関数型プログラミング-はじめに

関数型プログラミング言語は、記号計算およびリスト処理アプリケーションを処理するために特別に設計されています。関数型プログラミングは数学関数に基づいています。人気のある関数型プログラミング言語には、Lisp、Python、Erlang、Haskell、Clojureなどがあります。

関数型プログラミング言語は、2つのグループに分類されます。

  • Pure Functional Languages−これらのタイプの関数型言語は、関数型パラダイムのみをサポートします。例-Haskell。

  • Impure Functional Languages−これらのタイプの関数型言語は、関数型パラダイムと命令型プログラミングをサポートします。例-LISP。

関数型プログラミング–特性

関数型プログラミングの最も顕著な特徴は次のとおりです-

  • 関数型プログラミング言語は、条件式と再帰を使用して計算を実行する数学関数の概念に基づいて設計されています。

  • 関数型プログラミングのサポート higher-order functions そして lazy evaluation 特徴。

  • 関数型プログラミング言語は、ループステートメントのようなフローコントロールや、If-ElseやSwitchステートメントのような条件ステートメントをサポートしていません。関数と関数呼び出しを直接使用します。

  • OOPと同様に、関数型プログラミング言語は、抽象化、カプセル化、継承、ポリモーフィズムなどの一般的な概念をサポートしています。

関数型プログラミング–利点

関数型プログラミングには次の利点があります-

  • Bugs-Free Code −関数型プログラミングはサポートしていません state、したがって、副作用の結果はなく、エラーのないコードを記述できます。

  • Efficient Parallel Programming−関数型プログラミング言語には可変状態がないため、状態変更の問題はありません。「関数」をプログラムして、「命令」として並行して動作させることができます。このようなコードは、簡単な再利用性とテスト性をサポートします。

  • Efficiency−機能プログラムは、同時に実行できる独立したユニットで構成されています。結果として、そのようなプログラムはより効率的です。

  • Supports Nested Functions −関数型プログラミングは入れ子関数をサポートします。

  • Lazy Evaluation −関数型プログラミングは、レイジーリストやレイジーマップなどのレイジー関数型コンストラクトをサポートします。

欠点として、関数型プログラミングには大きなメモリスペースが必要です。状態がないため、アクションを実行するたびに新しいオブジェクトを作成する必要があります。

関数型プログラミングは、同じデータセットに対して多くの異なる操作を実行する必要がある状況で使用されます。

  • Lispは、機械学習、言語処理、音声と視覚のモデリングなどの人工知能アプリケーションに使用されます。

  • 組み込みLispインタプリタはEmacsのようないくつかのシステムにプログラム可能性を追加します。

関数型プログラミングとオブジェクト指向プログラミング

次の表は、関数型プログラミングとオブジェクト指向プログラミングの主な違いを示しています。

関数型プログラミング OOP
不変データを使用します。 可変データを使用します。
宣言型プログラミングモデルに従います。 命令型プログラミングモデルに従います。
焦点は「あなたがしていること」です 焦点は「あなたのやり方」にあります
並列プログラミングをサポート 並列プログラミングには適していません
その機能には副作用がありません その方法は深刻な副作用を引き起こす可能性があります。
フロー制御は、関数呼び出しと再帰を伴う関数呼び出しを使用して行われます フロー制御は、ループと条件ステートメントを使用して行われます。
「再帰」の概念を使用して、コレクションデータを繰り返します。 「ループ」の概念を使用して、コレクションデータを反復処理します。例:JavaのFor-eachループ
ステートメントの実行順序はそれほど重要ではありません。 ステートメントの実行順序は非常に重要です。
「データの抽象化」と「動作の抽象化」の両方をサポートします。 「データの抽象化」のみをサポートします。

プログラムコードの効率

プログラミングコードの効率は、アルゴリズムの効率と実行速度に正比例します。優れた効率により、より高いパフォーマンスが保証されます。

プログラムの効率に影響を与える要因は次のとおりです。

  • 機械の速度
  • コンパイラ速度
  • オペレーティング・システム
  • 適切なプログラミング言語の選択
  • プログラム内のデータの方法が整理されている
  • 問題を解決するために使用されるアルゴリズム

プログラミング言語の効率は、次のタスクを実行することで改善できます。

  • 不要なコードや冗長処理を行うコードを削除します。

  • 最適なメモリと不揮発性ストレージを利用することにより

  • 該当する場合はいつでも、再利用可能なコンポーネントを使用する。

  • プログラムのすべての層でエラーと例外処理を利用する。

  • データの整合性と一貫性を保証するプログラミングコードを作成する。

  • 設計ロジックとフローに準拠したプログラムコードを開発する。

効率的なプログラミングコードは、動作環境へのリスクを最小限に抑えながら、リソースの消費と完了時間を可能な限り削減できます。