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当我们说起函数式编程来说，我们会看到如下函数式编程的长相：

• 函数式编程的三大特性：
  • immutable data 不可变数据：像Clojure一样，默认上变量是不可变的，如果你要改变变量，你需要把变量copy出去修改。这样一来，可以让你的程序少很多Bug。因为，程序中的状态不好维护，在并发的时候更不好维护。（你可以试想一下如果你的程序有个复杂的状态，当以后别人改你代码的时候，是很容易出bug的，在并行中这样的问题就更多了）
  • first class functions：这个技术可以让你的函数就像变量一样来使用。也就是说，你的函数可以像变量一样被创建，修改，并当成变量一样传递，返回或是在函数中嵌套函数。这个有点像Javascript的Prototype（参看Javascript的面向对象编程）
  • 尾递归优化：我们知道递归的害处，那就是如果递归很深的话，stack受不了，并会导致性能大幅度下降。所以，我们使用尾递归优化技术——每次递归时都会重用stack，这样一来能够提升性能，当然，这需要语言或编译器的支持。Python就不支持。

• 函数式编程的几个技术
  • map & reduce ：这个技术不用多说了，函数式编程最常见的技术就是对一个集合做Map和Reduce操作。这比起过程式的语言来说，在代码上要更容易阅读。（传统过程式的语言需要使用for/while循环，然后在各种变量中把数据倒过来倒过去的）这个很像C++中的STL中的foreach，find_if，count_if之流的函数的玩法。
  • pipeline：这个技术的意思是，把函数实例成一个一个的action，然后，把一组action放到一个数组或是列表中，然后把数据传给这个action list，数据就像一个pipeline一样顺序地被各个函数所操作，最终得到我们想要的结果。
  • recursing 递归 ：递归最大的好处就简化代码，他可以把一个复杂的问题用很简单的代码描述出来。注意：递归的精髓是描述问题，而这正是函数式编程的精髓。
  • currying：把一个函数的多个参数分解成多个函数， 然后把函数多层封装起来，每层函数都返回一个函数去接收下一个参数这样，可以简化函数的多个参数。在C++中，这个很像STL中的bind_1st或是bind2nd。
  • higher order function 高阶函数：所谓高阶函数就是函数当参数，把传入的函数做一个封装，然后返回这个封装函数。现象上就是函数传进传出，就像面向对象对象满天飞一样。

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