关键字：函数，高阶函数，递归，归纳法，Haskell，Programming，多态与重载，惰性求值，抽象数据类型
推荐：★★★★
难度：★
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本来以为这是一本通过Haskell来介绍函数式编程的书，
可惜，越看越不像，
它原来是一本介绍如何使用Haskell进行函数式编程的书。
编程的概念和技术是不同的。
本书写了很多编程的套路和最佳实践。
阅读本书，可以对Haskell有更深的了解，
可以用它玩的更好。
本书深入浅出，
不怕浪费纸张，只为了把问题讲明白。
包括，一开始用图形化的方法介绍函数，
这样函数的组合，Currying，都非常明显了。
另外，对于程序正确性证明，也贯穿始终，
让我们能从更高的角度理解递归和数学归纳法。
为什么说视角比较高呢？
因为第四章用了一章来介绍，
如何处理一个一般的问题，
包括思考问题的各个步骤。
后面介绍数据类型的时候，也是如此，
用Haskell作为强大的工具，聚焦于如何处理问题，
而不是工具本身，
让我想起了一本用Haskell写的《算法》。
然后，归纳了一些常用的模式，
例如，如何处理列表，等等，
这样才是介绍高阶函数的最佳方式，
任何概念都不是凭空出现的。
还是那句话，
本书介绍如何用Haskell编程。
然后，开始介绍了Haskell的重载机制，
深入到类型类，以及类型推导中，
介绍了多态类型。
当这些基本的知识点都覆盖到后，
就着手介绍了数据类型了，
代数数据类型，抽象数据类型，
这两个概念，
从面向对象阵营过来的人，总是容易混淆。
最后，深入学习了，
Haskell的惰性求值，IO，
末尾分析了一下时空复杂度。
本书没有涉及太多的数学，
介绍函数式编程时，并没有提及lambda演算，类型系统，
介绍惰性时，也没有提及non-strict semantics或Weak head normal form。
但依然说的很清楚明白，毕竟不是所有人都需要形式化的定义来理解问题。
书中主要以语言的使用者出发，
分析语言特性引入的原因，
以及怎样用恰当的方法解决问题。
当有了一些Haskell语法基础后，
阅读本书效果更好。
像很多好的技术书籍一样，
这本书谈技术，但很有启发性，
值得多次阅读。
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