柯里化

什么是柯里化？

　　f(x)和g(x)合成为f(g(x))，有一个隐藏的前提，就是f和g都只能接受一个参数，如果可以接收多个参数，比如 f(x, y) 和 g(a, b, c)，函数合成就非常麻烦了。

　　这时就需要使用到函数柯里化了，所谓的“柯里化”，就是把一个多参数的函数，转化为单参数函数。如下：

// 柯里化之前
function add(x, y) {
  return x + y;
}

add(1, 2) // 3

// 柯里化之后
function addX(y) {
  return function (x) {
    return x + y;
  };
}

addX(2)(1) // 3

　 有了柯里化之后，我们就能够做到，所有函数都只接受一个参数。

　　函数柯里化又称为部分求值，就是不会立即求值，而是等到了需要的时候再去求值。

　　有这样的一个场景，记录程序员一个月的加班总时间，那么好，我们首先要做的就是记录程序员每天加班的时间，然后把一个月中每天加班的时间相加，这样，就得到了一个月的加班总时间。

问题来了，我们又很多方法来实现，比如最简单的：

    var monthTime = 0;
    function overtime(time) {
      return monthTime += time;
    }

    overtime(3.5); // 第一天
    overtime(4.5); // 第二天
    overtime(2.2); // 第三天
    //...
    //
    //
    //
    overtime(3.2); // 第三十天

    console.log(monthTime);

这个思路应该是最简单的，就是一个函数，变量时monthTime，每天加上加班小时数之后返回总的加班时间。

每次传入加班时间都进行累加，这样当然没问题，但你知道，如果数据量很大的情况下，这样会大大牺牲性能。

那怎么办？这就是柯里化要解决的问题。

其实我们不必每天都计算加班时间，只需要保存好每天的加班时间，在月底时计算这个月总共的加班时间，所以，其实只需要在月底计算一次就行。

即对于每次输入的时间，我们只需要保存起来即可，这样，没有了加法返回的步骤，就可以减少运算了。

如下所示的overtime函数还不是一个柯里化函数的完整实现，但是可以帮助我们了解其中的核心思想了：

这里的思想非常简单，就是如果传入了参数，那么就把这个参数push到args数组中，表明这是在累加的阶段；如果没有传入参数，那么就说明已经加完了，只要最后一次求和即可。关键是这个overtime函数返回的是一个函数。这里需要注意。如下：

  var overtime = (function () {
      var days = [];
      return function () {
        if (arguments.length == 1) {
          [].push.apply(days, arguments);
        } else {
          var total = 0;
          for (var i = 0; i < days.length; i++) {
            total += days[i];
          }
          console.log(total);
          return total;
        }
      }
    })();


    overtime(1);
    overtime(2);
    overtime(3);
    overtime(4);
    overtime(); // 10