From my understanding, both terms have roots in philosophy, there are declarative and imperative kinds of knowledge. Declarative knowledge are assertions of truth, statements of fact like math axioms. It tells you something. Imperative, or procedural knowledge, tells you step by step how to arrive at something. That's what the definition of an algorithm essentially is. If you would, compare a computer programming language with the English language. Declarative sentences state something. A boring example, but here's a declarative way of displaying whether two numbers are equal to each other, in Java:

public static void main(String[] args)
{
    System.out.print("4 = 4.");
}

另一方面，英语中的祈使句给出命令或提出某种请求。因此，命令式编程只是一个命令列表(做这个，做那个)。下面是在Java中，在接受用户输入时显示两个数字是否相等的强制方法:

private static Scanner input;    

public static void main(String[] args) 
{
    input = new Scanner(System.in);
    System.out.println();
    System.out.print("Enter an integer value for x: ");
    int x = input.nextInt();
    System.out.print("Enter an integer value for y: ");        
    int y = input.nextInt();

    System.out.println();
    System.out.printf("%d == %d? %s\n", x, y, x == y);
}

从本质上讲，声明性知识跳过某些元素，在这些元素之上形成一个抽象层。声明式编程也是如此。

声明性程序只是它的一些或多或少的“通用”命令式实现/虚拟机的数据。

pluses: specifying just a data, in some hardcoded (and checked) format, is simpler and less error-prone than specifying variant of some imperative algorithm directly. some complex specifications just cant be written directly, only in some DSL form. best and freq used in DSLs data structures is sets and tables. because you not have dependencies between elements/rows. and when you havent dependencies you have freedom to modify and ease of support. (compare for example modules with classes - with modules you happy and with classes you have fragile base class problem) all goods of declarativeness and DSL follows immediately from benefits of that data structures (tables and sets). another plus - you can change implementation of declarative language vm, if DSL is more-or-less abstract (well designed). make parallel implementation, for example. or port it to other os etc. all good specifed modular isolating interfaces or protocols gives you such freedom and easyness of support.

缺点: 你猜对了。一般的(通过DSL参数化的)命令式算法/虚拟机实现可能比特定的算法慢和/或占用内存。在某些情况下。 如果这种情况很罕见，那就忘了它吧，让它慢慢来。如果这种情况经常发生，你总是可以扩展你的DSL/vm。某个能减缓其他案件的地方，当然…

P.S.框架介于DSL和命令式之间。作为所有的折中方案……他们结合了缺点，而不是优点。它们不是那么安全，也不是那么快:)看看万事通haskell——它介于强大的简单ML和灵活的元程序Prolog之间……真是个怪物。你可以把Prolog看作一个Haskell，它只包含布尔函数/谓词。它对Haskell的灵活性是多么简单……

声明式编程和命令式编程的一个很好的c#例子是LINQ。

使用命令式编程，你一步一步地告诉编译器你想要发生什么。

例如，让我们从这个集合开始，并选择奇数:

List<int> collection = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5 };

在命令式编程中，我们将逐步执行这些步骤，并决定我们想要什么:

List<int> results = new List<int>();
foreach(var num in collection)
{
    if (num % 2 != 0)
          results.Add(num);
}

这里，我们说:

创建一个结果集合 逐步检查集合中的每个数字 检查数字，如果是奇数，就把它加到结果中

另一方面，在声明式编程中，你写的代码描述了你想要的东西，但不一定是如何得到它(声明你想要的结果，但不是一步一步的):

var results = collection.Where( num => num % 2 != 0);

这里，我们说的是“把所有奇怪的东西都给我们”，而不是“遍历集合”。选中此项，如果为奇数，则将其添加到结果集合中。”

在许多情况下，代码也将是两种设计的混合，因此并不总是黑白分明的。

在计算机科学中，声明式编程是一种编程范式，它在不描述控制流的情况下表达计算逻辑。

从http://en.wikipedia.org/wiki/Declarative_programming

简而言之，声明式语言更简单，因为它缺乏控制流(循环、if语句等)的复杂性。

一个很好的比较是ASP。网络“后台代码”模型。你们有陈述句。'ASPX '文件，然后是'ASPX. cs '代码文件。我经常发现，如果我可以在脚本的声明性部分完成我所需要的一切，那么更多的人可以理解所做的事情。

我发现基于幂等性和交换性更容易区分陈述性和命令性。通过参考资料来了解他们。

看看这个简化版，了解幂等性。

然后引入“WHAT”和“HOW”的定义，以理解“WHAT”和“HOW”的实际含义。在声明式中，通过定义数据之间的关系来连接数据。你没有提到这种关系应该如何实现，而是“这种关系是什么”。通过关系来描述输出数据的“样子”，而不是“如何”来实现输出数据。

开始在脑海中画一些图表，画一些点(数据)，用线(关系)连接起来。画所有可能的方式，一比多，多比一&一比一。为这些行添加箭头，如<-----------。所有箭头都应该朝左，因为必须先计算特定数据所基于的所有数据，然后再向左移动以计算该特定数据。

如果数据a基于数据b，那么数据c和数据d又可能基于其他一些数据。然后先计算b c d，然后才计算a。所以a在这条线的左边其他的都在右边。从b c d有3条线到达a。

这个图表有一些属性:

NO data will violate the relationship it has with all other data control flow or the order doesn't matter, of course b, c and d should be calculated before a but there is no preference between b, c and d i.e. it doesn't matter which one of these 3 is calculated first (commutative) a is only based upon b, c and d and no one else. Hence, it doesn't matter how many times the relationship operation that calculates a using b, c and d is executed, same a should be achieved (idempotent). a is the end result of the relationship operation here. Basically, everyone who is affecting a should have a line pointing to a.

这些关系(线)就像函数(数学函数而不是编程函数)。毫无疑问，函数式编程在学术界很有名。纯函数(在我们的编程中，因此不是粗体)就像函数(在数学中，因此是粗体)。

到目前为止，声明性可能听起来像PURE和IMMUTABLE(通常用于函数式编程)，如果是GOOD，如果不是GREAT。因为这不是这里的目的，这是从这个模式中自动出现的。

如果你的一段代码可以转换成这个图表，那么它就是完全声明性的，否则，它就在尺度上的其他地方。

说明性很接近数学。

现在让我们放大这些关系(行)，看看在程序执行期间计算机内部发生了什么。

命令式进来了。这就是底层工作完成的地方。在命令式中，你会一步一步地提到“如何”完成它，你知道这一系列步骤将在一个数据(输入b c d)和另一个数据(输出a)之间创建所请求的关系。在这里，你创建变量，改变它们，循环数组和所有其他事情。

命令式接近编程。

我不认为程序是声明式的或命令式的，我更喜欢把它放在最左边是完全声明式的，最右边是完全命令式的。记住，声明式是建立在命令式之上的，因此你看到的任何声明式的东西实际上都是命令式的。一般来说，程序是声明式和命令式的混合。

现在，让我们举两个例子:

第二个例子可以转换成这样的图表:

reduce_r map_r filter_r A <--------- b <--------- c <--------- d

Filter_r(关系):c只是d的偶数 Map_r(关系):b是所有数字乘以10的c Reduce_r (relationship): a是b加起来的所有数字

这应该看起来像数学的复合函数:reduce_r(map_r(filter_r(d)))

在声明中，开发人员的工作是将最终目标(a)分解为有助于实现最终目标的子目标(b, c)。

当然后台程序的映射、缩减和过滤是运行的必要代码。

值得思考的是:如果您需要对map函数做一个假设，从左到右，以使您的代码按预期工作，那么您实际上是在以声明的名义执行命令式操作。

参考资料:purpleidea (James)， www.dataops.live, wiki.c2.com

声明式与命令式

编程范式是计算机编程的一种基本风格。 主要有四种范式:命令式、声明式、函数式(被认为是声明式范式的子集)和面向对象的。

Declarative programming : is a programming paradigm that expresses the logic of a computation(What do) without describing its control flow(How do). Some well-known examples of declarative domain specific languages (DSLs) include CSS, regular expressions, and a subset of SQL (SELECT queries, for example) Many markup languages such as HTML, MXML, XAML, XSLT... are often declarative. The declarative programming try to blur the distinction between a program as a set of instructions and a program as an assertion about the desired answer.

命令式编程:是一种编程范式，它用改变程序状态的语句来描述计算。命令式程序可以被视为编程命令或数学断言。

函数式编程:是一种编程范式，它将计算视为数学函数的求值，并避免状态和可变数据。它强调函数的应用，而命令式编程风格强调状态的变化。 在纯函数式语言(如Haskell)中，所有函数都没有副作用，状态更改仅表示为转换状态的函数。

下面是MSDN中命令式编程的示例，循环遍历数字1到10，并找到偶数。

var numbersOneThroughTen = new List<int> { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 };
//With imperative programming, we'd step through this, and decide what we want:
var evenNumbers = new List<int>();
foreach (var number in numbersOneThroughTen)
{    if (number % 2 == 0)
    {
        evenNumbers.Add(number);
    }
}
//The following code uses declarative programming to accomplish the same thing.
// Here, we're saying "Give us everything where it's even"
var evenNumbers = numbersOneThroughTen.Where(number => number % 2 == 0);

这两个例子都产生了相同的结果，一个既不比另一个好也不比另一个差。第一个示例需要更多代码，但代码是可测试的，命令式方法让您完全控制实现细节。在第二个例子中，代码可以说更可读;然而，LINQ并不能让你控制幕后发生的事情。您必须相信LINQ将提供所请求的结果。