你回答了不少不错的问题。我将加入:

函子，在数学意义上，是代数上一种特殊的函数。它是将一个代数映射到另一个代数的最小函数。“极简性”用函子定律来表示。

有两种方式来看待这个问题。例如，列表是某些类型的函子。也就是说，给定类型为“a”的代数，您可以生成包含类型为“a”的列表的兼容代数。(例如:将一个元素带到包含它的单元素列表的映射:f(a) = [a])同样，兼容性的概念是由函子定律表示的。

另一方面,鉴于函子f / a型,(也就是说,f是应用函子的结果f的代数a型),从g和功能:- > b,我们可以计算一个新的函子f = (fmap g)映射f a到f b。简而言之,fmap是f的一部分映射“函子零件”“函子零件”,和g函数的一部分,“代数”映射到“代数部分”。它接受一个函数，一个函子，一旦完成，它也是一个函子。

看起来不同的语言使用不同的函子概念，但事实并非如此。它们只是在不同的代数上使用函子。OCamls有一个模块代数，这个代数上的函子允许您以一种“兼容”的方式将新声明附加到模块。

Haskell函子不是类型类。它是一个具有满足类型类的自由变量的数据类型。如果您愿意深入挖掘数据类型的精髓(没有自由变量)，您可以通过底层代数将数据类型重新解释为函子。例如:

数据F = F Int

是整型类的同构。F，作为一个值构造函数，是一个将Int映射到F Int的函数，一个等价的代数。它是一个函子。另一方面，这里的fmap不是免费的。这就是模式匹配的作用。

函子很适合以一种代数相容的方式将事物“附加”到代数元素上。

不是为了与前面的理论或数学答案相矛盾，但Functor也是一个对象(在面向对象编程语言中)，它只有一个方法，并且可以有效地用作函数。

Java中的Runnable接口就是一个例子，它只有一个方法:run。

考虑这个例子，首先在Javascript中，它有一级函数:

[1, 2, 5, 10].map(function(x) { return x*x; });

输出: [1,4,25,100]

map方法接受一个函数并返回一个新数组，其中每个元素都是将该函数应用于原始数组中相同位置的值的结果。

要在Java中使用Functor做同样的事情，你首先需要定义一个接口，比如:

public interface IntMapFunction {
  public int f(int x);
}

然后，如果你添加一个集合类，它有一个映射函数，你可以这样做:

myCollection.map(new IntMapFunction() { public int f(int x) { return x * x; } });

这使用了IntMapFunction的一个内嵌子类来创建一个Functor，它是前面JavaScript示例中的函数的OO等效。

使用函子可以在OO语言中应用函数式技术。当然，一些OO语言也直接支持函数，所以这不是必需的。

参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Function_object

“函子”这个词来自范畴论，范畴论是数学中一个非常普遍、非常抽象的分支。函数式语言的设计者至少以两种不同的方式借用了它。

In the ML family of languages, a functor is a module that takes one or more other modules as a parameter. It's considered an advanced feature, and most beginning programmers have difficulty with it. As an example of implementation and practical use, you could define your favorite form of balanced binary search tree once and for all as a functor, and it would take as a parameter a module that provides: The type of key to be used in the binary tree A total-ordering function on keys Once you've done this, you can use the same balanced binary tree implementation forever. (The type of value stored in the tree is usually left polymorphic—the tree doesn't need to look at values other than to copy them around, whereas the tree definitely needs to be able to compare keys, and it gets the comparison function from the functor's parameter.) Another application of ML functors is layered network protocols. The link is to a really terrific paper by the CMU Fox group; it shows how to use functors to build more complex protocol layers (like TCP) on type of simpler layers (like IP or even directly over Ethernet). Each layer is implemented as a functor that takes as a parameter the layer below it. The structure of the software actually reflects the way people think about the problem, as opposed to the layers existing only in the mind of the programmer. In 1994 when this work was published, it was a big deal. For a wild example of ML functors in action, you could see the paper ML Module Mania, which contains a publishable (i.e., scary) example of functors at work. For a brilliant, clear, pellucid explanation of the ML modules system (with comparisons to other kinds of modules), read the first few pages of Xavier Leroy's brilliant 1994 POPL paper Manifest Types, Modules, and Separate Compilation. In Haskell, and in some related pure functional language, Functor is a type class. A type belongs to a type class (or more technically, the type "is an instance of" the type class) when the type provides certain operations with certain expected behavior. A type T can belong to class Functor if it has certain collection-like behavior: The type T is parameterized over another type, which you should think of as the element type of the collection. The type of the full collection is then something like T Int, T String, T Bool, if you are containing integers, strings, or Booleans respectively. If the element type is unknown, it is written as a type parameter a, as in T a. Examples include lists (zero or more elements of type a), the Maybe type (zero or one elements of type a), sets of elements of type a, arrays of elements of type a, all kinds of search trees containing values of type a, and lots of others you can think of. The other property that T has to satisfy is that if you have a function of type a -> b (a function on elements), then you have to be able to take that function and product a related function on collections. You do this with the operator fmap, which is shared by every type in the Functor type class. The operator is actually overloaded, so if you have a function even with type Int -> Bool, then fmap even is an overloaded function that can do many wonderful things: Convert a list of integers to a list of Booleans Convert a tree of integers to a tree of Booleans Convert Nothing to Nothing and Just 7 to Just False In Haskell, this property is expressed by giving the type of fmap: fmap :: (Functor t) => (a -> b) -> t a -> t b where we now have a small t, which means "any type in the Functor class." To make a long story short, in Haskell a functor is a kind of collection for which if you are given a function on elements, fmap will give you back a function on collections. As you can imagine, this is an idea that can be widely reused, which is why it is blessed as part of Haskell's standard library.

像往常一样，人们继续发明新的、有用的抽象，您可能想要研究应用函子，对此最好的参考可能是Conor McBride和Ross Paterson撰写的一篇名为《带效果的应用编程》的论文。

实际上，functor是指在c++中实现调用操作符的对象。在ocaml中，我认为函子指的是将一个模块作为输入并输出另一个模块的东西。

在函数式编程中，错误处理是不同的。抛出和捕获异常是命令式代码。不是使用try/catch块，而是围绕可能抛出错误的代码创建一个安全框。这是函数式编程中的基本设计模式。包装器对象用于封装可能错误的值。包装器的主要目的是提供一种使用被包装对象的“不同”方式

 const wrap = (val) => new Wrapper(val);

包装可以保护对值的直接访问，以便对它们进行操作 安全而不可改变。因为我们不能直接得到它，所以提取它的唯一方法就是使用恒等函数。

identity :: (a) -> a

这是恒等函数的另一个用例:从封装的类型中功能地提取数据。

Wrapper类型使用映射来安全地访问和操作值。在本例中，我们将恒等函数映射到容器上，以从容器中提取值。使用这种方法，可以在调用函数之前检查是否为null，或者检查是否为空字符串、负数等等。

 fmap :: (A -> B) -> Wrapper[A] -> Wrapper[B]

Fmap，首先打开容器，然后将给定函数应用于它的值，最后将值关闭到相同类型的新容器中。这种类型的函数称为函子。

Fmap在每次调用时返回容器的新副本。 函子没有副作用 函子必须是可组合的

函子是对象和态射的映射，它保留了一个类别的组成和身份。

让我们定义什么是类别?

是一堆东西! 在a内部画几个点(现在是两个点，一个是“a”，另一个是“b”) 圆圈，并命名为圆圈A(类别)。

这个类别包含什么?

对象之间的组合和每个对象的恒等函数。

因此，在应用Functor之后，我们必须映射对象并保存组合。

让我们想象‘A’是我们的范畴，它有对象[' A'， 'b']，并且存在一个态射A -> b

现在，我们必须定义一个函子，它可以将这些对象和态射映射到另一个类别“B”。

假设这个函子叫做Maybe

data Maybe a = Nothing | Just a

B类是这样的。

请再画一个圆，但这次用“也许a”和“也许b”代替“a”和“b”。

一切看起来都很好，所有的对象都被映射了

“a”变成了“也许a”，“b”变成了“也许b”。

但问题是我们也要把态射从a映射到b。

这意味着' a'中的态态a -> b应该映射到'可能a' -> '可能b'

来自a -> b的形态称为f，然后来自'Maybe a' -> 'Maybe b'的形态称为'fmap f'

现在让我们看看函数f在A中做了什么，看看我们能否在B中复制它

A中f的函数定义:

f :: a -> b

F取a并返回b

f在B中的函数定义:

f :: Maybe a -> Maybe b

f取也许a，返回也许b

让我们看看如何使用fmap将函数'f'从'A'映射到'B'中的函数'fmap f'

fmap的定义

fmap :: (a -> b) -> (Maybe a -> Maybe b)
fmap f Nothing = Nothing
fmap f (Just x) = Just(f x)

那么，我们在这里做什么?

我们将函数“f”应用于类型为“a”的“x”。“Nothing”的特殊模式匹配来自于Functor Maybe的定义。

因此，我们将对象[a, b]和形态[f]从类别' a '映射到类别' b '。

那是富克托！