javascript函式式程式設計一例分析

js像其他動態語言一樣是可以寫高階函式的，所謂高階函式是可以操作函式的函式。因為在js中函式是乙個徹徹底底的物件，屬於第一類公民，這提供了函式式程式設計的先決條件。

下面給出乙個例子**，出自一本js教程，功能是計算陣列元素的平均值和標準差，先列出非函式式程式設計的一種寫法：

var data = [1,1,3,5,5];
var total = 0;
for(var i = 0;i < data.length;i++)
total += data[i];
var mean = tatal/data.length; //平均數為3
//計算標準差
total = 0;
for(var i = 0;i < data.length;i++)
var stddev = math,.sqrt(total/(data.length-1));//標準差為2

為了使用函式式程式設計，我們預先定義一些幫助函式(helper functions):

//將類陣列物件轉換為真正的陣列
function
array
(a,n)
//將函式實參傳遞至左側
function
partial_left
(f);
}//將函式的實參傳遞至右側
function
partial_right
(f);
}//該函式實參被用做模版，實參列表中的undefined值會被實際實參值填充。
function
partial
(f);
}//返回乙個函式類似於f(g())
function
compose
(f,g);
}

下面我們給出完全用函式式程式設計的js**：

var data = [1,1,3,5,5];
var sum = function
(x,y);
var product = function
(x,y);
var neg = partial(product,-1);
var square = partial(math.pow,undefined,2);
var sqrt = partial(math.pow,undefined,0.5);
var reciprocal = partial(math.pow,undefined,-1);
//好吧，高潮來鳥 :)
var mean = product(reduce(data,sum),reciprocal(data.length));
var stddev = sqrt(product(reduce(map(data,compose(square,partial(sum,neg(mean)))),sum),reciprocal(sum(data.length,-1))));

除了reduce和map函式，其他函式前面都給出了。reduce函式類似與ruby中的inject函式：

ary = (1.
.10).to_a
ary.inject(0) //結果為55

js的寫法如下：

var ary = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
ary.reduce(function
(sum,i),0);

0為sum的初始值，如果省略則sum為陣列第乙個元素的值，這裡可以省略。

map函式也很簡單，類似與對陣列的每乙個元素做操作，然後返回乙個經過操作後的陣列，就以ruby**為例，js**與此類似：

a = (1.
.3).to_a; #陣列[1,2,3]
a.map  #返回新陣列[2,4,6]

下面我們來分析下那一長串的**：）

sum和product定義了元素相加和相乘的函式；

neg也是乙個函式功能等價於:product(-1,x),即對x值求負；

square函式等價於:math.pow(x,2),即計算x的平方值，注意這裡partial的第二個引數是undefined，這意味著這裡的形參會被第乙個實參填補(見前面partial的**)；再說的明白點：square(x)功能等於math.pow(x,2)。

sqrt函式和square類似，功能等價於:math.pow(x,0.5)，相當於計算x的開二次方。

最後乙個函式reciprocal也沒什麼難度，等價於:math.pow(x,-1)，即計算x的負一次方，相當於計算x的倒數。

下面就是如何把上面各種函式揉捏在一起鳥：）

先看平均值的計算，很簡單：就是先計算陣列元素的和然後乘上陣列長度的倒數，即陣列和/陣列長度。

最後來看貌似很難的標準差，我們最好由內向外看：

先看包含neg的那層：

//等價於函式sum(-1 * mean + x)
partial(sum,neg(mean)

下面看compose函式：

//下面在源**上做了等價替換，可以再次等價於：
//square(sum(-1*mean + x)),再次展開(我剝,我剝,我剝洋蔥...):
+ x),2);
compose(square,sum(-1*mean + x))

接下來看map函式:

//很清楚吧！？即data中每乙個元素都為乙個x，將其傳入後面的函式，然後返回乙個計算後的新陣列，即新陣列中的每個元素的值是data中的每個元素加上data負的平均數，然後對其結果計算2次方的結果。

map(data,math.pow(sum(-1*mean + x),2))

再接著看map外面的reduce函式：

//將前面新陣列的每個元素值加起來。
reduce(map(...),sum)

然後看一下reciprocal函式：

//等價於求(data.length-1)的倒數
reciprocal(sum(data.length,-1))

再看外層的product函式:

//等價於新陣列元素的和除以(data.length-1)
product(reduce(...),reciprocal(...))

最外層的sqrt表示對以上除法得出的結果求平方根；大家可以對照一下前面非函式程式設計的**，是一樣一樣滴 :) 看似蠻怕人的一大坨**，展開分析後難度立馬將至零。如果各位看官最後表示還是未看明白，那完全是本貓語言表達能力的問題，歡迎提問。

解釋完畢，打完收功，大功告成。

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