Для чего нужны функции
Зачем нужна функция
Для того чтобы понять необходимость существования функции, рассмотрите пример. Любая физическая формула выражает зависимость одного параметра от другого. Так, связь между давлением газа и его температурой при постоянном объеме выражается формулой: р = VТ, т.е. давление р находится в прямой зависимости от температуры Т и является ее линейной функцией.
При написании у = f(х) имеется ввиду некоторая идея зависимости, т.е. переменная у зависит от переменной х по определенному закону или правилу. Этот закон обозначается в функции как f. При этом переменная у может зависеть как от одной, так и от нескольких величин. Например, давление покоящейся жидкости р = ρgh зависит от плотности жидкости ρ, высоты столба жидкости h и от величины ускорения свободного падения g.
Обратите внимание, что посредством применения функции для каждого допустимого значения х получается однозначное значение у. Иными словами, понятие функции выражает идею действия, которое необходимо совершить над одной величиной, чтобы получить другую. В связи с этим в технических дисциплинах функция определяется как устройство, на входе которого подается х, а на выходе возникает у.
Итак, функция позволяет установить соответствие между двумя множествами таким образом, что каждому элементу первого множества соответствует единственный элемент второго множества. При этом данное соответствие выражается определенным правилом или законом.
Функции в математике могут быть выражены различными способами. Наиболее привычным является представление функции в виде формулы: у=sinх, у=2х+3 и т.д. Но существует также наглядный способ выражения функции – в виде графика, например, зависимость инфляции от денежной массы. Некоторые функции представлены в виде таблицы. Этот способ является единственно возможным в том случае, если зависимость устанавливается экспериментально, при этом формула еще не выведена, а график не построен.
Функции. Зачем они нужны и как их писать, чтобы вас уважали программисты
Сложная важная статья для тех, кто хочет стать крутым программистом.
Хороший программист старается делать свои функции чистыми. Если знать, что это такое, можно сойти за своего, а заодно написать читаемый код.
Если вы не совсем понимаете, что такое функция и зачем она нужна — добро пожаловать в наш кат:
Что такое функция
Функция — это мини-программа внутри вашей основной программы, которая делает какую-то одну понятную вещь. Вы однажды описываете, что это за вещь, а потом ссылаетесь на это описание.
Например, вы пишете игру. Каждый раз, когда игрок попадает в цель, убивает врага, делает комбо, заканчивает уровень или падает в лаву, вам нужно добавить или убавить ему очков. Это делается двумя действиями: к старым очкам добавляются новые, на экран выводится новая сумма очков. Допустим, эти действия занимают 8 строк кода.
Допустим, в игре есть 100 ситуаций, когда нужно добавить или убавить очки — для каждого типа врага, преграды, уровня и т. д. Чтобы в каждой из ста ситуаций не писать одни и те же восемь строк кода, вы упаковываете эти восемь строк в функцию. И теперь в ста местах вы пишете одну строку: например, changeScore(10) — число очков повысится на 10.
Если теперь изменить, что происходит в функции changeScore(), то изменения отразятся как бы во всех ста местах, где эта функция вызывается.
Зачем нужны функции
Функции нужны, чтобы заметно упрощать и сокращать код, адаптировать его для разных платформ, делать более отказоустойчивым, легко отлаживать. И вообще порядок в функциях — порядок в голове.
Возьмём тот же пример с подсчётом очков. Что если при добавлении очков нужно не только выводить их на экран, но и записывать в файл? Просто добавляете в определении функции дополнительные команды, связанные с файлами, и они теперь будут исполняться каждый раз, когда функцию снова вызовут в основной программе. Не нужно ползать по всему коду, искать места с добавлением очков и дописывать там про файлы. Меньше ручного труда, меньше опечаток, меньше незакрытых скобок.
А что если нужно не только писать очки в файл, но и следить за рекордом? Пишем новую функцию getHighScore(), которая достаёт откуда-то рекорд по игре, и две другие — setHighScore() и celebrateHighScore() — одна будет перезаписывать рекорд, если мы его побили, а вторая — как-то поздравлять пользователя с рекордом.
Теперь при каждом срабатывании changeScore() будет вызывать все остальные функции. И сколько бы раз мы ни вызвали в коде changeScore(), она потянет за собой всё хозяйство автоматически.
Сила ещё в том, что при разборе этой функции нам неважно, как реализованы getHighScore(), setHighScore() и celebrateHighScore(). Они задаются где-то в другом месте кода и в данный момент нас не волнуют. Они могут брать данные с жёсткого диска, писать их в базу данных, издавать звуки и взламывать Пентагон — это будет расписано внутри самих функций в других местах текста.
А без функции пришлось бы писать огромную программу-валидатор прямо внутри кнопки. Это исполнимо, но код выглядел бы страшно громоздким. Что если у вас на странице три формы, и каждую нужно валидировать?
Хорошо написанные функции резко повышают читаемость кода. Мы можем читать чужую программу, увидеть там функцию getExamScore(username) и знать, что последняя каким-то образом выясняет результаты экзамена по такому-то юзернейму. Как она там устроена внутри, куда обращается и что использует — вам неважно. Для нас это как бы одна простая понятная команда.
Можно написать кучу вспомогательных функций, держать их в отдельном файле и подключать к проекту как библиотеку. Например, вы написали один раз все функции для обработки физики игры и потом подключаете эти функции во все свои игры. В одной — роботы, в другой — пираты, но в обеих одна и та же физика.
Функции — это бесконечная радость. На этом наш экскурс в функции закончен, переходим к чистоте.
Что такое чистые функции
Есть понятие чистых функций. Это значит, что если функции два раза дать на обработку одно и то же значение, она всегда выдаст один и тот же результат и в программе не изменит ничего, что не относится непосредственно к этой функции. То есть у чистой функции предсказуемый результат и нет побочных эффектов.
Один и тот же результат
Допустим, мы придумали функцию, которая считает площадь круга по его радиусу: getCircleArea(). Для наших целей мы берём число пи, равное 3,1415, и вписываем в функцию:
Теперь этой функции надо скормить число, и она выдаст площадь круга:
Разработчик может быть уверен, что эта функция всегда выдаст нужную для его задачи площадь круга и не будет зависеть от каких-либо других вещей в его программе. Эта функция с предсказуемым результатом.
Другой пример. Мы пишем программу-таймер, которая должна издать звук, например, за 10 секунд до конца отведённого ей времени. Чтобы узнать, сколько осталось секунд, нам нужна функция: она выясняет количество секунд между двумя отметками времени. Мы даём ей два времени в каком-то формате, а функция сама неким образом высчитывает, сколько между ними секунд. Как именно она это считает, сейчас неважно. Важно, что она это делает одинаково. Это тоже функция с предсказуемым результатом:
А теперь пример похожей функции: она определяет время от текущего до какого-то другого времени. При исполнении эта функция запрашивает текущее время в компьютере, сравнивает с целевым и делает нужные вычисления. При запуске одной и той же функции с разницей в несколько секунд она даст разные результаты:
Это функция с непредсказуемым результатом. У неё есть непредсказуемая зависимость, которая может повлиять на работу программы — зависимость от текущего времени на компьютере. Что если во время исполнения у пользователя обнулились часы? Или он сменил часовой пояс? Или при запросе текущего времени происходит ошибка? Или его компьютер не поддерживает отдачу времени?
С точки зрения чистых функций, правильнее будет сначала отдельными функциями получить все внешние зависимости, проверить их и убедиться, что они подходят для нашей работы. И потом уже вызвать функцию с подсчётом интервалов. Что-то вроде такого:
Тогда в функции getCurrentTime() можно будет прописать всё хозяйство, связанное с получением нужного времени и его проверкой, а в getInterval() оставить только алгоритм, который считает разницу во времени.
Побочные эффекты
Современные языки программирования позволяют функциям работать не только внутри себя, но и влиять на окружение. Например, функция может вывести что-то на экран, записать на диск, изменить какую-то глобальную переменную. Взломать Пентагон, опять же. Всё это называется побочными эффектами. Хорошие программисты смотрят на них крайне настороженно.
Мы пишем таск-менеджер. В памяти программы хранятся задачи, у каждой из которых есть приоритет: высокий, средний и низкий. Все задачи свалены в кучу в памяти, а нам надо вывести только те, что с высоким приоритетом.
Можно написать функцию, которая считывает все задачи из памяти, находит нужные и возвращает. При этом на задачи в памяти это не влияет: они как были свалены в кучу, так и остались. Это функция без побочных эффектов.
А можно написать функцию, которая считывает задачи, находит нужные, стирает их из исходного места и записывает в какое-то новое — например, в отдельный массив приоритетных задач. Получается, будто она физически вытянула нужные задачи из исходного массива. Побочный эффект этой функции — изменение исходного массива задач в памяти.
Программисты настороженно относятся к мутациям, потому что за ними сложно следить. Что если из-за какой-то ошибки функции выполнятся в неправильном порядке и уничтожат важные для программы данные? Или функция выполнится непредсказуемо много раз? Или она застрянет в цикле и из-за мутаций разорвёт память? Или мутация произойдёт не с тем куском программы, который мы изначально хотели?
Вот типичная ошибка, связанная с мутацией. Мы пишем игру, нужно поменять сумму игровых очков. За это отвечает функция changeScore(), которая записывает результат в глобальную переменную playerScore — то есть мутирует эту переменную. Мы случайно, по невнимательности, вызвали эту функцию в двух местах вместо одного, и баллы увеличиваются вдвое. Это баг.
Другая типичная ошибка. Программист написал функцию, которая удаляет из таблицы последнюю строку, потому что был почему-то уверен: строка будет пустой и никому не нужной. Случайно эта функция вызывается в бесконечном цикле и стирает все строки, от последней к первой. Данные уничтожаются. А вот если бы функция не удаляла строку из таблицы, а делала новую таблицу без последней строки, данные бы не пострадали.
Без мутирующих функций, конечно, мы не обойдёмся — нужно и выводить на экран, и писать в файл, и работать с глобальными переменными. Сложно представить программу, в которой вообще не будет мутирующих функций. Но программисты предпочитают выделять такие функции отдельно, тестировать их особо тщательно, и внимательно следить за тем, как они работают. Грубо говоря, если функция вносит изменения в большой важный файл, она должна как минимум проверить корректность входящих данных и сохранить резервную копию этого файла.
Как этим пользоваться
Когда будете писать свою следующую функцию, задайтесь вопросами:
И если логика программы позволяет, постарайтесь сделать так, чтобы функция ни от чего не зависела и ни на что за своими пределами не влияла. Тогда код будет более читаемым, а коллеги-программисты сразу увидят, что перед ними вдумчивый разработчик.
Урок №14. Почему функции — полезны, и как их эффективно использовать?
Обновл. 19 Сен 2020 |
Теперь, когда мы уже знаем, что такое функции и зачем они нужны, давайте более подробно рассмотрим, почему они так полезны.
Зачем использовать функции?
Начинающие программисты часто спрашивают: «А можно ли обходиться без функций и весь код помещать непосредственно в функцию main()?». Если вашего кода всего 10-20 строк, то можно. Если же серьезно, то функции предназначены для упрощения кода, а не для его усложнения. Они имеют ряд преимуществ, которые делают их чрезвычайно полезными в нетривиальных программах.
Структура. Как только программы увеличиваются в размере/сложности, сохранять весь код внутри main() становится трудно. Функция — это как мини-программа, которую мы можем записать отдельно от головной программы, не заморачиваясь при этом об остальных частях кода. Это позволяет разбивать сложные задачи на более мелкие и простые, что кардинально снижает общую сложность программы.
Повторное использование. После объявления функции, её можно вызывать много раз. Это позволяет избежать дублирования кода и сводит к минимуму вероятность возникновения ошибок при копировании/вставке кода. Функции также могут использоваться и в других программах, уменьшая объем кода, который нужно писать с нуля каждый раз.
Тестирование. Поскольку функции убирают лишний код, то и тестировать его становится проще. А так как функция — это самостоятельная единица, то нам достаточно протестировать её один раз, чтобы убедиться в её работоспособности, а затем мы можем её повторно использовать много раз без необходимости проводить тестирование (до тех пор, пока не внесем изменения в эту функцию).
Модернизация. Когда нужно внести изменения в программу или расширить её функционал, то функции являются отличным вариантом. С их помощью можно внести изменения в одном месте, чтобы они работали везде.
Абстракция. Для того, чтобы использовать функцию, нам нужно знать её имя, данные ввода, данные вывода и где эта функция находится. Нам не нужно знать, как она работает. Это очень полезно для написания кода, понятного другим (например, Стандартная библиотека С++ и всё, что в ней находится, созданы по этому принципу).
Каждый раз, при вызове std::cin или std::cout для ввода или вывода данных, мы используем функцию из Стандартной библиотеки C++, которая соответствует всем вышеперечисленным концепциям.
Эффективное использование функций
Одной из наиболее распространенных проблем, с которой сталкиваются новички, является понимание того, где, когда и как эффективно использовать функции. Вот несколько основных рекомендаций при написании функций:
Рекомендация №1: Код, который появляется более одного раза в программе, лучше переписать в виде функции. Например, если мы получаем данные от пользователя несколько раз одним и тем же способом, то это отличный вариант для написания отдельной функции.
Рекомендация №2: Код, который используется для сортировки чего-либо, лучше записать в виде отдельной функции. Например, если у нас есть список вещей, которые нужно отсортировать — пишем функцию сортировки, куда передаем несортированный список и откуда получаем отсортированный.
Рекомендация №3: Функция должна выполнять одно (и только одно) задание.
Рекомендация №4: Когда функция становится слишком большой, сложной или непонятной — её следует разбить на несколько подфункций. Это называется рефакторингом кода.
При изучении языка C++ вам предстоит написать много программ, которые будут включать следующие три подзадания:
Получение данных от пользователя.
Для простых программ (менее, чем 30 строк кода) частично или все эти три подзадания можно записать в функции main(). Для более сложных программ (или просто для практики) каждое из этих трех подзаданий является хорошим вариантом, чтобы написать отдельные функции.
Новички часто комбинируют обработку ввода и вывод результата в одной функции. Тем не менее, это нарушает правило «одного задания». Функция, которая обрабатывает значение, должна возвращать его в caller, а дальше уже пускай caller сам решает, что ему с ним делать.
Что такое функция?
7 класс, 11 класс, ЕГЭ/ОГЭ
Понятие функции
Определение функции можно сформулировать по-разному. Рассмотрим несколько вариантов, чтобы усвоить наверняка.
1. Функция — это взаимосвязь между величинами, то есть зависимость одной переменной величины от другой.
Знакомое обозначение y = f (x) как раз и выражает идею такой зависимости одной величины от другой. Величина у зависит от величины х по определенному закону, или правилу, которое обозначается f.
Вывод: меняя х (независимую переменную, или аргумент) — меняем значение у.
2. Функция — это определенное действие над переменной.
Значит, можно взять величину х, как-то над ней поколдовать — и получить соответствующую величину у.
В технической литературе можно встретить такие определения функции для устройств, в которых на вход подается х — на выходе получается у. Схематично это выглядит так:
В этом значении слово «функция» используют и в далеких от математики областях. Например, так говорят о функциях ноутбука, костей в организме или даже о функциях менеджера в компании. В каждом перечисленном случае речь идет именно о неких действиях.
3. Функция — это соответствие между двумя множествами, причем каждому элементу первого множества соответствует один элемент второго множества. Это самое популярное определение в учебниках по математике.
Например, в функции у = 2х каждому действительному числу х ставит в соответствие число в два раза большее, чем х.
Область определения — множество х, то есть область допустимых значений выражения, которое записано в формуле.
Например, для функции вида
область определения выглядит так:
И записать это можно так: D (y): х ≠ 0.
Область значений — множество у, то есть это значения, которые может принимать функция.
Например, естественная область значений функции y = x2 — это все числа больше либо равные нулю. Можно записать вот так: Е (у): у ≥ 0.
Для примера рассмотрим соответствие между двумя множествами — человек-владелец странички в инстаграм и сама страничка, у которой есть владелец. Такое соответствие можно назвать взаимно-однозначным — у человека есть страничка, и это можно проверить. И наоборот — по аккаунту в инстаграм можно проверить, кто им владеет.
В математике тоже есть такие взаимно-однозначные функции. Например, линейная функция у = 3х +2. Каждому значению х соответствует одно и только одно значение у. И наоборот — зная у, можно сразу найти х.
Типы и функции
Это третья статья в цикле «Теория категорий для программистов».
Категория типов и функций играет важную роль в программировании, так что давайте поговорим о том, что такое типы, и зачем они нам нужны.
Кому нужны типы?
В сообществе есть некоторое несогласие о преимуществах статической типизации против динамической и сильной типизации против слабой. Позвольте мне проиллюстрировать выбор типизации с помощью мысленного эксперимента. Представьте себе миллионы обезьян с клавиатурами, радостно жмущих случайные клавиши, которые пишут, компилируют и запускают программы.
С машинным языком, любая комбинация байтов производимая обезьянами будет принята и запущена. Но в высокоуровневых языках, высоко ценится то, что компилятор способен обнаружить лексические и грамматические ошибки. Многие программы будут просто отвергнуты, а обезьяны останутся без бананов, зато остальные будут иметь больше шансов быть осмысленными. Проверка типов обеспечивает еще один барьер против бессмысленных программ. Кроме того, в то время как в динамически типизированных языках несоответствия типов будут обнаружены только во время выполнения, в строго типизированных статически проверяемых языках несоответствия типов обнаруживаются во время компиляции, что отсеивает множество некорректных программ, прежде чем у них есть шанс быть запущенными.
Итак, вопрос в том, хотим ли мы, чтобы обезьяны были счастливы, или создавать корректные программы?
(прим. переводчика: не стоит оскорбляться, автор просто любит менее скучные метафоры, чем ГСЧ и «случайные последовательности байт», а не называет программистов обезьянами).
Обычно цель мысленного эксперимента с печатающими обезьянами — создание полного собрания сочинений Шекспира (прим. переводчика: или Война и Мир Толстого). Проверка орфографии и грамматики в цикле резко увеличит шансы на успех. Аналог проверки типов пойдет еще дальше: после того, как Ромео объявлен человеком, проверка типов убедится, что на нем не растут листья и что он не ловит фотоны своим мощным гравитационным полем.
Типы нужны для компонуемости
Теория категорий изучает композиции стрелок. Не любые две стрелки могут быть скомпонованы: целевой объект одной стрелки должен совпадать с исходным обьектом следующей. В программировании мы передаем результаты из одной функции в другую. Программа не будет работать, если вторая функция не может правильно интерпретировать данные, полученные с помощью первой. Обе функции должны подходить друг к другу, чтобы их композиция заработала. Чем сильнее система типов языка, тем лучше это подхождение можно описать и автоматически проверить.
Единственный серьезный аргумент, который я слышу против строгой статической типизации: она может отвергнуть некоторые программы, которые семантически верны. На практике это случается крайне редко (прим. переводчика: во избежания срача замечу, что тут автор не учел, или несогласен, что есть много стилей, и привычный программсистом на скриптовых языках duck-typing тоже имеет право на жизнь. С другой стороны, duck-typing возможен и в строгой системе типов через templates, traits, type classes, interfaces, много есть технологий, так что мнение автора нельзя считать строго неверным.) и, в любом случае, каждый язык содержит какой-то черный ход, чтобы обойти систему типов, когда это действительно необходимо. Даже Haskell имеет unsafeCoerce. Но такие конструкции должны использоваться разумно. Персонаж Франца Кафки, Грегор Замза, нарушает систему типов, когда он превращается в гигантского жука, и мы все знаем, как это кончилось (прим. переводчика: плохо 🙂.
Другой аргумент, который я часто слышу, в том, что строгая типизация накладывает слишком много нагрузки на программиста. Я могу сочувствовать этой проблеме, так как сам написал несколько обьявлений итераторов в С++, только вот есть технология, вывод типов, которая позволяет компилятору вывести большинство типов из контекста, в котором они используются. В С++, вы можете объявить переменную auto, и компилятор выведет тип за вас.
В Haskell, за исключением редких случаев, аннотации типа являются опциональными. Программисты, как правило, все равно их используют, потому что типы могут многое рассказать о семантике кода, и обьявления типов помогают понимать ошибки компиляции. Обычная практика в Haskell — начинать проект с разработки типов. Позже, аннотации типов являются основой для реализации и становятся гарантированными компилятором комментариями.
Строгая статическая типизация часто используется в качестве предлога для нетестирования кода. Иногда вы можете услышать, как Haskell-программисты говорят: «Если код собирается, он правильный.» Конечно, нет никакой гарантии, что программа, корректная с точки зрения типов, коректна в смысле правильного результата. В результате такого отношения в ряде исследований Haskell не стал сильно опережать остальные языки по качеству кода, как можно было бы ожидать. Кажется, что в коммерческих условиях необходимость чинить баги существует только до определенного уровня качества, что в основном связано с экономикой разработки программного обеспечения и толерантности конечного пользователя, и очень слабо связано с языком программирования или методологией разработки. Лучшим критерием было бы измерить, сколько проектов отстает от графика или поставляется с сильно сниженным функционалом.
Теперь, что касается утверждения, что модульное тестирование может заменить строгую типизацию. Рассмотрим общую практику рефакторинга в строго типизированных языках: изменение типа аргумента какой-либо функции. В сильно типизированных языках достаточно изменить декларацию этой функции, а затем исправить все ошибки сборки. В слабо типизированных языках, тот факт, что функция в теперь ожидает другие данные не может быть связан с вызывающей стороной.
Модульное тестирование может поймать некоторые из несоответствий, но тестирование практически всегда вероятностный, а не детерминированный процесс (прим. переводчика: возможно, имелся ввиду набор тестов: вы покрываете не все возможные входы, а некую репрезентативную выборку.) Тестирование — плохая замена доказательству корректности.
Что такое типы?
Простейшее описание типов: они представляют собой множества значений. Типу Bool (помните, конкретные типы начинаются с заглавной буквы в Haskell) соответствует множество из двух элементов: True и False. Тип Char — множество всех символов Unicode, например ‘a’ или ‘ą’.
Множества могут быть конечными или бесконечными. Тип String, который, по сути, синонимом списка Char, — пример бесконечного множества.
Когда мы обьявляем x, как Integer:
мы говорим, что это элемент множества целых чисел. Integer в Haskell — бесконечное множество, и может быть использовано для арифметики любой точности. Есть и конечное множество Int, которое соответствует машинному типу, как int в C++.
Есть некоторые тонкости, которые делают приравнивание типов к множествам сложным. Есть проблемы с полиморфными функциями, которые имеют цикличные определения, а также с тем, что вы не можете иметь множество всех множеств; но, как я и обещал, я не буду строгим математиком. Важно то, что есть категория множеств, которая называется Set, и мы с ней будем работать.
В Set, объекты — это множества, а морфизмы (стрелки) — функции.
Set — особая категория, потому что мы можем заглянуть внутрь ее объектов и это поможет многое интуитивно понять. Например, мы знаем, что пустое множество не имеет элементов. Мы знаем, что существуют специальные множества из одного элемента. Мы знаем, что функции отображают элементы одного множества в элементы другого. Они могут отображать два элемента в один, но не один элемент в два. Мы знаем, что тождественная функция отображает каждый элемент множества в себя, и так далее. Я планирую постепенно забывать всю эту информацию и вместо этого выразить все эти понятия в чисто категорийной форме, то есть в терминах объектов и стрелок.
В идеальном мире мы могли бы просто сказать, что типы в Haskell — множества, а функции в Haskell — математические функции между ними. Существует только одна маленькая проблема: математическая функция не выполняет какой-либо код — она знает только ответ. Функция в Haskell должна ответ вычислять. Это не проблема, если ответ может быть получен за конечное число шагов, каким бы большим оно ни было. Но есть некоторые вычисления, которые включают рекурсию, и те могут никогда не завершиться. Мы не можем просто запретить незавершающиется функции в Haskell потому, что различить, завершается функция, или нет — знаменитая проблема остановки — неразрешима. Вот почему ученые-компьютерщики придумали гениальную идею, или грязный хак, в зависимости от вашей точки зрения, — расширить каждый тип специальным значением, называнным bottom (прим. переводчика: этот термин (bottom) слышится как-то по-дурацки на русском, если кто знает хороший вариант, пожалуйста, предлагайте.), которое обозначается _|_ или в Unicode ⊥. Это «значение» соответствует незавершающемуся вычислению. Так функция, объявленная как:
может вернуть True, False, или _|_; последнее значит, что функция никогда не завершается.
Интересно, что, как только вы принимаете bottom в систему типов, удобно рассматривать каждую ошибку времени исполнения за bottom, и даже позволить функции возвращать bottom явно. Последнее, как правило, осуществляется с помощью выражения undefined:
Это определение проходит проверку типов потому, что undefined вычисляется в bottom, которое включено во все типы, в том числе и Bool. Можно даже написать:
Функции, которые могут возвращать bottom, называются частичными, в отличие от обычных функций, которые возвращают правильные результаты для всех возможных аргументов.
Зачем нам математическая модель?
Как программист, вы хорошо знакомы с синтаксисом и грамматикой языка программирования. Эти аспекты языка, как правило, формально описываются в самом начале спецификации языка. Но смысл и семантику языка гораздо труднее описать; это описание занимает намного больше страниц, редко достаточно формально, и почти никогда не полно. Отсюда никогда не заканчивающиеся дискуссии среди языковых юристов, и вся кустарная промышленность книг, посвященных толкованию тонкостей языковых стандартов.
Есть формальные средства для описания семантики языка, но из-за их сложности они в основном используются для упрощенных, академических языков, а не реальных гигантов промышленного программирования. Один из таких инструментов называется операционная семантика и описывает механику исполнения программы. Он определяет формализованный, идеализированный интерпретатор. Семантика промышленных языков, таких как C++, как правило, описывается с помощью неформального рассуждения, часто в терминах «абстрактной машины».
Проблема в том, что что о программах, использующих операционную семантику, очень трудно что-то доказать. Чтобы показать некое свойство программы вы, по сути, должны «запустить ее» через идеализированный интерпретатор.
Не важно, что программисты никогда формально не доказывают корректность. Мы всегда «думаем», что мы пишем правильные программы. Никто не сидит за клавиатурой, говоря: «О, я просто напишу несколько строк кода и посмотрю, что происходит.» (прим. переводчика: ах, если бы. ) Мы считаем, что код, который мы пишем, будет выполнять определенные действия, которые произведут желаемые результаты. Мы, как правило, очень удивлены, если это не так. Это означает, что мы действительно думаем о программах, которые мы пишем, и мы, как правило, делаем это, запуская интерпретатор в наших головах. Просто, очень трудно уследить за всеми переменными. Компьютеры хороши для исполнения программ, люди — нет! Если бы мы были, нам бы не понадобились компьютеры.
Но есть и альтернатива. Она называется денотационной семантикой и основана на математике. В денотационной семантике для каждой языковой конструкции описана математичесая интерпретация. Таким образом, если вы хотите доказать свойство программы, вы просто доказываете математическую теорему. Вы думаете, что доказывание теорем трудно, но на самом деле мы, люди, строили математические методы тысячи лет, так что есть множество накопленных знаний, которые можно использовать. Кроме того, по сравнению с теоремами, которые доказывают профессиональные математики, задачи, с которыми мы сталкиваемся в программировании, как правило, довольно просты, если не тривиальны. (прим. переводчика: для доказательства, автор не пытается обидеть программистов.)
Рассмотрим определение функции факториала в Haskell, языке, легко поддающемуся денотационной семантике:
Выражение [1..n] — это список целых чисел от 1 до n. Функция product умножает все элементы списка. Точно так, как определение факториала, взятое из учебника. Сравните это с C:
Нужно ли продолжать? (прим. переводчика: автор слегка схитрил, взяв библиотечную функцию в Haskell. На самом деле, хитрить было не нужно, честное описание по определению не сложнее):
Хорошо, я сразу признаю, что это был дешевый прием! Факториал имеет очевидное математическое определение. Проницательный читатель может спросить: Какова математическая модель для чтения символа с клавиатуры, или отправки пакета по сети? Долгое время это был бы неловкий вопрос, ведущий к довольно запутанным объяснениям. Казалось, денотационная семантика не подходит для значительного числа важных задач, которые необходимы для написания полезных программ, и которые могут быть легко решаемы операционной семантикой. Прорыв произошел из теории категорий. Еугенио Моджи обнаружил, что вычислительные эффекты могут быть преобразованы в монады. Это оказалось важным наблюдением, которое не только дало денотационной семантике новую жизнь и сделало чисто функциональные программы более удобными, но и дало новую информацию о традиционном программировании. Я буду говорить о монадах позже, когда мы разработаем больше категорийных инструментов.
Одним из важных преимуществ наличия математической модели для программирования является возможность выполнить формальное доказательство корректности программного обеспечения. Это может показаться не столь важным, когда вы пишете потребительский софт, но есть области программирования, где цена сбоя может быть огромной, или там, где человеческая жизнь находится под угрозой. Но даже при написании веб-приложений для системы здравоохранения, вы можете оценить ту мысль, что функции и алгоритмы из стандартной библиотеки языка Haskell идут в комплекте с доказательствами корректности.
Чистые и Грязные функции
То, что мы называем функциями в C++ или любом другом императивном языке, не то же самое, что математики называют функциями. Математическая функция — просто отображение значений в значения.
Мы можем реализовать математическую функцию на языке программирования: такая функция, имея входное значение будет рассчитать выходное значение. Функция для получения квадрата числа, вероятно, умножит входное значение само на себя. Она будет делать это при каждом вызове, и гарантированно произведет одинаковый результат каждый раз, когда она вызывается с одним и тем же аргументом. Квадрат числа не меняется с фазами Луны.
Кроме того, вычисление квадрата числа не должно иметь побочного эффекта, вроде выдачи вкусного ништячка вашей собаке. «Функция», которая это делает, не может быть легко смоделирована математической функцей.
В языках программирования функции, которые всегда дают одинаковый результат на одинаковых аргументах и не имеют побочных эффектов, называются чистыми. В чистом функциональном языке, наподобие Haskell, все функции чисты. Благодаря этому проще определить денотационную семантику этих языков и моделировать их с помощью теории категорий. Что касается других языков, то всегда можно ограничить себя чистым подмножеством, или размышлять о побочных эффектах отдельно. Позже мы увидим, как монады позволяют моделировать все виды эффектов, используя только чистые функции. В итоге мы ничего не теряем, ограничиваясь математическими функциями.
Примеры типов
Как только вы решите, что типы — это множества, вы можете придумать некоторые весьма экзотические примеры. Например, какой тип соответствует пустому множеству? Нет, это не void в C++, хотя этот тип называется Void в Haskell. Это тип, который не наполнен ни одним значением. Вы можете определить функцию, которая принимает Void, но вы никогда не сможете ее вызвать. Чтобы ее вызвать, вам придется обеспечить значение типа Void, а его там просто нет. Что касается того, что эта функция может вернуть — не существует никаких ограничений. Она может возвращать любой тип (хотя этого никогда не случится, потому что она не может быть вызвана). Другими словами, это функция, которая полиморфна по возвращаемому типу. Хаскеллеры назвали ее:
(прим. переводчика: на С++ такую функцию определить невозможно: в С++ у каждого типа есть хотя бы одно значение.)
(Помните, что a — это переменная типа, которая может быть любым типом.) Это имя не случайно. Существует более глубокая интерпретация типов и функций с точки зрения логики под названием изоморфизм Карри-Говарда. Тип Void представляет неправдивость, а функция absurd — утверждение, что из ложности следует что-нибудь, как в латинской фразе «ex falso sequitur quodlibet.» (прим. переводчика: из ложности следует что угодно.)
Далее идет тип, соответствующий одноэлементному множеству. Это тип, который имеет только одно возможное значение. Это значение просто «есть». Вы могли сразу его не признать, но это void в C++. Подумайте о функциях от и в этот тип. Функция из void всегда может быть вызвана. Если это чистая функция, она всегда будет возвращать один и тот же результат. Вот пример такой функции:
Вы можете подумать что эта функция принимает «ничего», но, как мы только что видели, функция, которая принимает «ничего» не может быть вызвана, потому что нет никакого значения, представляющего тип «ничего». Итак, что же эта функция принимает? Концептуально, она принимает фиктивное значение, у которого есть только единственный экземпляр, так что мы можем явно его не указывать в коде. В Haskell, однако, есть символ этого значения: пустая пара скобок (). Таким образом, из за забавного совпадения (или не совпадения?), вызов функции от void выглядит одинаково и в C++ и в Haskell. Кроме того, из-за любви Хаскеля к лаконичности, тот же символ () используется и для типа, конструктора и единственного значения, соответствующего одноэлементному множеству. Вот эта функция в Haskell:
Первая строка обьявляет, что f44 преобразует тип (), названный «единица», в тип Integer. Вторая строка определяет, что f44 с помощью паттерн-матчинга преобразует единственный конструктор для единицы, а именно () в число 44. Вы вызываете эту функцию, предоставляя значение ():
Обратите внимание, что каждая функция от единицы эквивалентна выбору одного элемента из целевого типа (здесь, выбирается Integer 44). На самом деле, вы можете думать о f44, как ином представлении числа 44. Это пример того, как мы можем заменить прямое упоминание элементов множества на функцию (стрелку). Функции из единицы в некий тип А находятся во взаимно-однозначном соответствии с элементами множества A.
А как насчет функций, возвращающих void, или, в Haskell, возвращающих единицу? В C++ такие функции используются для побочных эффектов, но мы знаем, что такие функции — не настоящие, в математическом смысле этого слова. Чистая функция, которая возвращает единицу, ничего не делает: она отбрасывает свой аргумент.
Математически, функция из множества А в одноэлементное множество отображает каждый элемент в единственный элемент этого множества. Для каждого А есть ровно одна такая функция. Вот она для Integer:
Вы даете ей любое целое число, и она возвращает единицу. Следуя духу лаконичности, Haskell позволяет использовать символ подчеркивания в качестве аргумента, который отбрасывается. Таким образом, не нужно придумывать для него название. Код выше можно переписать в виде:
Обратите внимание, что выполнение этой функции не только не зависит от значения, ей переданного, но и от типа аргумента.
Функции, которые могут быть определены одной и той же формулой для любого типа называются параметрически полиморфными. Вы можете реализовать целое семейство таких функций одним уравнением, используя параметр вместо конкретного типа. Как назвать полиморфную функцию из любого типа в единицу? Конечно, мы назовем ее unit:
В C++ вы бы реализовали ее так:
(прим. переводчика: дабы помочь компилятору оптимизировать ее в noop, лучше так):
Далее в «типологии типов» набор из двух элементов. В C++ он называется bool, а в Haskell, что не удивительно, Bool. Разница в том, что в C++ bool является встроенным типом, в то время как в Haskell он может быть определен следующим образом:
(Читать это определение стоит так: Bool может быть или True или False.) В принципе, можно было бы описать этот тип и в C++:
Но C++ перечисление на самом деле целое число. Можно было бы использовать C++11 «class enum», но тогда пришлось бы уточнять значение именем класса: bool::true или bool::false, не говоря уже о необходимости включать соответствующий заголовок в каждом файле, который его использует.
Чистые функции из Bool просто выбирают два значения из целевого типа, одно, соответствующее True и другое — False.