让下面的“｛|a|m｝”表示一些一元数据。宣传以下内容的数据类型：

        (I got an a!)
          /        
    {| a |m}

函数f知道如何创建monad，只要它有一个a：

       (Hi f! What should I be?)
                      /
(You?. Oh, you'll be /
 that data there.)  /
 /                 /  (I got a b.)
|    --------------      |
|  /                     |
f a                      |
  |--later->       {| b |m}

在这里，我们看到函数f试图评估monad，但遭到了谴责。

(Hmm, how do I get that a?)
 o       (Get lost buddy.
o         Wrong type.)
o       /
f {| a |m}

函数f通过使用>>=找到提取a的方法。

        (Muaahaha. How you 
         like me now!?)       
    (Better.)      \
        |     (Give me that a.)
(Fine, well ok.)    |
         \          |
   {| a |m}   >>=   f

殊不知，monad和>>=勾结在一起。

            (Yah got an a for me?)       
(Yeah, but hey    | 
 listen. I got    |
 something to     |
 tell you first   |
 ...)   \        /
         |      /
   {| a |m}   >>=   f

但他们实际上在谈论什么？嗯，这取决于单子。仅仅抽象地谈论用处有限；你必须对特定的单子有一些经验，才能充实理解。

例如，数据类型Maybe

 data Maybe a = Nothing | Just a

有一个monad实例，其行为如下。。。

其中，如果情况只是

            (Yah what is it?)       
(... hm? Oh,      |
forget about it.  |
Hey a, yr up.)    | 
            \     |
(Evaluation  \    |
time already? \   |
Hows my hair?) |  |
      |       /   |
      |  (It's    |
      |  fine.)  /
      |   /     /    
   {| a |m}   >>=   f

但对于Nothing的情况

        (Yah what is it?)       
(... There      |
is no a. )      |
  |        (No a?)
(No a.)         |
  |        (Ok, I'll deal
  |         with this.)
   \            |
    \      (Hey f, get lost.) 
     \          |   ( Where's my a? 
      \         |     I evaluate a)
       \    (Not any more  |
        \    you don't.    |
         |   We're returning
         |   Nothing.)   /
         |      |       /
         |      |      /
         |      |     /
   {| a |m}   >>=   f      (I got a b.)
                    |  (This is   \
                    |   such a     \
                    |   sham.) o o  \
                    |               o|
                    |--later-> {| b |m}

因此，如果Maye monad实际上包含它所宣传的a，则它允许计算继续，但如果不包含，则中止计算。然而，结果仍然是一段单元数据，尽管不是f的输出。因此，Maye monad用于表示失败的上下文。

不同的单子叶植物表现不同。列表是具有一元实例的其他类型的数据。它们的行为如下：

(Ok, here's your a. Well, its
 a bunch of them, actually.)
  |
  |    (Thanks, no problem. Ok
  |     f, here you go, an a.)
  |       |
  |       |        (Thank's. See
  |       |         you later.)
  |  (Whoa. Hold up f,      |
  |   I got another         |
  |   a for you.)           |
  |       |      (What? No, sorry.
  |       |       Can't do it. I 
  |       |       have my hands full
  |       |       with all these "b" 
  |       |       I just made.) 
  |  (I'll hold those,      |
  |   you take this, and   /
  |   come back for more  /
  |   when you're done   / 
  |   and we'll do it   / 
  |   again.)          /
   \      |  ( Uhhh. All right.)
    \     |       /    
     \    \      /
{| a |m}   >>=  f  

在这种情况下，该函数知道如何从其输入生成列表，但不知道如何处理额外的输入和额外的列表。bind>>=，通过组合多个输出帮助f。我通过这个例子来说明，当>>=负责提取a时，它也可以访问f的最终绑定输出。事实上，除非它知道最终输出具有相同类型的上下文，否则它永远不会提取任何a。

还有其他monad用于表示不同的上下文。下面是一些其他特征。IO monad实际上没有a，但它认识一个人，会为你拿到a。州立大学圣莫尼德分校有一个秘密的圣莫尼德，它会把圣莫尼德藏在桌子下面给f，尽管f只是来要求一个a。

所有这一切的关键是，任何类型的数据如果声明自己是Monad，都会声明某种上下文来从Monad中提取值。从这一切中获得的巨大收益？好吧，用某种上下文来进行计算是很容易的。然而，当将多个上下文负载的计算串联在一起时，可能会变得混乱。monad操作负责解决上下文的交互，因此程序员不必这样做。

注意，>>=的使用通过从f中移除一些自主权来缓解混乱。也就是说，例如，在上面的Nothing情况下，f不再能够决定在Nothing的情况下要做什么；它被编码为>>=。这就是权衡。如果f有必要决定在Nothing的情况下做什么，那么f应该是从Maybe a到Maybe b的函数。在这种情况下，也许是monad是无关紧要的。

然而，请注意，有时数据类型不会导出它的构造函数（看看你的IO），如果我们想使用广告值，我们别无选择，只能使用它的monadic接口。

http://mikehadlow.blogspot.com/2011/02/monads-in-c-8-video-of-my-ddd9-monad.html

这是你要找的视频。

用C#演示组合和对齐类型的问题，然后用C#正确实现它们。最后，他展示了F#和Haskell中相同的C#代码的外观。

另一种尝试是解释monad，只使用Python列表和map函数。我完全接受这不是一个完整的解释，但我希望它能触及核心概念。

我从Monads上的funfunfunction视频和Learn You A Haskell章节“为了几个Monads更多”中得到了这一点的基础。我强烈推荐观看funfunfunction视频。

最简单的是，Monad是具有map和flatMap函数（在Haskell中绑定）的对象。有一些额外的必需财产，但这些是核心属性。

flatMap“展平”map的输出，对于列表，这只是连接列表的值，例如。

concat([[1], [4], [9]]) = [1, 4, 9]

因此，在Python中，我们基本上可以通过以下两个函数实现Monad：

def flatMap(func, lst):
    return concat(map(func, lst))

def concat(lst):
    return sum(lst, [])

func是任何接受值并返回列表的函数。

lambda x: [x*x]

解释

为了清楚起见，我通过一个简单的函数在Python中创建了concat函数，该函数将列表相加，即[]+[1]+[4]+[9]=[1，4，9]（Haskell有一个原生的concat方法）。

我假设你知道地图功能是什么，例如：

>>> list(map(lambda x: [x*x], [1,2,3]))
[[1], [4], [9]]

展平是Monad的关键概念，对于每个作为Monad的对象，这种展平允许您获得Monad中包裹的值。

现在我们可以呼叫：

>>> flatMap(lambda x: [x*x], [1,2,3])
[1, 4, 9]

这个lambda取一个值x并将其放入一个列表中。monad适用于从值到monad类型的任何函数，所以在本例中是列表。

这是你的monad定义。

我认为为什么它们有用的问题已经在其他问题中得到了回答。

更多说明

其他不是列表的例子有JavaScript Promise，它有then方法，JavaScript Streams有flatMap方法。

因此Promise和Streams使用了一个稍微不同的函数，它将Stream或Promise展平，并从内部返回值。

Haskell列表monad具有以下定义：

instance Monad [] where  
    return x = [x]  
    xs >>= f = concat (map f xs)  
    fail _ = [] 

即有三个函数return（不要与大多数其他语言中的return混淆）、>>=（flatMap）和fail。

希望您能看到以下两者之间的相似之处：

xs >>= f = concat (map f xs)

and:

def flatMap(f, xs):
    return concat(map(f, xs))

如果你要求对如此抽象的东西做出简洁、实用的解释，那么你只能希望得到一个抽象的答案：

a -> b

是表示从as到bs的计算的一种方式。您可以将计算链接起来，也可以将它们组合在一起：

(b -> c) -> (a -> b) -> (a -> c)

更复杂的计算需要更复杂的类型，例如：

a -> f b

是从as到bs到fs的计算类型。您还可以编写它们：

(b -> f c) -> (a -> f b) -> (a -> f c)

事实证明，这种模式无处不在，并且与上面的第一个组合具有相同的财产（结合性、右-和左-同一性）。

人们必须给这个模式起一个名字，但如果知道第一个组合被正式描述为半群体，这会有帮助吗？

“单子和圆括号一样有趣和重要”（奥列格·基斯廖夫）

事实上，与一般人对蒙得斯的理解相反，他们与国家无关。Monads只是一种包装东西的方法，它提供了对包装好的东西进行操作而不展开的方法。

例如，您可以在Haskell中创建一个类型来包装另一个类型：

data Wrapped a = Wrap a

包装我们定义的东西

return :: a -> Wrapped a
return x = Wrap x

要在不展开的情况下执行操作，假设您有一个函数f：：a->b，然后您可以执行此操作来提升该函数以作用于包装的值：

fmap :: (a -> b) -> (Wrapped a -> Wrapped b)
fmap f (Wrap x) = Wrap (f x)

这就是所有需要理解的。然而，事实证明，有一个更通用的函数来执行此提升，即bind：

bind :: (a -> Wrapped b) -> (Wrapped a -> Wrapped b)
bind f (Wrap x) = f x

bind可以比fmap做得更多，但反之亦然。实际上，fmap只能用绑定和返回来定义。因此，在定义monad时。。您给出它的类型（这里是Wrapped a），然后说明它的返回和绑定操作是如何工作的。

很酷的是，这是一个普遍的模式，它会在所有地方弹出，以纯方式封装状态只是其中之一。

有关如何使用monad来引入函数依赖关系，从而控制求值顺序（如Haskell的IO monad中所用）的好文章，请查看IOInside。

至于理解单子，不要太担心。读一些你觉得有趣的东西，如果你不马上理解，也不要担心。那就用Haskell这样的语言潜水吧。修道院就是这样一种东西，在那里，通过练习，理解慢慢地进入你的大脑，有一天你突然意识到你理解了它们。

遵循您简短、简洁、实用的指示：

理解monad最简单的方法是在上下文中应用/组合函数。假设你有两个计算，它们都可以看作是两个数学函数f和g。

f取一个String并生成另一个String（取前两个字母）g获取一个String并生成另一个String（大写转换）

因此，在任何语言中，“取前两个字母并将其转换为大写”的转换都会写成g（f（“某个字符串”））。因此，在纯完美函数的世界中，合成只是：先做一件事，然后再做另一件事。

但假设我们生活在一个功能可能失败的世界中。例如：输入字符串可能有一个字符长，因此f将失败。所以在这种情况下

f获取一个String并生成一个String或Nothing。g仅在f未失败时生成字符串。否则，将不生成任何内容

所以现在，g（f（“somestring”））需要一些额外的检查：“计算f，如果它失败，那么g应该返回Nothing，否则计算g”

此思想可应用于任何参数化类型，如下所示：

让Context[Sometype]是Context中Sometype的计算。考虑功能

f： ：AnyType->上下文[Sometype]g： ：某些类型->上下文[AnyOtherType]

合成g（f（））应该读作“compute f。在这个上下文中，做一些额外的计算，然后计算g，如果它在上下文中有意义”