Примеры задач и почему функциональный стиль (immutability, высшие функции) в них явно выигрывает по сравнению с чисто ООП-подходом.
1) Параллельная обработка больших наборов данных (map/reduce)
- Суть: применять одну и ту же трансформацию ко многим элементам.
- Почему FP лучше: чистые функции и неизменяемые данные исключают гонки и позволяют безопасно распараллеливать операции (map, reduce). Параллельная сложность и масштабируемость предсказуемы, например последовательный проход — $O(n)$, при $p$ ядрах скорость теоретически стремится к $S\le p$.
- Практика: легко распределять задачи между потоками/узлами без блокировок.
2) Реактивные/стримовые пайплайны (ETL, обработка событий)
- Суть: длинная цепочка преобразований данных (map, filter, window, reduce).
- Почему FP лучше: высшие функции и композиция позволяют описать конвейер декларативно; неизменяемость упрощает буферизацию, повторное применение и тестирование отдельных этапов.
- Плюс: легче реализовать backpressure и переиспользовать шаги.
3) Трансформации AST и компиляторы
- Суть: много проходов по дереву, оптимизации, рефакторинги.
- Почему FP лучше: представление AST как неизменяемых структур + чистые трансформации (функции AST->AST) дают безопасную композицию проходов, простую инкрементальную проверку и откат. Персистентные структуры уменьшают копирование через шаринг.
- Сложность прохода: один проход — $O(n)$ по узлам.
4) Конкурентные системы и многопоточность
- Суть: много агентов/потоков, общая логика обмена данными.
- Почему FP лучше: immutable-сообщения и отсутствие общих изменяемых состояний исключают большую часть ошибок (гонки, дедлоки). Референциальная прозрачность облегчает формальное доказательство корректности и отладку.
- Вариант: STM или акторы на чистых данных проще реализовать и анализировать.
5) Event Sourcing / логи изменений / CRDT
- Суть: хранение истории изменений, репликация и слияние состояний.
- Почему FP лучше: модель «append-only events» — натурально иммутабельна; свёртки событий — чистые функции; для CRDT используются коммутативные и ассоциативные объединения (побудитель композиции).
- Результат: детерминированное восстановление состояния и простые безопасные слияния.
6) Комбинаторные парсеры и backtracking-поиск
- Суть: строить сложные парсеры/поисковые стратегии из простых блоков.
- Почему FP лучше: высшие функции и композиция парсер-комбинаторов дают компактные выразительные решения; отсутствие побочных эффектов упрощает откат при backtracking.
- Практика: парсеры в стиле monadic/combinator заметно короче и надежнее, чем императивный код с ручной поддержкой состояния.
7) Научные/финансовые расчёты и функции с кэшем (memoization)
- Суть: сложные вычисления, которые повторяются с теми же входными данными.
- Почему FP лучше: чистые функции позволяют безопасно кешировать результаты (memo) и детерминированно повторно использовать вычисления; легче проводить валидацию и аудит.
- Эффект: многократные вызовы кэшируются, что снижает суммарную сложность (в отдельных сценариях с экспоненциального до полиномиального).
Ключевые причины преимущества FP (сжато)
- Иммутабельность уменьшает класс ошибок, связанных с общим состоянием.
- Референциальная прозрачность делает код предсказуемым, тестируемым и пригодным для формального reasoning.
- Высшие функции и композиция повышают выразительность и переиспользуемость, сокращают шаблонный код.
- Персистентные структуры и отсутствие побочных эффектов облегчают параллелизм, распределение и инкрементальную обработку.
Если нужно — могу привести короткие примеры кода (functional vs OOP) для одной из перечисленных задач.