1️⃣ 问题背景 传统异步网络请求链常见写法： 问题： 回调地狱，嵌套多层 不可组合，无法在不同请求间自由组合 副作用分散，难以测试 2️⃣ Functor / Monad 思想 Functor (m

1️⃣ 为什么数组可以作为 Monad 在函数式编程中，Monad 的核心特征是： 容器类型，封装值 bind / flatMap：接受一个返回同类型容器的函数，并将嵌套容器“平铺” 遵循 Monad

1️⃣ 定义 Monad 协议 2️⃣ 泛型函数：链式组合 设计一个函数： 接收一个初始 Monad 值 接收一个 操作数组，每个操作是 (A) -> Monad<A> 链式调用 flatMap，遇到

1️⃣ Functor 特性在 Publisher 中的体现 Functor 核心：能够把函数映射到容器/上下文中的值，同时保持结构不变。 在 Combine 中： Publisher 可以看作一个

1️⃣ 示例需求 输入：[Optional<Int>] 操作：对每个非 nil 值进行一系列转换 遇到 nil → 链式短路，返回 nil 体现 Monad 特性（flatMap 平铺容器，避免嵌套

1️⃣ 定义错误类型和函数 parseInt 返回 Result<Int, ParseError> addTen 和 double 返回 Result<Int, AppError> 我们将演示 链式调

Monad 与 Functor 的区别？Optional / Result 是如何体现 Monad 的 bind (flatMap) 语义？ 1️⃣ Functor vs Monad 特性 Funct

1️⃣ 什么是 Functor 在 函数式编程中，Functor 是一个可以 映射（map）函数到其内部值的容器类型。 定义： Functor 是一个容器类型 F<A>（如数组、Optional、Re

1️⃣ 什么是 Monoid 在 函数式编程和抽象代数中，Monoid 是一个具有以下特征的代数结构： 封闭性（Closure） 对类型 T 的任意两个值进行操作，仍然返回同类型值 Swift 示例：

设计一个 函数式流水线，实现以下目标： 处理一系列数据操作 遇到错误立即返回 保证副作用（打印、日志、网络等）集中可控 使用 Swift 的 Result 类型 + 纯函数 1️⃣ 定义错误类型和函数

1️⃣ 核心区别 特性 try/catch Result<T, Error> 错误处理方式 抛出异常，由调用方捕获 错误作为值封装在枚举中，沿函数链传递 函数签名 通过 throws 声明 返回类型

1️⃣ Result 类型简介 Swift 的 Result 是一个泛型枚举： success 包含成功值 failure 包含错误 可用 map、flatMap、mapError 等方法进行组合和转

1️⃣ 函数复用优势 (1) 小函数可组合 Point-Free 风格强调将函数拆解成小、纯、单一功能的函数，然后通过函数组合构建复杂逻辑。 示例： 小函数 increment、double 可独立复

1️⃣ 原始函数 输入：x 输出：(x + 1) * 2 普通写法显式使用参数 x 2️⃣ 分解为小函数 先把函数拆成两个小函数： 3️⃣ 使用函数组合 在 Swift 中没有内置函数组合运算符，但我

1️⃣ 什么是 Point-Free 风格？ 定义： Point-Free 风格是一种 函数式编程风格，特点是 不显式提及函数参数，而是通过 函数组合 来定义新的函数。 核心思想： 关注函数组合而不是

1️⃣ 核心原因 纯函数的特性使它们在异步编程中非常自然地组合和使用： 纯函数特性 对异步编程的优势 输入决定输出 异步任务可以安全地并行执行，不依赖外部状态，保证相同输入得到相同输出 无副作用 异步

1️⃣ 核心思路 目标：把数据处理逻辑设计成可组合的流水线，同时： 核心处理逻辑保持纯函数 副作用（打印、网络、文件写入）集中在最外层 原则： 纯函数 → 只处理数据，不依赖外部状态 副作用函数 →

1️⃣ 副作用的问题 副作用包括： I/O 操作：读取文件、写入文件、打印、数据库访问 网络请求：调用 API、上传/下载数据 系统状态：修改全局变量、发送通知 问题： 同样输入可能产生不同输出 函数

1️⃣ 有副作用的函数示例 假设我们要实现一个累加器，每次调用函数都会累加值并打印： 分析： 副作用 1：修改了外部变量 total 副作用 2：打印输出 非纯函数原因：同样输入 x = 3，每次返回

1️⃣ 什么是纯函数？ 定义：纯函数是满足以下条件的函数： 输出仅依赖输入 相同的输入必定产生相同的输出 不依赖或修改外部状态 没有副作用（Side Effects） 不修改外部变量 不操作全局状态