Kotlin 笔记 -- Kotlin 语言特性的理解(二)

都是编译成字节码,为什么 Kotlin 能支持 Java 中没有的特性?

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kotlin 有哪些 Java 中没有的特性

  • 类型推断、可变性、可空性
  • 自动拆装箱、泛型数组
  • 高阶函数、DSL
  • 顶层函数、扩展函数、内联函数
  • 伴生对象、数据类、密封类、单例类
  • 接口代理、internal、泛型具体化
  • … …

语言的编译过程

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词法分析

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语法分析

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  • 词法分析:把源码的字符流,转化成标记(Token)序列,标记是语言的最小语义单位,包括关键字、标识符、运算符、常数等;
  • 语法分析:把标记序列,组合成各类语法短句,判断标记序列在语法结构上,是否正确,输出树形结构的抽象语法树
  • 语义分析:结合上下文,检查每一个语法短句,语义是否正确,是否符合语言规范。(数据类型匹配、重复定义检测、访问合法性、静态分派、受检异常、语句可达性、展开语法糖…)

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Kotlin 的类型推断

  • 类型推断并不是不确定数据类型,相反是从上下文推断出一个明确的数据类型;
  • 类型推断的意义在于,去掉代码中的冗余信息,提升研发效率;

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  • 类型推断主要发生在语法分析和语义分析阶段,这个功能主要是通过编译器来实现的。

Kotlin 的拆装箱

// Java 的拆装箱
Integer x = 1; // 自动装箱 
int y = x;     // 自动拆箱 
// kotlin 的拆装箱
var i : Int = 0     // 对应 Java 中的 int
var i : Int? = null // 对应 Java 中的 Integer
i = 0               // 对应 Java 中的 Integer.valueOf() 
// kotlin 的拆装箱
val list = mutableListOf<Int>() 
list.add(0) // Integer.valueOf() 

Kotlin的装箱类型数组:

val ids : Array<Int> = arrayOf() 
  • 支持泛型类型,所以默认不具备协变性,字节码实现对应anewarray,相当于 Java 的Integer[]
val ids : IntArray = IntArrayOf() 
  • 字节码实现对应newarray,相当于 Java 的 int[],性能较好。

Kotlin中的隐式装箱类总结:

  • 可空的基本数据类型,会被编译成装箱类;
  • 泛型中基本数据类型,在使用时,会自动拆装箱;
  • 泛型数组,使用的是装箱类型。

由于自动拆装箱有性能损耗,出于性能考虑,在Kotlin中,应当尽量避免使用可空的基本数据类型,以及泛型数组; 尽量使用非可空类型。

Kotlin 中的高阶函数

高阶函数:在数学中,对应算子的概念,也就是对函数本身进行操作;在计算机语言中,高阶函数作为语言的一等公民,函数本身可以作为函数的输入,或是返回;高阶函数是函数式编程的基础条件。

高阶函数示例代码:

fun login(user: User, onFailed: (Int) -> Unit) : Boolean { val stateCode = checkUser(user)if (stateCode == SUCCESS) { return true} else{onFailed(stateCode) return false}
}val success = login(user) { code ->// TODO 展示错误状态
} 

当 lambda 当作函数参数进行传递时,它本质上是一个函数对象,最终要将上述代码翻译成 Java 的字节码,而在 Java 中是没有函数对象这种东西的,那么怎么办呢?所以为了应对这种情况,Kotlin 中定义了一系列的 “类函数” 的接口:Function0Function1Function2、…、Function22 总共有22个,定义如下:

public interface Function<out R>
public interface Function0<out R> : Function<R> { public operator fun invoke(): 
}
public interface Function1<in P1, out R> : Function<R> { public operator fun invoke(p1: P1):R
}
public interface Function2<in P1, in P2, out R> : Function<R> { public operator fun invoke(p1: P1, p2: P2): R
}
......
public interface Function22<in P1, in P2, in P3, ......, in P22, out R> : Function<R> { 	public operator fun invoke(p1: P1, p2: P2, p3: P3,....., p22: P22): R
}

所以对于前面的高阶函数示例代码,本质上实际长这样:

fun login(user: User, onFailed: Function1<Int, Unit>) : Boolean { val stateCode = checkUser(user)if (stateCode == SUCCESS) { return true} else{onFailed.invoke(stateCode) return false}
}val success = login(user, object: Function1<Int, Unit> { override fun invoke(p1: Int) {// TODO 展示错误状态}
})

即便传入的是普通的函数引用,最终也会以object匿名内部类对象的形式进行传递。例如:

fun showFailedState(state: Int) {// TODO 展示错误状态
}val success = login(user, ::showFailedState)

上面代码实际长下面这样:

fun showFailedState(state: Int) {// TODO 展示错误状态
}val success = login(user, object: Function1<Int, Unit> { override fun invoke(p1: Int) {showFailedState(p1)}
})

高阶函数的真实面目:

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所以 Kotlin 中的高阶函数本质上是通过各种函数类型的对象进行桥接:

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现在我们知道 Kotlin 中的高阶函数主要是通过中间代码添加手段来生成的:

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  • 从性能上讲,高阶函数要创建实例,所以开销会增大。
  • Kotlin 的匿名内部类,在和外部类有互动的时候,也会持有外部类的引用,存在一定的、潜在的内存泄漏的风险。

Kotlin 中的顶层函数

  • Java 中的函数,必须在类的内部定义;
  • 而 Kotlin 中允许在类的外部,定义文件级别的顶层函数以及变量。
// TimeUtils.kt 
fun printTime() {......// 打印当前时间
}
// Main.kt
import com.utils.printTime fun main() {printTime() 
}

Kotlin 中的顶层函数翻译到 Java 字节码时,会自动生成一个以【文件名 + Kt】为命名的 Java 类来包装这个顶层函数,将其作为这个 Java 类的静态函数:

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现在我们知道 Kotlin 中的顶层函数也是通过中间代码添加手段来生成的:

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  • 从字节码层面来说,所有的函数和变量都必须在类的内部;
  • Kotlin 编译器在生成字节码时,会给顶层的函数及变量,创建一个所属的类,类名默认规则是文件名+Kt
  • Java 代码,可以通过这些以 Kt 结尾的类,调用到这些在 Kotlin 中定义的顶层函数和变量。

Kotlin 中的扩展函数

// User.kt
data class User(val name: String, val age: Int)
// UserExt.kt
fun User.isVip() : Boolean { return ...
} 
// 使用
val user = User("张三", 23)
if (user.isVip()) {...
}

Kotlin 中的扩展函数翻译成 Java 就是 xxxKt 类中的静态方法:

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所以 Kotlin 中的扩展函数也是通过中间代码添加手段来生成的:

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Kotlin 中的 inline 函数

Kotlin 中的 inline + reified 可以用来解决泛型具体化的问题。

inline fun <reified T> getClassTag() : String {return T::class.java.toString()
}fun main() {val clazz = getClassTag<MainActivity>()println(clazz)
}

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Kotlin 中的 inline 函数同样是通过中间代码添加手段来生成的:

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  • inline 函数除了能解决泛型具体化问题,还比一般的函数更有性能优势,因为代码的添加发生在编译时,运行时会减少一次虚拟机栈中栈帧的入栈出栈操作;
  • inline 函数的副作用是,会导致代码体积增长;

Kotlin 中的可变性检查

变量的可变性检查:

var name = "hello"
name = "world" // ok
val name = "hello" // final
name = "world" // error

集合的可变性检查:

// java 代码
final List<String> names = new ArrayList<>(); 
names.add("hello");              // OK
names = new ArrayList<String>(); // error 
  • Java 中的 final 的义务只是保证引用不能被重新赋值
// kotlin 代码
var names = listOf<String>("hello")  // kotlin.collections.List
names.add("world") // errorvar names = mutableListOf("hello")  // kotlin.collections.MutableList 
names.add("world") // OK

可见 kotlin 中的listOf集合是一直“真不可变”集合,你不能往里面添加东西,要添加东西只能使用mutableListOf

以上两种 kotlin 中的集合翻译成 Java 分别对应下面两种类型:

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另外,kotlin 中的集合存在一个和 java 互调的坑:Kotlin 中不允许添加元素,但是 Java 中调用就可以添加元素,编译不会报错但是运行时会报错。例如:

// kotlin 代码
var names = listOf<String>("hello")
// java 代码
new DemoKt().getNames().add("world");

java 代码中这么调用的话运行时会抛出异常:java.lang.UnsupportedOperationException

Kotlin 中的可空性检查

类型的可空性检查:

// Operation.kt
var name : String = "hello" 
var nameOrNull : String? = null 

Java 是没办法感知 Kotlin 中的可空类型的,但是 IDE 可以,并且会给出警告。

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IDE 能感知是因为字节码的元注解中携带了是否可空的信息:

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  • Kotlin要保证扩展特性,能够保留到字节码中,而且是符合字节码规范的;
  • Kotlin要保证扩展特性编译成的字节码,能够方便其他JVM语言(主要是Java)调用。

Kotlin 在可空性检查方面目前存在一个严重的缺陷:Kotlin 无法判断来自其他平台的变量可空性

这也是 Kotlin 和 Java 互调的另一个坑:Kotlin 无法判断来自 Java 平台的可空性,所以最靠谱的方法是使用一个可空类型来接收来自 Java 的变量。

例如:

// Operation.java
String name = null // 对 kotlin 来说是平台类型 
// Kotlin 代码中最好使用 [可空类型] 来接收 [平台类型]
val name : String = Operation().name // 可以使用非空类型接受 
val name : String? = Operation().name // 也可以使用可空类型接受 

泛型类型的可空性检查:

val names = listOf<String?>("hello", null) // 反射获取类型
val argument = this::names.returnType.arguments[0] 
println(argument.type)                     // kotlin.String? 
println(argument.type?.javaType?.typeName) // java.lang.String
println(argument.type?.isMarkedNullable)   // true

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  1. 泛型类型会被擦除
  2. 泛型类型不能加元注解

那么这个是否可空的标记,被记录在哪里了??看下面示例代码:

// Operation.kt
class Operation {val names = listOf<String?>("hello", null) 
}

上面代码生成的class字节码文件中:

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可以看到这里有一个运行时可见的元注解 Metadata,这个就是存储类型可空信息的关键

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我们可以打印这个 Metadata 的注解类进行查看:

printin(Operation::class.java.getAnnotation(Metadata::class.java)) 

也可以直接反编译生成的Operation.class能够直接看到这个 @Metadata 的元注解的内容:

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Kotlin 中的 Metadata 解析

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可以在 build.gradle 中添加下面依赖库来解析 Metadata :

dependencies {implementation "org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-metadata-jvm:{version}" 
}

该库专门用来解析 JVM 版本的 kotlin 的 metadata

使用:

// 1.反射获取注解类 
val annotation = Operation::class.java.getAnnotation(Metadata::class.java)
// 2.构建 ClassHeader 
val classHeader = KotlinClassHeader( kind = annotation.kind,metadataVersion = annotation.metadataVersion, bytecodeVersion = annotation.bytecodeVersion, data1 = annotation.data1,data2 = annotation.data2,...
)
// 3.获取 metadata
val metadata = KotlinClassMetadata.read(classHeader) as? KotlinClassMetadata.Class
// 4. 访问 metadata 中的信息
metadata.accept(object : KmClassVisitor() { // 访问类override fun visitProperty(flags: Flags, name: String, ...) : KmPropertyVisitor { 	return object:KmPropertyVisitor() { // 访问属性override fun visitReturnType(flags: Flags): KmTypeVisitor { return object : KmTypeVisitor() { // 访问属性的类型override fun visitArgument(flags: Flags,......): KmTypeVisitor { // 访问类型的泛型类型val nullable = Flag.Type.IS_NULLABLE(flags)println("property_name: $name argument_nullable: $nullable") return this}}}}}}
)

控制台输出:

property_name: names argument_nullable: true 

总结

Kotlin 的解决手段所实现的语言特性
编译器支持类型推断
可变性检查
自动拆装箱
泛型数组
中间代码添加高阶函数、顶层函数、扩展函数、内联函数
数据类、密封类、单例类、伴生对象、接口委托
泛型具体化
元注解 + Metadata 信息添加类型的可空性信息
可见性信息
访问限定符
Kotlin 反射数据源支持

如何理解 Kotlin 中的函数式编程特性?

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选择一门支持函数式编程的语言,并不是写出函数式代码的关键,转变看待问题的角度才是最重要的。

什么是函数式编程

下面看一个简单的局部算法问题:

data class User(val name: String, val age: Int)val numbers = arrayOf(User("zhangsan", 18), User("lisi", 21),User("wangwu", 25)
)

现在要找到这个 numbers 数组中大于18岁的用户的名字。

命令式解法的代码如下:

val results = mutableListOf<String>() // 结果的初始状态for (index in numbers.indices) { val user = numbers[index] if (user.age > 18) { // index、user都是循环的状态result.add(user.name) }
} // 分支语句、赋值、add 都是操作状态的命令
  • 命令式解法的视角:程序是一系列改变状态的命令,开发者关注的是状态。

函数式解法的代码如下:

val result = numbers.filter { user -> user.age > 18
}.map { user -> user.name 
}

这里使用了一个 Kotlin 中集合的变换操作符 filter,它的定义如下:

public inline fun <T> Array<out T>.filter(predicate: (T) -> Boolean): List<T> { return filterTo(ArrayList<T>(), predicate)
}
public inline fun <T, C : MutableCollection<in T>> Array<out T>.filterTo(destination: C, predicate: (T) -> Boolean): C {for (element in this) if (predicate(element)) destination.add(element)return destination
}

与之类似的还有比较常用的 map 变换操作符:

public inline fun <T, R> Iterable<T>.map(transform: (T) -> R): List<R> { return mapTo(ArrayList<R>(size), transform)
}
public inline fun <T, R, C : MutableCollection<in R>> Array<out T>.mapTo(destination: C, transform: (T) -> R): C {for (item in this)destination.add(transform(item))return destination
}

其实现方式其实就是通过传递高阶函数(lambda表达式),在内部还是最原始的实现方式。

函数式编程的特点:

  • 避免可变的状态。
  • 程序是表达式变换关系,而不是命令。
  • 建立在数学的直觉上。

函数式编程中的重要概念

权责让渡

  • 封装和抽象,隐藏实现细节。
  • 将低层次的细节的控制权交给运行时,开发者只关注高层次的细节。
  • 关注点分离原则。

计算机语言的进化,就是一个权责让渡的过程。面向对象编程中的抽象,也是一种权责让渡。

函数副作用

  • 函数执行时,除了返回值外,还对外部产生了其他影响。
  • 比如,修改了全局变量、外部变量或参数。

纯函数

  • 输入与输出全是显式的:即,函数与外界沟通的唯一渠道就是参数或返回值。
  • 纯函数是没有副作用的函数。
  • 每次调用,只要给定同样的参数,就会得到同样的结果。
  • 能够对应数学中函数的定义,是一种映射关系。(f: A -> B

函数式编程的 “三板斧” 模式

用 “三板斧” 模式代替迭代:

  1. 筛选(filter)
  2. 映射(map)
  3. 压缩(reduce/fold)

函数式解法的例子:

val result = numbers.filter { user -> user.age > 18
}.map { user -> user.name
}.reduce { acc, name -> "$acc, $name" // "lisi, wangwu"
}
val result = numbers.filter { user -user.age > 18
}.map { user->user.name
}.fold(StringBuilder("Adult:")) { acc, name ->builder.append(name).append(",") // "Audlt:lisi,wangwu,"
}

闭包

闭包 = 内部作用域 + 访问的外部变量

  • 闭包必须是可引用的;
  • 闭包必须是有状态的。

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闭包拥有状态也是权责让渡和封装抽象的体现。

闭包的作用:

  • 保护私有作用域;
  • 保存上下文;
  • 交出对状态的控制权,让开发者不关注状态。

记忆

  • 只有纯函数,才能被记忆;
  • 交出对状态的控制权,让开发者不关注状态。

函数式编程可以很容易实现记忆缓存的功能,例如:

fun loadImage(path : String): Bitmap? {return createBitmap(File(path)) // 根据文件路径创建 bitmap
} 

现在希望每次创建的Bitmap能被记忆在内存中,每次相同的文件路径,直接复用上次创建的缓冲。

函数式编程的代码:

fun loadImage(path : String): () -> Bitmap? { var cache :Bitmap? = nullreturn {if (cache != null) { cache} else {val image = createBitmap(File(path)) cache = imageimage }}
}

使用:

val load = loadImage("/file/icon.jpg") 
load()
load() 

柯里化

看下面代码:

fun volume(width : Int, depth : Int, height : Int) : Int { return width * depth * height
}
val v = volume(3, 1, 4) 

可以将上面的 volume 函数改造成下面的结构:
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由于返回值是一个函数类型,因此就可以像下面这样调用:

volume(3)(1) 
// 等价于
val v = volume(3)
v(1)

将上面的结构继续进一步改造:

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于是就可以像下面这样调用:

val result = volume(3)(1)(4)
// 等价于
val v = volume(3)(1)
val result = v(4)

这就是柯里化:

  • 柯里化就是把一个多参函数,转换为一连串的单参函数
  • 柯里化就是不断的将返回值改为一个函数类型,这个返回值在调用的时候才会执行函数

柯里化的一个重要作用:函数部分施用

例如针对前面示例中的volume函数在使用时发现,大部分需要求体积的情况,宽度和深度都是一样的,只有高度不同。如下:

val v1 = volume(3, 1, 4) 
val v2 = volume(3, 1, 1) 
val v3 = volume(3, 1, 5) 

通过柯里化就可以很好的解决:

可以先将宽高固定下来:

val area : (Int) -> Int = volume(3)(1) 

然后调用返回的这个函数,传入不同的高度即可:

val v1 = area(4) 
val v2 = area(1) 
val v3 = area(5) 

写这部分代码的开发者,完全不用关注前两个参数是什么,甚至不用关注底面积是怎么来的。这样就可以做到一定程度的函数复用和分离

柯里化的作用:

  • 让函数部分施用,提前带入一部分参数,用于复杂问题的分步求解;
  • 推迟计算的执行,带入最后一个参数后,函数才真正开始执行;
  • 隐藏一部分参数,交出这些参数的控制权,让开发者接触不到这些参数,提高安全性和稳定性。

柯里化的应用场景

例如:

makeUrl("http")("www.user.com")("home.html") val urlByPath = makeUrl("http")("www.user.com") 
val home = urlByPath("home.html")
val login = urlByPath("login.html")

柯里化只有在最后一个参数被传入时,才会执行,所以非常适合用于构建类似 url 这种对顺序和完整性有要求的内容。

尾递归优化

看一个简单的局部算法问题:

data class Product(val id: Int, val price: Double)class Node<T>(val value: T, val next: Node<T>?)val firstNode = Node(Product( 1, 180.99), Node(Product(,2 , 299.99),Node(Product (3, 999.00 ), null)))

现在要找到链表中第一个价格大于900的商品。

利用函数式编程可以这样来做:

fun <T> find(node: Node<T>, predicate: (T) -> Boolean ): T? {return when {predicate(node.value) -> node.value node.nextNode == null -> null else -> find(node.nextNode) }
}val result = find(firstNode) { product -> product.price > 900
}

其实就是一个递归调用,当然也可以写成纯递归调用方式:

fun findProduct(node: Node<Product>): Product? { return when {node.value.price > 900 -> node.value node.nextNode == null -> null else -> findProduct(node.nextNode) }
}val result = findProduct(firstNode) 

这种写法不如前一种好,因为前面一种写法交出了对状态的控制权,让开发者不关注状态,是真正的函数式编程。

但是递归调用存在一个最大的问题是可能导致栈溢出,因此没有循环好。

在 kotlin 中可以通过 tailrec 关键字进行尾递归优化:

tailrec fun <T> find(node: Node<T>, predicate: (T) -> Boolean ): T? {return when {predicate(node.value) -> node.value node.nextNode == null -> null else -> find(node.nextNode) }
} 

什么是尾调用递归:

  • 让递归函数中所有的递归操作都出现在函数的末尾。
  • 尾递归优化不会导致栈溢出。

我们将加 tailrec 和不加 tailrec 两种情况的代码翻译成字节码查看其区别:

在这里插入图片描述

所以 kotlin 尾递归优化之所以没有栈溢出问题,本质是将代码转化成了循环调用

不相交联合体

Java 中习惯通过异常来处理错误分支,但是函数抛出异常就代表函数有了副作用

在函数式编程中,如何抛出异常或者处理错误?

@Throws(IllegalUserException::class)
fun checkPermission(user : User) : Boolean { return when {user.illegal() -> throw IllegalUserException() user.isMember() -> trueelse -> false }
}

上面代码中,有一个 when 的分支抛出了异常,抛出异常就属于函数的副作用,它会打破原有的业务逻辑,对外部调用者来说,对该函数的期望是返回 truefalse

一种简单粗暴的办法是可以函数返回一个Pair类型同时包含异常信息和Boolean信息:

fun checkPermission(user : User) : Pair<Boolean?, Exception?> 

这种方式可行,但是不够方便简洁,不优雅。有没有办法让函数有时返回Boolean,有时返回Exception

不相交联合体

  • 一种类型,有两种不同类型的 “左值” 和 “右值”,但是在使用时,有且只能同时有一种 “左值” 或者 “右值”,不能同时拥有两者。

在这里插入图片描述

实现不相交联合体:

sealed class Either<L, R> {data class Left<L, R>(val value: L) : Either<L, R>() data class Right<L, R>(val value: R) : Either<L, R>() 
}
sealed class Result<D, E> {data class Normal<D, E>(val value: D) : Result<D, E>() data class Unexpected<D, E>(val value: E) : Result<D, E>() 
}

使用:

fun checkPermission(user : User) : Result<Boolean, Exception> { return when {user.illegal() -> Result.Unexpected(IllegalUserException()) user.isMember) -> Result.Normal(true)else -> Result.Normal(false) }
}

说白了就是将异常信息作为返回结果的一部分封装到实体类。返回的不同实体类是具有排他性的,可以通过 kotlin 的密封类做到这一点。

函数式编程中的设计模式

面向对象的设计模式在函数式编程中的归宿:

  • 被吸收为语言的一部分。例如 Kotlin 中的 object 单例类by 接口委托代理、…
  • 新语言或范式,提供了全新的解决方案。例如 Kotlin 中的元编程扩展函数、…
  • 设计模式依然成立,但实现方式有所变化

基于继承的模版方法模式:

在这里插入图片描述

按照 Java 的思路设计代码如下:

abstract class Player {fun play(media: File) { ... } fun stop()  { ... } abstract fun onLoaded() abstract fun onStart()abstract fun onFinish() abstract fun onFail(code: Int)
}

但是同样的 Java 代码到了 Kotlin 中,就可以借助高阶函数直接传函数回调参数,而无需一个抽象类了。

Kotlin 中高阶函数实现模版方法模式:

class Player (val onLoaded : () -> Unit,val onStart : () -> Unit,val onFinish : () -> Unit,val onFail: (Int) -> Unit,
) {fun play(media: File) { ...... } fun stop() { ...... }
}

在使用的时候,也不需创建子类实例对象了,直接构造传参即可:

val player = Player(onLoaded = {// TODO 隐藏 Loading UI},onStart = {// TODO 显示进度条、播放时间、停止键},onFinish = {// TODO 关闭播放器窗口},onFail = { code ->// TODO 错误提示}
)
  • 组合优于继承

策略模式:

在这里插入图片描述

  • 定义一系列解决同一问题的不同算法,让他们之间可以随意切换,而不影响到调用者。

在函数是一等公民的世界里,策略模式变得没有意义,或者说不用写专门的代码去实现它,因为函数类型天生就支持返回不同的类型。

在这里插入图片描述

Java 代码实现的不同策略类在 Kotlin 中只需要传递对应的函数类型的参数即可。

构建者模式 - 柯里化

例如前面提到柯里化构建 url 的例子就是一个建造者模式:

makeUrl("http")("www.user.com")("home.html") val urlByPath = makeUrl("http")("www.user.com") 
val home = urlByPath("home.html")
val login = urlByPath("login.html")

柯里化还能在 Builder 模式功能的基础上,保证参数传入的有序性和完整性

val builder = buildDialog ("通知")(R.drawable.icon)
builder("请更新App!")("ok") { view ->// 点击事件
}
builder("正在加载...")("好") { view ->// 点击事件
}

注意:Kotlin 中可以通过构造函数的命名参数和可选参数天然的支持构建者模式。

函数式编程中的 OO 原则

函数对象可以满足面向对象中的 OO 设计原则:

在这里插入图片描述

在函数式编程中,设计模式也变得简单了很多,面向对象的设计模式的思想是高度抽象化,而函数式编程中则会借助语言特性进行平铺打散。

  • 一些面向对象的设计模式,实际上是 “用面向对象的方式” 解决 “只有面向对象才会碰到的问题”。
  • 函数式编程和面向对象思维并不是矛盾对立的,在 Kotlin 中借助函数式编程可以:
    ① 提高局部代码的开发效率;
    ② 应用数学原理。

如果单纯从编程语言的角度来看,面向过程的语法通常要比面向对象的语法要简化一些,因为不需要封装和继承,也没有多态与抽象。只要语言特性支持的好,在函数式编程中实现面向对象的 OO 原则并不是难事。

函数式编程的要点

  • 函数是一等公民:函数可以像普通变量一样被创建、修改,可以像变量一样传递、返回,或是在函数中嵌套函数。
  • 引用透明性:函数的运行不依赖于外部变量或 “状态”,只依赖于输入的参数,任何时候只要参数相同,调用函数所得到的返回值总是相同的。(纯函数)
  • 权责让渡:将低层次的细节的控制权交给运行时,开发者只关注高层次的细节。

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随着人工智能的快速发展&#xff0c;AI数字人播报成为了媒体和信息传播领域的一项创新技术。AI数字人播报是利用人工智能技术创建的一系列短视频&#xff0c;以新闻主播为中心&#xff0c;展示各种场景和情境能够以短视频的形式进行新闻的报道。这种创新的内容形式在社交媒体和…

Java刷题篇——单链表练习题上

206. 反转链表 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 1. 题目描述 给你单链表的头节点 head &#xff0c;请你反转链表&#xff0c;并返回反转后的链表。 示例1 输入&#xff1a;head [1,2,3,4,5] 输出&#xff1a;[5,4,3,2,1] 示例2 输入&#xff1a;head [1,2] 输出&…

Spring Boot 3 + Vue 3 整合 WebSocket (STOMP协议) 实现广播和点对点实时消息

&#x1f680; 作者主页&#xff1a; 有来技术 &#x1f525; 开源项目&#xff1a; youlai-mall &#x1f343; vue3-element-admin &#x1f343; youlai-boot &#x1f33a; 仓库主页&#xff1a; Gitee &#x1f4ab; Github &#x1f4ab; GitCode &#x1f496; 欢迎点赞…

高可用接入层技术演化及集群概述

集群概述 集群的介绍及优势 集群&#xff1a;将多台服务器通过硬件或软件的方式组合起来&#xff0c;完成特定的任务&#xff0c;而这些服务器对外表现为一个整体。集群的优势 高可靠性&#xff1a;利用集群管理软件&#xff0c;当主服务器故障时&#xff0c;备份服务器能够自…

2023年国赛高教杯数学建模D题圈养湖羊的空间利用率解题全过程文档及程序

2023年国赛高教杯数学建模 D题 圈养湖羊的空间利用率 原题再现 规模化的圈养养殖场通常根据牲畜的性别和生长阶段分群饲养&#xff0c;适应不同种类、不同阶段的牲畜对空间的不同要求&#xff0c;以保障牲畜安全和健康&#xff1b;与此同时&#xff0c;也要尽量减少空间闲置所…

代码随想录算法训练营第五十五天 _ 动态规划_392. 判断子序列、115.不同的子序列。

学习目标&#xff1a; 动态规划五部曲&#xff1a; ① 确定dp[i]的含义 ② 求递推公式 ③ dp数组如何初始化 ④ 确定遍历顺序 ⑤ 打印递归数组 ---- 调试 引用自代码随想录&#xff01; 60天训练营打卡计划&#xff01; 学习内容&#xff1a; 392. 判断子序列 这个题目就是 …

消息队列kafka详解:Kafka原理分析总结

一、概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统&#xff0c;后成为Apache的一部分&#xff0c;它使用Scala编写&#xff0c;以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。 Kaf…

SGPIO介紹

什么是SGPIO&#xff1f; Serial General Purpose Input Output (SGPIO) is a method to serialize general purpose IO signals. SGPIO defines the communication between an initiator (e.g. a host bus adapter) and a target (e.g. a backplaneholding disk drives). The …

最小窗口子串算法题——Java解答

题目&#xff1a;最小窗口子串 题目描述&#xff1a; 给你一个字符串 s 和一个字符串 t&#xff0c;返回 s 中涵盖 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵盖 t 所有字符的子串&#xff0c;则返回空字符串 ""。 注意&#xff1a; 对于 t 中重复的字符&#xff…

Axure的交互与情形,事件,动作

交互样式 交互样式是指当用户与原型进行交互时&#xff0c;元素所呈现出的视觉效果。在Axure中&#xff0c;可以通过设置交互样式来调整元素在交互过程中的外观&#xff0c;例如改变颜色、大小、位置等。 交互事件 交互事件是指在用户与原型进行交互时触发的动作。在Axure中&…

一次应急响应记录

背景&#xff1a; 周五晚上&#xff0c;我健身完回到宿舍收到qq消息&#xff0c;原来是安全厂商在扫描资产时&#xff0c;发现一批openssh漏洞如下图&#xff1a; 其实我是一名小白&#xff0c;我的第一反应就是升级openssh版本。但是这里问题又来了&#xff0c;我们内网主机是…

Python 自动化之收发邮件(一)

imapclient / smtplib 收发邮件 文章目录 imapclient / smtplib 收发邮件前言一、基本内容二、发送邮件1.整体代码 三、获取邮件1.整体代码 总结 前言 简单给大家写个如何用Python进行发邮件和查看邮件教程&#xff0c;希望对各位有所帮助。 一、基本内容 本文主要分为两部分…

基于ssm在线作业管理系统的设计与实现论文

摘 要 网络技术和计算机技术发展至今&#xff0c;已经拥有了深厚的理论基础&#xff0c;并在现实中进行了充分运用&#xff0c;尤其是基于计算机运行的软件更是受到各界的关注。加上现在人们已经步入信息时代&#xff0c;所以对于信息的宣传和管理就很关键。因此学生作业信息的…

Web Worker的快速理解与简单应用

Web Worker 是一种在浏览器环境中运行的脚本它在主线程之外运行&#xff0c;可以在后台执行计算密集型或需要长时间运行的任务&#xff0c;而不会阻塞主线程的执行。Web Worker 通过在独立的线程中执行&#xff0c;可以提高页面的性能和响应性。 实现流程&#xff1a; 主线程&a…