什么是柯里化？

　　f(x)和g(x)合成為f(g(x))，有一個隱藏的前提，就是f和g都只能接受一個參數(shù)，如果可以接收多個參數(shù)，比如 f(x, y) 和 g(a, b, c)，函數(shù)合成就非常麻煩了。

　　這時就需要使用到函數(shù)柯里化了，所謂的“柯里化”，就是把一個多參數(shù)的函數(shù)，轉(zhuǎn)化為單參數(shù)函數(shù)。如下：

// 柯里化之前
function add(x, y) {
  return x + y;
}

add(1, 2) // 3

// 柯里化之后
function addX(y) {
  return function (x) {
    return x + y;
  };
}

addX(2)(1) // 3

　 有了柯里化之后， 我們就能夠做到，所有函數(shù)都只接受一個參數(shù)。

　　

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　　函數(shù)柯里化又稱為部分求值，就是不會立即求值，而是等到了需要的時候再去求值。

　　有這樣的一個場景，記錄程序員一個月的加班總時間，那么好，我們首先要做的就是記錄程序員每天加班的時間，然后把一個月中每天加班的時間相加，這樣，就得到了一個月的加班總時間。

問題來了，我們又很多方法來實(shí)現(xiàn)，比如最簡單的：

    var monthTime = 0;
    function overtime(time) {
      return monthTime += time;
    }

    overtime(3.5); // 第一天
    overtime(4.5); // 第二天
    overtime(2.2); // 第三天
    //...
    //
    //
    //
    overtime(3.2); // 第三十天

    console.log(monthTime);

這個思路應(yīng)該是最簡單的，就是一個函數(shù)，變量時monthTime，每天加上加班小時數(shù)之后返回總的加班時間。

每次傳入加班時間都進(jìn)行累加，這樣當(dāng)然沒問題，但你知道，如果數(shù)據(jù)量很大的情況下，這樣會大大犧牲性能。

那怎么辦？這就是柯里化要解決的問題。

其實(shí)我們不必每天都計(jì)算加班時間，只需要保存好每天的加班時間，在月底時計(jì)算這個月總共的加班時間，所以，其實(shí)只需要在月底計(jì)算一次就行。

即對于每次輸入的時間，我們只需要保存起來即可，這樣，沒有了加法返回的步驟，就可以減少運(yùn)算了。

如下所示的overtime函數(shù)還不是一個柯里化函數(shù)的完整實(shí)現(xiàn)，但是可以幫助我們了解其中的核心思想了：

這里的思想非常簡單， 就是如果傳入了參數(shù)，那么就把這個參數(shù)push到args數(shù)組中，表明這是在累加的階段； 如果沒有傳入?yún)?shù)，那么就說明已經(jīng)加完了，只要最后一次求和即可。 關(guān)鍵是這個overtime函數(shù)返回的是一個函數(shù)。 這里需要注意。如下：

  var overtime = (function () {
      var days = [];
      return function () {
        if (arguments.length == 1) {
          [].push.apply(days, arguments);
        } else {
          var total = 0;
          for (var i = 0; i < days.length; i++) {
            total += days[i];
          }
          console.log(total);
          return total;
        }
      }
    })();


    overtime(1);
    overtime(2);
    overtime(3);
    overtime(4);
    overtime(); // 10

即對于前面的四個overtime函數(shù)被調(diào)用的時候，其實(shí)只是保存了變量而已，并沒有求值，直到最后才一起求值，這樣有利于提高效率。

https://rockjins.js.org/2017/02/15/2017-02-15-curring-uncurring/

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的柯里化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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