Wer mit funktionaler Programmierung beginnt und sich Code-Beispiele anschaut, bemerkt schnell, dass die Code-Beispiele selten for- oder while-Schleifen verwenden. Dieser Artikel beschreibt in Scala, was funktionale Programmierer statt Schleifen verwenden und zeigt dabei, was es mit Endrekursion auf sich hat.

Java-Programmierer sind es gewohnt, for-Schleifen zu verwenden, wenn sie über den Inhalt einer Collection iterieren möchten. Hier ein Beispiel aus dem Projekt Storm:

    public static Map readCommandLineOpts() {
Map ret = new HashMap();
String commandOptions = System.getProperty("storm.options");
if(commandOptions != null) {
commandOptions = commandOptions.replaceAll("%%%%", " ");
String[] configs = commandOptions.split(",");
for (String config : configs) {
String[] options = config.split("=");
if (options.length == 2) {
ret.put(options[0], options[1]);
}
}
}
return ret;
}

readCommandLineOpts wandelt die System-Eigenschaft „storm.options“ der Art „foo=13,bar=22“ in eine Map „{foo -> 13, bar -> 22}“ um. Kernstück ist dabei eine for-Schleife, welche aus den Konfigurationen in der System-Eigenschaft die Einträge in der Map erzeugt.

Natürlich kann man so ähnlich auch in Scala programmieren:

  def readCommandLineOpts() = {
val ret = new HashMap[String, String]
var commandOptions = System.getProperty("storm.options")
if (commandOptions != null) {
commandOptions = commandOptions.replaceAll("%%%%", " ")
val configs = commandOptions.split(",")
for (config <- configs) {
val options = config.split("=")
if (options.length == 2) {
ret.put(options(0), options(1))
}
}
}
ret
}

Hier wird die for-Schleife verwendet, um Einträge in der Ergebnis-Map ret via Seiteneffekt zu erzeugen. Eine Schleife, die wegen ihrer Seiteneffekte aufgerufen wird, stellt man in Scala am besten mit foreach dar:

  def readCommandLineOpts2() = {
val ret = new HashMap[String, String]
val commandOptions = System.getProperty("storm.options")
if (commandOptions != null) {
commandOptions
.replaceAll("%%%%", " ")
.split(",")
.foreach { config =>
val options = config.split("=")
if (options.length == 2) {
ret.put(options(0), options(1))
}
}
}
ret
}

foreach erhält dabei eine Funktion als Argument, die sie für jedes Element einer Iterable Collection aufruft. Ich finde, readCommandLineOpts2 lässt leichter erkennen, was mit commandOptions passiert: zunächst werden Zeichen ersetzt und an Kommata getrennt, und anschließend wird jedes Element einzeln behandelt. Man kann den Code „von links nach rechts“ lesen. Die Verkettung von replaceAll und split ist in Java natürlich auch möglich.

Ähnlich zu foreach gibt es in Scala und anderen funktionalen Programmiersprachen eine Reihe von Funktionen, welche die üblichen Anwendungsfälle von Schleifen ohne Seiteneffekte abdecken:

  • `filter(p)` filtert Elemente aus einer Collection, die eine gegebene Bedingung *p* erfüllen.
  • `count(p)` zählt die Elemente einer Collection, welche eine gegebene Bedingung *p* erfüllen.
  • `take(n)` liefert die ersten *n* Elemente einer Collection.
  • `drop(n)` liefert alle Elemente einer Collection *bis auf die ersten n*.
  • `takeWhile(p)` liefert die ersten Elemente einer Collection, die alle der Bedingung p genügen.
  • `dropWhile(p)` liefert alle Element einer Collection, bis auf die ersten, welche der Bedingung p genügen.
  • `forall(p)` prüft, ob eine Bedingung auf alle Element einer Collection zutrifft.
  • `contains(p)` prüft, ob eine Bedingung auf irgend ein Element einer Collection zutrifft.
  • `splitAt(n)` teilt eine Collection an der Position *n* in zwei Teile.
  • `partition(p)` teilt eine Collection in die zwei Teile, welche der Bedingung p genügen oder nicht genügen.
  • `foldLeft(start)(op)` ist quasi das Schweizer Taschenmesser und steht für folgenden Code-Block:
       var result = start
    for (x <- collection) {
    result = op(result, x)
    }
    result
    Damit lassen sich praktisch alle for-Schleifen ersetzen. In der [Einführung in die rein funktionale Programmierung](http://funktionale-programmierung.de/2013/04/10/rein-funktional-2.html) hatten wir `foldLeft` als `foldl` der Programmiersprache Racket vorgestellt.
  • `reduceLeft(op)` entspricht `foldl(x0)(op)`, wobei x0 das erste Element der Collection ist.
  • `scanLeft(start)(op)` ist ähnlich zu `foldl`, nur dass es auch alle Zwischenergebnisse liefert statt nur dem Endergebnis.
  • `map(f)` wendet die Funktion *f* auf jedes Element einer Collection an und liefert die Ergebnisse in einer neuen Collection, wobei eine etwaige Reihenfolge erhalten bleibt.
  • `collect(pf)` wendet die partielle Funktion *pf* nur auf die Elemente einer Collection an, für die *pf* definiert ist und liefert die Ergebnisse in einer neuen Collection, wobei eine etwaige Reihenfolge erhalten bleibt.

Meiner Erfahrung nach lässt sich mit diesem „Arsenal“ an Funktionen Code lesbarer gestalten: statt lauter for-Schleifen stehen Verben, die ausdrücken, was die Schleifen erreichen wollen.

Mit map und collect lässt sich das eingangs erwähnte readCommandLineOpts wie folgt schreiben:

  def readCommandLineOpts3(): Map[String,String] = {
System.getProperty("storm.options") match {
case null => Map()
case commandOptions =>
commandOptions.replaceAll("%%%%", " ")
.split(",")
.map { _.split("=") }
.collect { case Array(key, value) => key -> value }
.toMap
}
}

Nach dem split an den Kommas, trennt map jedes Element nochmals am Gleichheitszeichen. collect sammelt dann alle Elemente ein, die aus zwei Werten bestehen und wandelt sie in ein Schlüssel-Werte Paar um. Die Collection aus Schlüssel-Werte Paaren wird dann zum Schluss mittoMap in eine Map verwandelt.

Ein häufiger Einwand an dieser Stelle ist, dass „unnötige“ Zwischenergebnisse mit einer sehr kurzen Lebensdauer erzeugt werden. Das stimmt, in der Praxis ist dies jedoch genauso häufig nicht relevant. Zum Beispiel kann man bei readCommandLineOpts davon ausgehen, dass es weder viele Kommando-Zeilen Optionen gibt, noch dass sie besonders groß sind. Außerdem können Compiler oder Bibliotheken die Zwischenergebnisse bei rein-funktionalem Code wegoptimieren.

Sollte Effizienz dennoch relevant sein, kann man natürlich immer noch die Lesbarkeit der Effizienz opfern und Schleifen verwenden. Allerdings bevorzugt man in der funktionalen Programmierung rekursive Funktionen oder genauer gesagt endrekursive Funktionen.

Endrekursive Funktionen sind Funktionen, bei denen der rekursive Aufrufe „an letzter Stelle“ kommt, das heißt, das Ergebnis des rekursiven Funktionsaufrufs wird nicht weiter in einer Berechnung verwendet.

Für das Beispiel des readCommandLineOpts könnte eine endrekursive Hilfsfunktion loop wie folgt aussehen:

  def readCommandLineOpts5(): Map[String,String] = {
System.getProperty("storm.options") match {
case null => Map()
case commandOptions =>
def loop(opts: Array[String], result: Map[String, String]): Map[String, String] =
opts match {
case Array() => result
case Array(keyValue, rest@_*) => keyValue.split("=") match {
/* 86 */ case Array(key, value) => loop(rest.toArray, result + (key -> value))
case _ => result
}
}
loop(commandOptions.replaceAll("%%%%", " ").split(","), Map())
}
}

readCommandLineOpts5 erzeugt keine unnötigen Zwischenergebnisse mehr. Der erzeugte Bytecode zeigt, dass der rekursive Aufruf von loop in der Zeile 86 in ein simples GOTO übersetzt wird:

L41
 LINENUMBER 82 L41
 ALOAD 11
 ICONST_1
 INVOKEINTERFACE scala/collection/SeqLike.apply (I)Ljava/lang/Object;
L42
 LINENUMBER 86 L42
 INVOKEVIRTUAL scala/Predef$ArrowAssoc.$minus$greater (Ljava/lang/Object;)Lscala/Tuple2;
 INVOKEINTERFACE scala/collection/immutable/Map.$plus (Lscala/Tuple2;)Lscala/collection/immutable/Map;
 ASTORE 2
 ASTORE 1
 GOTO L0

Damit können Programmierer wählen, wie lesbar oder effizient sie ihre Schleifen gestalten wollen.

Wer in die funktionale Programmierung einsteigt, dem kann ich empfehlen, womit ich ebenfalls begonnen hatte: bei jeder for- oder while-Schleife sich fragen, ob nicht eine der obigen Funktionen deutlicher ausdrückt, was der Code erreichen möchte. Als Ergebnis wartet ein leichter lesbarer und wartbarer Code.