一直想学学LISP，今天总算开了个头。如今学习LISP不是为了立就可以以用于实际项目的应用，而是为了学习一下函数式的思维方式，可以更加深入的了解计算的本质，可以更好的用C++, Java, Python等编敲代码。更何况，这些主流语言都逐渐添加了函数式编程的特征，C++，Java如今都引入了 Lambda 表达式。假设可以系统学习一下LISP，相信对自己以后掌握这些语言的新特新特征，对自己写JavaScript、Python，对自己了解闭包、高阶函数、Lambda表达式都会有非常大帮助。言归正传，首先推荐三个资源：
简介一下Racket的发展，详见知乎的一个关于Racket的问题回答：
1958年，人工智能之父John McCarthy 发明了一种以 Lambda 演算为基础的符号处理语言，1960年 McCarthy 发表著名论文 Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, 从此这样的语言被命名为 LSIP (List Processor），其语法被命名为：符号表达式(S-Expression)。LISP构建在7个函数
[atom car cdr cond cons eq quote] 和2个特型 [lambda label] 之上。
Lisp诞生之初是为了纯粹的科学研究，代码运行像数学公式一样，以人的大脑来演算。直到麦卡锡的学生斯蒂芬·罗素将eval函数在IBM 704机器上实现后，才开启了Lisp作为一种计算机语言的历史。1962年，第一个完整的Lisp编译器在MIT诞生，从此之后Lisp以MIT为中心向全世界传播。之后十多年，出现了各种Lisp方言。
1975年，Scheme诞生。Scheme相同诞生与MIT，它的设计哲学是最小极简主义，它仅仅提供必须的少数几个原语，全部其它的有用功能都由库来实现。在极简主义的设计思想下，Scheme趋于极致的优雅，并作为计算机教学语言在教育界广泛使用。
1984年，Common Lisp诞生。在二十世纪七八十年代，因为Lisp方言过多，社区分裂，不利于lisp总体的发展。从1981年開始，在一个Lisp黑客组织的运作下，经过三年的努力整合后，于1984年推出了Common Lisp。因为Scheme的设计理念和其它Lisp版本号不同，所以虽然Common Lisp借鉴了Scheme的一些特点，但没有把Scheme整合进来。此后Lisp仅剩下两支方言： Common Lisp 和 Scheme。
从二十世纪九十年代開始，因为C++、Java、C#的兴起，Lisp逐渐没落。直到2005年后，随着科学计算的升温，动态语言JavaScript、Python、Ruby的流行，Lisp又渐渐的回到人们的视线。只是在Lisp的传统阵地教育界，Python作为强有力的挑战者对Scheme发起冲锋；在2008年，MIT放弃了使用Scheme作为教学语言的SICP（计算机程序的构造和解释）课程，而启用Python进行基础教学。同一时候美国东北大学另立炉灶，其主导的科学计算系统PLT Scheme開始迅猛发展；2010年，PLT
Scheme改名为Racket。近几年，The Racket Language连续成为年度最活跃语言站点，并驾齐驱的还有haskell站点。
首先说一下S表达式：S-表达式的基本元素是list与atom。list由括号包围，可包涵不论什么数量的由空格所分隔的元素，原子是其他内容。其使用前缀表示法，在Lisp中既用作代码，也用作数据。如：1+2*3 写成前缀表达式就是 (+ 1 (* 2 3)) 。
高阶函数至少满足下列一个条件：
微积分中的导数就是一个样例，映射一个函数到还有一个函数。在无类型 lambda 演算中，全部函数都是高阶的。在函数式编程中，返回还有一个函数的高阶函数被称为Curry化的函数。Curry化即把接受多个參数的函数变换成接受一个单一參数（最初函数的第一个參数）的函数，并且返回接受余下的參数并且返回结果的新函数的技术。如 f(x,y)=x+y, 假设给定了 y=1，则就得到了 g(x)=x+1 这个函数。
Racket中有用Lambda表达式来定义匿名函数，《怎样设计程序》书中给出的使用原则是：假设某个非递归函数仅仅须要当參数使用一次，使用Lambda表达式。假设想用Lambda表达式来表达递归，就须要引入Y组合子，Y 就是这样一个操作符，它作用于不论什么一个 (接受一个函数作为參数的) 函数 F，就会返回一个函数 X。再把 F 作用于这个函数 X，还是得到 X。所以 X 被叫做 F 的不动点(fixed point)，即 (Y F) = (F (Y F)) 。
惰性求值(Lazy Evaluation)，说白了就是某些中间结果不须要被求出来，求出来反而不利于后面的计算也浪费了时间。參见：惰性求值与惰性编程。
惰性求值是一个计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。惰性计算的最重要的优点是它能够构造一个无限的数据类型。使用惰性求值的时候，表达式不在它被绑定到变量之后就马上求值，而是在该值被取用的时候求值。语句如 x:=expression; (把一个表达式的结果赋值给一个变量)明显的调用这个表达式并把计算并把结果放置到 x 中，可是先无论实际在 x 中的是什么，直到通过后面的表达式中到 x 的引用而有了对它的值的需求的时候，而后面表达式自身的求值也能够被延迟，终于为了生成让外界看到的某个符号而计算这个高速增长的依赖树。
闭包在计算机科学中，闭包（Closure）是词法闭包（Lexical Closure）的简称，是引用了自由变量的函数。自由变量是在表达式中用于表示一个位置或一些位置的符号，比方 f(x,y) 对 x 求偏导时，y就是自由变量。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。在函数中(嵌套)定义还有一个函数时，假设内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。执行时，一旦外部的 函数被执行，一个闭包就形成了，闭包中包括了内部函数的代码，以及所需外部函数中的变量的引用。当中所引用的变量称作上值(upvalue)。网上有非常多讲 JavaScript 闭包的文章，假设你对 LISP 有系统的了解，那么这个概念自然会非常清楚了。
#lang racket
(define (quick-sort array)
(cond
[(empty? array) empty] ; 快排的思想是分治+递归
[else (append
(quick-sort (filter (lambda (x) (< x (first array))) array)) ; 这里的 array 就是闭包
(filter (lambda (x) (= x (first array))) array)
(quick-sort (filter (lambda (x) (> x (first array))) array)))]))
(quick-sort '(1 3 2 5 3 4 5 0 9 82 4))
;; 执行结果 '(0 1 2 3 3 4 4 5 5 9 82)
通过这个样例，就能够感受到基于 lambda 算子的 Racket 语言强大的表达能力了。高阶函数、lambda 表达式和闭包的使用使得 Racket 所描写叙述的快排十分的精炼，这和基于冯诺依曼模型C语言是迥然不容的思维模式。后面，随着Racket 学习的进一步深入，尝试写一下解释器。
从 Racket 入门函数式编程,布布扣,bubuko.com
原文：http://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/3892984.html