你的编程语言能这样做吗?(2)

　　写这样的小函数，只是做一些遍历数组，处理其中的每个元素的操作，这样做究竟能得到多少好处?

　　那好，我们来回头看一看map这个函数。当你需要对数组里的每个元素依次做一些操作时，实际情况是，你并不在乎处理这些元素的顺序。你可以向前或向后遍历整个数组，得到的结果是一样的，不是吗? 事实上，如果你的机器是2cpu的，你可以写出一些程序让每个cpu个处理一半的元素，你的map一下子就变快了2倍。

　　或者，只是个假设，在你遍布全球的数个数据中心里，你有成千上万的服务器，你有一个非常非常大的数组，我说过，只是假设，它们装载着整个互联网的内容信息。那现在，你就可以在你的成千上万的计算机上运行map函数，每个机器都能分摊掉计算中的一小部分任务。

　　所以，如今，举个例子，要想写出一个十分高效的能搜索整个互联网内容信息的代码，你只需要简单的用基本搜索字符串当作参数来调用map函数就行了。

　　这里，我想请你们要真正注意的有趣的事情是，你会发现像map 和 reduce这样的函数每个人都可以使用，当人们使用它时，你只需要找到一个编程能手写出最困难的调用map 和 reduce 函数的代码，让它们能够运行在全球大量的并行执行的计算机上，而以前旧的运行的很好的代码只需要调用这个循环操作，唯一不同的是，它们获得了比以前千万倍快的速度，这意味着你能做瞬间处理完巨大的计算工作。

　　让我再复述一遍。通过把通用的循环操作提取出来，你可以实现你想要的任何循环操作，包括实现出一种能随硬件设备的增加而性能升级的效果。

　　我想现在你就该明白为什么我在前段时间写的一篇文章里抱怨学校只教授计算机科学专业的学生Java知识而忽略其它：

　　缺乏对函数式编程的理解，你不可能发明出MapReduce—— 这个能够让Google实现大规模按需扩展和升级的算法。Map和Reduce这两个词来自于Lisp语言和函数式编程。回首看来，MapReduce对于任何还存有记忆的人来说都意味着一种纯函数式的编程，没有副作用，易于并行计算。事实恰巧是Google发明了MapReduce，而微软没有，这就说明了为什么微软仍然努力做那些基本的搜索功能研究的原因了，而Google已经开始了它的下一个目标：开发它的Skynet^H^H^H^H^H^H—— 这世界上最大规模的并行超级计算机。我并不觉得微软已经认识到在如今的潮流中它已经落后的多远。

　　那么，我希望现在你已经能理解了以函数为一等(First class)特征编程语言能使你更容易的对代码进行提炼抽象，这意味着你的代码更短小，紧凑，可复用性强，更容易扩展升级。大量的Google应用程序都使用了MapReduce，在他们优化程序或修改Bug时，都能从中得到益处。

　　现在我要说一点怨言牢骚，最高效的语言开发环境应该是一种能让你在不同层次上进行抽象归纳的语言环境。笨拙陈旧的FORTRAN语言甚至不允许你写函数。C语言里有函数指针，但实现的很丑陋，不能匿名，使用之前必须先进行声明实现。Java允许你使用功能点调用(functor)，但更加丑陋。就像Steve Yegge指出的，Java就是一个名词的王国。

原文转自：http://www.ltesting.net