Option是一种新的数据类型.形象的来描述:Option就是一种特殊的List,都是把数据放在一个管子里:然后在管子内部对数据进行各种操作.所以Option的数据操作与List很相似.不同的是Option的管子内最多只能存放一个元素,在这个方面Option的数据操作就比List简单的多,因为使用者不必理会数据元素的位置.顺序.Option只有两种状态:包含一个任何类型的元素或者为空.或者这样讲:一个Option实例包含 0 或 1 个元素:None代表为空,Some(x)代表包含一个任意类型的…

IO处理可以说是计算机技术的核心.不是吗?使用计算机的目的就是希望它对输入数据进行运算后向我们输出计算结果.所谓Stream IO简单来说就是对一串按序相同类型的输入数据进行处理后输出计算结果.输入数据源可能是一串键盘字符.鼠标位置坐标.文件字符行.数据库纪录等.如何实现泛函模式的Stream IO处理则是泛函编程不可或缺的技术. 首先,我们先看一段较熟悉的IO程序: import java.io._ def linesGt4k(fileName: String): IO[Boolean] =…

泛函编程方式其中一个特点就是普遍地使用递归算法,而且有些地方还无法避免使用递归算法.比如说flatMap就是一种推进式的递归算法,没了它就无法使用for-comprehension,那么泛函编程也就无法被称为Monadic Programming了.虽然递归算法能使代码更简洁易明,但同时又以占用堆栈(stack)方式运作.堆栈是软件程序有限资源,所以在使用递归算法对大型数据源进行运算时系统往往会出现StackOverflow错误.如果不想办法解决递归算法带来的StackOverflow问题,泛函…

经过了一段时间的学习,我们了解了一系列泛函数据类型.我们知道,在所有编程语言中,数据类型是支持软件编程的基础.同样,泛函数据类型Foldable,Monoid,Functor,Applicative,Traversable,Monad也是我们将来进入实际泛函编程的必需.在前面对这些数据类型的探讨中我们发现: 1.Monoid的主要用途是在进行折叠(Foldable)算法时对可折叠结构内元素进行函数施用(function application). 2.Functor可以对任何高阶数据类型F[_]…

上两期我们讨论了Monad.我们说Monad是个最有概括性(抽象性)的泛函数据类型,它可以覆盖绝大多数数据类型.任何数据类型只要能实现flatMap+unit这组Monad最基本组件函数就可以变成Monad实例,就可以使用Monad组件库像for-comprehension这样特殊的.Monad具备的泛函式数据结构内部的按序计算运行流程.针对不同的数据类型,flatMap+unit组件实现方式会有所不同,这是因为flatMap+unit代表着承载数据类型特别的计算行为.之前我们尝试了List,O…

既然是泛函编程,多了解一下函数自然是免不了的了: 方法(Method)不等于函数(Function) 方法不是函数但可以转化成函数:可以手工转换或者由编译器(compiler)在适当的情况下自动转换.反向转换则不然:函数是无法转换到方法的.先看看下面的例子: scala> def aMethod(x: Int): Int = x + 10 aMethod: (x: Int)Int scala> val aFunction = (x: Int) => x + 10 aFunction: I…

在上一节我们介绍了Monad.我们知道Monad是一个高度概括的抽象模型.好像创造Monad的目的是为了抽取各种数据类型的共性组件函数汇集成一套组件库从而避免重复编码.这些能对什么是Monad提供一个明确的答案吗?我们先从上节设计的Monad组件库中的一些基本函数来加深一点对Monad的了解: trait Monad[M[_]] extends Functor[M] { def unit[A](a: A): M[A] def flatMap[A,B](ma: M[A])(f: A => M[B]…

简单来说:Monad就是泛函编程中最概括通用的数据模型(高阶数据类型).它不但涵盖了所有基础类型(primitive types)的泛函行为及操作,而且任何高阶类或者自定义类一旦具备Monad特性就可以与任何类型的Monad实例一样在泛函编程中共同提供一套通用的泛函编程方式.所以有人把泛函编程视作Monadic Programming也不为过之.那么,具体什么是Monad呢? 在前面我们讨论过Monoid,我们说过它是一个特殊的范畴(Category),所有数据类型的Monoid实例都共同拥有一…

上两节我们建了一个并行运算组件库,实现了一些基本的并行运算功能.到现在这个阶段,编写并行运算函数已经可以和数学代数解题相近了:我们了解了问题需求,然后从类型匹配入手逐步产生题解.下面我们再多做几个练习吧. 在上节我们介绍了asyncF,它的类型款式是这样的:asyncF(f: A => B): A => Par[B],从类型款式(type signature)分析,asyncF函数的功能是把一个普通的函数 A => B转成A => Par[B],Par[B]是一个并行运算.也就是说…

上节介绍了泛函数据结构List及相关的泛函编程函数设计使用,还附带了少许多态类型(Polymorphic Type)及变形(Type Variance)的介绍.有关Polymorphism的详细介绍会放在typeclass讨论中.为了更多了解泛函数据结构(Functional Data Structure),想在这个章节把另一个我们熟悉的数据结构-Tree做些简单介绍. Tree的状态不是枝(Branch)就是叶(Leaf),这个很容易理解.那么就按照上节设计List那样设计Tree类型: tr…