就OOP程序员所能理解的(没有任何功能编程背景)而言,什么是monad?

它解决了什么问题,最常用的地方是什么?

使现代化

为了澄清我所寻求的理解,假设您正在将一个具有monad的FP应用程序转换为OOP应用程序。如何将monad的职责移植到OOP应用程序?


当前回答

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;
}

其他回答

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));
      });
    });
  });

monad在OO中是否具有“自然”解释取决于monad。在像Java这样的语言中,您可以将may monad转换为检查空指针的语言,这样失败的计算(即,在Haskell中生成Nothing)会将空指针作为结果发出。您可以将状态monad转换为通过创建可变变量和更改其状态的方法生成的语言。

monad是内函子范畴中的幺半群。

这句话所表达的信息非常深刻。你在一个monad中使用任何命令式语言。monad是一种“有序”的领域特定语言。它满足某些有趣的财产,这些属性使单子函数成为“命令式编程”的数学模型。Haskell使定义小型(或大型)命令式语言变得容易,这些语言可以以多种方式组合。

作为一名OO程序员,您使用语言的类层次结构来组织可以在上下文中调用的函数或过程的类型,即您所称的对象。monad也是对这个概念的抽象,因为不同的monad可以以任意方式组合,有效地将所有子monad的方法“导入”到范围中。

从体系结构上讲,然后使用类型签名来明确表示可以使用哪些上下文来计算值。

可以使用monad转换器来实现这一目的,并且有一个高质量的所有“标准”monad集合:

列表(通过将列表视为域进行非确定性计算)可能(计算可能失败,但报告不重要)错误(可能失败并需要异常处理的计算Reader(可以由普通Haskell函数组合表示的计算)编写器(使用顺序“渲染”/“记录”(到字符串、html等)进行计算)续(续)IO(取决于底层计算机系统的计算)状态(上下文包含可修改值的计算)

具有相应的monad变压器和类型类别。类型类允许通过统一monad的接口来组合monad,从而使具体monad可以实现monad“类”的标准接口。例如,模块Control.Monad.State包含一个类MonadState s m,(State s)是表单的一个实例

instance MonadState s (State s) where
    put = ...
    get = ...

长话短说,monad是一个函子,它将“上下文”附加到一个值上,它可以向monad中注入一个值,并且可以根据附加到它上的上下文来评估值,至少是以受限的方式。

So:

return :: a -> m a

是一个函数,它将a类型的值注入到m类型的monad“action”中。

(>>=) :: m a -> (a -> m b) -> m b

是一个执行monad操作、评估其结果并将函数应用于结果的函数。(>>=)的妙处在于结果在同一个monad中。换句话说,在m>>=f中,(>>=)从m中提取结果,并将其绑定到f,这样结果就在monad中。(或者,我们可以说(>>=)将f拉入m,并将其应用于结果。)因此,如果我们有f::a->m b和g::b->m c,我们可以“排序”动作:

m >>= f >>= g

或者,使用“do符号”

do x <- m
   y <- f x
   g y

(>>)的类型可能是发光的。它是

(>>) :: m a -> m b -> m b

它对应于C等过程语言中的(;)运算符。它允许使用以下表示法:

m = do x <- someQuery
       someAction x
       theNextAction
       andSoOn

在数学和哲学逻辑中,我们有框架和模型,这些框架和模型“自然”地用单子主义建模。解释是一种函数,它查看模型的域,并计算命题(或公式,在推广下)的真值(或推广)。在必要性的模态逻辑中,我们可能会说,如果命题在“每个可能的世界”中都是真的,那么它是必要的——如果它在每个可容许的域中都是真实的。这意味着命题语言中的模型可以具体化为一个模型,其域由不同模型的集合组成(一个对应于每个可能的世界)。每个monad都有一个名为“join”的方法,该方法将分层,这意味着结果为monad动作的每个monad动作都可以嵌入到monad中。

join :: m (m a) -> m a

更重要的是,这意味着monad在“层堆叠”操作下关闭。这就是monad转换器的工作原理:它们通过为以下类型提供“类联接”方法来组合monad:

newtype MaybeT m a = MaybeT { runMaybeT :: m (Maybe a) }

这样我们就可以将(MaybeT m)中的作用转换为m中的作用,有效地折叠层。在本例中,runMaybeT::MaybeT m a->m(Maybe a)是我们的类联接方法。(MaybeT m)是一个monad,MaybeT::m(Maybe a)->MaybeT ma实际上是m中一个新类型monad动作的构造函数。

函子的自由单元是通过堆叠f生成的单元,这意味着f的每个构造函数序列都是自由单元的元素(或者更确切地说,是与f的构造函数序列树形状相同的元素)。自由单体是一种用最少的锅炉板构建柔性单体的有用技术。在Haskell程序中,我可能会使用自由monad来为“高级系统编程”定义简单monad,以帮助维护类型安全(我只是在使用类型及其声明。使用组合子可以直接实现):

data RandomF r a = GetRandom (r -> a) deriving Functor
type Random r a = Free (RandomF r) a


type RandomT m a = Random (m a) (m a) -- model randomness in a monad by computing random monad elements.
getRandom     :: Random r r
runRandomIO   :: Random r a -> IO a (use some kind of IO-based backend to run)
runRandomIO'  :: Random r a -> IO a (use some other kind of IO-based backend)
runRandomList :: Random r a -> [a]  (some kind of list-based backend (for pseudo-randoms))

Monastem是您可能称之为“解释器”或“命令”模式的基础架构,抽象为最清晰的形式,因为每个单元计算都必须“运行”,至少是微不足道的。(运行时系统为我们运行IO monad,是任何Haskell程序的入口点。IO通过按顺序运行IO操作来“驱动”其余的计算)。

join的类型也是我们得到monad是内函子范畴中的幺半群的陈述的地方。由于其类型,联接对于理论目的来说通常更为重要。但了解类型意味着了解单子。Join和monad变换器的类Join类型在函数组合的意义上是内函子的有效组合。把它放在类似Haskell的伪语言中,

Foo::m(m a)<->(m.m)a

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。


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

monad是一个函数数组

(Pst:函数数组只是一个计算)。

实际上,这些函数不是真正的数组(一个单元格数组中的一个函数),而是由另一个函数>>=链接。>>=允许调整函数i的结果以馈送函数i+1,并在它们之间执行计算或者甚至不调用函数i+1。

这里使用的类型是“带上下文的类型”。这是一个带有“标记”的值。被链接的函数必须采用“裸值”并返回标记结果。>>=的职责之一是从上下文中提取裸值。还有一个函数“return”,它接受一个裸值并将其与一个标记一起放置。

Maybe的一个例子。让我们使用它来存储一个简单的整数,以便进行计算。

-- a * b
multiply :: Int -> Int -> Maybe Int
multiply a b = return  (a*b)

-- divideBy 5 100 = 100 / 5
divideBy :: Int -> Int -> Maybe Int
divideBy 0 _ = Nothing -- dividing by 0 gives NOTHING
divideBy denom num = return (quot num denom) -- quotient of num / denom

-- tagged value
val1 = Just 160 

-- array of functions feeded with val1
array1 = val1 >>= divideBy 2  >>= multiply 3 >>= divideBy  4 >>= multiply 3

-- array of funcionts created with the do notation
-- equals array1 but for the feeded val1
array2 :: Int -> Maybe Int
array2 n = do
       v <- divideBy 2  n
       v <- multiply 3 v
       v <- divideBy 4 v
       v <- multiply 3 v
       return v

-- array of functions, 
-- the first >>= performs 160 / 0, returning Nothing
-- the second >>= has to perform Nothing >>= multiply 3 ....
-- and simply returns Nothing without calling multiply 3 ....
array3 = val1 >>= divideBy 0  >>= multiply 3 >>= divideBy  4 >>= multiply 3

main = do
     print array1
     print (array2 160)
     print array3

为了说明monad是带有助手操作的函数数组,请考虑与上述示例等效,仅使用一个实函数数组

type MyMonad = [Int -> Maybe Int] -- my monad as a real array of functions

myArray1 = [divideBy 2, multiply 3, divideBy 4, multiply 3]

-- function for the machinery of executing each function i with the result provided by function i-1
runMyMonad :: Maybe Int -> MyMonad -> Maybe Int
runMyMonad val [] = val
runMyMonad Nothing _ = Nothing
runMyMonad (Just val) (f:fs) = runMyMonad (f val) fs

它的用法如下:

print (runMyMonad (Just 160) myArray1)

我将尝试使用OOP术语做出最简短的定义:

如果一个泛型类CMonadic<T>至少定义了以下方法,那么它就是一个monad:

class CMonadic<T> { 
    static CMonadic<T> create(T t);  // a.k.a., "return" in Haskell
    public CMonadic<U> flatMap<U>(Func<T, CMonadic<U>> f); // a.k.a. "bind" in Haskell
}

如果以下定律适用于所有类型T及其可能的值T

左标识:

CMonadic<T>.create(t).flatMap(f) == f(t)

权利认同

instance.flatMap(CMonadic<T>.create) == instance

关联性:

instance.flatMap(f).flatMap(g) == instance.flatMap(t => f(t).flatMap(g))

示例:

列表monad可能具有:

List<int>.create(1) --> [1]

列表[1,2,3]上的flatMap可以这样工作:

intList.flatMap(x => List<int>.makeFromTwoItems(x, x*10)) --> [1,10,2,20,3,30]

Iterables和Observables也可以是monadic,以及Promise和Task。

评论:

修道院没有那么复杂。flatMap函数与常见的map非常相似。它接收一个函数参数(也称为委托),可以使用来自泛型类的值调用(立即或稍后,零次或多次)。它希望传递的函数也将其返回值包装在同一类泛型类中。为了帮助实现这一点,它提供了create,一个构造函数,可以从值创建该泛型类的实例。flatMap的返回结果也是相同类型的泛型类,通常将flatMap一个或多个应用程序的返回结果中包含的相同值打包到先前包含的值。这允许您尽可能多地链接flatMap:

intList.flatMap(x => List<int>.makeFromTwo(x, x*10))
       .flatMap(x => x % 3 == 0 
                   ? List<string>.create("x = " + x.toString()) 
                   : List<string>.empty())

恰好这种泛型类作为大量事物的基础模型非常有用。这(加上范畴理论的对立)是莫纳斯看起来如此难以理解或解释的原因。它们是一个非常抽象的东西,只有在它们被专门化之后才会变得明显有用。

例如,可以使用一元容器对异常进行建模。每个容器将包含操作结果或发生的错误。flatMap回调链中的下一个函数(委托)只有在前一个函数将值打包到容器中时才会被调用。否则,如果打包了错误,错误将继续在链接的容器中传播,直到找到通过名为.orElse()的方法附加了错误处理程序函数的容器(这样的方法将是允许的扩展)

注意:函数式语言允许您编写可以对任何类型的一元泛型类进行操作的函数。要实现这一点,必须为monad编写一个通用接口。我不知道是否有可能用C#编写这样的接口,但据我所知,这不是:

interface IMonad<T> { 
    static IMonad<T> create(T t); // not allowed
    public IMonad<U> flatMap<U>(Func<T, IMonad<U>> f); // not specific enough,
    // because the function must return the same kind of monad, not just any monad
}