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The Algebra of Code, Volume 1 (Orland, Paul)
The Algebra of Code, Volume 1
Untertitel Explore Set Theory, Abstract Algebra, and Category Theory with Functional Programming
Autor Orland, Paul
Verlag Random House N.Y.
Co-Verlag No Starch Press,US (Imprint/Brand)
Sprache Englisch
Einband Kartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr 2026
Seiten 648 S.
Artikelnummer 44885473
ISBN 978-1-7185-0160-7
Ausstattung/Verpackung GLD CRE WHI BLK
CHF 79.00
Noch nicht erschienen, Oktober 2026
Zusammenfassung
This surprisingly accessible book uses key math concepts and more than 500 short exercises to teach functional programming to experienced coders.

Functional programming is a coding paradigm that emphasizes functions, repeatable computations that take input data and produce corresponding outputs. Functions are also important concepts in math, and a lot of deep mathematical insights shed light on functional computer programming.

In this book, the author uses functional programming to introduce mathematical concepts – most notably set theory, abstract algebra, and category theory – and in turn uses that math to describe functional programming design patterns. The more than 500 short programming exercises included in the book will help you master functional programming and math skills alike, with code examples presented in the F# language.

A hands-on, exercise-driven guide that teaches functional programming and real mathematics — set theory, abstract algebra, and category theory — together, using more than 500 short coding exercises in F#.

Category theory, abstract algebra, and set theory aren't just academic abstractions — they're the mathematical backbone of functional programming patterns that working developers use every day. The Algebra of Code makes those connections explicit, using the F# language and more than 500 short exercises to build fluency in both the math and the code simultaneously.

Paul Orland — an F# Software Foundation–recognized expert and author of Math for Programmers — starts with core functional programming concepts (functions, types, recursion, composition) and introduces the mathematical structures behind them: sets, groups, monoids, functors, and eventually categories. Each concept arrives with code you can run, exercises you can solve, and explanations that connect the abstraction to concrete software design decisions. The result is a book where the math makes you a better programmer and the programming makes you a better mathematical thinker.

Paul Orland