Java 開發者的函數式程式設計（6）惰性

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嗯…先前的文章忽略了函數式程式設計中重要的一個特性 – 惰性（Laziness）。讓我們再次舉 Haskell 為例，為了簡化，令 addOne = map (+1)，如果執行 addOne $ addOne $ addOne [1, 2, 3, 4, 5] 的話，會有什麼結果呢？你會先得到一個清單 [2, 3, 4, 5, 6] 後，傳給 addOne 函式再得到一個最後的結果清單 [4, 5, 6, 7, 8] 嗎？不！Haskell 在你真正要取得結果之前，並不會執行函式。

在執行 addOne $ addOne $ addOne [1, 2, 3, 4, 5] 時，最右邊的 addOne 函式並不會立刻執行，它只會說：「嘿！我知道我該做些什麼，不過待會有需要再做！」第二個 addOne 也是如此，當最左邊的 addOne 函式必須對清單第一個元素加 1 時，第二個 addOne 函式就會要求最右邊的 addOne 函式傳回一個計算後的元素，當最左邊的 addOne 函式要對下個元素加 1 時，相同的過程又會再發生一次。Haskell 是惰性的（Lazy），所以最終只會走訪一次清單，而不是走訪三個清單，藉此改進效能。

回到 Java 開發者的函數式程式設計（3），當中撰寫的 map 或 filter 方法會立即地（Eagerly）執行對應與過濾。如果你如下定義一個 addOne 方法：

public static List<Integer> addOne(List<Integer> lt) {
    return map(lt, x -> x + 1);
}

執行 addOne(addOne(addOne(list(1, 2, 3, 4, 5)))) 的話，過程中將會產生三個清單，也就是說，對於先前定義的 map、filter，每次執行過後，都會得到完整對應或過濾後的清單。

來想一個問題，你可能要將某個清單對應為另一個清單，例如有 1000 個整數，在某些情況下，也許實際上只需要對應後清單的第一個元素，目前定義的 map 在這種情況下顯然沒有效率，此時如果可以惰性地執行過濾或對應操作，就會有明顯的效率改進。可以從 Python 中舉個實際的例子，例如，你可能從資料庫中取得一些東西，如下執行對應與過濾操作：

...
for person in map(lambda id : get_person_from_database(id) , ids):
    if(person.luckyNumber == generatedLuckyNumber):
        return person
...

如果使用的是 Python 3，map 函式並不會傳回完整對應過後的清單，實際上在傳回的 map 物件上 _next_ 方法被呼叫時（也就是 for in 迴圈實際上在做的事），get_person_from_database 函式才會被呼叫，如果第一個 person 的 luckyNumber 就與 generatedLuckyNumber 相等，當時的 person 物件就會被傳回，如此就不用再使用 ids 餘下的 id 來呼叫 get_person_from_database 函式，因而可省下不必要的對應操作。

大多數情況下，對應與過濾等操作其實會是取得最終結果前的中介步驟。如果語言本身沒有直接支援惰性，可以設計一個中介物件來做為對應或過濾操作的結果，像是 Python 中的 map 物件。如果想在 Java 中實作這個特性的話，就得討論一些問題，傳回的中介物件該是什麼型態？這些物件從何處產生？

在 State of the Lambda: Libraries Edition (April 2012) 這篇文章中曾談到，惰性操作的中介物件型態會是 Iterable，而這個物件可從 Iterable 物件上定義的方法產生，如果是這樣的話，就會有以下的撰碼風格：

List<String> names = ...;
names.filter(s -> s.length() < 3)
     .forEach(s -> out.println(s));

不過，Iterable 有循序（Sequentially）迭代其實作物件的意涵，在上頭定義一堆像是 filter、map 的方法，也會令 Iterable 肩負過多職責，還有個問題是，如上的撰碼風格也會令人有疑問，filter 方法會立即求值嗎？還是隋性？或甚至是平行化（Parallel）處理？如果不察看 API 文件的話，單看程式碼並不會知曉。

隱含（Implicit）並不是 Java 的風格。在 State of the Lambda: Libraries Edition (November 2012) 這篇文章中提到，JDK8 定義了 Stream 介面，其中定義了許多中介操作的行為，對於資料處理問題，Collection 上定義的 stream 方法可用來產生 Stream 實例，所以在 JDK8 中，必須如下撰寫程式：

List<String> names = ...;
names.stream()
     .filter(s -> s.length() < 3)
     .forEach(s -> out.println(s));

這邊的 stream 方法會傳回循序處理的 Stream 物件，這個物件會將原 Collection 做為來源，Stream 物件上定義了 map、filter 之類的方法。Collection 上也定義了一個 parallelStream 方法，這個方法傳回的 Stream 會以原 Collection 做為來源進行（可能的）平行處理。循序的 Stream 實例也可以使用 parallel 方法傳回可進行平行處理的物件，平行的 Stream 實例也可以使用 sequential 方法傳回可進行循序處理的物件。Java 想要的，就是讓操作可以明確。

終於來到「Java 開發者的函數式程式設計」系列尾聲了，在不瞭解函數式程式設計的情況下，是否有能力運用 JDK8 的 Lambda 等特性呢？當然可以！只不過，如果瞭解函數式程式設計的話，就可以更加明瞭如何善用 JDK8 的 Lambda 等特性。

這一路下來，其實有許多觀念是可以同時套用在命令式及函數式的程式設計上，實際上，許多語言現在都支援多典範（Multi-paradigm）程式設計，即使 Java 是命令式語言、支援抽象資料型態、提供可變的變數及物件也不例外。唯一的問題就是，你是否有能力掌控這些特性？或者說，你可否瞭解這些來自於函數式程式設計的概念之真正意涵呢？

所以了…為何該重視函數式程式設計？！