从实践的角度来看（总结了之前许多回答和相关文章中所说的内容），在我看来，monad的一个基本“目的”（或有用性）是利用递归方法调用（即函数组合）中隐含的依赖关系（即，当f1调用f2调用f3时，f3需要在f1之前的f2之前求值），以自然的方式表示顺序组合，特别是在惰性评估模型的上下文中（即，作为一个普通序列的顺序合成，例如C中的“f3（）；f2（）；f1（）；”），如果你想到f3、f2和f1实际上什么都不返回的情况（它们作为f1（f2（f3））的链接是人为的，纯粹是为了创建序列），那么这个技巧就特别明显了。

当涉及到副作用时，这一点尤其重要，即当某些状态被改变时（如果f1、f2、f3没有副作用，那么它们的求值顺序无关紧要；这是纯函数语言的一个很好的特性，例如能够并行化这些计算）。函数越纯越好。

我认为，从这个狭隘的角度来看，monad可以被视为支持惰性求值的语言的语法糖（只有在绝对必要时才求值，遵循不依赖于代码表示的顺序），并且没有其他表示顺序合成的方法。最终的结果是，“不纯”（即确实有副作用）的代码段可以以命令式的方式自然呈现，但与纯函数（没有副作用）完全分离，纯函数可以延迟求值。

正如这里所警告的，这只是一个方面。

你最近有一篇演讲《Monadologie——关于类型焦虑的专业帮助》（Christopher League，2010年7月12日），这篇演讲对延续和monad的话题非常有趣。这个（幻灯片）演示的视频实际上可以在vimeo上获得。Monad部分开始于37分钟左右，在这段一小时的视频中，从58张幻灯片中的第42张幻灯片开始。

它被称为“函数式编程的主要设计模式”，但示例中使用的语言是Scala，它既是面向对象的又是函数式的。您可以在Debasish Ghosh（2008年3月27日）的博客文章“Monads-在Scala中抽象计算的另一种方法”中阅读更多关于Monad的内容。

如果类型构造函数M支持以下操作，那么它就是monad：

# the return function
def unit[A] (x: A): M[A]

# called "bind" in Haskell 
def flatMap[A,B] (m: M[A]) (f: A => M[B]): M[B]

# Other two can be written in term of the first two:

def map[A,B] (m: M[A]) (f: A => B): M[B] =
  flatMap(m){ x => unit(f(x)) }

def andThen[A,B] (ma: M[A]) (mb: M[B]): M[B] =
  flatMap(ma){ x => mb }

例如（在Scala中）：

选项是monad

    def unit[A] (x: A): Option[A] = Some(x)

    def flatMap[A,B](m:Option[A])(f:A =>Option[B]): Option[B] =
      m match {
       case None => None
       case Some(x) => f(x)
      }

列表为Monad

    def unit[A] (x: A): List[A] = List(x)

    def flatMap[A,B](m:List[A])(f:A =>List[B]): List[B] =
      m match {
        case Nil => Nil
        case x::xs => f(x) ::: flatMap(xs)(f)
      }

Monad在Scala中非常重要，因为它是为了利用Monad结构而构建的方便语法：

对于Scala的理解：

for {
  i <- 1 to 4
  j <- 1 to i
  k <- 1 to j
} yield i*j*k

由编译器翻译为：

(1 to 4).flatMap { i =>
  (1 to i).flatMap { j =>
    (1 to j).map { k =>
      i*j*k }}}

关键抽象是flatMap，它通过链接绑定计算。flatMap的每次调用都返回相同的数据结构类型（但值不同），作为链中下一个命令的输入。

在上面的代码段中，flatMap将闭包（SomeType）=>List[AanotherType]作为输入，并返回List[Aanother Type]。需要注意的一点是，所有flatMap都采用相同的闭包类型作为输入，并返回与输出相同的类型。

这就是“绑定”计算线程的原因——为了理解，序列中的每一项都必须遵守相同的类型约束。

---

如果您执行两个操作（可能失败）并将结果传递给第三个，例如：

lookupVenue: String => Option[Venue]
getLoggedInUser: SessionID => Option[User]
reserveTable: (Venue, User) => Option[ConfNo]

但如果不利用Monad，你会得到复杂的OOP代码，比如：

val user = getLoggedInUser(session)
val confirm =
  if(!user.isDefined) None
  else lookupVenue(name) match {
    case None => None
    case Some(venue) =>
      val confno = reserveTable(venue, user.get)
      if(confno.isDefined)
        mailTo(confno.get, user.get)
      confno
  }

而使用Monad，您可以像所有操作一样使用实际类型（地点、用户），并隐藏选项验证内容，这都是因为for语法的平面图：

val confirm = for {
  venue <- lookupVenue(name)
  user <- getLoggedInUser(session)
  confno <- reserveTable(venue, user)
} yield {
  mailTo(confno, user)
  confno
}

只有当所有三个函数都具有Some[X]时，才会执行屈服部分；任何“无”将直接返回以确认。

---

So:

Monad允许在函数编程中进行有序计算，这允许我们以一种很好的结构化形式（有点像DSL）对动作序列进行建模。最大的能力来自于将服务于不同目的的monad组合成应用程序中的可扩展抽象的能力。monad对动作的排序和线程化由语言编译器完成，该语言编译器通过闭包的魔力进行转换。

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顺便说一句，Monad不是FP中使用的唯一计算模型：

范畴理论提出了许多计算模型。其中计算的Arrow模型莫纳德计算模型计算的应用模型

按照OOP程序员将理解（没有任何功能编程背景），什么是莫纳德？它解决了什么问题是最常用的地方吗？是最常用的地方吗？

就OO编程而言，monad是一个接口（或者更可能是一个mixin），由一个类型参数化，具有两个方法，return和bind，它们描述：

如何注入值以获得注入值的一元值类型如何使用从非一元值。

它解决的问题与您期望的任何接口的问题类型相同，“我有很多不同的类，它们做不同的事情，但似乎以一种具有潜在相似性的方式来做这些不同的事情。即使这些类本身不是比‘Object’类本身更接近的子类，我如何描述它们之间的相似性？”

更具体地说，Monad“接口”与IEnumerator或IIterator相似，因为它采用的类型本身也采用的类型。然而，Monad的主要“点”是能够连接基于内部类型的操作，甚至可以连接到具有新的“内部类型”的点，同时保持-甚至增强-主类的信息结构。

从实践的角度来看（总结了之前许多回答和相关文章中所说的内容），在我看来，monad的一个基本“目的”（或有用性）是利用递归方法调用（即函数组合）中隐含的依赖关系（即，当f1调用f2调用f3时，f3需要在f1之前的f2之前求值），以自然的方式表示顺序组合，特别是在惰性评估模型的上下文中（即，作为一个普通序列的顺序合成，例如C中的“f3（）；f2（）；f1（）；”），如果你想到f3、f2和f1实际上什么都不返回的情况（它们作为f1（f2（f3））的链接是人为的，纯粹是为了创建序列），那么这个技巧就特别明显了。

当涉及到副作用时，这一点尤其重要，即当某些状态被改变时（如果f1、f2、f3没有副作用，那么它们的求值顺序无关紧要；这是纯函数语言的一个很好的特性，例如能够并行化这些计算）。函数越纯越好。

我认为，从这个狭隘的角度来看，monad可以被视为支持惰性求值的语言的语法糖（只有在绝对必要时才求值，遵循不依赖于代码表示的顺序），并且没有其他表示顺序合成的方法。最终的结果是，“不纯”（即确实有副作用）的代码段可以以命令式的方式自然呈现，但与纯函数（没有副作用）完全分离，纯函数可以延迟求值。

正如这里所警告的，这只是一个方面。

看到我对“什么是monad？”的回答了吗

它从一个激励性的例子开始，通过这个例子，导出一个monad的例子，并正式定义“monad”。

它假设不了解函数式编程，并且使用带有函数（参数）：=表达式语法的伪代码和最简单的表达式。

这个C++程序是伪代码monad的一个实现。（仅供参考：M是类型构造函数，feed是“绑定”操作，wrap是“返回”操作。）

#include <iostream>
#include <string>

template <class A> class M
{
public:
    A val;
    std::string messages;
};

template <class A, class B>
M<B> feed(M<B> (*f)(A), M<A> x)
{
    M<B> m = f(x.val);
    m.messages = x.messages + m.messages;
    return m;
}

template <class A>
M<A> wrap(A x)
{
    M<A> m;
    m.val = x;
    m.messages = "";
    return m;
}

class T {};
class U {};
class V {};

M<U> g(V x)
{
    M<U> m;
    m.messages = "called g.\n";
    return m;
}

M<T> f(U x)
{
    M<T> m;
    m.messages = "called f.\n";
    return m;
}

int main()
{
    V x;
    M<T> m = feed(f, feed(g, wrap(x)));
    std::cout << m.messages;
}

可选/可能是最基本的一元类型

单子是关于功能组成的。如果函数f：可选<A>->可选<B>，g：可选<B>->可选<C>，h：可选<C>->可选＜D>。然后你可以创作它们

optional<A> opt;
h(g(f(opt)));

monad类型的好处是，您可以改为组合f:A->可选<B>、g:B->可选<C>、h:C->可选<D>。他们可以这样做，因为monadic接口提供了绑定运算符

auto optional<A>::bind(A->optional<B>)->optional<B>

并且可以写作文

optional<A> opt
opt.bind(f)
   .bind(g)
   .bind(h)

monads的好处是我们不再需要处理if（！opt）return nullopt的逻辑；在f、g、h中的每一个中，因为该逻辑被移动到绑定运算符中。

ranges/lists/iterables是第二种最基本的monad类型。

范围的一元特征是我们可以变换然后变平，即从一个整数范围内编码的表示开始[36，98]

我们可以转换为[[m'，'a'，'c'，'h'，'i'，'n'，'e'，'']，['l'，''，'r'，'n'，'i'，'n'，'g'，'.']]

然后压平[am'，'a'，'c'，'h'，'i'，'n'，'e'，'l'，''e'

而不是编写此代码

vector<string> lookup_table;
auto stringify(vector<unsigned> rng) -> vector<char>
{
    vector<char> result;
    for(unsigned key : rng)
       for(char ch : lookup_table[key])
           result.push_back(ch);
       result.push_back(' ')
    result.push_back('.')
    return result
}

我们可以写这个

auto f(unsigned key) -> vector<char>
{
    vector<char> result;
    for(ch : lookup_table[key])
        result.push_back(ch);
    return result
}
auto stringify(vector<unsigned> rng) -> vector<char>
{
    return rng.bind(f);
}

monad将for循环（无符号键：rng）向上推到绑定函数中，从而允许理论上更容易推理的代码。毕达哥拉斯三元组可以在范围-v3中使用嵌套绑定生成（而不是我们看到的可选的链式绑定）

auto triples =
  for_each(ints(1), [](int z) {
    return for_each(ints(1, z), [=](int x) {
      return for_each(ints(x, z), [=](int y) {
        return yield_if(x*x + y*y == z*z, std::make_tuple(x, y, z));
      });
    });
  });