为什么我们需要单子?

在我看来，对于“什么是单子?”这个著名问题的答案，尤其是那些投票最多的答案，试图解释什么是单子，却没有清楚地解释为什么单子是必要的。它们能被解释为问题的解决方案吗?

当前回答

本杰明·皮尔斯在TAPL中说

一个类型系统可以看作是计算一种静态近似于程序中项的运行时行为。

这就是为什么配备了强大类型系统的语言严格来说比类型差的语言更具表现力。你可以用同样的方式来思考单子。

正如@Carl和sigfpe所指出的那样，你可以为一个数据类型配备你想要的所有操作，而无需求助于单子、类型类或任何其他抽象的东西。然而，单子不仅允许你编写可重用的代码，还可以抽象出所有冗余的细节。

举个例子，假设我们想过滤一个列表。最简单的方法是使用filter函数:filter (> 3) [1..]10]，等于[4,5,6,7,8,9,10]。

filter的一个稍微复杂一点的版本也是从左向右传递累加器

swap (x, y) = (y, x)
(.*) = (.) . (.)

filterAccum :: (a -> b -> (Bool, a)) -> a -> [b] -> [b]
filterAccum f a xs = [x | (x, True) <- zip xs $ snd $ mapAccumL (swap .* f) a xs]

获取所有i，使i <= 10, sum [1..]I] > 4, sum [1..I] < 25，我们可以写

filterAccum (\a x -> let a' = a + x in (a' > 4 && a' < 25, a')) 0 [1..10]

等于[3,4,5,6]。

或者我们可以重新定义nub函数，它从列表中删除重复的元素，使用filterAccum:

nub' = filterAccum (\a x -> (x `notElem` a, x:a)) []

nub' [1,2,4,5,4,3,1,8,9,4] equals [1,2,4,5,3,8,9]. A list is passed as an accumulator here. The code works, because it's possible to leave the list monad, so the whole computation stays pure (notElem doesn't use >>= actually, but it could). However it's not possible to safely leave the IO monad (i.e. you cannot execute an IO action and return a pure value — the value always will be wrapped in the IO monad). Another example is mutable arrays: after you have leaved the ST monad, where a mutable array live, you cannot update the array in constant time anymore. So we need a monadic filtering from the Control.Monad module:

filterM          :: (Monad m) => (a -> m Bool) -> [a] -> m [a]
filterM _ []     =  return []
filterM p (x:xs) =  do
   flg <- p x
   ys  <- filterM p xs
   return (if flg then x:ys else ys)

filterM对列表中的所有元素执行一个单体操作，生成元素，单体操作返回True。

一个带有数组的过滤示例:

nub' xs = runST $ do
        arr <- newArray (1, 9) True :: ST s (STUArray s Int Bool)
        let p i = readArray arr i <* writeArray arr i False
        filterM p xs

main = print $ nub' [1,2,4,5,4,3,1,8,9,4]

按预期打印[1,2,4,5,3,8,9]。

还有一个带有IO单子的版本，它询问要返回哪些元素:

main = filterM p [1,2,4,5] >>= print where
    p i = putStrLn ("return " ++ show i ++ "?") *> readLn

E.g.

return 1? -- output
True      -- input
return 2?
False
return 4?
False
return 5?
True
[1,5]     -- output

最后一个例子，filterAccum可以用filterM来定义:

filterAccum f a xs = evalState (filterM (state . flip f) xs) a

StateT单子，它在底层使用，只是一个普通的数据类型。

这个例子说明，单子不仅允许您抽象计算上下文和编写干净的可重用代码(由于单子的可组合性，正如@Carl解释的那样)，而且还可以统一对待用户定义的数据类型和内置原语。