种重载情况

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func flatMap
(transform: (Self.Generator.Element) -> T?) -> [T]
  • 从定义中我们看出, 它的闭包接收的是 Self.Generator.Element 类型, 返回的是一个 T? 。 我们都知道,在 Swift 中类型后面跟随一个 ?, 代表的是 Optional 值。 也就是说这个重载中接收的闭包返回的是一个 Optional 值。 更进一步来说,就是闭包可以返回 nil。

实例三

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let optionalArray: [String?] = ["AA", nil, "BB", "CC"];
print(optionalArray)
//[Optional("AA"), nil, Optional("BB"), Optional("CC")]

var optionalResult = optionalArray.flatMap{ $0 }
// ["AA", "BB", "CC"]
  • flatMap 的返回结果中, 成功的将原数组中的 nil 值过滤掉了。 再仔细观察,你会发现更多。 使用 flatMap 调用之后, 数组中的所有元素都被解包了

关于$0的解释

  • $0代表传入的元素本身,而不是下标
  • $0.0代表传入的元组的第一个值,如果元组被命名过了,则可以直接带名字
  • $0.age代表传入的模型的age属性
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//元组类型
let a1 = [(1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6),(6,7)]
let a2 = a1.map({ $0.0 * 2 })

//模型类型
let ageArr = modelArr.map({ $0.age })
let nameArr = modelArr.map({ $0.name })

3. zip的使用

3-1. zip 是将两个序列的元素,一一对应合并成元组,生成一个新序列。比如

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let a = [1, 2, 3, 4]
let b = ["a", "b", "c", "d", "e"]
let c = zip(a, b).map { $0 }
// c = [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (4, "d")]

生成的序列,如同原始两个序列的相互咬合,因此函数的名字为 zip。zip 的英文有拉链的意思。生成的序列 count 为原始序列的最小值。

3-2. zip 生成的序列通常会进行下一步处理。比如

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func loadColors(colors: [UIColor]) {
zip(self.colorButtons, colors).forEach { (bt, color) in
bt.color = color
}
}

上面这段的语句,为颜色按钮分别赋予颜色值。相当于:

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func loadColors(colors: [UIColor]) {
let minCount = min(colors.count, self.colorButtons.count)
for i in 0 ..< minCount {
self.colorButtons[i].color = colors[i]
}
}

再举一段代码。

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let colors = [UIColor.red, UIColor.blue, UIColor.white]
let buttons = zip(0 ..< colors.count, colors).map { (i, color) in
let button = ColorButton(color: color)
button.tag = i
return button
}

这段代码,创建了颜色按钮,并用索引设置了对应的 tag。

最后

3-3. 这些简单的函数,配合起来可以达到一些高级的功能。比如:

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let a = ["a", "b", "c", "d"]
let b = ["A", "B", "C", "D"]
let c = zip(a, b).flapMap { [$0, $1] }
// c = ["a", "A", "b", "B", "c", "C", "d", "D"]

这里将两个序列的元素,间隔地插入,合并成一个序列。

3-4. zip和速记+来通过添加两个冲突的值来解析重复的键

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let keyNames2 = ["a", "b", "c", "a", "b"]
let dict = Dictionary(zip(keyNames2, repeatElement(1, count: keyNames2.count)), uniquingKeysWith: +)
//["b": 2, "a": 2, "c": 1]

二、Filter的使用

filter用于选择数组元素中满足某种条件的元素

代码实例

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let arr = [1,2,3,4,5,6]
let arr2 = arr.filter({ $0 < 5 })
//[1, 2, 3, 4]

三、Reduce的使用

reduce方法把数组元素组合计算为一个值

  • 先看一段传统代码
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let moneyArray = [2,4,6,7,9,4,10] 
var sum = 0
for money in moneyArray {
sum = sum + money
}

//再看看数字相乘
var product = 1
for money in moneyArray {
product = product * money
}
  • Swift中reduct在Array类中的定义为
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reduce(initial: T, combine: (T, Int) throws -> T)
  • 接收两个参数,一个为类型U的初始值,另一个为把类型为U的元素和类型为T的元素组合成一个类型为U的值的函数。最终结果整个数组就变成了一个类型为U的值。

reduce简化代码

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sum = moneyArray.reduce(0,{$0 + $1})

//Swift中操作符可用着函数,可简化成:
sum = moneyArray.reduce(0,+)

需要注意的是combine函数的两参数类型不同,$0为计算结果类型,$1为数组元素类型

四、总结

1、需要说明的是数据比较大的时候,高阶函数会比传统实现更快,因为它可以并行执行(如运行在多核上),除非真的需要更高定制版本的map,reduce和filter,否则可以一直使用它们以获得更快的执行速度。

2、我确信当你使用map,filter,reduct的代码质量会更好。但也需要在合适的场景中使用它们,不要指望用它们来解决任何问题。没有放之四海而皆准的真理。

详情参考http://blog.csdn.net/fish_yan_/article/details/51785441
详情参考http://www.cocoachina.com/swift/20150619/12173.html

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