Functor, Applicative, and Monad

1.Functor, Applicative, 和Monad,?都是deal with有context的值的類型(typeclass), 就像一個(gè)包裹著禮物的盒子.?

比較經(jīng)典是三個(gè)例子是Maybe, List, 和Function, 他們既是Functor, 也是Applicative,也是Monad:

Maybe 的context代表值是否存在

[], 也就是List 的context代表非確定性

(->) r, 也就是接受返回值類型的類型構(gòu)造器,他的context是傳入值。


2. 他們有不同的方法

class Functor f where

? ? fmap::(a->b) -> f a -> f b

這里的f不是具體類型,而是一個(gè)取一個(gè)類型參數(shù)的類型構(gòu)造器

比如Maybe Int是一個(gè)具體類型,而Mabybe是一個(gè)取一個(gè)類型參數(shù)的類型構(gòu)造器。

類似的,[]對(duì)應(yīng)[Int], ? (->) r 對(duì)應(yīng) (->) r a.


class (Functor f) ?=> Applicative f where

? ? pure :: a -> f a

? ? (<*>) :: f (a -> b) -> f a -> f b

可以看到Applicative和Functor關(guān)聯(lián)性很大。第一行開始Applicative類的定義,同時(shí)引入了一個(gè)約束類。這個(gè)類約束說:如果我們想把某個(gè)類型構(gòu)造器變成Applicative類型類的實(shí)例,它必然先成為Functor的實(shí)例。


class Monad m where?

? ? return :: a -> m a

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


最經(jīng)典的幾個(gè)例子都是: Maybe, List, Function


List:

Functor

instance Functor [] where

? ? fmap = map


Applicative

instance Applicative [] where

? ? pure x = [x]

? ? fs <*> xs = [f x | f <- fx, x <- xs]?

example:?

ghci>[(*0),(+100),(^2)]<*>[1,2,3]

[0,0,0,101,102,103,1,4,9]

Left-associative:

ghci>[(+),(*)]<*>[1,2]<*>[3,4]

[4,5,5,6,3,4,6,8]


Monad

instance Monad [] where?

? ? return x = [x]

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

example:

ghci>[3,4,5]>>=\x->[x,-x]

[3,-3,4,-4,5,-5]


Function:

Functor:

instance Functor ((->) r) where

? ? fmap f g = (\x -> f (g x))


根據(jù)fmap的類型: ??

fmap :: (a -> b) -> f a -> f b

把f替換成(->) r: ??

?( a -> b ) -> ( (->) r a ) -> ( (->) r b )

寫成中綴形式: ? ?

?( a -> b ) -> ( r -> a ) -> ( r -> b )

那么很明顯, 把函數(shù)( r -> a )和( a- > b)組合起來,就得到函數(shù)( r-> b)

所以說定義這個(gè)實(shí)例的另外一種方法是:

instance Functor ( (->) r) where

? ? fmap = (.)


Applicative:

instance Applicative ((->) r) where

? ? pure x = (\_ -> x)

? ? f <*> g = \x -> f x (g x)

(<*>) :: f (a -> b) -> f a -> f b

funny thing here: f (a -> b) 把 (->) r帶入f, 意思是傳入類型為r的參數(shù),返回(a->b)類型的函數(shù),那么容易理解 :

f <*> g = \x -> f x (g x)

例子

ghci>:t (+)<$>(+3)<*>(*100)

(+)<$>(+3)<*>(*100)::(Numa)=>a->a

ghci>(+)<$>(+3)<*>(*100)$5

508

ghci>(\x y z->[x,y,z])<$>(+3)<*>(*2)<*>(/2)$5

[8.0,10.0,2.5]



Monad:

instance Monad ((->) r) where

? ? return x = \_ -> x

? ? h >>= f = \w -> f (h w) w


Monad最經(jīng)典的用法是鏈?zhǔn)剑?/p>

foo :: Maybe String

foo = Just 3 >>= (\x -> Just "!" >>= (\y -> Just (show x ++ y)))

結(jié)果 Just "3!"

分行寫:

foo = Just 3 >>= (\x ->

Just "!" >>= (\y ->

Just (show x ++ y)))

用do記法:

foo = do

x <- Just 3

y <- Just "!"

Just (show x ++ y)

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
平臺(tái)聲明:文章內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))由作者上傳并發(fā)布,文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點(diǎn),簡書系信息發(fā)布平臺(tái),僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 228,923評(píng)論 6 535
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件,死亡現(xiàn)場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 98,740評(píng)論 3 420
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 176,856評(píng)論 0 380
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 63,175評(píng)論 1 315
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 71,931評(píng)論 6 410
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 55,321評(píng)論 1 324
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛,可吹牛的內(nèi)容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 43,383評(píng)論 3 443
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 42,533評(píng)論 0 289
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 49,082評(píng)論 1 335
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,891評(píng)論 3 356
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 43,067評(píng)論 1 371
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 38,618評(píng)論 5 362
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級(jí)特大地震影響,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,319評(píng)論 3 347
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 34,732評(píng)論 0 27
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 35,987評(píng)論 1 289
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 51,794評(píng)論 3 394
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 48,076評(píng)論 2 375

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • Spring Cloud為開發(fā)人員提供了快速構(gòu)建分布式系統(tǒng)中一些常見模式的工具(例如配置管理,服務(wù)發(fā)現(xiàn),斷路器,智...
    卡卡羅2017閱讀 134,796評(píng)論 18 139
  • 最近在寫個(gè)性化推薦的論文,經(jīng)常用到Python來處理數(shù)據(jù),被pandas和numpy中的數(shù)據(jù)選取和索引問題繞的比較...
    shuhanrainbow閱讀 4,578評(píng)論 6 19
  • 背景 一年多以前我在知乎上答了有關(guān)LeetCode的問題, 分享了一些自己做題目的經(jīng)驗(yàn)。 張土汪:刷leetcod...
    土汪閱讀 12,763評(píng)論 0 33
  • 晨讀感悟《高效績教練》 001開導(dǎo)的誤區(qū) 開導(dǎo)不是通過朋友的描述來給朋友建議 而是對(duì)方需要通過你來濾清思路——貌似...
    不會(huì)飛的艷子閱讀 149評(píng)論 0 0
  • 正月十七 四月十四 兩個(gè)月二十七天 很多東西都變了 身體 心境 眼界 朋友 健康 等等 它大概是大步向前的 請(qǐng)了兩...
    渡邊徹閱讀 434評(píng)論 0 0