摘要:引言的模式匹配不强大但是也有一些应用最近在利用业余周末时间断续系统性的学我学习目的就是理解和掌握它的函数式编程,整体还没学完。总的来说这种方式优点是灵活借助这种强大的自定义类型匹配系统可以简化代码结构使代码更易读和维护。
引言
Destructure Objectjs的模式匹配不强大,但是也有一些应用,最近在利用业余周末时间断续系统性的学scala,我学习scala目的就是理解和掌握它的函数式编程,整体还没学完。在这篇文章中会js结合scala的方式一起对比分析总结下,不说明默认是js写法。
let name; let {people:{age=Infinity,name}} = {people:{name:"JSDT"}} // name "JSDT"Array
let [a=1,b=2,c]=["a",] // a "a" 、 b 2 、c "undefined"Function
function JSDT([first,...rest]) { console.log(first,rest) } JSDT([1,2,3,4]); //1,[2,3,4]ADT(Algebraic Data Type)
上述本质来说基于位置match,基础且常用,scala中也有,比较基础,我不想重复枚举了。在js中不支持自定义类型匹配,但是在模式匹配中这是重要一环,由于最近在学scala,所以借鉴一下里面的思想和实现方式,因为其原生提供ADT方式的match。
原生类型(Scala)def acceptAny(x:Any):String={ x match { case s:String =>"a string" case i:Int if(i<20) => s"an int less than 20: $i" case _ => "don`t know" } } def main(args: Array[String]): Unit = { println(acceptAny(10)); //an int less than 20: 10 }自定义数据类型(scala)
case object Nil extends List[Nothing] case class Cons[+A](head: A, tail: List[A]) extends List[A] def sum(ints: List[Int]): Int = ints match { case Nil => 0 // 空list 返回0 case Cons(x,xs) => x + sum(xs) // recursive 求和 } val x = List(1,2,3,4,5) match { case Cons(x, Cons(2, Cons(4, _))) => x case Nil => 42 case Cons(x, Cons(y, Cons(3, Cons(4, _)))) => x + y case Cons(h, t) => h + sum(t) case _ => 101 } def main(args: Array[String]): Unit = { println( sum(List(1,2,3))) //6 println( x) //3 }
说明 为了搞明白和运行这个例子研究了有好一会儿,书上(scala函数式编程Page:25)写的没问题,但是写的不完整,我做了部分补充。
sum示例中模式匹配空构造类型Nil和非空构造类型Cons(由head和tail{tail由List构成}构成), 求和是通过递归的方式;
x match虽然case3、4、5都匹配,但是第一次匹配上的才会生效。
总的来说ADT这种方式优点是灵活,借助这种强大的自定义类型匹配系统,可以简化代码结构,使代码更易读和维护。
const ListOf = T => { var List = Type({ Nil:[], Cons:[T,List] }); return List; } const LoN = ListOf(Number); let list= LoN.Cons(1,LoN.Cons(2,LoN.Cons(3,LoN.Nil))); // let list= LoN.Cons(1); const sum = LoN.case({ Cons:(head,tail) => head + sum(tail), Nil:(x) => 0 }); console.log(sum(list)); //6
说明 js本身不支持adt的方式匹配,借助第三方工具union-type可以实现,上述我写了一个和scala sum模式匹配功能相同的match例子,由于是非原生,所以写法上冗余,但其思想上和scala一样,只是形式上不一样。
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