目前我覺得非常中肯且值得特別一一去了解，並且在 coding 時，時時提醒自己的 Functional Programming Paradigm，如下：
First-class function Higher-order function Lexical closure Pattern matching Single assignment Lazy evaluation Garbage collection Type inference Tail recursion List comprehension Monad 其中 Python 有提供的，有第 1, 2, 3 (部分?), 6, 7, 8 (部分?), 10, 11 (部分?)，就我微薄的知識所了解後的，可能會有一些出入。
目前的感想是，與 function 有直接關係的功能，對於一個剛入門 FP，想學習怎麼做到 paradigm shift 的人來說，是最最直接，最容易感受到不一樣的地方。（其實，本來也就應該是這樣的啦，不然幹麻叫做 functional programming?）透過功能 1, 2, 3, 10 這幾點，就可以開始去體驗所謂的：
A program is some specific combination and arrangement of functions, which are also some sort of combination of other functions.
Peter Norvig 在他的個人網站上頭，寫了一篇 (How to Write a (Lisp) Interpreter (in Python))（註）， 他寫了約莫 100 行的 python script 來小小模擬一個簡化版的 Lisp Interpreter，看了不禁拍案叫絕。 下頭這個表格截取自他的網頁，指出他這 100 行的程式碼，所實作的 syntax 只有 9 個（註）。
var, variable reference
A symbol is interpreted as a variable name; its value is the variable’s value.
Example: x
number, constant literal
A number evaluates to itself.
Examples: 12 or -3.45e+6
(quote exp), quotation
Return the exp literally; do not evaluate it.
我們這個地球上的人實在太多了，加上上天賦與我們的大腦又過於活躍，以致於時時可以聽聞到，又有什麼人做出了驚人之舉。
幾個禮拜前，無意間得知一個網頁：Random CG Paper Generator。每 reload 這個頁面一次，就會亂數產生一篇圖學論文的標題出來（以假亂真似地）。也許，苦於找不到研究方向的研究生，可以來這個頁面 reload, re-roll your brain，看看有沒有什麼意外的研究靈感可以借用的。
Anyway，借用一個這樣的 random stuff generator 來找點子，實在太冒險也太不明智了，況且，我還處於 non-qualified Ph.D. student，沒啥理由理會這個網站的。除非…
我想知道它是怎麼產生這些以假亂真的論文標題。
在與 Edward 來來回回，反反覆覆的 email 往來後，終於，他了解我的目的了。Ed 建議我用 Lisp 來試著解解看這個問題。一方面 Ed 最近一直在寫 Lisp program，而 Lisp 又是號稱 functional programming languages 裏頭的元老之一，很擅長處理這類 AI 相關，或是 NLP（Natural Language Processing）相關的問題；另一方面，我剛好也在鑽研 FP，想多一些小而美的例子好讓自己的手變得髒一些（黑手），從中了解一下 FP 的特色。於是就開工了。
透過 MacPorts 安裝好 SBCL (Steel Bank Common Lisp) 與 Emacs 後，自 Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp 這本書的網站上，下載了書中提到的一些程式碼。試圖用裏頭的一些函式與方法來解決，或是某種程度上“逼近“我想要處理的這個問題。非常遺憾的，PAIP 的程式碼，似乎是給老舊的 Common Lisp 用的，而 SBCL 與他沒有很合，會一直出現一堆 warnings，得一直按 continue/ignore 之類的@@
書都出了：Day & Night.
誰說像 Quicksort 這種東西，不能以一種很有趣的方式呈現的?
Quicksort 是學習演算法過程中，第一個讓人覺得很過癮，很神奇的入門磚。在了解（半了解也行）了 Quicksort 的解法與精神後，有不少人選擇離開處處都是大老歐（Big O）的世界，投往其它 computer science 的領域，只留下少少幾位為了證明自己的天資聰穎的學生（just kidding）。
我在 dload 那看到一篇文章，裏頭有個非常讓人感到不意外的圖。
這是個來自某個單位，針對 2010 桌上型電腦使用的作業系統所做的一個統計，統計中指出，Microsoft Windows OS 依舊佔了 90% 有餘的市場，Mac OS 佔了 5%，Linux 非常糗地，只佔了不到 1%!
有趣的是，我使用了 Linux Desktop OS 快六年了，一點一點被它感化，居然就這樣默默接受了 :o
PS. Linux 在行動裝置上的佔有率，倒是靠 MeeGo 與 Android 而有不錯的成績。
讓人覺得愈加喜愛~
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