Pythonをさわり始めたついでの演習問題。やってみる。
#foldl,foldr

box=lambda *x:x
unbox=lambda x:x[-1]
do=box
switch=unbox

foldl=(lambda f,acc,xs:
	switch(
		xs == [] and do( acc )
		or 		do( foldl(f, f(acc, xs[0]), xs[1:]) )
	)
)

foldr=(lambda f,xs,acc:
	switch(
		xs == [] and 	do( acc )
		or 		do( foldr(f, xs[:-1], f(xs[-1], acc)) )
	)
)

できた。結構素直にいけて拍子抜け。
いや、すごいH本カンニングしながらでした。自前ではとてもとても...
#自前計測ツール
元々あるreduceとかsumとかと比べてみる。
timeitというのが使えるそうだが、IDLE上でどうしていいか分からなかったので、自前で計測ツールを作ってみる。
まあ、何かの練習にはなるでしょう。

import time

measure_t=(lambda f , *arg :
	(lambda m_start = time.time() ,
		 m_stop = time.time :
			( f( *arg),
			m_stop() - m_start ,
			)[-1]
	 )()
   )

できた。
関数の実行のタイミングでプチはまる。

計測したい関数fと引数*argを別に渡してここぞ！というときに実行。
その前で一回time.time()してm_startに代入しておく。
m_stopは定義だけしておいてf()実行後に実行。
最後にかかった時間を返す。

適当に作った割には使いまわせそう。
#測ってみた。

>>> measure_t(foldl,lambda x,y:x+y,0,range(1,100))
0.00026679039001464844
>>> measure_t(foldr,lambda x,y:x+y,range(1,100),0)
0.000247955322265625
>>> measure_t(reduce,lambda x,y:x+y,range(100))
7.605552673339844e-05
>>> measure_t(sum,range(100))
6.198883056640625e-06

foldl,foldrは大体同じぐらい。
reduceはその三倍ぐらい速い。
sumはさらにその十倍速い。（独自調査）

おとなしく極力builtins使うのが吉。ということでしょうか...

以上です。