第二周
这一周的内容主要围绕着“函数”来进行。本来想顺着书的内容往下讲，不过那样就没有自己的东西了，所以，就想到哪里写到哪里吧～
普通函数
我们从一个最普通的函数开始。它的作用跟函数名一样，你给它输入什么，它给你返回什么。
def echo(x : Int) : Int = {
x
}
在语法上：
- 函数定义以def开头。
- 函数的返回值类型在函数名之后。
- 注意那个等号。
- 不需要显式的写return。（请问是为什么呢）
泛型函数
当然，这个例子只是为了引出接下来的例子，因为普通的版本，只能接受Int作为输入和输入，如果要支持任意类型，就需要让函数支持泛型。
def echo[T](x : T) : T = {
x
}
通过在函数名之后的中括号和T，可以支持单个参数的泛型，如果要支持多个，可以写成类似[T, V]的形式。
带默认值的函数
好了，水完跟Java类似的部分，下面讲讲Scala做得好的部分。
相信你一定见过这样的代码，把一个字符串类型的日期，转换为Date，通常会根据不同的合适进行适配，比如20201226和2020-12-26。通常大部分日期格式都是第二种，因此会定义2个函数，一个需要str和pattern 2个参数，一个只需要str一个参数。
但是，在Scala中，你可以通过一个带默认值的函数来完成Java里2个函数的功能。
def str2Date(str : String, pattern : String = "yyyy-MM-dd") : Date = {
…
}
str2Date("20201226", "yyyy-MM-dd")
str2Date("2020-12-26")
在语法上，通过pattern参数后面加一个等号来完成。
递归和尾递归
递归大家都懂，但很多人都不知道尾递归是什么。
在我的理解里，尾递归就是满足这样条件的递归：递归函数的调用出现在函数的最后一行，并且，这一行有且只有这个函数调用本身。
比如下面的写法就是一个普通的递归函数。
def fact(i : Int) : Int = {
if (i == 1) 1
else i * fact(i - 1)
}
如果要改成尾递归形式，可以这么写。
def fact(i : Int) : Int = {
@annotation.tailrec
def inner(n : Int, result : Int) : Int = { // 1
if (n == 1) result // 2
else inner(n - 1, n * result) // 3
} // 4
inner(i, 1) // 5
}
这里用了一个嵌套函数的例子，证明了在Scala中函数属于一等公民。（这个点我们稍后再展开）
一次函数调用意味着JVM中一个栈帧的入栈和出栈，因此普通的递归函数容易出现“爆栈”。而编译器在看到尾递归的写法的时候，可以进行优化：把递归改为迭代，从而消除函数调用。
从递归到迭代是有范式的，比如上面的写法可以转化为以下的等价写法，不过，这是我的一个理解，而真正的实现，感觉可以再留一个坑在这里后面来填。
def fact(i : Int) : Int = {
var result : Int = 1 // 根据5的第二个参数
var n : Int = i // 根据5的第一个参数
while (n > 1) { // 根据2和3
result *= n // 根据3的n * result
n -= 1 // 根据3的n - 1
}
result
}
（顺带提一句，在Java里是没有尾递归优化的说法的）
下面终于来到了FP（函数式编程）的世界（激动）
一等公民
先叨叨一下什么是刚才说到的一等公民。在Java的世界里，类是一等公民，因为你可以把它赋值给一个变量、你可以把它作为一个方法的输入和输出、你可以在任何地方定义一个类（在方法里、在类里、甚至是定义一个匿名内部类）。在Java的世界里，函数是“从属”于类的，这就会显得很繁琐和臃肿，比如要根据不同的方式给一个List排序，还需要定义一个排序的接口。
而在Scala的世界（或者说函数式的世界），函数就是一等公民，我们参考一下刚才的定义，你可以把它赋值给一个变量、你可以把它作为一个方法的输入和输出、你可以在任何地方定义一个函数（比如刚才那个例子里面的inner就是定义在fact里面的辅助函数）。
当我们用i这个变量，val i : Int = 1，去接收一个值的时候，实际上我们需要声明i的类型是什么。而现在，要支持把函数赋值给i这样的特性，对于程序员来说是有“额外”的负担的。那就是你需要知道函数的类型，并把它显式的声明出来。
在写Java的时候，其实你不会那么的关注一个方法的类型。比如刚才的fact函数，类型是(Int) => Int，而inner函数的类型是(Int, Int) => Int。可以看到，函数的类型和入参的类型及个数，以及返回值都相关。（这和Java里判断方法是否重载的逻辑不同）。
（考考你，Int => Int => Int，代表的是怎样的一个函数？）
高阶函数
刚才讲了函数赋值给变量i的场景，那相应的，一个函数A可以作为另一个函数B的入参或者返回值。像B这样的函数，我们称为高阶函数。
大家最耳熟能详的高阶函数应该是Map和Reduce。如果是从Java或者Spark切换过来的，可能对于Map的理解是Stream的一个方法或者RDD的一个方法。实际上最正统的Map（来自于Lisp之父约翰·麦卡锡），应该支持2个参数，一个参数是一个集合，另一个参数是一个函数。它的作用是把函数应用在每一个集合元素上，并返回一个新的集合。
// 定义一个map函数
def map(f : Int => Int, c : List[Int]) : List[Int] = {
var res = List[Int]()
for(e <- c) {
res = res :+ f(e)
}
res
}
// 将列表的每个元素值翻倍
map(e => e * 2, List(1, 2, 3, 4))
// 将列表的每个元素值加1
map(e => e + 1, List(1, 2, 3, 4))
基于高阶函数，可以实现Java中很多的设计模式，比如在高阶函数中定义好一个通用的骨架，然后把需要动态变化的部分，通过函数参数传进来，能实现类似于模版模式、策略模式、代理模式等多种效果。
多扯几句，高阶函数这个词，听着比较学究，实际上，如果把上面那个例子的=>改成->就是Java中的Lambda表达式的写法了，从使用的角度来说，我们不需要高阶函数这样的说法，不过如果在面试时候能把这一套讲清楚，无疑是一个加分项。
更多关于Java中的Lambda的内容，可以参考《State of the Lambda》[2]这篇文档（需要的化，可以翻译给你哦）。
柯里化
上面讲了以函数作为参数的高阶函数，下面我们讲讲以函数作为返回值的高阶函数。
假设有这样一个东西（A）：
当我输入1时，它会返回给我这样一个东西（B），接受一个Int型的输入，并返回输入加1后的结果。
当我输入10时，它会返回给我这样一个东西（C），接受一个Int型的输入，并返回输入加10后的结果。
在Java的世界里，我们可能会定义一个叫Increase接口，B和C都是它的实现类。，而A则是Increase的工厂。
一个字，繁琐。在FP的世界里，我们Duck不必这样。
def increaseMaker(i : Int)(n : Int) : Int = {
i + n
}
increaseMaker(5)(10)
// 得到15
val increase1 = increaseMaker(1) _
val increase5 = increaseMaker(5) _
increase1(10)
// 得到11
increase5(10)
// 得到15
定义一个构造increase的函数，它有2个参数。
通过increaseMaker(1) _我们绑定了它的第一个参数，在第二个参数的位置，用占位符代替，代表未来再来绑定。这样我们就构造了一个部分应用的函数。
再通过类似increase1(10)的形式，拿到最后的结果。
这底层所用到的技术，我们称之为柯里化。它是指，一个多参数的函数，可以接受一个参数，并返回一个可以接受其余参数的函数的技术。
而返回的那个函数，我们成为闭包。意思是，一个携带着状态的函数，而这个状态或者说变量的定义，来自于函数之外。
刚才那个例子，实际上还可以这么写，我认为参数组，就是下面这种写法的语法糖：
def increaseMaker(i : Int) : Int => Int = {
def inner(n : Int) = {
i + n
}
inner
}
因为它，像Lambda演算这样只能支持单参数的东西，才有了支持多参数的能力。
插播一下，柯里化这个词，是为了纪念数学家柯里而命名的。他的全名叫Haskell Curry，first name和last name都贡献给了PL界。
