网站做多个镜像,做效果图比较好的模型网站有哪些,微擎做网站费用,WordPress点击特效插件Lambda Conf上有人讲C函数式编程。在Functional Conf 2019上#xff0c;就有主题为“Lambdas: The Functional Programming Companion of Modern C”的演讲。演讲者介绍了现代C中函数式编程相关内容#xff0c;讲解了如何使用Lambda表达式编写符合函数式编程原则的C代码…Lambda Conf上有人讲C函数式编程。
在Functional Conf 2019上就有主题为“Lambdas: The Functional Programming Companion of Modern C”的演讲。演讲者介绍了现代C中函数式编程相关内容讲解了如何使用Lambda表达式编写符合函数式编程原则的C代码以及C语言的演变等内容。
NDC Conferences上也有相关演讲主题为“Functional C for Fun Profit”。演讲探讨了函数式编程与C的交集从C11中Lambda表达式的引入开始研究了函数式编程的核心原则以及如何在C开发中有效应用这些原则。 函数式编程 函数式编程是一种编程范式核心思想是将计算过程视为数学函数的组合强调函数的纯粹性和数据的不可变性避免副作用如修改外部状态、改变变量值等。
特点包括
- 不可变数据数据一旦创建就不能被修改若需变更需生成新的数据副本减少状态混乱。
- 纯函数输入决定输出不依赖外部状态也不产生副作用如修改全局变量、IO操作等相同输入始终返回相同结果便于测试和并行计算。
- 函数是一等公民函数可以像变量一样被传递、赋值、作为参数或返回值支持高阶函数如接收或返回其他函数。
- 避免状态变化通过函数组合而非循环或状态修改来实现逻辑常用递归代替迭代。
例如在处理列表时函数式编程会用 map 映射、 filter 过滤等纯函数组合操作而非通过循环修改列表元素。常见的函数式编程语言有Haskell、Scala、Erlang等现代主流语言如Java、C、Python也逐渐引入了函数式特性如Lambda表达式、不可变集合。 代码示例 用现代C特性Lambda、算法库处理数据体现“用函数组合实现逻辑”“避免修改状态”的特点
#include iostream
#include vector
#include algorithm // 提供函数式算法
#include numeric // 提供accumulateint main() {// 原始数据不可修改体现不可变性const std::vectorint numbers {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; // 1. 过滤保留偶数用lambda作为筛选条件std::vectorint evens;std::copy_if(numbers.begin(), numbers.end(), std::back_inserter(evens),[](int n) { return n % 2 0; }); // 纯函数输入决定输出 // 2. 转换偶数乘以2用lambda映射std::vectorint doubled;std::transform(evens.begin(), evens.end(),std::back_inserter(doubled),[](int n) { return n * 2; }); // 无副作用的转换 // 3. 聚合计算总和用accumulate组合结果int sum std::accumulate(doubled.begin(), doubled.end(),0, // 初始值[](int total, int n) { return total n; }); // 输出结果246810的两倍之和 → (246810)*2 60std::cout 结果: sum std::endl; // 仅此处有副作用IOreturn 0;
}
函数式特点说明
- 不可变数据 numbers 被声明为 const 全程不修改原始数据。
- 纯函数所有Lambda表达式如 n%20 、 n*2 都只依赖输入无外部状态。
- 函数作为参数 copy_if 、 transform 等算法接收Lambda函数作为参数体现“函数是一等公民”。
- 无显式循环用标准库算法替代 for 循环逻辑更接近“做什么”而非“怎么做”。
运行结果为 60 整个过程通过函数组合完成数据处理避免了手动修改变量状态。
优缺点 好处 1. 代码更易理解和维护纯函数无副作用逻辑独立相同输入始终返回相同结果代码意图更清晰减少了因状态变化导致的“隐藏逻辑”。2. 天然支持并发和并行不可变数据避免了多线程中的“资源竞争”无需加锁纯函数可安全地在多线程中并行执行适合分布式和高性能场景。3. 便于测试和调试纯函数不依赖外部状态单元测试时无需复杂的环境准备只需验证输入输出调试时也无需追踪变量的状态变化历史。4. 代码复用性强函数作为“一等公民”可被灵活组合如通过 map / filter / reduce 形成新的功能减少重复代码。5. 减少错误不可变性避免了意外修改数据导致的bug如“一个地方改了别处跟着错”尤其在复杂系统中更明显。 坏处 1. 学习曲线较陡思维方式与常见的命令式编程如用 for 循环、修改变量差异大理解递归、函数组合、Monad等概念需要时间。2. 性能开销可能更高不可变数据每次修改需创建副本对于大型数据如大列表可能增加内存占用和计算成本尽管现代语言有优化。3. 处理IO等副作用时较繁琐纯函数禁止IO如读写文件、网络请求需通过特殊机制如Haskell的IO Monad封装副作用代码可能更复杂。4. 不适合所有场景对于需要频繁修改状态的场景如GUI交互、游戏帧更新函数式的“不可变”思路可能反直觉实现效率低。5. 调试栈可能更复杂大量函数组合和递归可能导致调用栈较深调试时追踪问题源头相对麻烦。 总结 函数式编程适合复杂业务逻辑、高并发、分布式系统等场景能提升代码可靠性和可维护性但在性能敏感、IO密集、状态频繁变化的场景中可能不如命令式编程直接高效。现代主流语言如C、Python多采用“混合范式”兼顾两者优势。
