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面向对象编程
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首先声明一点，本文主要介绍的是面向对象（OO）的思想，顺便谈下函数式编程，而不是教你如何准确地、科学地用java求出函数在一点的导数。 一、引子 def d(f) : def calc(x) : dx = 0.000001 # 表示无穷小的Δx return (f(x+dx) - f(x)) / dx # 计算斜率。注意，此处引用了外层作用域的变量 f return calc # 此处用函数作为返回值（也就是函数 f 的导数） # 计算二次函数 f(x) = x2 + x + 1的导数 f = lambda x : x**2 + x + 1 # 先把二次函数用代码表达出来 f1 = d(f)# 这个f1 就是 f 的一阶导数啦。注意，导数依然是个函数 # 计算x=3的斜率 f1(3) # 二阶导数 f2 = d(f1) 首先，直接上一段python代码，请大家先分析下上面代码是用什么方法求导的。请不要被这段代码吓到，你无需纠结它的语法，只要明白它的求导思路。 以上代码引用自《为啥俺推荐 Python[4]：作为函数式编程语言的 Python》，这篇博客是促使我写篇文章的主要原因。 博主说“如果不用 FP，改用 OOP，上述需求该如何实现？俺觉得吧，用 OOP 来求导，这代码写起来多半是又丑又臭。” 我将信将疑，于是就用面向对象的java试了试，最后也没多少代码。如果用java8或以后版本，代码更少。 请大家思考一个问题，如何用面向对象的思路改写这个程序。请先好好思考，尝试编个程序再继续往下看。 考虑到看到这个标题进来的同学大多是学过java的，下面我用java，用面向对象的思路一步步分析这个问题。 二、求导
文章开头我已近声明过了，本文不是来讨论数学的，求导只是我用来说明面向对象的一个例子。 如果你已经忘了开头那段代码的求导思路，请回头再看看，看看用python是如何求导的。 相信你只要听说过求导，肯定一眼就看出开头那段代码是用导数定义求导的。
代码中只是将无穷小Δx粗略地算做一个较小的值0.000001。 三、最初的想法 //自定义函数 public class Function { //函数：f(x) = 3x^3 + 2x^2 + x + 1 public double f(double x) { return 3 * x * x * x + 2 * x * x + x + 1; } } //一元函数导函数 public class DerivedFunction { //表示无穷小的Δx private static final double DELTA_X = 0.000001; //待求导的函数 private Function function; public DerivedFunction(Function function) { this.function = function; } /** * 获取function在点x处的导数 * @param x 待求导的点 * @return 导数 */ public double get(double x) { return (function.f(x + DELTA_X) - function.f(x)) / DELTA_X; } } public class Main { public static void main(String[] args) { //一阶导函数 DerivedFunction derivative = new DerivedFunction(new Function()); //打印函数在x=2处的一阶导数 System.out.println(derivative.get(2)); } } 先声明一点，考虑到博客篇幅，我使用了不规范的代码注释，希望大家不要被我误导。 我想只要大家好好思考了，应该至少会想到这步吧。代码我就不解释了，我只是用java改写了文章开头的那段python代码，做了一个简单的翻译工作。再请大家考虑下以上代码的问题。 刚开始，我思考这个问题想到的是建一个名为Function的类，类中有一个名为f的方法。但考虑到要每次要求新的函数导数时就得更改这个f方法的实现，明显不利于扩展，这违背了开闭原则。 估计有的同学没听过这个词，我就解释下：”对象（类，模块，函数等）应对扩展开放，但对修改封闭“。 于是我就没继续写下去，但为了让大家直观的感受到这个想法，我写这篇博客时就实现了一下这个想法。 请大家思考一下如何重构代码以解决扩展性问题。 四、初步的想法
估计学过面向对象的同学会想到把Function类改成接口或抽象类，以后每次添加新的函数时只要重写这个接口或抽象类中的f方法，这就是面向接口编程，符合依赖反转原则，下面的代码就是这么做的。 再声明一点，考虑到篇幅的问题，后面的代码我会省去与之前代码重复的注释，有不明白的地方还请看看上一个想法中的代码。 //一元函数 public interface Function { double f(double x); } //自定义的函数 public class MyFunction implements Function { @Override public double f(double x) { return 3 * x * x * x + 2 * x * x + x + 1; } } public class DerivedFunction { private static final double DELTA_X = 0.000001; private Function function; public DerivedFunction(Function function) { this.function = function; } public double get(double x) { return (function.f(x + DELTA_X) - function.f(x)) / DELTA_X; } } public class Main { public static void main(String[] args) { //一阶导函数：f'(x) = 9x^2 + 4x + 1 DerivedFunction derivative = new DerivedFunction(new MyFunction()); System.out.println(derivative.get(2)); } }我想认真看的同学可能会发现一个问题，我的翻译做的还不到位，开头那段python代码还可以轻松地求出二阶导函数（导数的导数），而我的代码却不行。 其实只要稍微修改以上代码的一个地方就可以轻松实现求二阶导，请再思考片刻。 五、后来的想法
当我写出上面的代码时，我感觉完全可以否定“用 OOP 来求导，这代码写起来多半是又丑又臭”的观点。但还不能求二阶导，我有点不甘心。 于是我就动笔，列了一下用定义求一阶导和求二阶导的式子，想了想两个式子的区别与联系，突然想到导函数也是函数。 DerivedFunction的get方法和Function的f方法的参数和返回值一样，DerivedFunction可以实现Function接口，于是产生了下面的代码。 public interface Function { double f(double x); } public class DerivedFunction implements Function { private static final double DELTA_X = 0.000001; private Function function; public DerivedFunction(Function function) { this.function = function; } @Override public double f(double x) { return (function.f(x + DELTA_X) - function.f(x)) / DELTA_X; } } public class Main { public static void main(String[] args) { Function f1 = new DerivedFunction(new Function() { @Override public double f(double x) { return 3 * x * x * x + 2 * x * x + x + 1; } }); System.out.println(f1.f(2)); //二阶导函数：f''(x) = 18x + 4 Function f2 = new DerivedFunction(f1); //打印函数f(x) = 3x^3 + 2x^2 + x + 1在x=2处的二阶导数 System.out.println(f2.f(2)); } }考虑到有的同学没学过java8或以上版本，以上代码没有用到java8函数式编程的新特性。 如果你接触过java8，请考虑如何改写以上代码，使其更简洁。 六、最后的想法 public class DerivedFunction implements Function { private static final double DELTA_X = 0.000001; private Function function; public DerivedFunction(Function function) { this.function = function; } @Override public Double apply(Double x) { return (function.apply(x + DELTA_X) - function.apply(x)) / DELTA_X; } } public class Main { public static void main(String[] args) { //打印函数在x=2处的二阶导 System.out.println(new DerivedFunction(new DerivedFunction(x -> 3 * x * x * x + 2 * x * x + x + 1)).apply(2.0)); } } 之前几个想法为了扩展Function接口，使用了外部类、匿名类的方式，其实也可以用内部类。而这在这里，我用了lambda表达式，是不是更简洁了。 这里用的Function接口用的是jdk自带的，我们不需要自己定义了。因为这是一个函数式接口，我们可以用lambda方便地实现。后来发现，其实这里用UnaryOperator这个接口更恰当。 现在大家有没有发现，用java、用OOP也可以非常简洁地实现求导，并不比开头的那段python代码麻烦很多。 七、编程范式
在我看来，编程范式简单来说就是编程的一种模式，一种风格。 我先介绍其中的三个，你差不多就知道它的含义了。 7.1 面向对象程序设计（OOP） 看到这里的同学应该对面向对象有了更直观的认识。在面向对象编程中，万物皆对象，抽象出类的概念。基本特性是封装、继承、多态，认识不深的同学可以再去我之前的代码中找找这三个特性。 我之前还介绍了面向对象的几个原则：开闭原则、依赖反转原则。其他还有单一职责原则、里氏替换原则、接口隔离原则。这是面向对象的5个基本原则，合称SOLID。 7.2 函数编程语言（FP） 本文开头那段代码用的就是python函数式编程的语法，后来我又用java8函数式编程的语法翻译了这段代码。 相信你已经直观地感受到它的简洁，以函数为核心，几行代码就解决了求导的问题。 7.3 过程式编程（Procedural programming） 大概学过编程都学过C，C语言就是一种过程式编程语言。在我看来，过程式编程大概就是为了完成一个需求，像记流水帐一样，平铺直叙下去。 八、结尾
由于本人初学java，目前只能想到这么多。如果大家有更好的想法或者觉的我上面说的有问题，欢迎评论，望各位不吝赐教。 这是我的第一篇技术博客，但愿我说清楚了面向对象。如果对你有帮助，请点个赞或者评论下，给我点继续创作的动力。 九、两年后的思考 以下是写了这篇文章两年后的思考，从评论区复制而来：
两年前我只是大概理解了OOP，无意中使用了闭包定义了层次性数据，做了数据抽象。5000多的阅读量没人指出如果用Java8写出函数式的版本。其实Java8引入了Lambda后已经可以写出函数式的版本，只要把文章开头的python代码翻译下。想想“求导”这个函数，它接收一个函数做为参数，然后返回一个新的函数，这是一个高阶函数，可以用做过程抽象。Java8引入Lambda后，函数可以作为方法参数和返回值，这是一个很重大的改变，颠覆了老Java用户原有的编程观念。以前很复杂的OOP代码，如果用函数式方式来写，会很简单。很多所谓的设计模式，在我看来不过是因为以前Java不支持Lambda这特性，去曲折地实现罢了，比如模板模式。然而Lambda并不是什么新鲜的东西，Lisp这一第二古老的高级语言就支持。这推荐下SICP这本书和公开课，我也是看了点才有了下面的代码。有空重写一篇博客谈一谈。 public class DerivativeUtil { private static final double DELTA_X = 0.000001; public static DoubleUnaryOperator d(DoubleUnaryOperator f) { return x -> (f.applyAsDouble(x + DELTA_X) - f.applyAsDouble(x)) / DELTA_X; } public static void main(String[] args) { DoubleUnaryOperator f = x -> x * x + x + 1; DoubleUnaryOperator f1 = d(f); System.out.println(f1.applyAsDouble(3)); DoubleUnaryOperator f2 = d(f1); System.out.println(f2.applyAsDouble(1)); } }
我是先用scheme翻译了下， 然后想到了上面的Java实现。编程语言不过是各种语言特性的排列组合罢了。 (define dx 0.000001) (define (d f) (lambda (x) (/ (- (f (+ x dx)) (f x)) dx))) (define (f x) (+ (* x x) x 1)) (define f1 (d f)) (f1 3) (define f2 (d f1)) (f2 1) |
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