最近在读《左耳听风》，里面提到了一个匿名函数递归的例子，觉得很有趣，但是我觉得书里讲解的还是有点难懂，所以尝试用自己的理解把这个问题重新讲了一遍。注：本文中所用的代码示例会同时使用JavaScript，Python语言。

让我们先来看下面这段代码：

// javascript
(f => f(f))(f => n => n == 0 ? 1 : n*f(f)(n-1))

# python
(lambda f: f(f))(lambda f: lambda n: 1 if n == 0 else n*f(f)(n-1))

这是一个求阶乘的匿名递归函数，如果你第一次看这样的代码就能看懂，我管保你是个天才！看不懂很正常，别着急，下面我来和你一起破译这段天书代码，揭开它神秘的面纱，不得不说，这里面包含的知识点是很多的。

什么是递归

说到递归，惯例是用求阶乘来作为例子，我们先看一下阶乘的递推公式：

递归和数学上的递推公式非常相似，请看下面求阶乘的递归函数代码：

// javascript
function F(n) {
    return n == 0 ? 1 : n*F(n-1);
}

# python
def F(n):
    return 0 if n == 0 else n*F(n-1)

是不是跟上面的数学公式非常像，只不过多了一些函数定义的语句。给递归下一个通俗的定义： 递归就是在一个函数内部自己调用自己。递归有很多好处，可以让代码变得非常简单易懂，而且你能从递归的代码中欣赏到数学公式一样的美。当然，使用递归容易遇到性能问题，这个就不在本文讨论范围之内了。

递归的其他写法

上面的代码都是常规的定义，但如果想理解一个问题的本质，就得多问几个问题，接下来我们思考一个问题：在定义一个函数的时候，函数体内部的代码调用了函数自己，也就是 F(*) 这句代码，F作为一个函数名必须以某种形式被传入到函数体内，否则函数体无法知道它吗，也就无法使用它。在这里它是怎么被传入的？

函数调用的变量类型

类型	说明
参数传入	通过参数列表传入，在定义的时候是形参，调用的时候传入实参。
全局变量	函数体外部定义的全局变量。
内部变量	在函数体内部定义，定义之后可以调用。

很明显，上面递归函数中的 F 没有在参数列表中，也不是局部变量，那它是不是全局变量呢？好像也不是传统意义上的全局变量，我们只能说：编译器以某种特殊的方式帮助我们把这个问题处理了，调用F类似调用一个全局变量。

接下来继续思考：如果我们抛开上帝视角，假设编译器不会帮我们处理，用我们熟悉的方式来解决这个问题，应该怎么办？从上面的表格不难看出答案：把这个地址以参数（形参）的形式传递到函数体内部，函数体就知道该调用谁了，然后在真正调用的时候再传入实参就可以了。

// javascript
function F(f, n) {
    return n == 0 ? 1 : n*f(n-1);
}

# python
def F(f,n):
    return 1 if n == 0 else n*f(f, n-1)

注意：为了表示区分，代码示例中的形参一律用 f 表示，实参用 F 表示，F代表有定义的函数名，f 只是一个代号。形参和实参的区分十分重要，是帮助我们理解天书代码的关键。

上面这个新的递归函数可以按照如下方式调用：

F(F, 4)
# 120

因为调用的时候 F 已经被定义了，可以被正确传递到函数体内部。

折腾了半天好像让这个函数的调用更复杂了，下一个问题：我们有没有办法把 F(F, 4) 参数里面的F去掉？

高阶函数

高阶函数是返回值为函数的函数，是函数编程里面很基本的一个概念。因为在函数编程中函数是一等公民，跟普通变量和常量的使用没啥区别，完全可以作为函数的返回值。比如，常用的 power 函数接受两个参数，但如果我只是想求x的平方或者x的立方，每次都传入两个参数好像很麻烦，那么就可以用高阶函数的方式来简化一下：

# python
def higherOrder(n):
  # n是一个数，表示指数
  def power(x):
    # x是一个数，返回它的n次方
    return x ** n
  return power

# 测试代码
square = higherOrder(2) # 调用高阶函数，传入2，返回一个计算平方的函数
cube = higherOrder(3) # 调用高阶函数，传入3，返回一个计算立方的函数
print(square(2)) # 输出4，即2的平方
print(cube(2)) # 输出8，即2的立方

square 和 cube 的调用是不是方便多了？ 可见高阶函数的一个用途是：用来减少参数。

回归正题，如何把 F(F, 4) 中的 F 去掉呢？不用我说，你已经知道答案了吧。

# 原来的函数
def F(f, n):
    return 1 if n == 0 else n*f(f, n-1)

# 用来消除参数的高阶函数
def higherOrder(f):
    return lambda n: f(f, n)

# 创建消除参数的新函数
F_ = higherOrder(F)

print(F_(4)) # 输出 24

function F(f, n) {
    return n == 0 ? 1 : n*f(f, n-1);
}

function higherOrder(f) {
  return function (n) {
    return f(f,n)
  };
}
F_ = higherOrder(F)
console.log(F_(4)) // 输出 24

俄罗斯套娃

经过上面一番折腾，我们在调用 F_ 的时候可以只传递一个参数了。不过调用的时候却是层层嵌套，看起来是个俄罗斯套娃：higherOrder里面调用了F，F里面调用了 f，f 在实际调用中又被替换成了 F 自己的地址。

调用的时候确实简单了，但是还得分三个步骤定义，有点复杂，怎么优化一下？

定义函数的时候，每个函数都有了一个名字，这个名字是必须的吗？我们先看下面的代码：

# 分步定义再传递参数
x = 3
y = x*6
F(y)

# 一次传入表达式
F(6*3)

一般我们写代码的时候都会避免第一种写法，x和y两个变量名完全没啥用。以此类推，上面例子中定义的 F 和 higherOrder 都不是必须的，可以匿名化。

什么是匿名函数

匿名函数也是函数编程里面很重要的概念，可以类比为一个没有变量名字的表达式。

# python
# 在python里面匿名函数用lambda定义，又叫lambda表达式
lambda x: x + 1

// js
// 在js里面匿名函数用箭头定义，又叫箭头函数
x => x + 1

这就是一个匿名函数，x是参数，冒号后面是函数体，函数名是省略的。我们可以随意把这个匿名函数赋值给一个变量，或者传递给另外一个函数。接下来我们用匿名函数的方式简化上述代码.

匿名函数递归

匿名化改造

def F(f, n):
    return 1 if n == 0 else n*f(f, n-1)
# 匿名函数①
lambda f,n: 1 if n == 0 else n*f(f, n-1)

def higherOrder(f):
    return lambda n: f(f, n)
# 匿名函数②
lambda f: lambda n: f(f, n)

像求数学公式一样，把①带入②

# 匿名函数③
lambda f: lambda: n: 1 if n == 0 else n*f(f)(n-1)

js的代码类似，不再赘述。请注意，在函数①中的形参 f 代表的是求阶乘函数的地址。 f(f, n-1) 的形式代表了我们调用这个函数的方式，在匿名化改造之前，有如下对应关系：

f(f, n-1) <-  F(f, n)

改造后，F这个中间函数已经被匿名化了，不存在了，我们将其合并到了 higherOrder(f) 这个函数内部，所以调用方式也需要改变。新的匿名函数没有名字，姑且给一个代号g，g的调用方式和上面的F_(4) = higherOrder(F)(4)具有相同的形式，于是又如下对应关系

f(f)(n-1) <-  g(f)(n)

最里面这段递归代码的本质就是调用自己，重新回顾一下我们对递归的通俗定义：递归就是在一个函数内部自己调用自己。原来存在 F 函数的时候，我么用调用 F 的方式，现在函数变成了新的形式，自然也需要用新的形式 调用自己。
这就是为什么我们在把①带入②的时候，把 f(f, n-1) 换成了 f(f)(n-1)。

再看上面的匿名函数③，确实只有一个函数了，但是我们应该怎么调用这个鬼东西？

这个匿名函数里面的f也是形参，需要从外部传递，但是传递的时候这个实参应该是匿名函数自己的地址。悖论来了，一个没有名字的函数，怎么把自己的地址传递给自己？

自己调用自己

为了让匿名函数实现自己调用自己，我们不得不再使用一个技巧，继续俄罗斯套娃。

俄罗斯套完

// js
f => f(f)

# python
lambda f: f(f)

注意，上面两个匿名函数里，f全部都是形参，在调用的时候才传入实际的地址。这个函数接受一个函数参数，然后在函数体内部自己调用了自己，这个方式有点tricky，但也很简洁。把上面的匿名函数③以参数的形式传递给这个套娃函数，就得到了如下的代码。

# python
(lambda f: f(f))(lambda f: lambda n: 1 if n == 0 else n*f(f)(n-1))

# js
(f => f(f))(f => n => n == 0 ? 1 : n*f(f)(n-1))

js的代码看起来更简洁一些呢。

# 把这个匿名函数随便赋值给一个变量
g = (lambda f: f(f))(lambda f: lambda n: 1 if n == 0 else n*f(f, n-1))
print(g(4)) # 120 阶乘

大功告成！

总结

第一部分代码：匿名函数实现自己调用自己的技巧。

// js
(f => f(f))

第二部分代码：利用高阶函数返回一个函数，可以减少调用时候传入参数的个数。

// js
(f => n => ***)

第三部分代码：真正的计算逻辑。

// js
n == 0 ? 1 : n*f(f)(n-1)

第一部分和第二部分的逻辑是通用的，如果你想把一个递归函数进行匿名化改造，只需要添加第一段和第二段代码即可，第三段代码和你在其他函数里面写的没有什么区别，只需要把递归调用的方式变一下：

// 非匿名函数递归的代码片段
n == 0 ? 1 : n*f(n-1)
// 匿名函数递归的代码片段
n == 0 ? 1 : n*f(f)(n-1)

从f到f(f)，密码就是套娃！

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