Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。

不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。尤其是他问道“ for 循环为何可恨？”：

我不知道，有些人这么着急的要把 for 循环消灭掉，他们反对的究竟是什么？这已经不是第一次或第二次计算机学界的理论家们起来反对 for 循环(或类似的东西)了。

如果只说Elliotte质疑不起眼的闭包的价值，这是不公平的。他主要抱怨是，在读了另一位著名人物、获得过Jolt 大奖并创造过最高销售记录的《Better, Faster, Lighter Java》的作者Bruce Tate的最近的关于此主题的专题后，他看不出闭包在Java中有什么价值。(Bruce用Ruby做的例证)：

表 1. 最简单的闭包

3.times {puts \"Inside the times method.\"}

结果：
Inside the times method.
Inside the times method.
Inside the times method.

times是3这个对象上的一个方法。它把闭包中的代码执行了3次。{puts \"Inside the times method.\"}是闭包。它是一个匿名函数，把它传入times方法，打印出静态句子。相比起传统的for循环语句，这样的代码显得更紧凑，更简单，如表2中所示：

表 2: 非闭包的循环

for i in 1..3
  puts \"Inside the times method.\"
end

由于这种毫无生气的对闭包的介绍，我也很难看出它的真正价值。这首个比较，充其量也就能体现出一种微妙的差别。Bruce在developerWorks上的文章里的其它的例子也大多是价值不大的，要么含糊不清，要么缺乏启发意义。

对于这种Ruby风格的闭包给Elliotte带来的困惑，我不打算进一步评论；对这种问题过于挑剔毫无意义。我也不想讨论目前的关于Java中的闭包的语法的提议的争论，包括Java中是否应该有闭包这样的大问题。在这样的争论中我没有立场，说实话，我是不在乎这些问题如何或何时被解决。

虽然如此，Elliotte却提出了一个重要的问题：for 循环为什么可恨？

下面是一个常见的例子：

double sum = 0;
for (int i = 0; i < array.length; i++) {
  sum += array[i];
}

这有什么问题？我编了很多年的程序，我对这种语法一眼扫过去很舒服；很显然，它是把一个数组里的值加到一起。但当去真正的阅读这段代码时，这四行代码里大概散布着30多个标记符号需要我去分析处理。不错，有些字符可以通过语法简写方式来缩减。但为了这样一个简单的加法，你需要写出一堆东西，还要保证写的正确。

凭什么这样说？下面是Elliotte的文章里另外一个例子，原文拷贝：

String s = \"\";
for (int i = 0; i < args.length; i++) {
  s += array[i];
}

看见了里面的错误吗？如果这代码编译通过，并通过的代码审查，你可能需要数周才会发现这样的bug，再数周才能制作出补丁。这些只是简单的for循环。想象一下，当for循环体变得越来越大，甚至有嵌套时，事情会变得多么的复杂。(如果你仍旧不担心这样的bug，认为这只是拼写错误，那么你就想想有多少次在for循环里你是这样的。)

如果你能够把一个简单的for循环写成一行，带有更少的重复和更少的字符，这样不仅更容易阅读，也更容易书写。因为这样更简洁，引入bug的机会就更少，当bug出现时，也更容易被发现。

那闭包对此有何帮助？下面是第一个例子，用Haskell语言写成的：

total = sum array

哈哈，我是在说谎。sum函数并没有使用闭包。它是按照fold的方式定义的，而fold是接受闭包的：

total = foldl (+) 0 array

下面是第二个例子，很常见，而且使用了闭包：

s = concat array
s = foldr (++) [] array

我承认，使用这些叫做foldl 和 foldr 样子古怪的函数来解释闭包的作用，这对那些更熟悉for循环的程序员来说没有多大意义。但是，这几个函数却能突出for循环的关键弊端：它把三种独立不同的操作合并到一起了——过滤，归纳和转换。

上面的这两种for循环，它们的目标是接收一个数值列表，把它们归纳成一个值。函数式编程的程序员称这些操作为“folds(合并)”。一个fold运算的过程是，首先要有一个操作(一个闭包)和一个种子值，还有使用list里的第一个元素。这个操作被施加到种子值和list里的第一个元素上，产生出一个新的种子值。fold运算然后把这个操作运用到新种子值和list里的下一个元素上，一直这样，直到最后一个值，最后一次操作的结果成为fold运算的结果。

下面是一个演示：

s = foldl (+) 0       [1, 2, 3]
  = foldl (+) (0 + 1) [2, 3]
  = foldl (+) 1       [2, 3]
  = foldl (+) (1 + 2) [3]
  = foldl (+) 3       [3]
  = foldl (+) (3 + 3) []
  = foldl (+) 6       []
  = 6

Haskell语言里提供了很多fold函数；foldl函数从list的第一位开始运算，依次反复到最后一个，而foldr函数，它从list的最后一个函数开始运算，从后往前。还有很多其它相似的函数，但这两个是最基本的。

当然，folds是一些非常基本的运算，如果抛弃for循环而以各种形式的foldl 和 foldr 咒符来替换，你会很困惑。事实上，更高级的操作，例如sum, prod 和 concat都是以各种folds定义的。当你的代码以这种高级的归纳操作运算来编写时，代码会变得更简洁，更易读，更易写，更易懂。

当然，并不是所有的for循环都是归纳操作。看看下面这个：

for (int i = 0; i < array.length; i++) {
  array[i] *= 2;
}

这是一个转换操作，函数式编程的程序员称之为map操作：

new_array = map (*2) array

map函数的工作方式是，它会检查list里的每个元素，将一个函数应用到每个元素上，形成一个新的list，里面是新的元素。(有些语言里的这种操作是原位替换)。这是一个很容易理解的操作。sort函数的功能相似，它接受一个list，返回(或修改)一个list。

第三种类型的for循环是过滤。下面是个例子。

int tmp[] = new int[nums.length];
int j = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
  if ((nums[i] % 2) == 1) {
    tmp[j] = nums[i];
    j++;
  }
}

这是一个非常简单的操作，但使用了for循环和两个独立的计数器后，毫无必要的复杂表现把事实真相完全掩盖了。如果过滤是一种基本的操作，它应该像一个fold或一个map那样，而事实上，它是的：

odds = filter (\\i => (i `mod` 2) == 1) nums
odds = filter isOdd nums -- 更常用的形式

从核心上讲，这就是为什么for循环有问题：它把(至少)三种独立的操作合并到了一起，但重点却关注了一个次要细节问题：遍历一系列的值。而事实上，fold，map 和 filter是处理一个数据list的三种不同的操作，它们应该被分别处理。采用把闭包传入循环内的方式，我们能更容易的把what 从 how 中分离出来。每次遍历一个list时我都会使用一个匿名函数，或复用通用的函数(例如 isOdd, (+) 或 sqrt)。

虽然闭包并不是一个很深奥的概念，但当它深深的烙进了一种语言和它的标准库中时，我们不需要使用这些低级的操作搞的代码混乱不堪。相反，我们可以创建更高级的运算，做我们想要的事，比如sum 和 prod。

更重要的，以这些概念思考问题会使我们更容易思考更复杂的操作，比如变换一个tree，过滤一个vector，或把一个list合并成一个hash。

在最后，Elliotte还提到了一些关于在多核处理器上并行执行的问题，说像3.times {...}这样的代码会比 for 循环效率“差”。不幸的是，我想他没说到点上。不错，有一些运算需要序列化，有一些可以并行。但是如果你只基于一个for循环，很难判断出哪些归为哪类，这是一个复杂的编译器优化问题。如果你把一个可能进行并行运算的操作(例如map 和 filter)分解成连续的运算(例如foldl 和 foldr)，编译器更容易从中做出判断。不仅如此，如果你比编译器更了解你的数据，你可以显式的要求一个map操作被顺序执行或并行执行。

[本文英文原文链接：What\'s Wrong with the For Loop ]

建议继续学习：

1. 在C++中实现foreach循环，比for_each更简洁！    (阅读：8611)
2. 循环、迭代、遍历和递归    (阅读：4429)
3. C/C++循环获取文件中的每行数据（别以为很简单！）    (阅读：3861)
4. 理解Javascript的闭包    (阅读：3812)
5. GC与JS内存泄露    (阅读：3454)
6. JavaScript的闭包问题    (阅读：3297)
7. 闭包漫谈（从抽象代数及函数式编程角度）    (阅读：3157)
8. 在回调和闭包中的内存泄漏    (阅读：3024)
9. 什么是闭包(Closure)？    (阅读：2901)
10. 前端代码之丑（一）：分支化技巧    (阅读：2800)