第01章：何去何从？

引言

大家好！我是富兰克林·弗里斯比教授。很高兴与各位相识。在接下来的时光里，我将教授函数式编程的基础知识。先不讨论我的经历，请问您是否对JavaScript语言有所了解？是否具备些许面向对象编程经验？是否自视为职场程序员？您无需拥有昆虫学博士学位，只需掌握基本的代码调试能力。

我不预设您具备任何函数式编程基础，毕竟妄下假设往往适得其反。但我希望您曾遇到过可变状态、无约束副作用和非理性设计带来的技术困境。既然彼此已认识，让我们正式启程。

本章旨在帮助您体会函数式程序的核心追求。为理解后续章节，我们首先要明确函数式程序的界定标准。否则我们将陷入盲目躲避对象的低效编程——如同在代码迷宫中徒劳涂鸦。我们需要清晰的目标指引，就像在惊涛骇浪中手握星象罗盘。

目前存在若干通用编程原则——各种首字母缩写信条指引我们穿越应用开发的黑暗森林：DRY（不重复逻辑）、YAGNI（不需要的就别做）、低耦合高内聚、最小惊讶原则、单一职责原则等等。

我不准备罗列所有耳熟能详的编程准则……关键在于这些原则在函数式场景中同样适用，但它们只是通向终极目标的支线任务。在继续前行的这一刻，让我们重点体会手指敲击键盘时的精神内核——函数式编程的应许之地。

初探端倪

让我们从一段反例代码开始。这是一个海鸥种群模拟程序：当鸟群合并时会形成更大群体，繁殖时会以交配对象数量为基数增加成员数。注意这段代码并非优秀的面向对象实践，其设计专门用于揭示现代编程中基于赋值的缺陷模式。请看：

class Flock {
  constructor(n) {
    this.seagulls = n;
  }

  conjoin(other) {
    this.seagulls += other.seagulls;
    return this;
  }

  breed(other) {
    this.seagulls = this.seagulls * other.seagulls;
    return this;
  }
}

const flockA = new Flock(4);
const flockB = new Flock(2);
const flockC = new Flock(0);
const result = flockA
  .conjoin(flockC)
  .breed(flockB)
  .conjoin(flockA.breed(flockB))
  .seagulls;
// 32

谁会编写如此骇人的代码？（原注：此处示例展示了错误的可变状态处理）其内部状态的频繁变更令人难以追踪。更糟糕的是，计算结果竟然出错！正确值应为「16」，但在计算过程中「flockA」的数值被永久篡改。可怜的「flockA」！这是信息技术领域的无政府状态！这就是毫无节制的野生动物算术！

如果您无法理解这段程序，这很正常——因为我同样难以理解。需要记住的核心要点是：即使在这样的微型示例中，状态与可变值的跟踪已然十分困难。

让我们用函数式方法重新实现：

const conjoin = (flockX, flockY) => flockX + flockY;
const breed = (flockX, flockY) => flockX * flockY;

const flockA = 4;
const flockB = 2;
const flockC = 0;
const result =
    conjoin(breed(flockB, conjoin(flockA, flockC)), breed(flockA, flockB));
// 16

本次计算结果正确，且代码量显著减少。虽然函数嵌套略显复杂（我们将在第5章解决此问题），但已有提升。再深入分析：明确函数本质至关重要。若仔细审视定制函数，会发现其实仅涉及基础加法（「conjoin」）与乘法（「breed」）。

这两个函数除了命名并无特别之处。让我们将函数重命名为「multiply」和「add」以揭示其本质：

const add = (x, y) => x + y;
const multiply = (x, y) => x * y;

const flockA = 4;
const flockB = 2;
const flockC = 0;
const result =
    add(multiply(flockB, add(flockA, flockC)), multiply(flockA, flockB));
// 16

此举让我们继承了数学先贤的智慧成果：

// associative
add(add(x, y), z) === add(x, add(y, z));

// commutative
add(x, y) === add(y, x);

// identity
add(x, 0) === x;

// distributive
multiply(x, add(y,z)) === add(multiply(x, y), multiply(x, z));

呵，这些经典数学定律终将派上用场。不必担心定律名称生疏——对多数人而言，自上次学习算术定律已过去许久。现在尝试用这些定律简化海鸥种群程序：

// Original line
add(multiply(flockB, add(flockA, flockC)), multiply(flockA, flockB));

// Apply the identity property to remove the extra add
// (add(flockA, flockC) == flockA)
add(multiply(flockB, flockA), multiply(flockA, flockB));

// Apply distributive property to achieve our result
multiply(flockB, add(flockA, flockA));

杰出！我们无需编写任何自定义代码（除调用函数外）。虽然此处列出「add」和「multiply」定义仅为保持代码完整，但实际上根本无需手写——任何第三方库都会提供现成的加减乘除函数。

或许您会质疑「举这样的数学示例太经不起推敲」，或「真实程序不可能如此简单并据此推演」。选择此例正因为加减乘除为人所熟知，便于展现数学对我们的实践价值。

不必沮丧——本书将循序渐进融入范畴论、集合论和λ演算，编写具备同等优雅性的真实案例。您也无需成为数学家，学习过程将如使用「常规」框架或API般自然流畅。

您或许会惊讶地发现：我们可以参照上述函数式范例编写完整应用程序。这样的程序兼具健壮性、简洁性与可推理性，且无需重复造轮子。数学定律如同程序员的法典——本书倡导严守理性法则，正如违法行为对罪犯是优势，对工程却是灾难。

我们需要理论的支撑——其中每个组件都能严丝合缝地协作。要将具体问题抽象为通用的可组合单元，继而利用其数学特性实现目标。这比「随心所欲」的命令式编程需要更多自律（后续章节将明确定义「命令式」，目前可理解为非函数式编程）。在原则性数学框架下工作带来的技术红利必将令您惊叹。

我们已窥见函数式北极星的微光，但要真正启程，仍需掌握若干核心概念。

第02章：一等函数

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第01章：何去何从？

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