函数式编程(二):curry

本文深入探讨了函数式编程中的Curry概念,通过实例解释了如何仅传递部分参数给函数并返回处理剩余参数的新函数。展示了如何利用库如lodash简化Curry函数的编写,并通过一系列代码示例说明了其在实际应用中的灵活性与实用性。

其他:

函数式编程(一):纯函数

函数式编程(三):组合函数

 

curry的概念很简单:只传递给函数一部分参数来调用它,让它返回一个函数去处理剩下的参数。

var add = function(x) {
	return function(y) {
		return x + y;
	};
};
var increment = add(1);
var addTen = add(10);
increment(2);
//	3
addTen(2);
//	12

 

这是一个非常简单的 curry 函数。在调用 add 之后,返回的函数就通过闭包的方式记住了 add 的第一参数。(关于闭包可参见:闭包(一)闭包(二)

很多类库提供了可以让我们快速编写 curry 函数的工具(比如 lodash,ramda)。

var curry = require('lodash').curry;
var match = curry(function(what, str) {
	return str.match(what);
});
var replace = curry(function(what, replacement, str) {
	return str.replace(what, replacement);
});
var filter = curry(function(f, ary) {
	return ary.filter(f);
});
var map = curry(function(f, ary) {
	return ary.map(f);
});

使用
match(/\s+/g,	"hello	world");
//	[	'	'	]
match(/\s+/g)("hello	world");
//	[	'	'	]
var	hasSpaces	=	match(/\s+/g);
//	function(x)	{	return	x.match(/\s+/g)	}
hasSpaces("hello	world");
//	[	'	'	]
hasSpaces("spaceless");
//	null
filter(hasSpaces,	["tori_spelling",	"tori	amos"]);
//	["tori	amos"]
var	findSpaces	=	filter(hasSpaces);
//	function(xs)	{	return	xs.filter(function(x)	{	return	x.match(/\s+/g)	})	}
findSpaces(["tori_spelling",	"tori	amos"]);
//	["tori	amos"]
var	noVowels	=	replace(/[aeiou]/ig);
//	function(replacement,	x)	{	return	x.replace(/[aeiou]/ig,	replacement)	}
var	censored	=	noVowels("*");
//	function(x)	{	return	x.replace(/[aeiou]/ig,	"*")	}
censored("Chocolate	Rain");
//	'Ch*c*l*t*	R**n'

当我们讨论纯函数的时候,我们说它们接受一个输入返回一个输出。curry 函数所做的正是这样:每传递一个参数调用函数,就返回一个新函数处理剩余的参数。这就是一个输入对应一个输出。(哪怕输出是另一个函数,它也是纯函数)。当然 curry 函数也允许一次传递多个参数。

使用 curry 函数,我们就可以通过简单地传递几个参数,就能动态创建实用的新函数。而且还能带来一个而额外的好处,那就是保留了数学的函数定义。

 

##一道面试题

function add(x) {
    // 填空
}
// 使得输出9
alert(add(2)(3)(4));

这道题目实际上就是考 curry 还有 toString。。

 

 

答案:

function add(x) {
    // sum保存于闭包中
    var sum = x;
    var tmp = function(y) {
        sum += y;
        return tmp;
    };
    // 重写tmp函数的toString和valueOf方法,才能使alert出数字
    tmp.toString = tmp.valueOf = function() {
        return sum;
    };
    return tmp;
}

alert(add(2)(3)(4)); //9

转载于:https://www.cnblogs.com/hwencc/p/5058510.html

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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