编程核心能力之抽象

网上流传过这样一个段子『假如要消灭火星，消灭土星，好的程序员不会分别写两个函数去实现，而是会实现一个消灭行星的函数，然后把火星，土星当参数传进去』。



这个例子，我一直印象深刻，促使我逐渐养成了一个习惯：每当有新的问题，就会多想一想能不能增加抽象。



今天我们在这个例子上扩展一下：



大家思考一下，需求是消灭太阳系的行星，这里功能的主体是消灭，客体是具体的行星。由于同在太阳系，这些行星差异不会太大，对于消灭这个功能来说，可能流程都一样，比如都是发射一颗炮弹的事。



所以，我们拿到问题后，先确定解决问题的主体，然后给出正确的解决方法，在这就是发射一颗炮弹，将其封装成一个函数即可。



接下来就是如何处理不同客体了，可以发现只需知道客体的坐标就满足主体的要求了。



这里有一点比较重要，就是：客体的属性随解决方案的主体而定。一个常见的误区是：在解决方案还没确定的时候，就先考虑客体的属性，然后这些属性先入为主，最终影响了解决方案的选择。



个星球大战的任务只是消灭2个行星，这次任务升级了，要消灭太阳系所有行星。



上个任务中，我们把「消灭」当作主体，「行星」当作客体，有没有感觉这次任务的主客关系有点不一样了？所有行星好像更强势，想要做主体。



为什么会产生这个感觉呢？



我们仔细对比分析下2次任务的过程：



第一次任务，消灭火星，然后消灭土星，可以发现消灭这个动作是重复的，火星和土星对于消灭来说是变化的。



再看这次的任务，还是一个一个去消灭，就觉得有点啰嗦，究其原因，应该是深入到所有这个集合的内部细节了，细节可能会变化，导致依赖不稳定，所以希望能有更简洁且稳定的表达。



但在原来的主客关系下，只能那样啰嗦的表达，这时就需要考虑新的主客关系。



为了凸显消灭所有这个意图，需要新的角色做主体，这里就是所有行星的集合，消灭做客体，主客之间的关系，即主体所有行星调用客体消灭，在大部分编程语言中叫 map。



map 是个很重要的概念，集合带 map 为什么能成为主体呢？集合有自己的一套逻辑，如遍历。所以像遍历这样的逻辑可以做主体，消灭的逻辑作为扩展，和遍历进行组合。



这里有2个很重要的概念，如果不能正确理解的话，再往高维抽象，几乎就看不懂了。可以说是进阶的必经之路。



它们是计算的表达和执行。



如函数的定义就是表达，包含函数头，也就是签名部分和函数体，也就是实现部分。



一种常见的执行方式是在函数名后加括号，带上数据做参数。这是普通函数的执行方式，参数和函数体都确定后，每次执行的结果是一样的。



当把一个函数当作参数传给另一个函数时，是不会执行的，这也是支持函数式编程所必要的。



传入的函数相当于扩展了原有逻辑，对于调用者来说就是把2段逻辑组合成了新的逻辑。



在上面的例子中，遍历所有行星和消灭组合成了新的逻辑，其实，这段新逻辑才是主体，客体是集合本身。



如果需要拿到集合遍历执行一段逻辑后的结果，就得通过map组合并执行。

所以，map 是执行逻辑的抽象，对于集合来说就是遍历。



这次的主题是抽象能力：



我们用第一个例子：消灭行星，来提出需求的主体和客体概念。



然后用第二个例子：消灭太阳系所有行星，来思考主体的变化趋势。并详细分析了新主体产生的过程，以及产生的基础：函数表达和执行的分离。



为什么要先费时搞清楚需求的主体和客体呢？



因为这决定了你所提供的功能如何实现，在该实现的基础上谈抽象才有意义。



这也可以理解为拥有技术思维，直到解决一个问题用什么技术合适。



算是完成了从需求到技术抽象的第一步：确定解决方案中的主体和客体。这一步如果弄错了，一般是搞反了，会直接影响后面代码的表达方式，甚至会导致不能抽象至最简。



接下来的抽象就会比较顺利：先确定主体的执行逻辑。



如个体的话，一般抽象一个函数即可，调用函数来执行。

容器的话，如集合，有map, lift, flat, reduce等。

还有流，跟容器差不多，想象成无限容器即可。



然后执行逻辑可以通过组合其他函数的方式实现最终的功能。



抽象的流程大体如此，只是在不同语言中，实现方式有差异，要处理的细节不同。编程日课后续会逐一剖析，欢迎关注。



刚才梳理了需求转化为代码需要三个抽象步骤，简称抽象三部曲。



抽象的目的是为了写出方便组合的代码。



在动态语言中，符号可以表示任意数据，所以可以把精力都花在如何函数的组合上。



另外，动态语言的函数式表达也更简洁，能轻松玩转高阶函数，所以推荐初学编程的先学一门动态语言，如 JavaScript。



静态语言由于要在编译期知道数据的类型，如在定义函数时，就需要和类型绑定在一起，这限制了函数的抽象度。



为了解决这个问题，静态语言大多才有泛型这种零成本抽象的方式，以增加少量定义的方式使函数能和动态语言媲美。



泛型解决了数据类型的差异，数据存储结构的差异则通过容器的迭代器来解决。