【函数式】纯函数与替代模型

2023-05-16

纯函数

一个函数在程序执行的过程中除了根据输入参数给出运算结果之外没有其他的副作用影响,我们可以把这类函数称为“纯函数”。纯函数由于不依赖外部变量,使得给定函数输入其返回结果永远不变,比如整数的加法函数,它接收两个整数值并返回一个整数值,对于给定的两个整数值,它的返回值永远是相同的整数值。

副作用

相对于非纯函数,它们带有副作用,这使得函数不仅简单返回一个值,还做了其他事情:

  • 修改了一个变量
  • 直接修改了数据结构
  • 设置了一个对象的成员
  • 抛出一个异常或以一个错误终止
  • 打印到终端或读取用户的输入
  • 读取或写入一个文件
  • 在屏幕上绘画

像是执行IO、处理错误、修改数据都属于副作用,这些副作用可能导致我们编写的程序难以测试,进而容易产生bug。遵循函数式编程规范可以使编程更加模块化,由于纯函数模块化的特性,使得程序容易被测试、复用、并行化、泛化以及推导,这也减少了产生bug的可能。

纯函数的使用将数据的创建过程和处理过程分离,通过把副作用推导程序的外层,来转换任何带有副作用的函数。对于函数式程序员而言,程序的实现应该有一个纯的内核和一层很薄的外围来处理副作用。

引用透明

引用透明(referential transparency)的概念对纯函数进行形式化,符合引用透明的表达式都可以由它的结果所取代,而不改变该程序的含义。当调用一个函数时所传入的参数是引用透明的,冰鞋函数调用也是引用透明的,那么这个函数式一个纯函数。当传入函数的参数也是一个纯函数时,使得高阶函数的组合也是引用透明的,这有利于构建更加复杂的逻辑,而本身程序的计算结果是可以进行推断的,不用担心环境对程序的影响。

对于程序p,如果它包含的表达式e满足引用透明,所有的e都可以替换为它的运算结果而不会改变程序p的含义。假设存在一个函数f,若变大时f(x)对所有引用透明的表达式x也是引用透明的,那么这个f是一个纯函数。

替代模型

引用透明要求函数不论进行了任何操作都可以用它的返回值来代替。这种限制使得推导一个程序的求值变得简单而自然,称之为替代模型(substitution model)。如果表达式是引用透明的,可以想象计算过程就像在解代数方程。展开表达式的每一部分,使用指示对象替代变量,然后归约到最简单的形式。在这一过程中,每项都被等价值所替代,计算的过程就是一个又一个等价值所替代的过程。换句话说,引用透明使得程序具备了等式推理的能力。

替代模型更容易推理,因为对运算的影响纯粹是局部的(只对那些赋值表达式产生影响),不需要先在内心模拟一系列状态的更新才理解这一段代码。只需要理解局部的推理,不必费心地去跟踪函数执行前后的状态变化,只用简单看一下函数的定义,把它替换成一个参数。

小结

这一小节,我们了解了纯函数的一些基本概念和其带来的好处。我们知道,纯函数时模块化的、可组合的,因为它从“对结果做什么”和“如果获取输入”中分离了计算本身的逻辑,就像一个黑盒子。对输入的获取只有一种方式:通过参数传给函数。输出也只是简单地将计算结果返回。把这些关注点分离开,计算也更容易被复用。我们可以复用这些逻辑,而不必担心输入或输出对整个上下文引起的副作用。

转载请注明作者Jason Ding及其出处
jasonding.top
Github博客主页(http://blog.jasonding.top/)
CSDN博客(http://blog.csdn.net/jasonding1354)
简书主页(http://www.jianshu.com/users/2bd9b48f6ea8/latest_articles)
Google搜索jasonding1354进入我的博客主页

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

【函数式】纯函数与替代模型 的相关文章

  • 同一个页面不打开两次

    lt script language 61 34 javascript 34 gt function popwin3 path window open path 34 cart 34 34 height 61 520 width 61 52
  • 超易懂!二分查找 详析

    二分算法的 本质 是 xff1a 假如我们可以找到事物的 某种性质 xff0c 这种性质 可以将区间一分为二 xff0c 一半满足 xff0c 一半不满足 我们就可以二分 另外 xff0c 有 连续性 必可以 二分 二分模板一共有两个 xf
  • 手摸手 Spring Cloud Gateway + JWT 实现登录认证

    你好 xff0c 我是悟空 前言 上篇我已经讲解了 Spring Cloud 的原理和实战 xff0c 这次就要结合 JWT 来实现登录认证的功能了 本文已收录至 深入剖析 Spring Cloud 底层架构原理 xff0c 已更新 18
  • 百行代码实现VLC简易视频播放器【VLC环境配置过程+可执行源码注释完整】

    文章目录 什么是VLC x1f680 VLC 库的集成 VLC环境配置演示 win10系统 43 vs2017 43 win64 x1f34e VLC 库的基本使用 x1f382 视频播放器实现 自定义函数Unicode2Utf8讲解 x1
  • HttpWebRequest 使用NetworkCredential 进行域认证下载时不成功 的解决方案

    最近在项目中使用pWebRequest 使用NetworkCredential 进行域认证下载时老不成功 xff0c 最后Google了解决方案 xff0c 发现几乎所有讨论的方案都不成功 xff0c 只好埋头自己解决 xff0c 最后总算
  • Firefox 的用户脚本管理器 greasemonkey 的使用一例

    一 什么是greasemonkey Firefox 的用户脚本管理器 greasemonkey 使你可以向任何网页添加DHTML语句 用户脚本 来改变它们的显示方式 就像CSS可以让你接管网页的样式 xff0c 而用户脚本 User Scr
  • Apache Http 服务器安装教程

    我在学习网络开发的时候需要从服务器上获得json数据 xff0c 所以在自己的电脑上安装了一个本地服务器 xff0c 其中遇到的一些问题 xff0c 在这里都写出来 首先 xff0c 我们需要访问apache http服务器的下载网页 xf
  • STM32的UART奇偶校验注意

    STM32的UART奇偶校验注意 STM32的UART在初始化时 xff0c 我们通常用到最多的就是无校验位 xff0c 1停止位 但是我在项目中也遇到某些芯片通信用的需要奇校验或者偶校验 xff0c 这里需要特别注意的是STM32中开启奇
  • Realtek RTL8762C/Realtek RTL8762D学习记录

    本人基于日常工作整理编写的8762C FAQ文档 xff0c 记录RTL8762C 8762D系列软件开发常见问题以及解决方案 希望它能发挥更多作用 帮到有需要的朋友 关键字 xff1a 8762CMF 8762CK 8762CJ 8762
  • 蓝牙BLE---DA14683的SPI主机通信讲解

    DA14683的SPI主机通信例程 Date 2018 12 19 Create Jim 导入例程 首先导入ble peripheral例程或者pxp reporter例程 再到以下位置打开硬件SPI的宏定义 xff1a 获取SPI例程源码
  • 06.5 Code

    06 5 Code 推力 force 推力的应用旋翼的气动阻力空气阻力矩滚转力矩电机的转速 推力 force span class token comment force 61 电机的转速 xff5c 电机的转速 xff5c xff08 带
  • C、C++ 对于char*和char[]的理解

    1 char 和char 的共同点 都是指针 xff0c 指向第一个字符所在的地址 2 char 的用法 char a 61 34 aaa 34 char p1 61 a char 是常量指针 xff08 常量的指针 xff09 xff0c
  • 重新抛出(rethrow)

    有可能单个catch不能完全处理一个异常 在进行了一些校正行动之后 xff0c catch可能确定该异常必须由函数调用链中更上层的函数来处理 xff0c catch可以通过重新抛出 rethrow 将异常传递给函数调用链中更上层的函数 重新
  • 4-2 图像聚类算法

    4 2 图像聚类算法 目录1 分类与聚类1 1 分类1 2 聚类1 3 聚类样本间的属性1 4 聚类的常见算法 2 K Means聚类2 1 概念2 2 步骤2 3 例子2 4 K Means聚类与图像处理2 5 K Means聚类优缺点优
  • JavaWeb-03 统一字符集编码、JSP的页面元素、JSP九大内置对象-request

    1 使用Eclipse开发Web项目 JSP项目 tomacat 2 在Eclipse中创建的Web项目 xff1a 浏览器可以直接访问WebContent中的文件例如 http 127 0 0 1 8888 MyJspProject in
  • 9-1 从零开始训练网络

    9 1 从零开始训练网络 目录1 搭建网络基本架构要完成的功能 2 构建训练网络1 实现网络训练功能2 获取训练数据及预处理 3 启动训练网络并测试数据 目录 搭建网络基本架构构建训练网络启动训练网络并测试数据 1 搭建网络基本架构 要完成
  • 基于知识图谱的推荐系统

    基于知识图谱的推荐系统 推荐系统 xff1a 核心目标是通过分析用户行为 兴趣 需求等信息 在海量的数据中挖掘用户感兴趣的信息 如商品 新闻 POI point of interest 和试题 等 个性化推荐算法是推荐系统的核心 其主要可以
  • mysql级联删除

    mysql级联删除 场景 xff1a 员工表 id xff1a 员工idleader id xff1a 该员工的领导的id xff08 也是员工id xff09 外键dept id xff1a 该员工的部门id xff08 部门表外键 xf
  • 【Seata】安装 - mac

    1 下载 官网 xff1a https seata io zh cn index html 2 修改配置文件 2 1 file conf 还有user password 2 2 registry conf 1 xff09 registry
  • Go Modules模式

    Go Modules模式 xff08 1 xff09 go mod 命令 命令作用go mod init生成 go mod 文件 在当前文件夹下初始化一个新的 go mod 文件go mod download下载 go mod 文件中指明的

随机推荐

  • 【Go】flag

    flag String span class token keyword func span span class token function String span span class token punctuation span n
  • Mybatis 逆向工程

    Mybatis 逆向工程 Maven项目generatorConfig xmlpom xml Maven项目 项目结构 xff1a generatorConfig xml span class token prolog lt xml ver
  • 原理分享 | 单片机常用通信协议汇总(上)

    vx 嵌入式工程师成长日记 https mp weixin qq com s biz 61 Mzg4Mzc3NDUxOQ 61 61 amp mid 61 2247484134 amp idx 61 1 amp sn 61 b779ccf0
  • C语言模拟TCP通信-------收发数据

    简介 这篇是我学习网络编程时初次接触到的 xff0c 感觉挺适合初学者 xff0c 下文主要介绍了如何使用Linux模拟TCP通信 xff0c 分为客户端和服务器端两大部分 xff0c 外加一个总的头文件 流程 服务器端和客户端使用TCP的
  • 多传感器融合记录

    多传感器信息融合的典型应用 多传感器融合中的时间硬同步1 论文阅读 weixin 39606911的博客 CSDN博客 前言阅读硕士论文 自动驾驶中多传感器集成同步控制器设计与实现 xff0c 该论文为自动驾驶设计了一套时间同步控制器 xf
  • VINS记录

    euroc launch lt launch gt lt arg name 61 34 config path 34 default 61 34 find feature tracker config euroc euroc config
  • OpenCV介绍与入门

    OpenCV入门 OpenCV介绍关于OpenCV1 OpenCV能做什么 xff1b 2 OpenCV与图形学与FFmpeg的关系 xff1b 3 OpenCV的未来 xff1b OpenCV介绍 OpenCV是计算机视觉的框架 关于Op
  • 【可见光室内定位】(一)概览

    目录 一 室内无线定位技术概况二 研究现状三 应用前景背景 一 室内无线定位技术概况 二 研究现状 得益于可见光通信 xff08 xff36 xff2c xff23 xff09 技术的迅速发展 xff0c 可 见光定位 xff08 xff3
  • 【机器学习中的数学】比例混合分布

    比例混合分布 Scale Mixture Distribution 混合分布是来自其他随机变量的集合构成的随机变量的概率分布 xff1a 一个随机变量是根据给定的概率从集合随机选取的 xff0c 然后所选随机变量的值就得到了 first a
  • 互联网相似图像识别检索引擎 —— 基于图像签名的方式

    一 引言 多媒体识别是信息检索中难度较高且需求日益旺盛的一个问题 以图像为例 xff0c 按照图像检索中使用的信息区分 xff0c 图像可以分为两类 xff1a 基于文本的图像检索和基于内容识别的图像检索 xff08 CBIR xff1a
  • 【Vim】使用map自定义快捷键

    map简介 map是一个映射命令 将常用的很长的命令映射到一个新的功能键上 map是Vim强大的一个重要原因 xff0c 可以自定义各种快捷键 xff0c 用起来自然得心应手 映射的种类 有五种映射存在 xff1a 用于普通模式 输入命令时
  • 【Scala】使用Option、Some、None,避免使用null

    避免null使用 大多数语言都有一个特殊的关键字或者对象来表示一个对象引用的是 无 xff0c 在Java xff0c 它是null 在Java 里 xff0c null 是一个关键字 xff0c 不是一个对象 xff0c 所以对它调用任何
  • 【Linux】使用update-alternatives命令进行版本的切换

    引言 在Debian系统中 xff0c 我们可能会同时安装有很多功能类似的程序和可选配置 xff0c 可能会出现同一软件的多个版本并存的场景 比如像是一些编程语言工具 xff0c 一些系统中自带的是python2 6 xff0c 而现在py
  • stm32G0 启动

    目的 STM32G是意法半导体这两年新推出的系列芯片 xff0c 相比原先的F系列的芯片有很多提升点 xff0c 将来必将取代F系列芯片的地位 对于新芯片的应用来说能够正确下载与运行程序是比较重要的一点 xff0c 这篇文章将对 STM32
  • 【scikit-learn】交叉验证及其用于参数选择、模型选择、特征选择的例子

    xfeff xfeff 内容概要 训练集 测试集分割用于模型验证的缺点K折交叉验证是如何克服之前的不足交叉验证如何用于选择调节参数 选择模型 选择特征改善交叉验证 1 模型验证回顾 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型 xff
  • 【scikit-learn】网格搜索来进行高效的参数调优

    xfeff xfeff 内容概要 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数如何让搜索参数的流程更加高效如何一次性的搜索多个调节参数在进行真正的预测之前 xff0c 如何对调节参数进行处理如何削减该过程的计算代价 1 K折交叉验证回顾 交叉验证
  • 【scikit-learn】评估分类器性能的度量,像混淆矩阵、ROC、AUC等

    xfeff xfeff 内容概要 模型评估的目的及一般评估流程分类准确率的用处及其限制混淆矩阵 xff08 confusion matrix xff09 是如何表示一个分类器的性能混淆矩阵中的度量是如何计算的通过改变分类阈值来调整分类器性能
  • 【Scala-ML】使用Scala构建机器学习工作流

    引言 在这一小节中 xff0c 我将介绍基于数据 xff08 函数式 xff09 的方法来构建数据应用 这里会介绍monadic设计来创建动态工作流 xff0c 利用依赖注入这样的高级函数式特性来构建轻便的计算工作流 建模过程 在统计学和概
  • 【Scala】响应式编程思想

    何为响应式编程 响应式编程是一种面向数据流和变化传播的编程范式 xff0c 数据更新是相关联的 这意味着可以在编程语言中很方便地表达静态或动态的数据流 xff0c 而相关的计算模型会自动将变化的值通过数据流进行传播 以响应式编程方式进行思考
  • 【函数式】纯函数与替代模型

    纯函数 一个函数在程序执行的过程中除了根据输入参数给出运算结果之外没有其他的副作用影响 xff0c 我们可以把这类函数称为 纯函数 纯函数由于不依赖外部变量 xff0c 使得给定函数输入其返回结果永远不变 xff0c 比如整数的加法函数 x