变量=函数?
有人说按照纯粹的函数式编程的观点看一切都是函数，没有变量，例如下面这样就看不到变量了。
print(f(g(x)))；
有人说按照声明式的编程观点看一切都是变量的赋值过程，没有函数，例如
select x=(select y = select(z = 1))
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当然，两者都是诡辩。
前者把变量藏了起来。
后者把运算过程藏了起来。
但是它们给人美丽的幻想，让人觉得二者可以相互代替。
仔细讨论
虽说y = f(x),那么f(x)=y；正过来，反过去都是对的。
但是他们并不能相互代替，回到变量和函数在数学中最初的定义其实就能分清了。
【变量】实际是一个容器，里面可以放数字。
【函数】实际是一种对应关系。
y=f(x)中间的【等于号】的意思是，x经过一种对应关系f，最终得到的结果等于y。
函数是--------对应关系----过程----动词；
变量是--------------容器----结果----名词。
这样就把二者区分开来了。
不可混为一谈
马克思说：人是社会关系的总和。
这样说，乍一看是把变量和函数混为一谈了。因为【人】是个名词，也就是变量，【社会关系】是一种关系，也就是函数。
但是仔细看看，【人】是一个名词，但是【社会关系】并非一个动词。
【社会关系】是动词的指代物，动词的指代物是一个名词。
我【爱】这个人，这个人是我的【爱人】。
我【赡养】父母，我是父母的【赡养人】。
社会关系的具体内容【爱】【赡养】是动词，但是我们要把这些名词化，就能讨论了。
名词，可以指代动词。
变量，可以容纳函数--------通常我们会说把函数当作一个变量（术语是委托）-------函数的内容本身是做一些动作---------但是名词化后变成了变量只看到了输入输出。
简而言之，名词可以指代动作，变量可以指代函数，但是不能说手指就是月亮。
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一一对应
一一对应可能是最简单的关系，是理解的基础。
1根手指代表1只羊，2根手指代表2只羊，3只手指代表3只羊。
当一个符号，能够被人对应到现实中的事物时，事物本身的【信息】就被抽象了出来，人就可以纸上谈兵了。
【数字】是现实中各种存在的各种数量的指代，
【数字式】是对现实中各种基本数量关系的抽象，是对动词的抽象，是二次抽象。
【代数】则是，对数字的指代，是对现实的三次抽象。
第一次：【数字】--量词
数字1可以代表1根手指也可以代表1只山羊。
数字2可以代表2根手指也可以代表2只山羊。
1，2，3，4等数字代指了纯粹的数量。
第二次：【数字式】--动词
3只山羊，杀掉1只，还剩2只。
3个杯子，打碎1个，还剩2个。
3-1=2
我用统一的动词【-】，代替了杀掉/打碎等等动词，【-】把原来动词中，和数量无关的关系丢弃了。
第三次：【代数式】--量词的代词。
x-y=z
我对数字本身又抽象了一次，这就有了代数，才有了后来的程序。
一一对应的意义
一一对应是数学开始的地方，也是每一个有意义的数学运算结束的地方。
【一一对应是理解的基础】这是我的个人经验和猜想，上面的数学史是一个论据。
一开始的对应是简单的；中间的推理是人难以理解的；最终的结果是对应某种事实的。很多的数学过程都是这样的。
用户不知道你怎么干的，但是知道我怎么操作，得到我想看的东西。用户对你的软件就要有一些理解，需要理解操作和结果是怎么对应的。
对于用户来说，软件永远是声明式的，用户说要有光，然后就有了光。而各种计算都是机器的事情。
自我反问
虽然是我自己提出的猜想，但是我也是不确定的。
- 是不是用语言的问题
我质疑【一一对应是理解的基础】这个命题的一个地方是：是不是只有用某种语言进行理解的时候才有一一对应的问题。
有人对你说【帮我把毛巾拿过来】，首先你会找这个人的【毛巾】，也就是把【毛巾】对应到现实中的毛巾，然后你会找这个人说的【我】，对应的是这个人，然后你要懂得【拿过来】这个动词代表的现实中的动作，然后你就懂了整句话的意思。
只要是【语言】总要进行对应的，可能是语言中的词语和现实中的某种东西对应。也可能是语言中的词语和语言中的词语进行对应。
所以是不是，不用语言进行思考，我就不需要一一对应了？？
现在问题变成了，不用语言能思考吗？？
- 是一对一？
有人说一句话【紫罗兰很美】，然后假设你没见过紫罗兰，但你知道这是一种花，然后你说“啊，我理解了”。
当然，上面的讨论没有限定【理解】的意思。
当然这种批判方式有点没事找事了，我心里默认的是【大体理解也算是理解】。
这个其实就是逻辑学上说的范畴，先有范畴，才能讲逻辑关系。
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总结
1.计算机程序归根结底就是数学。
程序=数据结构+算法。
程序就是一篇描述变量如何变化的文章。
这是关于计算机程序的本质。
实现需求才是程序本质？不对，我可以写着玩。
这种让变量发生变化，计算的能力，也是计算机得名的原因。
2.计算机擅长的部分是数值化的计算。
人们总是把复杂的计算过程丢给计算机，得到结果。
自己要做好的则是梳理现实问题，写好算法，做好一一对应的工作。