对于一个没有计算机科学背景的人来说，计算机科学界的lambda是什么？
当前回答
“lambda”这个名字只是一个历史产物。我们所谈论的只是一个表达式，其值是一个函数。
一个简单的例子（下一行使用Scala）是：
args.foreach(arg => println(arg))
其中foreach方法的参数是匿名函数的表达式。上面的一行与编写类似的代码大致相同（不是真正的代码，但你会明白的）：
void printThat(Object that) {
println(that)
}
...
args.foreach(printThat)
除了你不需要麻烦：
在其他地方声明函数（稍后重新访问代码时必须查找它）。命名你只使用一次的东西。
一旦你习惯了函数值，就不得不不使用它们，就像需要命名每个表达式一样愚蠢，比如：
int tempVar = 2 * a + b
...
println(tempVar)
而不是只在需要的地方编写表达式：
println(2 * a + b)
确切的符号因语言而异；希腊语并不总是必需的！；-）
其他回答
这个问题已经得到了正式的回答，因此我不会试图对此做更多的补充。
对于一个对数学或编程知之甚少或一无所知的人来说，用非常简单、非正式的话来说，我会把它解释为一个小的“机器”或“盒子”，它接受一些输入，产生一些工作，产生一些输出，没有特定的名称，但我们知道它在哪里，就凭这些知识，我们使用它。
实际上，对于一个知道函数是什么的人来说，我会告诉他们这是一个没有名字的函数，通常放在内存中的一个点上，只需引用该内存即可使用（通常通过使用一个变量-如果他们听说过函数指针的概念，我会将其用作类似的概念）-这个答案涵盖了非常基本的内容（没有提到闭包等），但人们可以很容易地理解这一点。
Lambda函数或小型匿名函数是一个自包含的功能块，可以在代码中传递和使用。Lambda在不同的编程语言中有不同的名称——Python和Kotlin中的Lambda，Swift中的闭包，或者C和Objective-C中的Block。虽然lambda在这些语言中的含义非常相似，但有时会有细微差别。
让我们看看Closure（Lambda）在Swift中的工作原理：
let coffee: [String] = ["Cappuccino", "Espresso", "Latte", "Ristretto"]
1.正则函数
func backward(_ n1: String, _ n2: String) -> Bool {
return n1 > n2
}
var reverseOrder = coffee.sorted(by: backward)
// RESULT: ["Ristretto", "Latte", "Espresso", "Cappuccino"]
2.闭包表达式
reverseOrder = coffee.sorted(by: { (n1: String, n2: String) -> Bool in
return n1 > n2
})
3.内联闭包表达式
reverseOrder = coffee.sorted(by: { (n1: String, n2: String) -> Bool in
return n1 > n2
})
4.根据上下文推断类型
reverseOrder = coffee.sorted(by: { n1, n2 in return n1 > n2 } )
5.单表达式闭包的隐式返回
reverseOrder = coffee.sorted(by: { n1, n2 in n1 > n2 } )
6.速记参数名称
reverseOrder = coffee.sorted(by: { $0 > $1 } )
// $0 and $1 are closure’s first and second String arguments.
7.操作员方法
reverseOrder = coffee.sorted(by: >)
// RESULT: ["Ristretto", "Latte", "Espresso", "Cappuccino"]
Ruby中lambda的示例如下：
hello = lambda do
puts('Hello')
puts('I am inside a proc')
end
hello.call
将生成以下输出：
Hello
I am inside a proc
有点过于简单：lambda函数是一个可以传递给其他函数的函数，它的逻辑被访问。
在C#中，lambda语法通常以与匿名委托相同的方式编译为简单方法，但它也可以分解并读取其逻辑。
例如（在C#3中）：
LinqToSqlContext.Where(
row => row.FieldName > 15 );
LinqToSql可以读取该函数（x>15）并将其转换为实际的SQL以使用表达式树执行。
上述声明变为：
select ... from [tablename]
where [FieldName] > 15 --this line was 'read' from the lambda function
这与普通方法或匿名委托不同（它们实际上只是编译器的魔法），因为它们无法读取。
并非C#中所有使用lambda语法的方法都可以编译为表达式树（即实际的lambda函数）。例如：
LinqToSqlContext.Where(
row => SomeComplexCheck( row.FieldName ) );
现在无法读取表达式树-无法分解SomeComplexCheck。SQL语句将在没有where的情况下执行，数据中的每一行都将通过SomeComplexCheck进行处理。
Lambda函数不应与匿名方法混淆。例如：
LinqToSqlContext.Where(
delegate ( DataRow row ) {
return row.FieldName > 15;
} );
这也有一个“内联”函数，但这一次它只是编译器的魔法——C#编译器会将其拆分为一个具有自动生成名称的新实例方法。
匿名方法不能被读取，因此逻辑不能像lambda函数那样被翻译出来。
对于一个没有计算机科学背景的人来说，计算机科学界的lambda是什么？
我将用简单易读的python代码一步一步直观地说明它。
简而言之，lambda只是一个匿名内联函数。
让我们从作业开始，了解兰达斯作为一名有基础算术背景的新生。
任务蓝图为“名称=值”，请参见：
In [1]: x = 1
...: y = 'value'
In [2]: x
Out[2]: 1
In [3]: y
Out[3]: 'value'
“x”、“y”是名称，“1”、“value”是值。尝试数学中的函数
In [4]: m = n**2 + 2*n + 1
NameError: name 'n' is not defined
错误报告，不能将数学直接作为代码编写，“n”应该被定义或赋值。
In [8]: n = 3.14
In [9]: m = n**2 + 2*n + 1
In [10]: m
Out[10]: 17.1396
它现在起作用了，如果你坚持将两条seperarte线合并为一条呢。lambda来了
In [13]: j = lambda i: i**2 + 2*i + 1
In [14]: j
Out[14]: <function __main__.<lambda>>
未报告错误。
这是对lambda的一瞥，它使您能够像在数学中那样在单行中直接将函数写入计算机。
我们稍后再看。
让我们继续深入了解“任务”。
如上所示，等号=适用于简单数据（1和“value”）类型和简单表达式（n**2+2*n+1）。
试试看：
In [15]: x = print('This is a x')
This is a x
In [16]: x
In [17]: x = input('Enter a x: ')
Enter a x: x
它适用于简单的语句，在python7中有11种类型。简单语句-Python 3.6.3文档
复合陈述如何，
In [18]: m = n**2 + 2*n + 1 if n > 0
SyntaxError: invalid syntax
#or
In [19]: m = n**2 + 2*n + 1, if n > 0
SyntaxError: invalid syntax
出现了def使其工作
In [23]: def m(n):
...: if n > 0:
...: return n**2 + 2*n + 1
...:
In [24]: m(2)
Out[24]: 9
Tada，分析一下，“m”是名称，“n**2+2*n+1”是值是“=”的变体。找到它，如果只是为了理解，一切都从任务开始，一切都是任务。
现在返回lambda，我们有一个名为“m”的函数
Try:
In [28]: m = m(3)
In [29]: m
Out[29]: 16
这里有两个“m”的名称，函数m已经有一个重复的名称。
它的格式如下：
In [27]: m = def m(n):
...: if n > 0:
...: return n**2 + 2*n + 1
SyntaxError: invalid syntax
这不是一个明智的策略，因此错误报告
我们必须删除其中一个，设置一个没有名称的函数。
m = lambda n:n**2 + 2*n + 1
它叫做“匿名函数”
总之，
内联函数中的lambda，它使您能够像数学中那样在一条直线上编写函数lambda是匿名的
希望，这有帮助。
