15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
/***uncurried:普通函数***/
//接收多个参数的函数
/***手动实现柯里化函数***/
//把上面的函数转换为柯里化函数，首先转成接收第一个参数a，并且返回接收余下第一个参数b的新函数（采用闭包）
//为了让大家都能看懂,我帮你们拆解来看下
//(a:Int):参数
//(b:Int)->(c:Int)->Int:函数返回值（一个接收参数b的函数,并且这个函数又返回一个接收参数c,返回值为Int类型的函数)
//定义一个接收参数a,并且返回一个接收参数b的函数,返回值为Int类型的函数
funcadd(a:Int)->(b:Int)->(c:Int)->Int{
//一个接收参数b的函数,返回值为Int类型的函数
{(b:Int)->(c:Int)->Int
in
//返回一个接收余下第一个参数c，并且有返回结果为Int类型的函数
{(c:Int)->Int
in
a+b+c;
注解：这里为什么能使用参数a,b,c?
利用闭包的值捕获特性，即使这些值作用域不在了，也可以捕获到他们的值。
闭包会自动判断捕获的值是值拷贝还是值引用，如果修改了，就是值引用，否则值拷贝。
注意只有在闭包中才可以，a,c都在闭包中。
}
}
}
/***curried:系统自带的柯里化函数***/
funcaddCur(a:Int)(b:Int)(c:Int)->Int{
)
a+b+c
}
如何调用柯里化函数
由于定义的是一个实例方法，因此调用需要依赖对象.
如图调用柯里化函数:
31
var
curryInstance=Currying()
r:Int=curryInstance.add(10)(b:20)(c:30)
letfunctionB=curryInstance.add(10)
letfunctionC=functionB(b:20)
res:Int=functionC(c:30);
result:Int=curryInstance.addCur(10)(b:20)(c:30)
functionB=curryInstance.addCur(10)
functionC=functionB(b:20)
res=functionC(c:30)
"\(r),\(res),\(result)"
)
|
柯里化函数使用注意
-
必须按照参数的定义顺序来调用柯里化函数,否则就会报错。
-
柯里化函数的函数体只会执行一次，只会在调用完最后一个参数的时候执行柯里化函数体。以下调用functionC(c: 30)才会执行函数体。这个可以自己断点调试
13
| //curried:柯里化函数
funcaddCur(a:Int)(b:Int)(c:Int)->Int{
)
a+b+c
}
curryInstance=Currying()
functionB=curryInstance.addCur(10)
functionC=functionB(b:20)
res=functionC(c:30)
|
Swift中实例方法就是一个柯里化函数
如何获取实例方法?可以直接通过类获取实例方法.
注意:方法是什么类型,就返回什么类型的函数，不过需要传入一个参数（类实例）才能获取到,如果方法中有外部参数名，外部参数名也属于类型的一部分
如图使用类获取实例方法:
Swift中实例方法的另一种调用方式(柯里化调用)
10
| //调用function方法
Currying.
function
(curryInstance)()
let
=Currying.
(curryInstance)
()
注解：步骤都是一样，首先获取实例方法，在调用实例方法，实例方法怎么调用，就不需要在教了。
|
柯里化函数有什么好处?为什么要使用它?
这里就需要了解函数式编程思想了，推荐看这篇文章函数式编程初探
特点：
1.只用“表达式”(表达式:单纯的运算过程，总是有返回值)，不用“语句”(语句:执行某种操作，没有返回值)。2.不修改值，只返回新值。
好处：
1.代码简洁
2.提高代码复用性
3.代码管理方便，相互之间不依赖，每个函数都是一个独立的模块，很容易进行单元测试。
4.易于“并发编程”,因为不修改变量的值，都是返回新值。
柯里化函数就是运用了函数式编程思想，因此它也有以上的好处。
在iOS开发中如何运用柯里化函数（实用性）
实用性一：复用性
需求1:地图类产品，很多界面都有相同的功能模块，比如搜索框。
我们可以利用柯里化函数，来组装界面，把界面分成一个个小模块，这样其他界面有相同的模块，直接运用模块代码，去重新组装下就好了。
实用性二：延迟性，柯里化函数代码需要前面的方法调用完成之后，才会来到柯里化函数代码中。
需求2:阅读类产品，一个界面的显示，依赖于数据，需要加载完数据之后，才能判断界面显示。
这时候也可以利用柯里化函数，来组装界面，把各个模块加载数据的方法抽出来，等全部加载完成，在去执行柯里化函数，柯里化函数主要实现界面的组装。
举例说明:
16
| //组合接口
protocolCombineUI
{
funccombine(top:()->())(bottom:()->())()
}
classUI:CombineUI
{
funccombine(top:()->())(bottom:()->())(){
//搭建顶部
top()
//搭建底部
bottom()
}
联系方式
点击这下载源代码，如果你喜欢这篇文章，可以继续关注我，微博:吖了个峥,欢迎交流。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
相关推荐
效率成吨提升之代码生成器-蓝湖工具神器iOS,Android,Swift,Flutter
软件简介:蓝湖辅助工具,减少移动端开发中控件属性的复制和粘贴.待开发的功能:1.支持自动生成约束2.开发设置页面3.做一个浏览器插件,支持不需要下载整个工程,可即时操作当前蓝湖浏览页面4.支持Flutter语言模板生成5.支持更多平台,如Sketch等6.支持用户自定义语言模板
【Audio音频开发】音频基础知识及PCM技术详解
现实生活中，我们听到的声音都是时间连续的，我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。目前我们在计算机上进行音频播放都需要依赖于音频文件。那么音频文件如何生成的呢？音频文件的生成过程是将声音信息采样、量化和编码产生的数字信号的过程，我们人耳所能听到的声音频率范围为（20Hz~20KHz），因此音频文件格式的最大带宽是20KHZ。根据奈奎斯特的理论，音频文件的采样率一般在40~50KHZ之间。奈奎斯特采样定律，又称香农采样定律。...............
见过仙女蹦迪吗？一起用python做个小仙女代码蹦迪视频
前言最近在B站上看到一个漂亮的仙女姐姐跳舞视频，循环看了亿遍又亿遍，久久不能离开！看着小仙紫姐姐的蹦迪视频，除了一键三连还能做什么？突发奇想，能不能把舞蹈视频转成代码舞呢？说干就干，今天就手把手教大家如何把跳舞视频转成代码舞，跟着仙女姐姐一起蹦起来~视频来源：【紫颜】见过仙女蹦迪吗 【千盏】一、核心功能设计总体来说，我们需要分为以下几步完成：从B站上把小姐姐的视频下载下来对视频进行截取GIF，把截取的GIF通过ASCII Animator进行ASCII字符转换把转换的字符gif根据每
自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时空动作/行为 视频数据集制作 yolov5, deep sort, VIA MMAction, SlowFast
前言这一篇博客应该是我花时间最多的一次了，从2022年1月底至2022年4月底。我已经将这篇博客的内容写为论文，上传至arxiv：https://arxiv.org/pdf/2204.10160.pdf欢迎大家指出我论文中的问题，特别是语法与用词问题在github上，我也上传了完整的项目：https://github.com/Whiffe/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset关于自定义ava数据集，也是后台
【视频+源码】登录鉴权的三种方式：token、jwt、session实战分享
因为我既对接过session、cookie，也对接过JWT，今年因为工作需要也对接了gtoken的2个版本，对这方面的理解还算深入。尤其是看到官方文档评论区又小伙伴表示看不懂，所以做了这期视频内容出来：视频在这里：本期内容对应B站的开源视频因为涉及的知识点比较多，视频内容比较长。如果你觉得看视频浪费时间，可以直接阅读源码：goframe v2版本集成gtokengoframe v1版本集成gtokengoframe v2版本集成jwtgoframe v2版本session登录官方调用示例文档jwt和sess
【Android App】实战项目之仿微信的私信和群聊App附源码和演示视频 超详细必看
【Android App】实战项目之仿微信的私信和群聊App（附源码和演示视频 超详细必看）
采用MATLAB对正弦信号，语音信号进行生成、采样和恢复，利用MATLAB工具箱对混杂噪声的音频信号进行滤波
采用MATLAB对正弦信号，语音信号进行生成、采样和内插恢复，利用MATLAB工具箱对混杂噪声的音频信号进行滤波
Keras深度学习实战40——音频生成
随着移动互联网、云端存储等技术的快速发展，包含丰富信息的音频数据呈现几何级速率增长。这些海量数据在为人工分析带来困难的同时，也为音频认知、创新学习研究提供了数据基础。在本节中，我们通过构建生成模型来生成音频序列文件，从而进一步加深对序列数据处理问题的了解。
- • 效率成吨提升之代码生成器-蓝湖工具神器…
- • 【Audio音频开发】音频基础知识及PCM技…
- • 见过仙女蹦迪吗？一起用python做个小仙…
- • 【Android App】实战项目之仿抖音的短视…
- • 自定义ava数据集及训练与测试 完整版 时…
- • 【视频+源码】登录鉴权的三种方式：tok…
- • 【Android App】实战项目之仿微信的私信…
- • 零基础用Android Studio实现简单的本地…
- • 采用MATLAB对正弦信号，语音信号进行生…
- • Keras深度学习实战40——音频生成
- • 视频实时行为检测——基于yolov5+deeps…
- • 数电实验 数字电子钟设计 基于quartus …
- • 腾讯会议使用OBS虚拟摄像头
- • 文本生成视频Make-A-Video，根据一句话…
- • 信号处理——MATLAB音频信号加噪、滤波
- • 【新知实验室 - TRTC 实践】音视频互动…
- • Keras深度学习实战39——音乐音频分类
- • C++游戏game | 井字棋游戏坤坤版配资源…
|
|