前言

最近Kotlin看得挺爽，曾经比较Java和JavaScript，
遗憾过Java的函数太low，Kotlin在函数方面完全弥补了Java的缺憾。
尽管java8支持了lambda表达式，但是还是没有kotlin爽。
今天只谈函数和lambda，至于函数式编程，就不班门弄斧了。

一、从Kotlin的函数说起

在java中似乎并不怎样说函数，而是说方法，方法是对象的行为能力，那函数是什么?

0.函数是什么?

高中的数学是这样定义函数这个概念的：

设A,B为非空的数集，假如按照某种确定的对应关系f,  使对于集合A中的任意的任意一个数x,在集合B中都有唯一确定的数f(x)和它对应，那么就称"f:A→B"为从集合A到集合B的一个函数，记作：y=f(x),x∈A其中，x叫做自变量，x的取值范围叫做函数的[定义域]与x的值对应的y值叫做函数值，函数值的集合{f(x)|x∈A}叫做函数的[值域]

数学中一元函数的组成是两个集合和一个对应法则，
每个自变量在对应法则的映射下都能取得唯一因变量。 我更愿意将数学中的函数看做对应法则下，自变量的所以变化集合
这貌似和编程中的函数是两个概念,但是在思想上还是有类似之处的：

假如将自变量看做输入状态，在对应法则之下，每个输入都对应着唯一对应的输出状态  而编程中的函数也是做相似的事：将输入的材料数据通过逻辑解决，形成特定输出，只是变化维度（参数）比较多复制代码

1.Kotlin中函数的形式

拿下面的函数来说，对于输入x总能保持唯一的y输出

fun fx(x: Int): Int {    val y = x + 2    return y}

— 也许你会说：”这TM不就是加个2吗,需要讲的这么吃力?”，
— 我想说：”不要太纠结表象，我写成val y = Math.sqrt(Math.exp(x) – 3 * Math.acos(x)) – Math.log(x)就会很高大上吗?”
— 在我眼中，这只是一种对应关系，它的本质和它的表示并没有关系，就算写成val y = 1,它的本质并不会改变:
— 仍是对于输入x总能保持唯一的y输出，这就是笼统，太在意表象就会肤浅以致视野的局限。

2.Kotlin中函数的类型

Kotlin中的函数也是一种数据类型，其类型为：(形参类型,形参类型)->返回值类型
在Kotlin中使用::函数名获取一个函数的引用，函数是可以作为一个对象存在的

val line: (Double) -> Doubleline = ::fxline(8.0)//10.0println(line)//fun fx(kotlin.Double): kotlin.Doubleprintln(line is (Double) -> Double)//true|-- 从效果上，普通视野来看就是让入参+2，并没有什么了不起的|-- 但从整个宏观来看该函数实现了一个 y = x + 2 的线性数据转换器，是不是高大上了一点

3.函数的入参

现在有一个gx，实现y=e^x的数据转化器。

fun gx(x: Double): Double {    val y = Math.exp(x)    return y}

你也许可以想到：既然函数可以作为对象，那么也可以当做入参
而后就一不小心拼出了下面这个看起来挺帅气的函数，这时让fx作为入参
脚指头想想应该也知道是y = e^(x+2),这就实现了两个函数的叠合。

fun gx(x: Double, f: (Double) -> Double): Double {    val y = Math.exp(f(x))    return y}println(gx(0.0, ::fx))//7.38905609893065

4.Lambda闪亮登场

入参是函数，函数可以写成Lambda表达式，这里gx的函数入参类型：(Double) -> Double
对应的Lambda表达式形式为：{ 参数名:Double -> 若干语句 最后一句返回Double},
而后下面图形的数据转换器就ok了，将自变量x通过sin转换器后，再通过exp转化器，也可得到唯一的输出

|-- 使用匿名函数，不用Lambdagx(5.0, fun(x: Double): Double {    return Math.sin(x)})|-- 使用已存在的函数，不用Lambdagx(5.0, ::sin)|-- 使用Lambda，标准型--------------------gx(5.0, { x: Double ->    Math.sin(x)})//0.3833049951722714|-- Lambda特性：作为最后一参可置后--------------gx(5.0) { x: Double ->    Math.sin(x)}//0.3833049951722714|-- 可推导出变量类型，变量类型可省略------------------gx(5.0) { x ->    Math.sin(x)}//0.3833049951722714|-- 只有一个参数时可以用it代替,省略变量---------------|-- 这样一看是不是对Kotlin的Lambda语法有了些认识gx(5.0) {Math.sin(it)}//0.3833049951722714

好了，Lambda的引入完成，也许你有点晕，没关系，继续看

二、从map函数看lambda表达式

1.基上所有的语言都有map等操作符，拿Kotlin来看

val ints = IntArray(10) { it }//初始化 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9ints.map {    it * it}.forEach { print("$it "); }//0 1 4 9 16 25 36 49 64 81

2.Array的map函数源码分析

---->[_Arrays.kt#map]-----------------------public inline fun <R> IntArray.map(transform: (Int) -> R): List<R> {    return mapTo(ArrayList<R>(size), transform)}|-- map函数的入参是 (Int) -> R 类型的函数，返回值是 List<R>|-- 它调用了mapTo方法---->[_Arrays.kt#mapTo]-----------------------public inline fun <R, C : MutableCollection<in R>> IntArray.mapTo(destination: C, transform: (Int) -> R): C {    for (item in this)        destination.add(transform(item))    return destination}|-- 这方法头有点长，仔细看看：方法入参 destination，类型C,其中C是MutableCollection类型的  |-- 从上面传入的ArrayList<R>(size)来看，是一个size尺寸的空列表，第二参仍是刚才的函数transform|-- 让this的所有元素经过transform方法，而后加入到空列表里，再将destination返回出去|-- 这样一看map方法也没有想象中的那么神奇，也可以看出map并不会污染原数组

3.Java中的stream流中的map

关于lambda表达式在Java中最常见的应数一个方法的接口，在stream流中便是家常便饭

List<Integer> ints = Arrays.asList(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);List<Integer> list = ints.stream()        .map((e) -> {            return e * e;        })        .collect(Collectors.toList());|-- 简写形式List<Integer> list = ints.stream()        .map(e -> e * e)        .collect(Collectors.toList());---->[Java中的lambda表达式是什么?]----------------|-- 源码：Stream#map------------<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);|-- 可以看出入参是一个Function的类型，有两个泛型 T 和 R|-- 那Function对象又是什么鬼?@FunctionalInterfacepublic interface Function<T, R> {    R apply(T t);    default <V> Function<V, R> compose(Function<? super V, ? extends T> before) {        Objects.requireNonNull(before);        return (V v) -> apply(before.apply(v));    }    default <V> Function<T, V> andThen(Function<? super R, ? extends V> after) {        Objects.requireNonNull(after);        return (T t) -> after.apply(apply(t));    }    static <T> Function<T, T> identity() {        return t -> t;    }}|-- Functions是一个接口，有两个泛型：T和R ,apply函数出入T类型参数，返回一个R 类型值 * @param <T> the type of the input to the function 输入的类型 * @param <R> the type of the result of the function 输出的类型|-- 其中有 compose和andThen两个默认的构造接口，看样子compose可以截胡，先走一波before的Function  |-- andThen相反，先走自己的apply，而后再走after的apply|-- 打个比如，我有一块糖，compose是吃了吐出来再给我吃，andThen是我吃了，吐出来给她吃|-- 变量提取一下，可以看出这里是一个Function<Integer, Integer>的对象Function<Integer, Integer> fn = e -> e * e; fn.apply(8);//64fn.compose((Integer e) -> {            System.out.println();            return e * 2;        }).apply(8)//256 = (8*2)^2fn.andThen((Integer e) -> {            System.out.println();            return e * 2;        }).apply(8));//128 = 8*8 *2

4.JavaScript中的lambda表达式

相似，也是不会改变原数组

let arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];let result = arr.map(e => {    return e * e;});console.log(arr);//[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ]console.log(result);//[ 0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81 ]|-- 简写形式：let result = arr.map(e => e * e);

5.Python中的lambda表达式

Python的lambda表达式怎样多行语句…还望指点，网上的都是一行…

arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]result = map(lambda e: {e * e}, arr)print(arr)# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print(list(result))  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]|-- 简写result = map(lambda e: e * e, arr)

6.Dart中的lambda

var arr = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9];var result = arr.map((e) => (e * e));print(arr);//[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print(result);//(0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81)|-- 简写var result = arr.map((e) => e * e);

可见，每种语言对于lambda表达式的表示形式都有区别,
下面是各语言未简写的完整和简写的lambda表达式

|-- Kotlinval fn = { e: Int -> {        e * e    }}简写：val fn = { e: Int -> e * e }|-- JavaFunction<Integer, Integer> fn = (Integer e) -> {    return e * e;};简写：Function<Integer, Integer> fn =  e -> e * e;|-- JavaScriptlet fn = (e) => {    return e * e};简写：let fn = (e) => e * e;|-- Pythonfn = lambda e: {    e * e}简写：fn = lambda e: e * e|-- Dartvar fn = (e) => (    e * e);简写：var fn = (e) => e * e;

三、从加法来看lambda表达式

lambda表达式只是函数的一种特别的书写格式,它本身还是函数，可以赋给变量以及调用

1.Kotlin版

|-- 加法函数fun add(x: Int, y: Int): Int {    return x + y}|-- 转化为lambda表达式val add = { x: Int, y: Int -> { x + y } }简写：val add = { x: Int, y: Int ->  x + y }|-- 可以将lambda表达式当做普通的函数来调用add(3, 5)//8|-- 再看传入一个函数如参的add方法，它在加之前先对x,y进行解决fun add(x: Int, y: Int, fn: (Int) -> Int): Int {    return fn(x) + fn(y)}|-- 这样即可以计算x,y的平方和:(-3)^2+4^2=25  val result = add(-3, 4) { e -> e * e }|-- 这样即可以计算x,y的绝对值和：|-3|+|4| = 7val result = add(-3, 4) { e -> Math.abs(e) }|-- 好处不言而喻，可以自己设置拓展用法，应你所需|-- 当然假如你觉得麻烦，就像加一下而已，也可以设个默认值fun add(x: Int, y: Int, fn: (Int) -> Int = { e -> e }): Int {    return fn(x) + fn(y)}val result = add(-3, 4) //1

2.Java版

Java中并不像当代语言那么随性，由上面的Function也可以看出，
是接口让Java支持lambda表达式的，既然Java有Function接口，我们当然也可以自己设置

---->[定义方法接口]------------------public interface AddFun<T, R> {    R apply(T x, T y);}|-- 使用--------------------AddFun<Integer, Integer> add = (x, y) -> x + y;//加法的lambda表达式Integer result = add.apply(4, 5);|-- 如何向上面那样自己设置拓展加法呢? |-- 也就是再加一个(函数)入参，可以传入lambda表达式public interface AddFun<T, R> {    R apply(T x, T y, Function<? super T, ? extends R> rule);}AddFun<Integer, Integer> add = (x, y, rule) -> rule.apply(x) + rule.apply(y);//加法的lambda表达式Integer result = add.apply(3, 4, e -> e * e);//25Integer result = add.apply(-3, 4, e -> Math.abs(e));//7Integer result = add.apply(-3, 4, Math::abs);//7  简写

3.JavaScript版

|-- 加法函数写成lambda表达式let la = (x, y) => x + y;console.log(la(3, 4));//7|-- 加法 + lambda表达式入参function add(x, y, fn = e => e) {                 return fn(x) + fn(y);}let a = add(-3, 4, e => e * e);let b = add(-3, 4, e => Math.abs(e));console.log(a);//25console.log(b);//7|-- 合在一起写也可以let la = (x, y, fn) => fn(x) + fn(y);la(-3, 4,e => e * e);//25

4.Python和Dart

套路都差不多，就不废话了

|-- Pythonadd = lambda x, y: x + yaddex = lambda x, y, fn: fn(x) + fn(y)a = add(3, 4)b = addex(-3, -4, lambda e: e * e)print(a)#7print(b)#25|-- Dartvar add = (x, y)=> x + y;var addex = (x, y, fn) => fn(x) + fn(y);var a = add(3, 4);var b = addex(-3, -4, (e)=> e * e);print(a);//7print(b);//25

四、最后讲几个高阶函数吧

Java的stream流对集群元素的操作，Kotlin对集群元素的操作，传入函数，使用lambda表达式很方便
另外JavaScript,Python,Dart操作集群时或者多或者少都会涉及这些forEach，map,all,any，reduce等。

1.Java的stream

|-- forEach操作:遍历元素ints.stream().forEach(e->{    System.out.println(e);});|-- allMatch操作：根据条件控制遍历，看能否一律符合条件，只需有一个不合格，中断遍历并返回falseList<Integer> ints = Arrays.asList(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);Stream<Integer> stream = ints.stream();boolean b = stream.allMatch(e -> {    System.out.println(e);    return e < 5; //0 1 2 3 4 5});System.out.println(b);//false 返回能否一律都符合要求|-- anyMatch操作：根据条件控制遍历，看能否有符合条件，只需有一个合格，中断遍历并返回trueboolean has = ints.stream().anyMatch(e -> {    System.out.println(e);    return e > 5; //0 1 2 3 4 5 6});System.out.println(has);//true|-- noneMatch操作：根据条件控制遍历，看能否有符合条件，只需有一个合格，中断遍历并返回falseboolean hasNot = ints.stream().noneMatch(e -> {    System.out.println(e);//0 1 2 3 4 5 6    return e >5 ;});System.out.println(hasNot);//false|-- filter操作：过滤出需要的元素，返回的仍是stream，所以可以连续使用ints.stream().filter(e -> e % 2 == 0)        .forEach(System.out::println);//0 2 4 6 8|-- map操作：可以将所有的元素按照规则全体变化,返回的仍是stream|-- collect操作：将一个stream变成Collector，容器对象List<Integer> list = ints.stream()        .map(e -> e * e)        .collect(Collectors.toList());System.out.println(list);|-- flatMap操作：将层级结构扁平化。比方有三个小偷，每个人偷了几个东西(集合元素)  |-- 而后三个人被警察逮到了，三个人一次将自己偷得东西一个一个摆在桌子上，ok，这就是flatMapList<Integer> int0to4 = Arrays.asList(0, 1, 2);List<Integer> int3o7 = Arrays.asList(3, 4);List<Integer> int4to8 = Arrays.asList(4, 5);Stream.of(int0to4, int3o7, int4to8).flatMap(list -> list.stream())        .forEach(System.out::println);//0 1 2 3 4 4 5|-- limit操作：截取前n个元素,返回的仍是stream|-- skip操作：跳过前n个元素,返回的仍是streamints.stream()        .limit(6)//截取6个 0,1,2,3,4,5        .skip(2)//跳过前两个        .forEach(System.out::println);//2 3 4 5|-- findFirst:获取流中的第一个元素int str =  ints.stream()        .filter(x->x<-3)//过滤流        .findFirst()//第一个        .orElse(10000);//默认值System.out.println(str);//4|-- mapToInt：形成int流，好处在于有额外的APIIntSummaryStatistics stats = ints.stream().mapToInt((x) -> x).summaryStatistics();System.out.println("max : " + stats.getMax());//9System.out.println("min : " + stats.getMin());//0System.out.println("sum : " + stats.getSum());//45System.out.println("ave : " + stats.getAverage());//4.5System.out.println("count : " + stats.getCount());//10|-- max和min操作，两者相反，传入一个比较器，返回一个Optional对象 int max = ints.stream().max((o1, o2) -> o1 - o2).get(); int min = ints.stream().min((o1, o2) -> o1 - o2).get(); System.out.println(max+"--"+min);//9--0|-- reduce操作：Integer reduce = ints.stream().reduce(0, (result, value) -> {    System.out.println(result + "---" + value);    return result + value;});System.out.println(reduce);感觉reduce超有意思：感觉的话像贪吃蛇，一个一个吃，但吃下一个之前，吃前一个的效果还在  其中第一参是偏移量，可以看成贪吃蛇得初始情况，在此基础上，每遍历一次，吃一个            0---0                                        4---0            0---1                                        4---1            1---2                                        5---2            3---3                                        7---3初始值0      6---4                         初始值4        10---4            10---5                                       14---5            15---6                                       19---6            21---7                                       25---7            28---8                                       32---8            36---9                                       40---9            45                                           49

2.Kotlin

|-- forEach操作:遍历元素ints.forEach {    print("$it ")//0 1 2 3 4 5 6 7 8 9}|-- all操作：根据条件控制遍历，看能否一律符合条件，只需有一个不合格，中断遍历并返回falseval b = ints.all {    println(it);    it < 5; //0 1 2 3 4 5}println(b) //false |-- any操作：根据条件控制遍历，看能否有符合条件，只需有一个合格，中断遍历并返回true val any = ints.any {     println(it);     it > 5;////0 1 2 3 4 5 6 } println(any)//true|-- noneMatch操作：根据条件控制遍历，看能否有符合条件，只需有一个合格，中断遍历并返回falseval any = ints.none() {    println(it);    it > 5;//0 1 2 3 4 5 6}println(any)//false|-- filter操作：过滤出需要的元素，不损坏原数组ints.filter {    it % 2 == 0}.forEach { print("$it "); }//0 2 4 6 8|-- map操作：可以将所有的元素按照规则全体变化,返回的仍是streamints.map {    it * it}.forEach { print("$it "); }//0 1 4 9 16 25 36 49 64 81|-- dropWhile操作：知道满足条件之前的元素都删除val list = ints.dropWhile { it < 6 }println(list)//[6, 7, 8, 9]|-- reduce操作：val reduce = ints.reduce { result: Int, value: Int ->    println("$result --- $value")    result + value}println(reduce)

最后总结一句：在Java中的lambda表达式表示一个接口对象，在各现代语言表示函数

var la={x: Int ,y:Int-> x +y}println(la is (Int, Int) -> Int)//trueprintln(::add is (Int, Int) ->Int)//truefun add(x: Int, y: Int): Int {    return x + y}

关于各语言认识深浅不一，如有错误，欢迎批评指正。假如觉得不错就点下关注+小心心吧~