Functional programming 函数式编程：映射是连续的吗？对关闭的影响

我将用朱莉娅来说明：

假设我有一个函数counter（），它是一个闭包

function mycl()                                                                                                                                                                                                    
        state=0                                                                                                                                                                                                    
        function counter()                                                                                                                                                                                         
                state=state+1                                                                                                                                                                                      
        end                                                                                                                                                                                                        
end  

现在假设我创建函数mycoutner：

mycounter=mycl()

现在把这个函数映射到一个长度为10的数组上，所有元素都是1

map(x->x+mycounter(),ones(1:10))

结果如下：

julia> map(x->x+mycounter(),ones(1:10))
10-element Array{Int64,1}:
  2
  3
  4
  5
  6
  7
  8
  9
 10
 11

函数似乎按顺序应用于要映射的数组

---

最终，我试图避免for循环，但对于闭包变异状态的局部状态变量，我需要按顺序应用它。似乎是这样的，这是采用的标准吗？（尚未使用*apply测试等效的R版本）。这真的是“功能性”的吗？因为局部状态变量正在变异？

首先回答第二个问题，不，您的代码不是纯功能性的，因为它会变异状态

至于第一个问题，这取决于每种语言。在Scheme中，表示“[t]映射过程将

proc

元素应用于元素

---

，并按顺序返回结果列表”（第51页，我强调），其中“顺序”指的是列表的顺序还是列表元素的顺序（可能是前者），似乎有些模糊。在OCaml中，表示

List.map

“将函数

f

应用于

a1

，…，

an

，并使用

f

返回的结果构建列表

[fa1；…；fan]

。”这也是不明确的，但是它是使用

let

作为

a:：l->let r=fa在r:：map f l

中显式地顺序写入的

map

的当前Julia实现确实按顺序将其函数参数应用于其集合参数，尽管这不是一个明确记录的功能。将来，当多线程成为一种非实验性的语言特性时，计算顺序可能会改变，但如果没有警告，这种情况是不会发生的。它也可能不是通过改变

map

的行为来实现的，而是作为一种选择加入功能（例如通过

tmap

实现“线程映射”），或者在编译器知道被映射的函数是纯函数的情况下作为一种优化“累加映射”，它避免状态，而不是线程化累加参数。例如，请参见各种实现

---

这个函数在Julia中实现起来也相当简单，尽管可以说for循环更合适。在任何情况下，带有单个可变状态变量的for循环都比使用带有突变状态闭包的高阶函数要好得多，因为在前者中，突变是明显且包含的，而在后者在调用

map

函数时，突变不清楚。

map就是这种情况。如果您尝试使用pmap，您将看到您的输出类似于[2 2 2 3 3 4]等等，这取决于您定义的进程数。是的，如果您的函数具有状态，则它不起作用，并且在这种情况下，输出是完全不可预测的。您应该使用

reduce

/

fold

（Julia中的任何名称）对于需要按顺序完成的事情，而不是

map

。

map

的目的是创建一个新的容器，而不是执行副作用。有一个

pmap

函数就是这样做的，所以我认为这是一个合理的假设，map总是按顺序进行的。如果还没有，我会非常惊讶对纯函数的优化，因为检查非常简单。

pmap

函数用于分布式并行映射，而不是当前进程中的线程映射。（当然，可能两者都需要，但这是未来的API设计问题。）没有优化可以跨多个线程运行纯函数，因为在主线程以外的线程中运行Julia代码仍然是一项实验性功能（尽管它越来越稳定）未指定

proc

应用于

列表

s元素的动态顺序。”