Unknown

haskell-notes

Учебник по Haskell

Антон Холомьёв

Книга зарегистрирована под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs

3.0 Generic license (CC BY-NC-ND 3.0), 2012 год. Вы можете свободно распространять и копировать

эту книгу при условии указания автора. Вы не можете использовать эту книгу в коммерческих

целях, вы не можете изменять содержание книги при копировании или создавать производные

работы на основе содержания этой книги, конечно если это не программный код :) Любое из

указанных ограничений может быть смягчено по договорённости с правообладателем.

Обратная связь: anton.kholomiov@gmail.com

Оглавление

Предисловие

5

1 Основы

7

2 Первая программа

19

3 Типы

34

4 Декларативный и композиционный стиль

53

5 Функции высшего порядка

66

6 Функторы и монады: теория

80

7 Функторы и монады: примеры

99

8 IO

120

9 Редукция выражений

136

10 Реализация Haskell в GHC

149

11 Ленивые чудеса

175

12 Структурная рекурсия

186

13 Поиграем

195

14 Лямбда-исчисление

210

15 Теория категорий

221

16 Категориальные типы

234

17 Дополнительные возможности

245

18 Средства разработки

259

19 Ориентируемся по карте

269

20 Императивное программирование

282

21 Музыкальный пример

299

Приложения

312

3

Содержание

Предисловие

5

Структура книги . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

Основные понятия . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

Благодарности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

1 Основы

7

1.1 Общая картина . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.2 Типы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8

1.3 Значения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.4 Классы типов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

Контекст классов типов. Суперклассы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

1.5 Экземпляры классов типов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.6 Ядро Haskell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

1.7 Двумерный синтаксис . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1.8 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.9 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2 Первая программа

19

2.1 Интерпретатор . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.2 У-вей . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.3 Логические значения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.4 Класс Show. Строки и символы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

Строки и символы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

Пример: Отображение дат и времени . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.5 Автоматический вывод экземпляров классов типов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.6 Арифметика . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

Класс Eq. Сравнение на равенство . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

Класс Num. Сложение и умножение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

Класс Fractional. Деление . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

Стандартные числа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.7 Документация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.8 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.9 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3 Типы

34

3.1 Структура алгебраических типов данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

3.2 Структура констант . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

Несколько слов о теории графов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

Строчная запись деревьев . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.3 Структура функций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

Композиция и частичное применение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

Декомпозиция и сопоставление с образцом . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

3.4 Проверка типов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

Проверка типов с контекстом . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

Ограничение мономорфизма . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.5 Рекурсивные типы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

3.6 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

3.7 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

4

4 Декларативный и композиционный стиль

53

4.1 Локальные переменные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

where-выражения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

let-выражения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.2 Декомпозиция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

Сопоставление с образцом . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

case-выражения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4.3 Условные выражения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

Охранные выражения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

if-выражения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.4 Определение функций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

Уравнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

Безымянные функции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

4.5 Какой стиль лучше? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

4.6 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

4.7 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

5 Функции высшего порядка

66

5.1 Обобщённые функции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

Функция тождества . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

Константная функция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

Функция композиции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

Аналогия с числами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

Функция перестановки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

Функция on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

Функция применения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

5.2 Приоритет инфиксных операций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

Приоритет функции композиции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

Приоритет функции применения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

5.3 Функциональный калькулятор . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

5.4 Функции, возвращающие несколько значений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

5.5 Комбинатор неподвижной точки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

5.6 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

Основные функции высшего порядка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

Приоритет инфиксных операций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

5.7 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

6 Функторы и монады: теория

80

6.1 Композиция функций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

Класс Category . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

Специальные функции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

Взаимодействие с внешним миром . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

Три композиции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

Обобщённая формулировка категории Клейсли . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

6.2 Примеры специальных функций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

Частично определённые функции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82

Многозначные функции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

6.3 Применение функций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

Применение функций многих переменных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

Несколько полезных функций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

6.4 Функторы и монады . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

Функторы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

Аппликативные функторы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

Монады . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

Свойства классов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

Полное определение классов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92

Исторические замечания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

6.5 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

6.6 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

5

7 Функторы и монады: примеры

99

7.1 Случайные числа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

7.2 Конечные автоматы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

7.3 Отложенное вычисление выражений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

Тип Map . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105

7.4 Накопление результата . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

Тип-обёртка newtype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107

Записи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

Накопление чисел . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109

Накопление логических значений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

Накопление списков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

7.5 Монада изменяемых значений ST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

Тип ST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

Императивные циклы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

Быстрая сортировка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115

7.6 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

7.7 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117

8 IO

120

8.1 Чистота и побочные эффекты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

8.2 Монада IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121

8.3 Как пишутся программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

8.4 Типичные задачи IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

Вывод на экран . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

Ввод пользователя . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

Чтение и запись файлов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

Ленивое и энергичное чтение файлов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

Аргументы программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

Вызов других программ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

Случайные значения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

Исключения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130

Потоки текстовых данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

8.5 Форточка в мир побочных эффектов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

Отладка программ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

8.6 Композиция монад . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

8.7 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134

8.8 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

9 Редукция выражений

136

9.1 Стратегии вычислений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137

Преимущества и недостатки стратегий . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138

9.2 Вычисление по необходимости . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139

9.3 Аннотации строгости . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

Принуждение к СЗНФ с помощью seq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

Функции с хвостовой рекурсией . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

Тонкости применения seq . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143

Энергичные образцы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144

Энергичные типы данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

9.4 Пример ленивых вычислений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

9.5 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

9.6 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147

6

10 Реализация Haskell в GHC

149

10.1 Этапы компиляции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149

10.2 Язык STG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

10.3 Вычисление STG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152

Куча . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

Стек . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154

Правила общие для обеих стратегий вычисления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154

Правила для стратегии вставка-вход . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

Правила для стратегии вычисление-применение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

10.4 Представление значений в памяти. Оценка занимаемой памяти . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

10.5 Управление памятью. Сборщик мусора . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157

10.6 Статистика выполнения программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157

Статистика вычислителя . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158

Профилирование функций . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160

Поиск источников внезапной остановки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

10.7 Оптимизация программ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166

Флаги оптимизации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

Прагма INLINE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

Прагма RULES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

Прагма UNPACK . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171

10.8 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172

10.9 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

11 Ленивые чудеса

175

11.1 Численные методы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

Дифференцирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175

Интегрирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176

11.2 Степенные ряды . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

Арифметика рядов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178

Производная и интеграл . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179

Элементарные функции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179

11.3 Водосборы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180

11.4 Ленивее некуда . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 182

11.5 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

11.6 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

12 Структурная рекурсия

186

12.1 Свёртка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

Логические значения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

Натуральные числа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187

Maybe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

Списки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

Деревья . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190

12.2 Развёртка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191

Списки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191

Потоки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192

Натуральные числа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192

12.3 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193

12.4 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193

13 Поиграем

195

13.1 Стратегия написания программ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

Описание задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

Набросок решения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

Каркас. Типы и классы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

Ленивое программирование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197

13.2 Пятнашки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

Цикл игры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

Приведём код в порядок . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202

Формат запросов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202

Последние штрихи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

Правила игры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

13.3 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

7

14 Лямбда-исчисление

210

14.1 Лямбда исчисление без типов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210

Составление термов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210

Абстракция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

Редукция. Вычисление термов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212

Рекурсия. Комбинатор неподвижной точки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214

Кодирование структур данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214

Конструктивная математика . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

Расширение лямбда исчисления . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

14.2 Комбинаторная логика . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

Связь с лямбда-исчислением . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217

Немного истории . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218

14.3 Лямбда-исчисление с типами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219

14.4 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219

14.5 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219

15 Теория категорий

221

15.1 Категория . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221

15.2 Функтор . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223

15.3 Естественное преобразование . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224

15.4 Монады . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226

Категория Клейсли . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226

15.5 Дуальность . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227

15.6 Начальный и конечный объекты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

Начальный объект . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

Конечный объект . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

15.7 Сумма и произведение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

15.8 Экспонента . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232

15.9 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233

15.10Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233

16 Категориальные типы

234

16.1 Программирование в стиле оригами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234

16.2 Индуктивные и коиндуктивные типы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238

Существование начальных и конечных объектов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239

16.3 Гиломорфизм . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241

16.4 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244

16.5 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244

17 Дополнительные возможности

245

17.1 Пуд сахара . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

Сахар для списков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

Сахар для монад, do-нотация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246

17.2 Расширения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248

Обобщённые алгебраические типы данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249

Семейства типов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252

Классы с несколькими типами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254

Экземпляры классов для синонимов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255

Функциональные зависимости . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255

Ограничение мономорфизма . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

Полиморфизм высших порядков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

Лексически связанные типы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257

И другие удобства и украшения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258

17.3 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258

17.4 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258

8

18 Средства разработки

259

18.1 Пакеты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259

Создание пакетов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259

Создаём библиотеки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260

Создаём исполняемые программы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 260

Установка пакета . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261

Удаление библиотеки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263

Репозиторий пакетов Hackage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263

Дополнительные атрибуты пакета . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264

Установка библиотек для профилирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264

18.2 Создание документации с помощью Haddock . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264

Комментарии к определениям . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

Комментарии к модулю . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266

Структура страницы документации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266

Разметка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266

18.3 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268

18.4 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268

19 Ориентируемся по карте

269

19.1 Алгоритм эвристического поиска А* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270

Поиск маршрутов в метро . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274

19.2 Тестирование с помощью QuickCheck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 274

Формирование тестовой выборки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276

Классификация тестовых случаев . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277

19.3 Оценка быстродействия с помощью criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277

Основные типы criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 279

19.4 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281

19.5 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281

20 Императивное программирование

282

20.1 Основные библиотеки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282

Изменяемые значения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283

OpenGL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284

Chipmunk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289

20.2 Боремся с IO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 293

20.3 Определяемся с типами . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295

20.4 Структура проекта . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 296

20.5 Детализируем функции обновления состояния игры . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297

20.6 Детализируем дальше . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298

20.7 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298

20.8 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 298

21 Музыкальный пример

299

21.1 Музыкальная нотация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299

Нотная запись в европейской традиции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299

Протокол midi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300

21.2 Музыкальная запись в виде событий . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301

Преобразование событий во времени . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302

Композиция треков . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302

Экземпляры стандартных классов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303

21.3 Ноты в midi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 303

Синонимы для нот . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304

21.4 Перевод в midi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305

21.5 Пример . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 309

21.6 Эффективное представление музыкальной нотации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310

21.7 Краткое содержание . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 310

21.8 Упражнения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311

9

Приложения

312

Начало работы с Haskell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 313

Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314

Книги . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314

Тематический сборник . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314

И все-все-все . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 317

Обзор Hackage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318

Стандартные библиотеки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318

Эффективные типы данных . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319

Разработка программ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319

И все-все-все . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 319

Места . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321

Университеты . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321

Компании . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321

10

Предисловие

История языка Haskell начинается в 1987 году. В 1980е годы наблюдался всплеск интереса к ленивой

стратегии вычислений. Один за другим появлялись новые функциональные языки программирования. Про-

граммисты задумались и решили, объединив усилия, найти общий язык. Так появился Haskell. Он был назван

в честь одного из основателей комбинаторной логики Хаскеля Кэрри (Haskell Curry).

Новый язык должен был стать свободным языком, пригодным для исследовательской деятельности и

решения практических задач. Свободные языки основаны на стандарте, который формулируется комите-

том разработчиков. Дальше любой желающий может заняться реализацией стандарта, написать компилятор

языка. Первая версия стандарта была опубликована 1 апреля 1990 года. Haskell продолжает развиваться

и сегодня, было зафиксировано два стандарта: 1998 и 2010 года. Это стабильные версии. Но кроме них в

Haskell включается множество расширений, проходит обкат интересных идей. Сегодня Haskell переживает

бурный рост, к сожалению, эпицентры далеки от России, это Англия, Нидерланды, Америка и Австралия. Ин-

терес к Haskell вызван популярностью многопроцессорных технологий. Модель вычислений Haskell хорошо

подходит для распараллеливания. И сейчас проводятся исследования в этой области.

Haskell очень красивый и лаконичный язык. Он придётся по душе математикам, программистам, склон-

ным к поиску элегантных решений. В арсенале программиста: строгая типизация с выводом типов, функции

высшего порядка, алгебраические типы данных, алгебраические структуры. Если пока всё это звучит как

набор слов, ничего страшного, вы узнаете что это по ходу чтения книги.

Структура книги

Haskell славится высоким порогом вхождения. Он считается трудным языком для начинающих. Во многом

это связано с тем, что начинающие уже имеют приличный опыт программирования на императивных языках.

И при первом знакомстве оказывается, что этот опыт ничем не может им помочь. Они не могут найти в Haskell

аналогов привычных синтаксических конструкций и приёмов программирования. Haskell сильно отличается

от распространённых языков программирования. Но если вы совсем-совсем начинающий, скорее всего в этом

плане вам будет гораздо проще. Если вы всё же не начинающий, попробуйте подойти к материалу этой книги

с открытым сердцем. Не ищите в Haskell элементы вашего любимого языка и, возможно, таким языком станет

Haskell.

Ещё одна трудность связана с тем, что многие понятия тесно переплетены, Haskell не так просто разбить

на маленькие части и изучать их от простого к сложному, уже в самых простейших элементах кроются черты

новых и непривычных идей. Но, я надеюсь, что мы сможем преодолеть и этот барьер, мы не будем изучать

Haskell по кусочкам, а окунёмся в него с головой, уже в первой главе мы пробежимся по всему языку и далее

будем углубляться в отдельные моменты.

В книге много примеров. Haskell оснащён интерпретатором. Интерпретатор (также называемый REPL, от

англ. read-eval-print loop) позволяет писать программы в диалоговом режиме. Мы набираем выражение языка

и сразу видим ответ – вычисленное значение. Интерпретатор поможет нам разобраться во многих тонкостях

языка. Мы будем обращаться к нему очень часто.

Книгу можно разбить на несколько частей:

• Основы языка (1-13). Из первых тринадцати глав вы узнаете, что такое Haskell и чем он хорош.

• Теоретическая часть (14-16). Haskell питается соками математики, многие красивые научные идеи не

только находят в нём воплощение, но и являются фундаментом языка. Из этих глав вы узнаете немного

теории, которая служила источником вдохновения разработчиков Haskell.

• Разработка на Haskell (10,17-20). В этих главах мы познакомимся с расширениями языка (17), мы узна-

ем как писать библиотеки и документацию (18), проводить тестирование и оценивать быстродействие

программ (19), также мы потренируемся в написании императивного кода на Haskell (20). Из главы 10

мы узнаем как работает GHC, основной компилятор для Haskell.

Предисловие | 11

• Примеры (13, 21). В этих главах мы посмотрим на несколько примеров применения Haskell. В глваве

13 мы напишем программу для игры в пятнашки, а в главе 21 – midi-секвенсор и немного музыки.

Рекомендую сначала изучить основы языка, а затем обращаться к остальным частям в любом порядке.

Основные понятия

Haskell – чисто функциональный, типизированный язык программирования. Я буду очень часто говорить

слова функция, типы, значения, типы, функция, функция, типы~– буквально постоянно. Перед тем как мы

окунёмся с головой в программный код, я бы хотел словами пояснить, что всё это значит.

Мы собираемся изучить новый язык, хоть и искусственный, но всё же язык. Языки служат описанию яв-

лений, словами мы можем зафиксировать мысли и чувства и передать их другому. Предложение языка опи-

сывает что-то. У нас будут два разных вида описаний. Одни говорят о чём-то конкретном, их мы будем

называть значениями, а другие говорят о самих описаниях. Например это слова “числа”, “цвета” или “люди”.

Есть конкретное число: один два или три, а есть все числа. Такие описания мы будем называть типами. Типы

описывают множество значений. Функции описывают одни значения через другие. Это такие шаблоны описа-

ний. Типичный пример функции, это “вычисление площади треугольника”. Функция как бы говорит: если ты

мне покажешь треугольник, то я тебе скажу его площадь (число). Функция “вычисление площади треуголь-

ника” связывает два типа между собой: тип всех треугольников и тип чисел (значение площади). Могут быть

и не математические функции. Например функция “цвет глаз” говорит нам: если ты покажешь мне челове-

ка, то я скажу какого цвета у него глаза. Эта функция связывает тип “люди” и тип “цвет”. При этом связь

имеет направление. Функция сначала спрашивает у нас, чего ей не хватает, а потом говорит ответ. Ответ

называют значением функции (или выходом функции), а то чего ей не хватает аргументами функции (или

входами). Математики говорят, что эта функция отображает значения типа “люди” в значения типа “цвет”.

В Haskell функции тоже являются значениями. Функция может принимать в качестве аргумента функцию и

возвращать функцию.

Функции бывают чистыми и с побочными эффектами. Чистые функции – это правдивые функции. Их основ-

ная особенность в том, что для одинаковых ответов на их вопросы, они скажут одинаковые ответы. Функции

с побочными эффектами так не делают, например если мы спросим у такой функции какого цвета глаза у

Коли? В один день она может сказать голубые, а в другой зелёные. В Haskell таким функциям не доверяют и

огораживают их от чистых функций, но я увлёкся, обо всём об этом вы узнаете из этой книги.

Благодарности

Я бы хотел поблагодарить родителей за терпение и поддержку, сообщество Haskell, всех тех людей, у

которых я мог свободно учится языку Haskell. Когда я только начинал мне очень помогли книга Мирана

Липовача (Miran Lipovaca) Learn You A Haskell for a Great Good и книга Хал Дама (Hal Daume III) Yet another

Haskell Tutorial. Спасибо Дмитрию Астапову, Дугласу Мак Илрою (Douglas McIlroy) и Джону Хьюзу (John

Huges) за великодушное согласие на использование примеров из их статей. Большое спасибо Кате Столяро-

вой за идею написания книги. Спасибо Александру Мозгунову за расширение моего кругозора в Haskell и не

только. Спасибо Оксане Станевич за редактирование и правки первой главы.

Хочется поблагодарить тех, кто присылал правки, после появления первой версии книги. Огромное спа-

сибо Андрею Мельникову. Его поддержка и замечания значительно углубили материал книги, вывели её

на новый уровень. Книга сильно изменилась после комментариев Владимира Шабанова (появились части о

сборщике мусора). Многие правки внесли Сергей Дмитриев и Кирилл Заборский. Также хотелось бы отме-

тить тех, кто вносил правки через github и ru_declarative: lionet, d_ao, odrdo, ul.

Технические благодарности: команде GHC, за компилятор Haskell, Джону Мак Фарлану (John MacFarlane)

за систему вёрстки pandoc, команде TexLive, авторам XeLatex, автору пакета hscolour Малькольму Уолласу

(Malcolm Wallace) за подсветку синтаксиса, авторам пакетов c Hackage: diagrams (Брент Йорги (Brent Yorgey),

Райан Йэйтс (Ryan Yates)) QuickCheck (Коэн Клаессен (Koen Claessen), Бьорн Брингерт (Bjorn Bringert), Ник

Смолбоун (Nick Smallbone)), criterion (Брайан О’Салливан (Bryan O’Sullivan)), HCodecs (Джордж Гиоргадзе

(George Giorgidze)), fingertree (Росс Патерсон (Ross Paterson), Ральф Хинце (Ralf Hinze)), Hipmunk (Фелипе

Лесса (Felipe A. Lessa)), OpenGL (Джэйсон Даджит (Jason Dagit), Свен Пэнн (Sven Panne) и GLFW (Пол Лю

(Paul H. Liu), Марк Санет (Marc Sunet)).

12 | Предисловие

Глава 1

Основы

Есть мнение, что Haskell очень большой язык. Это и правда так. В Haskell много разных конструкций,

синтаксического сахара, которые делают код более наглядным. Также в Haskell много библиотек на раз-

ные случаи жизни. Однако, обману ли я ваши ожидания, сказав, что всё это имеет достаточно компактную

основу? Это и правда так, вам осталось лишь убедиться в наглядности и простоте Haskell. В этой главе мы

пробежимся по нему, охватив одним взглядом целиком весь язык. Несколько наглядных конструкций, немно-

го моих пояснений, и вы поймёте, что к чему. Если что-то сразу не станет ясно, или где-то я опущу какие-то

пояснения, будьте уверены – в следующих главах мы обязательно обратимся к этим моментам и обсудим их

подробнее.

1.1 Общая картина

Программы на Haskell бывают двух видов: это приложения (executable) и библиотеки (library). Приложе-

ния представляют собой исполняемые файлы, которые решают некоторую задачу, к примеру – это может

быть компилятор языка, сортировщик данных в директориях, календарь, или цитатник на каждый день, лю-

бая полезная утилита. Библиотеки тоже решают задачи, но решают их внутри самого языка. Они содержат

отдельные значения, функции, которые можно подключать к другой программе Haskell, и которыми можно

пользоваться.

Программа состоит из модулей (module). И здесь работает правило: один модуль – один файл. Имя модуля

совпадает с именем файла. Имя модуля начинается с большой буквы, тогда как файлы имеют расширение

. hs. Например FirstModule. hs. Посмотрим на типичный модуль в Haskell:

--------------------------------------

-- шапка

module Имя(определение1, определение2,..., определениеN) where

import Модуль1(... )

import Модуль2(... )

...

---------------------------------------

-- определения

определение1

определение2

...

Каждый модуль содержит набор определений. Относительно модуля определения делятся на экспорти-

руемые и внутренние. Экспортируемые определения могут быть использованы за пределами модуля, а внут-

ренние – только внутри модуля, и обычно они служат для выражения экспортируемых определений.

Модуль состоит из двух частей – шапки и определений.

Шапка В шапке после слова module объявляется имя модуля, за которым в скобках следует список экспорти-

руемых определений; после скобок стоит слово where. Затем идут импортируемые модули. С помощью

импорта модулей вы имеете возможность в данном модуле пользоваться определениями из другого

модуля.

Как после имени модуля, так и в директиве import скобки с определениями можно не писать,так как

в этом случае считается, что экспортируются/импортируются все определения.

| 13

Определения Эта часть содержит все определения модуля, при этом порядок следования определений не

имеет значения. То есть, не обязательно пользоваться в данной функции лишь теми значениями, что

были определены выше.

Модули взаимодействуют друг с другом с помощью экспортируемых определений. Один модуль может

сказать, что он хочет воспользоваться экспортируемыми определениями другого модуля, для этого он пишет

import Модуль(определения). Модуль – это айсберг, на вершине которого – те функции, ради которых он

создавался (экспортируемые), а под водой – все служебные детали реализации (внутренние).

Итак, программа состоит из модулей, модули состоят из определений. Но что такое определения?

В Haskell определения могут описывать четыре вида сущностей:

• Типы.

• Значения.

• Классы типов.

• Экземпляры классов типов.

Теперь давайте рассмотрим их подробнее.

1.2 Типы

Типы представляют собой каркас программы. Они кратко описывают все возможные значения. Это очень

удобно. Опытный программист на Haskell может понять смысл функции по её названию и типу. Это не очень

сложно. Например, мы видим:

not :: Bool -> Bool

Выражение v :: T означает, что значение v имеет тип T. Стрелка a -> b означает функцию, то есть из a мы

можем получить b. Итак, перед нами функция из Bool в Bool, под названием not. Мы можем предположить,

что это логическая операция “не”. Или, перед нами такое определение типа:

reverse :: [a] -> [a]

Мы видим функцию с именем reverse, которая принимает список [a] и возвращает список [a], и мы

можем догадаться, что эта функция переворачивает список, то есть мы получаем список, у которого элементы

идут в обратном порядке. Маленькая буква a в [a] является параметром типа, на место параметра может быть

поставлен любой тип. Она говорит о том, что список содержит элементы типа a. Например, такая функция

соглашается переворачивать только списки логических значений:

reverseBool :: [Bool] -> [Bool]

Программа представляет собой описание некоторого явления или процесса. Типы определяют основные

слова или термины и способы их комбинирования. А значения представляют собой комбинации базовых

слов. Но значения комбинируются не произвольным образом, а на основе определённых правил, которые

задаются типами.

Например, такое выражение определяет тип, в котором два базовых термина True или False

data Bool = True | False

Слово data ключевое, с него начинается любое определение нового типа. Символ | означает или. Наш

новый тип Bool является либо словом True, либо словом False. В этом типе есть только понятия, но нет

способов комбинирования, посмотрим на тип, в котором есть и то, и другое:

data [a] = [] | a : [a]

Это определение списка. Как мы уже поняли, a – это параметр. Список [a] может быть либо пустым

списком [], либо комбинацией a : [a]. В этой комбинации знак : объединяет элемент типа a и ещё один

список [a]. Это рекурсивное определение, они встречаются в Haskell очень часто. Если это пока кажется

непонятным, не пугайтесь, в следующих главах будет представлено много примеров с пояснениями.

Приведём ещё несколько примеров определений; ниже типы определяют базовые понятия для мира ка-

лендаря: то что стоит за – является комментарием и игнорируется при выполнении программы:

14 | Глава 1: Основы

-- Дата

data Date = Date Year Month Day

-- Год

data Year

= Year Int

-- Int это целые числа

-- Месяц

data Month

= January

| February

| March

| April

| May

| June

| July

| August

| September

| October

| November | December

data Day = Day Int

-- Неделя

data Week

= Monday

| Tuesday

| Wednesday

| Thursday

| Friday

| Saturday

| Sunday

-- Время

data Time = Time Hour Minute Second

data Hour

= Hour

Int

-- Час

data Minute = Minute Int

-- Минута

data Second = Second Int

-- Секунда

Одной из основных целей разработчиков Haskell была ясность. Они стремились создать язык, предложе-

ния которого будут простыми и понятными, близкий к языку спецификаций.

С символом | мы уже познакомились, он указывает на альтернативы, объединение пишется через пробел.

Так, фраза

data Time = Time Hour Minute Second

означает, что тип Time – это значение с меткой Time, которое состоит из значений типов “час”, “время” и

“секунда”, и больше ничего. Метку принято называть конструктором.

Фраза

data Year = Year Int

означает, что тип Year – это значение с конструктором Year, которое состоит из одного значения типа

Int. Конструктор обычно идёт первым, а за ним через пробел следуют другие типы. Конструктор может быть

и самостоятельным значением, как в случае True или January.

Типы делят выполнение программы на две стадии: компиляцию (compile-time) и вычисление (run-time). На

этапе компиляции происходит проверка типов. Программа, которая не прошла проверку типов, считается

бессмысленной и не вычисляется. Приложение, которое выполняет компиляцию, называют компилятором

(compiler), а то приложение, которое проводит вычисление, называют вычислителем (run-time system).

Типами мы определяем основные понятия в том явлении, которое мы хотим описать, а также осмыслен-

ные способы их комбинирования. Мы говорим, как из простейших терминов получаются составные. Если мы

попытаемся построить бессмысленное предложение, компилятор языка автоматически найдёт такое предло-

жение и сообщит нам об этом. Этот процесс заключается в проверке типов, к примеру если у нас есть функция

сложения чисел, и мы попытаемся передать в неё строку или список, компилятор заметит это и скажет нам

об этом перед тем как программа начнёт выполнятся. И важно то, что это произойдёт очень быстро. Если мы

случайно ошиблись в выражении, которое будет вычислено через час, нам не нужно ждать пока вычислитель

дойдёт до ошибки, мы узнаем об этом, не успев моргнуть, после запуска программы.

Итак, если мы попробуем составить время из месяцев и логических значений:

Time January True 23

компилятор предупредит нас об ошибке. Наверное, вы думаете, что приведенный пример надуман, ведь

кому захочется составлять время из логических значений? Но когда вы пишете программу, часто процесс

работы складывается так: вы думаете над одним, пишете другое, а также планируете вернуться к третьему.

И знание того, что есть надежный компилятор, который не пропустит глупых ошибок, освобождает руки, вы

можете не заботиться о таких пустяках, как правильное построение предложения.

Отметим, что такой подход с разделением вычисления на две стадии и проверкой типов называется

статической типизацией. Есть и другие языки, в них типы лишь подразумеваются и программа сразу начинает

Типы | 15

вычисляться, если есть какие-то несоответствия, об ошибке программисту сообщит вычислитель, причём

только тогда, когда вычисление дойдёт до ошибки. Такой подход называют динамической типизацией.

Типы требуют серьёзных размышлений на начальном этапе, этапе определения базовых терминов и спо-

собов их комбинирования. Не упускаем ли мы что-то важное из виду, или, может быть, типы имеют слишком

общий характер и допускают ненужные нам предложения? Приходится задумываться. Но если типы подо-

браны удачно, они сами начинают подсказывать, как строить программу.

1.3 Значения

Итак, мы определили типами базовые понятия и способы комбинирования. Обычно это небольшой набор

слов. Например в логических выражениях всего лишь два слова. Можем ли мы на что либо рассчитывать с

таким словарным запасом? Оказывается, что да. Здесь на помощь приходят синонимы. Сейчас у нас в активе

лишь два слова:

data Bool = True | False

И мы можем определить два синонима:

true :: Bool

true = True

false :: Bool

false = False

В Haskell синонимы пишутся с маленькой буквы. Синоним определяется через знак =. Обратите внимание

на то, что это не процесс вычисления значения. Мы всего лишь объявляем новое имя для комбинации слов.

Теперь мы имеем целых четыре слова! Тем не менее, ушли мы не далеко, и два новых слова, в сущности,

не делают язык выразительнее. Такие синонимы называют константами. Это значит, что одним словом мы

будем обозначать некоторую комбинацию других слов. В данном случае комбинации очень простые.

Но наши синонимы могут определять одни слова через другие. Синонимы могут принимать параметры.

Параметры пишутся через пробел между новым именем и знаком равно:

not :: Bool -> Bool

not True

= False

not False = True

Мы определили новое имя not с типом Bool -> Bool. Оно определяется двумя уравнениями (clause). Слева

от знака равно левая часть уравнения, а справа – правая. В первом уравнении мы говорим, что сочетание (not

True) означает False, а сочетание (not False) означает True. Опять же, мы ничего не вычисляем, мы даём

новые имена нашим константам True и False. Только в этом случае имена составные.

Если вычислителю нужно узнать, что кроется за составным именем not False он последовательно про-

анализирует уравнения сверху вниз, до тех пор, пока левая часть уравнения не совпадёт со значением not

False. Сначала мы сверим с первым:

not True

== not False

-- нет, пошли дальше

not False

== not False

-- эврика, вернём правую часть

=> True

Определим ещё два составных имени

and :: Bool -> Bool -> Bool

and False

_

= False

and True

x

= x

or

:: Bool -> Bool -> Bool

or True

_ = True

or False

x = x

Эти синонимы определяют логические операции “и” и “или”. Здесь несколько новых конструкций, но вы

не пугайтесь, они не так трудны для понимания. Начнём с _:

and False

_

= False

16 | Глава 1: Основы

Здесь cимвол _ означает, что в этом уравнении, если первый параметр равен False, то второй нам уже не

важен, мы знаем ответ. Так, если в логическом “и” один из аргументов равен False, то всё выражение равно

False. Так же и в случае с or.

Теперь другая новая конструкция:

and True

x

= x

В этом случае параметр x служит для того, чтобы перетащить значение из аргумента в результат. Кон-

кретное значение нам также не важно, но в этом случае мы полагаем, что слева и справа от =, x имеет одно

и то же значение.

Итак у нас уже целых семь имён: True, False, true, false, not, and, or. Или не семь? На самом деле, их

уже бесконечное множество. Поскольку три из них составные, мы можем создавать самые разнообразные

комбинации:

not (and true False)

or (and true true) (or False False)

not (not true)

not (or (or True True) (or False (not True)))

...

Обратите внимание на использование скобок, они группируют значения. Так, если бы мы написали not

not true вместо not (not true), мы бы получили ошибку компиляции, потому что not ожидает один пара-

метр, а в выражении not not true их два. Параметры дописываются к имени через пробел.

Посмотрим, как происходят вычисления. В сущности, процесса вычислений нет, есть процесс замены

синонимов на основные понятия согласно уравнениям. Базовые понятия мы определили в типах. Так давайте

“вычислим” выражение not (and true False):

-- выражение

--

уравнение

not (and true False)

--

true

= True

not (and True False)

--

and True

x = x

=> and True False = False

not False

--

not False

= True

True

Слева в столбик написаны шаги “вычисления”, а справа уравнения, по которым синонимы заменяются

на комбинации слов. Процесс замены синонима (левой части уравнения) на комбинацию слов (правую часть

уравнения) называется редукцией (reduction).

Сначала мы заменили синоним true на правую часть его уравнения, тo есть на конструктор True. Затем

мы заменили выражение (and True False) на правую часть из уравнения для синонима and. Обратите вни-

мание на то, что переменная x была заменена на значение False. Последним шагом была замена синонима

not. В конце концов мы пришли к базовому понятию, а именно – к одному из двух конструкторов. В данном

случае True.

Интересно, что новые синонимы могут быть использованы в правых частях уравнений. Так мы можем

определить операцию “исключающее или”:

xor :: Bool -> Bool -> Bool

xor a b = or (and (not a) b) (and a (not b))

Этим выражением мы говорим, что xor a b это или отрицание a и b, или a и отрицание b. Это и есть

определение “исключающего или”.

Может показаться, что с типом Bool мы зациклены на двух конструкторах, и единственное, что нам оста-

ётся – это давать всё новые и новые имена словам True и False. Но на самом деле это не так. С помощью

типов-параметров мы можем выйти за эти рамки. Определим функцию ветвления ifThenElse:

ifThenElse :: Bool -> a -> a -> a

ifThenElse True

t

_ = t

ifThenElse False

_

e = e

Эта функция первым аргументом принимает значение типа Bool, а вторым и третьим – альтернативы

некоторого типа a. Если первый аргумент – True, возвращается второй аргумент, а если – False, то третий.

Интересно, что в Haskell ничего не происходит, мир Haskell-значений стоит на месте. Мы просто даём

имена разным комбинациям слов. Определяем новые термины. Потом на этих терминах определяем новые

термины, и так далее. Кажется, если ничего не меняется, то зачем язык? И что мы собираемся программиро-

вать без вычислений?

Значения | 17

Разгадка кроется в функциях not, and и or. До того как мы их определили, у нас было четыре имени, но

после их определения имён стало бесконечное множество. Три синонима пополнили наш язык бесконечным

набором комбинаций. В этом суть. Мы определяем базовые элементы и способы составления новых, потом

мы просим ”вычислить’ комбинацию из них. Мы не определяли явно, чему равна комбинация not (and true

False), это сделал за нас вычислитель Haskell1.

Вычислить стоит в кавычках, потому что на самом деле вычислений нет, есть замена синонимов на ком-

бинации простейших элементов.

Ещё один пример, положим у нас есть тип:

data Status = Work | Rest

Он определяет, что делать в данный день: работать (Work) или отдыхать (Rest). У разных рабочих разный

график. Например, есть функции:

jonny :: Week -> Status

jonny x = ...

colin :: Week -> Status

colin x = ...

Конкретное определение сейчас не важно, важно, что они определяют зависимость статуса (Status) от

дня недели (Week) для работников Джонни (jonny) и Колина (colin).

Также у нас есть полезная функция:

calendar :: Date -> Week

calendar x = ...

Она определяет по дате день недели. И теперь, зная лишь эти функции, мы можем спросить у вычислителя

будет ли у Джонни выходной 8 августа 3043 года:

jonny (calendar (Date (Year 3043) August (Day 8)))

=> jonny Saturday

=> Rest

Интересно, у нас опять всего лишь два значения, но, дав такое большое имя одному из значений, мы

смогли получить полезную нам информацию, ничего не вычисляя.

1.4 Классы типов

Если типы и значения – привычные понятия, которые можно найти в том или ином виде в любом языке

программирования, то термин класс типов встречается не часто. У него нет аналогов и в обычном языке,

поэтому я сначала постараюсь объяснить его смысл на примере.

В типизированном языке у каждой функции есть тип, но бывают функции, которые могут быть опреде-

лены на аргументах разных типов; по сути, они описывают схожие понятия, но определены для значений

разных типов. Например, функция сравнения на равенство, говорящая о том, что два значения одного типа

a равны, имеет тип a -> a -> Bool, или функция печати выражения имеет тип a -> String, но что такое

a в этих типах? Тип a является любым типом, для которого сравнение на равенство или печать (преобразо-

вание в строку) имеют смысл. Это понятие как раз и кодируется в классах типов. Классы типов (type class)

позволяют определять функции с одинаковым именем для разных типов.

У классов типов есть имена. Также как и имена классов, они начинаются с большой буквы. Например,

класс сравнений на равенство называется Eq (от англ. equals – равняется), а класс печати выражений имеет

имя Show (от англ. show – показывать). Посмотрим на их определения:

Класс Eq:

class Eq a where

(==) :: a -> a -> Bool

(/=) :: a -> a -> Bool

Класс Show:

1Было бы точнее называть вычислитель редуктором, поскольку мы проводим редукции, или замену эквивалентных значений, но

закрепилось это название. К тому же, редуктор также обозначает прибор.

18 | Глава 1: Основы

class Show a where

show :: a -> String

За ключевым словом class следует имя класса, тип-параметр и ещё одно ключевое слово where. Далее с

отступами пишутся имена определённых в классе значений. Значения класса называются методами.

Мы определяем лишь типы методов, конкретная реализация будет зависеть от типа a. Методы определя-

ются в экземплярах классов типов, мы скоро к ним перейдём.

Программистская аналогия класса типов это интерфейс. В интерфейсе определён набор значений (как

констант, так и функций), которые могут быть применены ко всем типам, которые поддерживают данный

интерфейс. К примеру, в интерфейсе “сравнение на равенство” для некоторого типа a определены две функ-

ции: равно (==) и не равно (/=) с одинаковым типом a -> a -> Bool, или в интерфейсе “печати” для любого

типа a определена одна функция show типа a -> String.

Математическая аналогия класса типов это алгебраическая система. Алгебра изучает свойства объекта в

терминах операций, определённых на нём, и взаимных ограничениях этих операций. Алгебраическая систе-

ма представляет собой набор операций и свойств этих операций. Этот подход позволяет абстрагироваться

от конкретного представления объектов. Например группа – это все объекты данного типа a, для которых

определены значения: константа – единица типа a, бинарная операция типа a -> a -> a и операция взятия

обратного элемента, типа a -> a. При этом на операции накладываются ограничения, называемые свойства-

ми операций. Например, ассоциативность бинарной операции, или тот факт, что единица с любым другим

элементом, применённые к бинарной операции, дают на выходе исходный элемент.

Давайте определим класс для группы:

class Group a where

e

:: a

(+) :: a -> a -> a

inv :: a -> a

Класс с именем Group имеет для некоторого типа a три метода: константу e :: a, операцию (+) :: a ->

a -> a и операцию взятия обратного элемента inv :: a -> a.

Как и в алгебре, в Haskell классы типов позволяют описывать сущности в терминах определённых на них

операций или значений. В примерах мы указываем лишь наличие операций и их типы, так же и в классах

типов. Класс типов содержит набор имён его значений с информацией о типах значений.

Определив класс Group, мы можем начать строить различные выражения, которые будут потом интер-

претироваться специфическим для типа образом:

twice :: Group a => a -> a

twice a = a + a

isE :: (Group a, Eq a) => a -> Bool

isE x = (x == e)

Обратите внимание на запись Group a => и (Group a, Eq a) => . Это называется контекстом объявления

типа. В контексте мы говорим, что данный тип должен быть из класса Group или из классов Group и Eq. Это

значит, что для этого типа мы можем пользоваться методами из этих классов.

В первой функции twice мы воспользовались методом (+) из класса Group, поэтому функция имеет кон-

текст Group a => . А во второй функции isE мы воспользовались методом e из класса Group и методом (==)

из класса Eq, поэтому функция имеет контекст (Group a, Eq a) => .

Контекст классов типов. Суперклассы

Класс типов также может содержать контекст. Он указывается между словом class и именем класса.

Например

class IsPerson a

class IsPerson a => HasName a where

name :: a -> String

Это определение говорит о том, что мы можем сделать экземпляр класса HasName только для тех типов,

которые содержатся в IsPerson. Мы говорим, что класс HasName содержится в IsPerson. В этом случае класс

из контекста IsPerson называют суперклассом для данного класса HasName.

Это сказывается на контексте объявления типа. Теперь, если мы пишем

Классы типов | 19

fun :: HasName a => a -> a

Это означает, что мы можем пользоваться для значений типа a как методами из класса HasName, так и

методами из класса IsPerson. Поскольку если тип принадлежит классу HasName, то он также принадлежит и

IsPerson.

Запись (IsPerson a => HasName a) немного обманывает, было бы точнее писать IsPerson a <= HasName

a, если тип a в классе HasName, то он точно в классе IsPerson, но в Haskell закрепилась другая запись.

1.5 Экземпляры классов типов

В экземплярах (instance) классов типов мы даём конкретное наполнение для методов класса типов. Опре-

деление экземпляра пишется так же, как и определение класса типа, но вместо class мы пишем instance,

вместо некоторого типа наш конкретный тип, а вместо типов методов – уравнения для них.

Определим экземпляры для Bool

Класс Eq:

instance Eq Bool where

(==) True

True

= True

(==) False False = True

(==) _

_

= False

(/=) a b

= not (a == b)

Класс Show:

instance Show Bool where

show True

= ”True”

show False = ”False”

Класс Group:

instance Group Bool where

e

= True

(+) a b = and a b

inv a

= not a

Отметим важность наличия свойств (ограничений) у значений, определённых в классе типов. Так, на-

пример, в классе типов “сравнение на равенство” для любых двух значений данного типа одна из операций

должна вернуть “истину”, а другая “ложь”, то еесть два элемента данного типа либо равны, либо не рав-

ны. Недостаточно определить равенство для конкретного типа, необходимо убедиться в том, что для всех

элементов данного типа свойства понятия равенства не нарушаются.

На самом деле приведённое выше определение экземпляра для Group не верно, хотя по типам оно под-

ходит. Оно не верно как раз из-за нарушения свойств. Для группы необходимо, чтобы для любого a выпол-

нялось:

inv a + a == e

У нас лишь два значения, и это свойство не выполняется ни для одного из них. Проверим:

inv True

+ True

=> (not True) + True

=> False

+ True

=> and False

True

=> False

inv False

+ False

=> (not False) + False

=> True

+ False

=> and True

False

=> False

Проверять свойства очень важно, потому что другие люди, читая ваш код и используя ваши функции,

будут на них рассчитывать.

20 | Глава 1: Основы

1.6 Ядро Haskell

Фуууухх. Мы закончили наш пробег. Теперь можно остановиться, отдышаться и подвести итоги. Давайте

вспомним синтаксические конструкции, которые нам встретились.

Модули

module New(edef1, edef2, ... , edefN) where

import Old1(idef11, idef12, ... , idef1N)

import Old2(idef21, idef22, ... , idef2M)

...

import OldK(idefK1, idefK2, ... , idefKP)

-- определения :

...

Ключевые слова: module, where, import. Мы определили модуль с именем New, который экспортирует

определения edef1, edef2, … , edefN. И импортирует определения из модулей Old1, Old2, и т.д., определения

написаны в скобках за ключевыми словами import и именами модулей.

Типы

Тип определяется с помощью:

• Перечисления альтернатив через |

data Type = Alt1 | Alt2 | ... | AltN

Эту операцию называют суммой типов.

• Составления сложного типа из подтипов, пишем конструктор первым, затем через пробел подтипы:

data Type = Name

Sub1

Sub2

...

SubN

Эту операцию называют произведением типов.

Есть одно исключение: если тип состоит из двух подтипов, мы можем дать конструктору символьное

(а не буквенное) имя, но оно должно начинаться с двоеточия :, как в случае списка, например, можно

делать такие определения типов:

data Type = Sub1 :+ Sub2

data Type = Sub1 :| Sub2

• Комбинации суммы и произведения типов:

data Type = Name1

Sub11

Sub12

...

Sub1N

| Name2

Sub21

Sub22

...

Sub2M

...

| NameK

SubK1

SubK2

...

SubKP

Такие типы называют алгебраическими типами данных. С помощью типов мы определяем основные поня-

тия и способы их комбинирования.

Значения

Как это ни странно, нам встретилась лишь одна операция создания значений: определение синонима. Она

пишется так

name x1

x2 ... xN = Expr1

name x1

x2 ... xN = Expr2

name x1

x2 ... xN = Expr3

Слева от знака равно стоит составное имя, а справа от знака равно некоторое выражение, построенное

согласно типам. Разные комбинации имени name с параметрами определяют разные уравнения для синонима

name.

Также мы видели символ _, который означает “всё, что угодно” на месте аргумента. А также мы увидели,

как с помощью переменных можно перетаскивать значения из аргументов в результат.

Ядро Haskell | 21

Классы типов

Нам встретилась одна конструкция определения классов типов:

class Name a where

method1 :: a -> ...

method2 :: a -> ...

...

methodN :: a -> ...

Экземпляры классов типов

Нам встретилась одна конструкция определения экземпляров классов типов:

instance Name Type where

method1 x1 ... xN = ...

method2 x1 ... xM = ...

...

methodN x1 ... xP = ...

Типы, значения и классы типов

Каждое значение имеет тип. Значение v имеет тип T на Haskell:

v :: T

Функциональный тип обозначается стрелкой: a -> b

fun :: a -> b

Тип значения может иметь контекст, он говорит о том, что параметр должен принадлежать классу типов:

fun1 :: С a

=> a -> a

fun2 :: (C1 a, C2, ... , CN) => a -> a

Суперклассы

Также контекст может быть и у классов, запись

class A a => B a where

...

Означает, что класс B целиком содержится в A, и перед тем как объявлять экземпляр для класса B, необ-

ходимо определить экземпляр для класса A. При этом класс A называют суперклассом для B.

1.7 Двумерный синтаксис

Наверное вы обратили внимание на то, что в Haskell нет разделителей строк и дополнительных скобок,

которые бы указывали границы определения классов или функций. Компилятор Haskell ориентируется по

переносам строки и отступам.

Так если мы пишем в классе:

class Eq a where

(==) :: a -> a -> a

(/=) :: a -> a -> a

По отступам за первой строкой определения компилятор понимает, что класс содержит два метода. Если

бы мы написали:

class Eq a where

(==) :: a -> a -> a

(/=) :: a -> a -> a

22 | Глава 1: Основы

То смысл был бы совсем другим. Теперь мы определяем класс Eq с одним методом == и указываем тип

некоторого значения (/=). Основное правило такое: конструкции, расположенные на одном уровне, вырав-

ниваются с помощью отступов. Чем правее находится определение, тем глубже оно вложено в какую-нибудь

специальную конструкцию. Пока нам встретилось лишь несколько специальных конструкций, но дальше

появятся и другие. Часто отступы набираются с помощью табуляции. Это удобно. Но лучше пользоваться

пробелами или настроить ваш любимый текстовый редактор так, чтобы он автоматически заменял табуля-

цию на пробелы. Зачем это нужно? Дело в том, что в разных редакторах на табуляцию может быть назначено

разное количество пробелов, так код набранный с двухзначной табуляцией будет очень трудно прочитать

если открыть его в редакторе с четырьмя пробелами вместо табуляции. Поскольку очень часто табуляция

перемежается с пробелами и выравнивание может “поехать”. Поэтому признаком хорошего стиля в Haskell

считается полный отказ от табуляции.

1.8 Краткое содержание

Итак подведём итоги: у нас есть две операции для определения типов (сумма и произведение) и по одной

для значений (синонимы), классов типов и экземпляров. А также бесконечное множество их комбинаций, из

которых и состоит увлекательный мир Haskell. Конечно не только из них, есть нюансы, синтаксический сахар,

расширения языка. Об этом и многом другом мы узнаем из этой книги.

Интересно, что в Haskell, несмотря на обилие конструкций и библиотек, ты чувствуешь, что за ними стоит

нечто из мира науки, мира чистого знания. Ты не просто учишься пользоваться определёнными функциями

или классами, а узнаёшь что-то новое и красивое.

1.9 Упражнения

Потренируйтесь в описаниях в рамках системы типов. Вы определяете базовые понятия и способы их

комбинирования. У вас есть три операции:

• Сумма типов data T = A1 | A2. Перечисление альтернатив

• Произведение типов data T = S S1 S2. Этим мы говорим, что понятие состоит из нескольких.

• Взятие в список [T]. Обозначает множественное число, элементов типа T их может быть несколько.

Опишите что-либо: комнату, дорогу, город, человека, главу из книги, математическую теорию, всё что

угодно.

Ниже приведён пример для понятий из этой главы:

data Program = Programm ProgramType [Module]

data ProgramType = Executable | Library

data Module = Module [Definition]

data Definition = Definition DefinitionType Element

data DefinitionType = Export | Inner

data Element = ET Type | EV Value | EC Class | EI Instance

data Type

= Type String

data Value

= Value String

data Class

= Class String

data Instance = Instance String

После того как вы закончите с описанием, подумайте, какие производные связи могли бы вас заинтере-

совать. Какие функции вам бы хотелось определить в этом описании. Выпишите их типы без определений,

например так:

-- Все объявления типов в модуле

getTypes :: Module -> [Type]

-- Провести редукцию значения:

reduce :: Value -> Program -> Value

-- Проверить типы:

Краткое содержание | 23

checkTypes :: Program -> Bool

-- Заменить все определения в модуле на новые

setDefinitions

:: Module -> [Definition] -> Module

-- Упорядочить определения по какому-лбо принципу

orderDefinitions :: [Definition] -> [Definition]

Подумайте: если у вас есть все эти функции, какие производные значения могли бы вам сказать что-

нибудь интересное.

24 | Глава 1: Основы

Глава 2

Первая программа

Я вот говорю-говорю, а вдруг я вас обманываю, и ничего этого нет. В этой главе мы перейдём к програм-

мированию и запустим нашу первую программу в Haskell. Будет много примеров, на которых мы закрепим

наши знания.

2.1 Интерпретатор

Для запуска кода мы будем пользоваться приложением GHC (Glorious Glasgow Haskell Compiler) наиболее

развитой системой интерпретации Haskell программ. В GHC есть компилятор ghc и интерпретатор ghci. Пока

мы будем пользоваться лишь интерпретатором. Если вы не знаете как установить ghc загляните в приложе-

ние. Также нам понадобится текстовый редактор с подсветкой синтаксиса. Подсветка синтаксиса для Haskell

по умолчанию есть в редакторах Vim, Emacs, gedit, geany, yi. Есть IDE для Haskell Leksah. Мы будем писать

модули в файлах и загружать их в интерпретатор. Если вы не знаете продвинутых текстовых редакторов

вроде Vim или Emacs, лучше всего будет начать с gedit.

Интерпретатор позволяет загружать модуль с определениями и набирать значения в командной строке.

Мы набираем значение, а интерпретатор редуцирует его и показывает нам ответ. Интерпретатор запускается

командой ghci в терминале. Определения из модуля могут быть загружены в интерпретатор двумя способа-

ми, либо при запуске интерпретатора командой ghci ИмяМодуля. hs либо в самом интерпретаторе командой

:l ИмяМодуля. hs.

Рассмотрим некоторые полезные команды интерпретатора:

:? Выводит на экран список доступных команд

:t Expression Возвращает тип выражения.

:set +t После выполнения команды интерпретатор будет выводить на экран не только результат вычисле-

ния выражения, но и его тип.

:set +s После выполнения команды интерпретатор будет выводить на экран не только результат вычисле-

ния выражения, но и статистику вычислений.

:l ИмяМодуля Загружает модуль в интерпретатор.

:cd Директория Перейти в данную директорию.

:r Перезагружает, последний загруженный модуль. Этой командой можно пользоваться после внесения в

модуль изменений.

:q Выход из интерпретатора.

2.2 У-вей

Согласно даосам основной принцип жизни заключается в недеянии (у-вей). Всё происходит естественно и

словно само собой. Давайте создадим модуль который ничего не делает. Создадим пустой модуль и загрузим

его в интерпретатор.

module Empty where

import Prelude()

| 25

Зачем мы написали import Prelude()? Этой фразой мы говорим, что не хотим ничего импортировать

из модуля Prelude. По умолчанию в любой модуль загружается модуль Prelude, который содержит много

полезных определений. К примеру там определяется тип Bool, списки и функции для них, символы, классы

типов для сравнения на равенство и печати значений и много, много других определений. В первых главах

я хочу сделать акцент на самом языке Haskell, а не на производных выражениях, поэтому пока мы будем в

явном виде загружать из модуля Prelude лишь самые необходимые определения.

Сохраним модуль в файле Empty. hs, сделаем директорию модуля текущей и запустим интерпретатор

командой ghci Empty (имя расширения можно не писать). Также можно просто запустить интерпретатор

командой ghci, переключиться на директорию командой :cd и загрузить модуль командой :l Empty.

$ ghci

GHCi, version 7.4.1: http://www.haskell.org/ghc/

:? for help

Loading package ghc-prim ... linking ... done.

Loading package integer-gmp ... linking ... done.

Loading package base ... linking ... done.

Prelude> :cd ~/haskell-notes/code/ch-2/

Prelude> :l Empty.hs

[1 of 1] Compiling Empty

( Empty.hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Empty.

*Empty>

Слева от знака приглашения к вводу > отображаются загруженные в интерпретатор модули. По умол-

чанию загружается модуль Prelude. После выполнения команды :l мы видим, что Prelude сменилось на

Empty.

Теперь давайте потренируемся перезагружать модули. Давайте изменим наш модуль, сделаем его не та-

ким пустым, убрав последние две скобки от модуля Prelude в директиве import. Теперь сохраним изменения

и выполним команду :r.

*Empty> :r

[1 of 1] Compiling Empty

( Empty. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Empty.

*Empty>

Завершим сессию интерпретатора командой :q.

*Empty> :q

Leaving GHCi.

Внешние модули должны находится в текущей директории. Давайте потренируемся с подключением

определений из внешних модулей. Создадим модуль близнец модуля Empty. hs:

module EmptyEmpty where

import Prelude()

И сохраним его в той же директории, что и модуль Empty, теперь мы можем включить все определения

из модуля EmptyEmpty:

module Empty where

import EmptyEmpty

Когда у нас будет много модулей мы можем разместить их по директориям. Создадим в одной дирек-

тории с модулем Empty директорию Sub, а в неё поместим копию модуля Empty. Существует одна тонкость:

поскольку модуль находится в поддиректории, для того чтобы он стал виден из текущей директории, необ-

ходимо дописать через точку имя директории в которой он находится:

module Sub.Empty where

Теперь мы можем загрузить этот модуль из исходного:

module Empty where

import EmptyEmpty

import Sub.Empty

Обратите внимание на то, что мы приписываем к модулю в поддиректории Sub имя поддиректории. Если

бы он был заложен в ещё одной директории, то мы написали бы через точку имя и этой поддиректории:

module Empty where

import Sub1.Sub2.Sub3.Sub4.Empty

26 | Глава 2: Первая программа

2.3 Логические значения

Пустой модуль это хорошо, но слишком скучно. Давайте перепишем объявленные в этой главе опреде-

ления в модуль, загрузим его в интерпретатор и понабираем значения.

Начнём с логических операций. Давайте не будем переопределять Bool, Show и Eq, а просто возьмём их

из Prelude:

module Logic where

import Prelude(Bool(.. ), Show(.. ), Eq(.. ))

Две точки в скобках означают “все конструкторы” (в случае типа) и “все методы” (в случае класса типа).

Строчку

import Prelude(Bool(.. ), Show(.. ), Eq(.. ))

Следует читать так: Импортируй из модуля Prelude тип Bool и все его конструкторы и классы Show и

Eq со всеми их методами. Если бы мы захотели импортировать только конструктор True, мы бы написали

Bool(True), а если бы мы захотели импортировать лишь имя типа, мы бы написали просто Bool без скобок.

Сначала выпишем в модуль наши синонимы:

module Logic where

import Prelude(Bool(.. ), Show(.. ), Eq(.. ))

true :: Bool

true = True

false :: Bool

false = False

not :: Bool -> Bool

not True

= False

not False = True

and :: Bool -> Bool -> Bool

and False

_

= False

and True

x

= x

or

:: Bool -> Bool -> Bool

or True

_ = True

or False

x = x

xor :: Bool -> Bool -> Bool

xor a b = or (and (not a) b) (and a (not b))

ifThenElse :: Bool -> a -> a -> a

ifThenElse True

t

_ = t

ifThenElse False

_

e = e

Теперь сохраним модуль и загрузим его в интерпретатор. Для наглядности мы установим флаг +t, при

этом будет возвращено не только значение, но и его тип. Понабираем разные комбинации значений:

*Logic> :l Logic

[1 of 1] Compiling Logic

( Logic. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Logic.

*Logic> :set +t

*Logic> not (and true False)

True

it :: Bool

*Logic> or (and true true) (or False False)

True

it :: Bool

*Logic> xor (not True) (False)

False

it :: Bool

*Logic> ifThenElse (or true false) True False

True

it :: Bool

Логические значения | 27

Разумеется в Haskell уже определены логические операции, здесь мы просто тренировались. Они называ-

ются not, (&& ), ||. Операция xor это то же самое, что и (/=). Для Bool определён экземпляр класса Eq. Также

в Haskell есть конструкция ветвления она пишется так:

x = if cond then t else e

Слова if, then и else – ключевые. cond имеет тип Bool, а t и e одинаковый тип.

В коде программы обычно пишут так:

x = if a > 3

then ”Hello”

else (if a < 0

then ”Hello”

else ”Bye”)

Отступы обязательны.

Давайте загрузим в интерпретатор модуль Prelude и наберём те же выражения стандартными функция-

ми:

*Logic> :m Prelude

Prelude> not (True && False)

True

it :: Bool

Prelude> (True && True) || (False || False)

True

it :: Bool

Prelude> not True /= False

False

it :: Bool

Prelude> if (True || False) then True else False

True

it :: Bool

Бинарные операции с символьными именами пишутся в инфиксной форме, то есть между аргументами

как в a && b или a + b. Значение с буквенным именем также можно писать в инфиксной форме, для этого

оно заключается в апострофы, например a ‘and‘ b или a ‘plus‘ b. Апострофы обычно находятся на одной

кнопке с буквой “ё”. Также символьные функции можно применять в префиксной форме, заключив их в

скобки, например (&& ) a b и (+) a b. Попробуем в интерпретаторе:

Prelude> True && False

False

it :: Integer

Prelude> (&& ) True False

False

it :: Bool

Prelude> let and a b = a && b

and :: Bool -> Bool -> Bool

Prelude> and True False

False

it :: Bool

Prelude> True ‘and‘ False

False

it :: Bool

Обратите внимание на строчку let and a b = a && b. В ней мы определили синоним в интерпретаторе.

Сначала мы пишем ключевое слово let затем обычное определение синонима, как в программе. Это простое

однострочное определение, но мы можем набирать в интерпретаторе и более сложные. Мы можем написать

несколько строчек в одной, разделив их точкой с запятой:

Prelude> let not2 True = False; not2 False = True

Мы можем записать это определение более наглядно, совсем как в редакторе, если воспользуемся много-

строчным вводом. Для этого просто наберите команду :{. Для выхода воспользуйтесь командой :}. Отметим,

что точкой с запятой можно пользоваться и в обычном коде. Например в том случае если у нас много кратких

определений и мы хотим записать их покомпактней, мы можем сделать это так:

a1 = 1;

a2 = 2;

a3 = 3

a4 = 4;

a5 = 5;

a6 = 6

28 | Глава 2: Первая программа

2.4 Класс Show. Строки и символы

Мы набираем в интерпретаторе какое-нибудь сложное выражение, или составной синоним, интерпрета-

тор проводит редукцию и выводит ответ на экран. Откуда интерпретатор знает как отображать значения

типа Bool? Внутри интерпретатора вызывается метод класса Show, который переводит значение в строку. И

затем мы видим на экране ответ.

Для типа Bool экземпляр класса Show уже определён, поэтому интерпретатор знает как его отображать.

Обратите внимание на эту особенность языка, вид значения определяется пользователем, в экземпляре

класса Show. Из соображений наглядности вид значения может сильно отличаться от его внутреннего пред-

ставления.

В этом разделе мы рассмотрим несколько примеров с классом Show, но перед этим мы поговорим о стро-

ках и символах в языке Haskell.

Строки и символы

Посмотрим в интерпретаторе на определение строк (тип String), для этого мы воспользуемся командой

:i (сокращение от :info):

Prelude> :i String

type String = [Char]

-- Defined in ‘GHC.Base’

Интерпретатор показал определение типа и в комментариях указал в каком модуле тип определён. В

этом определении мы видим новое ключевое слово type. До этого для определения типов нам встречалось

лишь слово data. Ключевое слово type определяет синоним типа. При этом мы не вводим новый тип, мы

лишь определяем для него псевдоним. String является синонимом для списка значений типа Char. Тип

Char представляет символы. Итак строка – это список символов. В Haskell символы пишутся в ординарных

кавычках, а строки в двойных:

Prelude> [’H’,’e’,’l’,’l’,’o’]

”Hello”

it :: [Char]

Prelude> ”Hello”

”Hello”

it :: [Char]

Prelude> ’+’

’+’

it :: Char

Для обозначения перехода на новую строку используется специальный символ \n. Если строка слишком

длинная и не помещается на одной строке, то её можно перенести так:

str = ”My long long long long \

\long long string”

Перенос осуществляется с помощью комбинации следующих друг за другом обратных слэшей.

Нам понадобится функция конкатенации списков (++), она определена в Prelude, с её помощью мы будем

объединять строки:

Prelude> :t (++)

(++) :: [a] -> [a] -> [a]

Prelude> ”Hello” ++ [’ ’] ++ ”World”

”Hello World”

it :: [Char]

Пример: Отображение дат и времени

Приведём, пример в котором отображаемое значение не совпадает с видом значения в коде. Мы отобра-

зим значения из мира календаря. Для начала давайте сохраним определения в отдельном модуле:

module Calendar where

import Prelude (Int, Char, String, Show(.. ), (++))

-- Дата

Класс Show. Строки и символы | 29

data Date = Date Year Month Day

-- Год

data Year

= Year Int

-- Int это целые числа

-- Месяц

data Month

= January

| February

| March

| April

| May

| June

| July

| August

| September

| October

| November | December

data Day = Day Int

-- Неделя

data Week

= Monday

| Tuesday

| Wednesday

| Thursday

| Friday

| Saturday

| Sunday

-- Время

data Time = Time Hour Minute Second

data Hour

= Hour

Int

-- Час

data Minute = Minute Int

-- Минута

data Second = Second Int

-- Секунда

Теперь сохраним наш модуль под именем Calendar. hs и загрузим в интерпретатор:

Prelude> :l Calendar

[1 of 1] Compiling Calendar

( Calendar. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Calendar.

*Calendar> Monday

< interactive>:3:1:

No instance for (Show Week)

arising from a use of ‘System.IO. print’

Possible fix: add an instance declaration for (Show Week)

In a stmt of an interactive GHCi command: System.IO. print it

Смотрите мы попытались распечатать значение Monday, но в ответ получили ошибку. В ней интерпре-

татор сообщает нам о том, что для типа Week не определён экземпляр класса Show, и он не знает как его

распечатывать. Давайте подскажем ему. Обычно дни недели в календарях печатают не полностью, в имя

попадают лишь три первых буквы:

instance Show Week where

show Monday

= ”Mon”

show Tuesday

= ”Tue”

show Wednesday

= ”Wed”

show Thursday

= ”Thu”

show Friday

= ”Fri”

show Saturday

= ”Sat”

show Sunday

= ”Sun”

Отступы перед show обязательны, но выравнивание по знаку равно не обязательно, мне просто нравится

так писать. По отступам компилятор понимает, что все определения относятся к определению instance.

Теперь запишем экземпляр в модуль, сохраним, и перезагрузим в интерпретатор:

*Calendar> :r

[1 of 1] Compiling Calendar

( Calendar. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Calendar.

*Calendar> Monday

Mon

it :: Week

*Calendar> Sunday

Sun

it :: Week

Теперь наши дни отображаются. Я выпишу ещё один пример экземпляра для Time, а остальные достанутся

вам в качестве упражнения.

30 | Глава 2: Первая программа

instance Show Time where

show (Time h m s) = show h ++ ”:” ++ show m ++ ”:” ++ show s

instance Show Hour where

show (Hour h) = addZero (show h)

instance Show Minute where

show (Minute m) = addZero (show m)

instance Show Second where

show (Second s) = addZero (show s)

addZero :: String -> String

addZero (a:[]) = ’0’ : a : []

addZero as

= as

Функцией addZero мы добавляем ноль в начало строки, в том случае, если число однозначное, также в

этом определении мы воспользовались тем, что для типа целых чисел Int экземпляр Show уже определён.

Проверим в интерпретаторе:

*Calendar> Time (Hour 13) (Minute 25) (Second 2)

13:25:02

it :: Time

2.5 Автоматический вывод экземпляров классов типов

Для некоторых стандартных классов экземпляры классов типов могут быть выведены автоматически.

Это делается с помощью директивы deriving. Она пишется сразу после объявления типа. Например так мы

можем определить тип и экземпляры для классов Show и Eq:

data T = A | B | C

deriving (Show, Eq)

Отступ за deriving обязателен, после ключевого слова в скобках указываются классы, которые мы хотим

вывести.

2.6 Арифметика

В этом разделе мы обсудим основные арифметические операции. В Haskell много стандартных классов,

которые группируют различные типы операций, есть класс для сравнения на равенство, отдельный класс для

сравнения на больше/меньше, класс для умножения, класс для деления, класс для упорядоченных чисел, и

много других. Зачем такое изобилие классов?

Каждый из классов отвечает независимой группе операций. Есть много объектов, которые можно только

складывать, но нельзя умножать или делить. Есть объекты, для которых сравнение на равенство имеет смысл,

а сравнение на больше/меньше – нет.

Для иллюстрации мы воспользуемся числами Пеано, у них компактное определение, всего два конструк-

тора, которых тем не менее достаточно для описания множества натуральных чисел:

module Nat where

data Nat = Zero | Succ Nat

deriving (Show, Eq, Ord)

Конструктор Zero указывает на число ноль, а (Succ n) на число следующее за данным числом n. В

последней строчке мы видим новый класс Ord, этот класс содержит операции сравнения на больше/меньше:

Prelude> :i Ord

class (Eq a) => Ord a where

compare :: a -> a -> Ordering

(< ) :: a -> a -> Bool

(>=) :: a -> a -> Bool

(> ) :: a -> a -> Bool

(<=) :: a -> a -> Bool

max :: a -> a -> a

min :: a -> a -> a

Автоматический вывод экземпляров классов типов | 31

Тип Ordering кодирует результаты сравнения:

Prelude> :i Ordering

data Ordering = LT | EQ | GT

-- Defined in GHC.Ordering

Он содержит конструкторы, соответствующие таким понятиям как меньше, равно и больше.

Класс Eq. Сравнение на равенство

Вспомним определение класса Eq:

class Eq a where

(==) :: a -> a -> Bool

(/=) :: a -> a -> Bool

a == b = not (a /= b)

a /= b = not (a == b)

Появились две детали, о которых я умолчал в предыдущей главе. Это две последние строчки. В них

мы видим определение == через /= и наоборот. Это определения методов по умолчанию. Такие определения

дают нам возможность определять не все методы класса, а лишь часть основных, а все остальные мы получим

автоматически из определений по умолчанию.

Казалось бы почему не оставить в классе Eq один метод а другой метод определить в виде отдельной

функции:

class Eq a where

(==) :: a -> a -> Bool

(/=) :: Eq a => a -> a -> Bool

a /= b = not (a == b)

Так не делают по соображениям эффективности. Есть типы для которых проще вычислить /= чем ==.

Тогда мы определим тот метод, который нам проще вычислять и второй получим автоматически.

Набор основных методов, через которые определены все остальные называют минимальным полным опре-

делением (minimal complete definition) класса. В случае класса Eq это метод == или метод /=.

Мы уже вывели экземпляр для Eq, поэтому мы можем пользоваться методами == и /= для значений типа

Nat:

*Calendar> :l Nat

[1 of 1] Compiling Nat

( Nat. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Nat.

*Nat> Zero == Succ (Succ Zero)

False

it :: Bool

*Nat> Zero /= Succ (Succ Zero)

True

it :: Bool

Класс Num. Сложение и умножение

Сложение и умножение определены в классе Num. Посмотрим на его определение:

*Nat> :i Num

class (Eq a, Show a) => Num a where

(+) :: a -> a -> a

(*) :: a -> a -> a

(-) :: a -> a -> a

negate :: a -> a

abs :: a -> a

signum :: a -> a

fromInteger :: Integer -> a

-- Defined in GHC.Num

Методы (+), (*), (-) в представлении не нуждаются, метод negate является унарным минусом, его можно

определить через (-) так:

32 | Глава 2: Первая программа

negate x = 0 - x

Метод abs является модулем числа, а метод signum возвращает знак числа, метод fromInteger позволяет

создавать значения данного типа из стандартных целых чисел Integer.

Этот класс устарел, было бы лучше сделать отельный класс для сложения и вычитания и отдельный

класс для умножения. Также контекст класса, часто становится помехой. Есть объекты, которые нет смысла

печатать но, есть смысл определить на них сложение и умножение. Но пока в целях совместимости с уже

написанным кодом, класс Num остаётся прежним.

Определим экземпляр для чисел Пеано, но давайте сначала разберём функции по частям.

Сложение

Начнём со сложения:

instance Num Nat where

(+) a Zero

= a

(+) a (Succ b) = Succ (a + b)

Первое уравнение говорит о том, что, если второй аргумент равен нулю, то мы вернём первый аргумент

в качестве результата. Во втором уравнении мы “перекидываем” конструктор Succ из второго аргумента за

пределы суммы. Схематически вычисление суммы можно представить так:

3+2 → 1 + (3+1) → 1 + (1 + (3+0))

1 + (1 + 3) → 1 + (1 + (1 + (1 + (1 + 0)))) → 5

Все наши числа имеют вид 0 или 1+ n, мы принимаем на вход два числа в таком виде и хотим в результате

составить число в этом же виде, для этого мы последовательно перекидываем $(1+) в начало выражения из

второго аргумента.

Вычитание

Операция отрицания не имеет смысла, поэтому мы воспользуемся специальной функцией error ::

String -> a, она принимает строку с сообщением об ошибке, при её вычислении программа остановит-

ся с ошибкой и сообщение будет выведено на экран.

negate _ = error ”negate is undefined for Nat”

Умножение

Теперь посмотрим на умножение:

(*) a Zero

= Zero

(*) a (Succ b) = a + (a * b)

В первом уравнении мы вернём ноль, если второй аргумент окажется нулём, а во втором мы за каждый

конструктор Succ во втором аргументе прибавляем к результату первый аргумент. В итоге, после вычисле-

ния a * b мы получим аргумент a сложенный b раз. Это и есть умножение. При этом мы воспользовались

операцией сложения, которую только что определили. Посмотрим на схему вычисления:

3*2 → 3 + (3*1) → 3 + (3 + (3*0)) → 3 + (3+0) → 3+3 →

1 + (3+2) → 1 + (1 + (3+1)) → 1 + (1 + (1 + (3+0))) →

1 + (1 + 1 + 3) → 1 + (1 + (1 + (1 + (1 + (1 + 0))))) → 6

Операции abs и signum

Поскольку числа у нас положительные, то методы abs и signum почти ничего не делают:

abs

x

= x

signum Zero = Zero

signum _

= Succ Zero

Арифметика | 33

Перегрузка чисел

Остался последний метод fromInteger. Он конструирует значение нашего типа из стандартного:

fromInteger 0 = Zero

fromInteger n = Succ (fromInteger (n-1))

Зачем он нужен? Попробуйте узнать тип числа 1 в интерпретаторе:

*Nat> :t 1

1 :: (Num t) => t

Интерпретатор говорит о том, тип значения 1 является некоторым типом из класса Num. В Haskell обозна-

чения для чисел перегружены. Когда мы пишем 1 на самом деле мы пишем (fromInteger (1::Integer)).

Поэтому теперь мы можем не писать цепочку Succ-ов, а воспользоваться методом fromInteger, для этого

сохраним определение экземпляра для Num и загрузим обновлённый модуль в интерпретатор:

[1 of 1] Compiling Nat

( Nat. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Nat.

*Nat> 7 :: Nat

Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ Zero))))))

*Nat> (2 + 2) :: Nat

Succ (Succ (Succ (Succ Zero)))

*Nat> 2 * 3 :: Nat

Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ Zero)))))

Вы можете убедиться насколько гибкими являются числа в Haskell:

*Nat> (1 + 1) :: Nat

Succ (Succ Zero)

*Nat> (1 + 1) :: Double

2.0

*Nat> 1 + 1

2

Мы выписали три одинаковых выражения и получили три разных результата, меняя объявление типов. В

последнем выражении тип был приведён к Integer. Это поведение интерпретатора по умолчанию. Если мы

напишем:

*Nat> let q = 1 + 1

*Nat> :t q

q :: Integer

Мы видим, что значение q было переведено в Integer, это происходит лишь в интерпретаторе, если такая

переменная встретится в программе и компилятор не сможет определить её тип из контекста, произойдёт

ошибка проверки типов, компилятор скажет, что он не смог определить тип. Помочь компилятору можно,

добавив объявление типа с помощью конструкции (v :: T).

Посмотрим ещё раз на определение экземпляра Num для Nat целиком:

instance Num Nat where

(+) a Zero

= a

(+) a (Succ b) = Succ (a + b)

(*) a Zero

= Zero

(*) a (Succ b) = a + (a * b)

fromInteger 0 = Zero

fromInteger n = Succ (fromInteger (n-1))

abs

x

= x

signum Zero = Zero

signum _

= Succ Zero

negate _ = error ”negate is undefined for Nat”

34 | Глава 2: Первая программа

Класс Fractional. Деление

Деление определено в классе Fractional:

*Nat>:m Prelude

Prelude> :i Fractional

class Num a => Fractional a where

(/) :: a -> a -> a

recip :: a -> a

fromRational :: Rational -> a

-- Defined in ‘GHC.Real’

instance Fractional Float -- Defined in ‘GHC.Float’

instance Fractional Double -- Defined in ‘GHC.Float’

Функция recip, это аналог negate для Num. Она делит единицу на данное число. Функция fromRational

строит число данного типа из дробного числа. Если мы пишем 2, то к нему подспудно будет применена

функция fromInteger, а если 2.0, то будет применена функция fromRational.

Стандартные числа

В этом подразделе мы рассмотрим несколько стандартных типов для чисел в Haskell. Все эти числа явля-

ются экземплярами основных численных классов. Тех, которые мы рассмотрели, и многих-многих других.

Целые числа

В Haskell предусмотрено два типа для целых чисел. Это Integer и Int. Чем они отличаются? Значения

типа Integer не ограничены, мы можем проводить вычисления с очень-очень-очень большими числами, если

памяти на нашем компьютере хватит. Числа из типа Int ограничены. Каждое число занимает определённый

размер в памяти компьютера. Диапазон значений для Int составляет от − 229 до 229 − 1. Вычисления с Int

более эффективны.

Действительные числа

Действительные числа бывают дробными (тип Rational), с ординарной точностью Float и с двойной

точностью Double. Числа из типа Float занимают меньше места, но они не такие точные как Double. Если вы

сомневаетесь, чем пользоваться, выбирайте Double, обычно Float используется только там, где необходимо

хранить огромные массивы чисел. В этом случае мы экономим много памяти.

Преобразование численных типов

Во многих языках программирования при сложении или умножении чисел разных типов проводится ав-

томатическое приведение типов. Обычно целые числа становятся действительными, Float превращается в

Double и так далее. Это противоречит строгой типизации, поэтому в Haskell этого нет:

Prelude> (1::Int) + (1::Double)

< interactive>:2:13:

Couldn’t match expected type ‘Int’ with actual type ‘Double’

In the second argument of ‘(+)’, namely ‘(1 :: Double)’

In the expression: (1 :: Int) + (1 :: Double)

In an equation for ‘it’: it = (1 :: Int) + (1 :: Double)

Любое преобразование типов контролируется пользователем. Мы должны вызвать специальную функ-

цию.

От целых к действительным: Часто возникает необходимость приведения целых чисел к действитель-

ным при делении. Для этого можно воспользоваться функцией: fromIntegral

Prelude> :i fromIntegral

fromIntegral :: (Integral a, Num b) => a -> b

-- Defined in ‘GHC.Real’

Определим функцию поиска среднего между двумя целыми числами:

meanInt :: Int -> Int -> Double

meanInt a b = fromIntegral (a + b) / 2

Арифметика | 35

В этой функции двойка имеет тип Double. Обратите внимание на скобки: составной синоним всегда при-

тягивает аргументы сильнее чем бинарная операция.

От действительных к целым: В этом нам поможет класс RealFrac. Методы говорят сами за себя:

Prelude GHC.Float> :i RealFrac

class (Real a, Fractional a) => RealFrac a where

properFraction :: Integral b => a -> (b, a)

truncate :: Integral b => a -> b

round :: Integral b => a -> b

ceiling :: Integral b => a -> b

floor :: Integral b => a -> b

-- Defined in ‘GHC.Real’

instance RealFrac Float -- Defined in ‘GHC.Float’

instance RealFrac Double -- Defined in ‘GHC.Float’

Метод properFraction отделяет целую часть числа от дробной:

properFraction :: Integral b => a -> (b, a)

Для того, чтобы вернуть сразу два значения используется кортеж (кортежи пишутся в обычных скобках,

значения следуют через запятую):

Prelude> properFraction 2.5

(2,0.5)

Для пар (кортеж, состоящий из двух элементов) определены две удобные функции извлечения элементов,

их смысл можно понять по одним лишь типам:

fst :: (a, b) -> a

snd :: (a, b) -> b

Проверим:

Prelude> let x = properFraction 2.5

Prelude> (fst x, snd x)

(2, 0.5)

Мы бы и сами могли определить такие функции:

fst :: (a, b) -> a

fst (a, _) = a

snd :: (a, b) -> b

snd (_, b) = b

Между действительными числами: Кто-то написал очень хорошую функцию, но она определена на

Double, а вам приходится использовать Float. Как быть? Нам поможет функция realToFrac:

Prelude> :i realToFrac

realToFrac :: (Real a, Fractional b) => a -> b

-- Defined in ‘GHC.Real’

Она принимает значение из класса Real и приводит его к значению, которое можно делить. Что это за

класс Real? Математики наверное смекнут, что это противоположность комплексным числам (где-то должен

быть определён тип или класс Complex, и он правда есть, но об этом в следующем разделе). При переходе

к комплексным числам мы теряем способность сравнения на больше/меньше, но сохраняем возможность

вычисления арифметических операций, поэтому класс Real это пересечение классов Num и Ord:

Prelude> :i Real

class (Num a, Ord a) => Real a where

toRational :: a -> Rational

Здесь “пересечение” означает “и тот и другой”. Пересечение классов кодируется с помощью контекста.

Вернёмся к нашему первому примеру:

36 | Глава 2: Первая программа

Prelude> realToFrac (1::Float) + (1::Double)

2.0

Отметим, что этой функцией можно пользоваться не только для типов Float и Double, в Haskell возможны

самые экзотические числа.

Если преобразования между Float и Double происходят очень-очень часто, возможно имеет смысл вос-

пользоваться специальными для GHC функциями: Они определены в модуле GHC.Float:

Prelude> :m +GHC.Float

Prelude GHC.Float> :t float2Double

float2Double :: Float -> Double

Prelude GHC.Float> :t double2float

double2Float :: Double -> Float

2.7 Документация

К этой главе мы уже рассмотрели основные конструкции языка и базовые типы. Если у вас есть какая-то

задача, вы уже можете начать её решать. Для этого сначала нужно будет описать в типах проблему, затем

выразить с помощью функций её решение.

Но не стоит писать все функции самостоятельно, если функция достаточно общая её наверняка кто-

нибудь уже написал. Самые полезные функции и классы определены в модуле Prelude и основных стан-

дартных библиотечных модулях. Было бы излишним описывать каждую функцию, книга превратилась бы

в справочник. Вместо этого давайте научимся искать функции в документации. Нам понадобится умение

составлять типы функций и небольшое знание английского языка.

Для начала о том, где находится документация к стандартным модулям. Если вы установили ghc вме-

сте с Haskell Platform под Windows скорее всего во вкладке Пуск, там где иконка ghc там же находится

и документация. В Linux необходимо найти директорию с документацией, скорее всего она в директории

/usr/local/share/doc/ghc/libraries. Также документацию можно найти в интернете, наберите в поиско-

вике Haskell Hierarchical Libraries. На главной странице документации вы найдёте огромное количество мо-

дулей. Нас пока интересуют разделы Data и Prelude. Разделы расположены по алфавиту. То что вы видите

это стандартный вид документации в Haskell. Документация делается с помощью специального приложе-

ния Haddock, мы тоже научимся такие делать, но позже, пока мы попробуем разобраться с тем как искать в

документации функции.

Предположим нам нужно вычислить длину списка. Нам нужна функция, которая принимает список и

возвращает целое число, скорее всего её тип [a] -> Int, обычно во всех библиотечных функциях для це-

лых чисел используется тип Int, также на месте параметра используются буквы a, b, c. Мы можем открыть

документацию к Prelude набрать в строке поиска тип [a] -> Int. Или поискать такую функцию в разде-

ле функций для списков List Operations. Тогда мы увидим единственную функцию с таким типом, под

говорящим именем length. Так мы нашли то, что искали.

Или мы ищем функцию, которая переворачивает список, нам нужна функция с типом [a] -> [a]. Таких

функций в Prelude несколько, но имя reverse одной из них может намекнуть на её смысл.

Но одной Prelude мир стандартных функций Haskell не ограничивается, если вы не нашли необходимую

вам функцию в Prelude её стоит поискать в других библиотечных модулях. Обычно функции разделяются

по тому на каких типах они определены. Так например функция sort :: Ord a => [a] -> [a] определена

не в Prelude, а в отдельном библиотечном модуле для списков он называется Data.List. Так же есть много

других модулей для разных типов, таких как Data.Bool, Data.Char, Data.Function, Data.Maybe и многие

другие. Не пугайтесь изобилия модулей постепенно они станут вашей опорой.

Для поиска в стандартных библиотеках есть замечательный интернет-сервис Hoogle (http://www.

haskell.org/hoogle/). Hoogle может искать значения не только по имени, но и по типам. Например мы

хотим узнать целочисленный код символа. Поиск по типу Char -> Int выдаёт искомую функцию digitToInt.

2.8 Краткое содержание

В этой главе мы познакомились с интерпретатором ghci и основными типами. Рассмотрели много при-

меров.

Документация | 37

Типы

Bool

– Основные операции: &&, ||, not, if c then t else e

Char

– Значения пишутся в ординарных кавычках, как в ’H’, ’+’

String

– Значения пишутся в двойных кавычках, как в ”Hello World”

Int

– Эффективные целые числа, но ограниченные

Integer

– Не ограниченные целые числа, но не эффективные

Double

– Числа с двойной точностью

Float

– Числа с ординарной точностью

Rational

– Дробные числа

Нам впервые встретились кортежи (на функции properFraction). Кортежи используются для возвраще-

ния из функции нескольких значений. Элементы кортежа могут иметь разные типы. Для извлечения элемен-

тов из кортежей-пар используются функции fst и snd. Кортежи пишутся в скобках, и элементы разделены

запятыми:

(a, b)

(a, b, c)

(a, b, c, d)

...

Классы

Show

Печать

Eq

Сравнение на равенство

Num

Сложение и умножение

Fractional

Деление

Особенности синтаксиса

Запись применения функции:

Префиксная

Инфиксная

add a b

a ‘add‘ b

(+) a b

a + b

Также мы научились приводить одни численные типы к другим и пользоваться документацией.

2.9 Упражнения

• Напишите функцию beside :: Nat -> Nat -> Bool, которая будет возвращать True только в том случае,

если два аргумента находятся рядом, то есть один из них можно получить через другой операцией Succ.

• Напишите функцию beside2 :: Nat -> Nat -> Bool, которая будет возвращать True только если

аргументы являются соседями через некоторое другое число.

• Мы написали очень неэффективную функцию сложения натуральных чисел. Проблема в том, что число

рекурсивных вызовов функции зависит от величины второго аргумента. Если мы захотим прибавить

единицу к сотне, то порядок следования аргументов существенно повлияет на скорость вычисления.

Напишите функцию, которая лишена этого недостатка.

• Напишите функцию возведения в степень pow :: Nat -> Nat -> Nat.

• Напишите тип, описывающий бинарные деревья BinTree a. Бинарное дерево может быть либо листом

со значением типа a, либо хранить два поддерева.

• Напишите функцию reverse :: BinTree a -> BinTree a, которая переворачивает дерево. Она меняет

местами два элемента в узле дерева.

• Напишите функцию depth :: BinTree a -> Nat, которая вычисляет глубину дерева, то есть самый

длинный путь от корня дерева к листу.

38 | Глава 2: Первая программа

• Напишите функцию leaves :: BinTree a -> [a], которая переводит бинарное дерево в список, воз-

вращая все элементы в листьях дерева.

• Обратите внимание на раздел List Operations в Prelude. Посмотрите на функции и их типы. Попро-

буйте догадаться по типу функции и названию что она делает.

• Попробуйте разобраться по документации с классами Ord (сравнение на больше/меньше), Enum (пере-

числения) и Integral (целые числа). Также стоит отметить класс Floating. Если у вас не получится,

не беда, они обязательно встретятся нам вновь. Там и разберёмся.

• Найдите функцию, которая переставляет элементы пары местами (элементы могут быть разных типов).

Потренируйтесь с кортежами. Определите аналоги функций fst и snd для не пар. Обратите внимание

на то, что сочетание символов (,) это функция-конструктор пары:

Prelude> (,) ”Hi” 101

(”Hi”,101)

Prelude> :t (,)

(,) :: a -> b -> (a, b)

Также определены („), („,) и другие.

Упражнения | 39

Глава 3

Типы

С помощью типов мы определяем все возможные значения в нашей программе. Мы определяем основные

примитивы и способы их комбинирования. Например в типе Nat:

data Nat = Zero | Succ Nat

Один конструктор-примитив Zero, и один конструктор Succ, с помощью которого мы можем делать со-

ставные значения. Определив тип Nat таким образом, мы говорим, что значения типа Nat могут быть только

такими:

Zero,

Succ Zero,

Succ (Succ Zero), Succ (Succ (Succ Zero)), ...

Все значения являются цепочками Succ с Zero на конце. Если где-нибудь мы попытаемся построить значе-

ние, которое не соответствует нашему типу, мы получим ошибку компиляции, то есть программа не пройдёт

проверку типов. Так типы описывают множество допустимых значений.

Значения, которые проходят проверку типов мы будем называть допустимыми, а те, которые не проходят

соответственно недопустимыми. Так например следующие значения недопустимы для Nat

Succ Zero Zero,

Succ Succ, True, Zero (Zero Succ), ...

Недопустимых значений конечно гораздо больше. Такое проявляется и в естественном языке, бессмыс-

ленных комбинаций слов гораздо больше, чем осмысленных предложений. Обратите внимание на то, что мы

говорим о значениях (не)допустимых для некоторого типа, например значение True допустимо для Bool, но

недопустимо для Nat.

Сами типы строятся не произвольным образом. Мы узнали, что при их построении используются две ос-

новные операции, это сумма и произведение типов. Это говорит о том, что в типах должны быть какие-то

закономерности, которые распространяются на все значения. В этой главе мы посмотрим на эти закономер-

ности.

3.1 Структура алгебраических типов данных

Итак у нас лишь две операции: сумма и произведение. Давайте для начала рассмотрим два крайних

случая.

• Только произведение типов

data T = Name T1 T2 ... TN

Мы говорим, что значение нашего нового типа T состоит из значений типов T1, T2, … , TN и у нас есть

лишь один способ составить значение этого типа. Единственное, что мы можем сделать это применить

к значениям типов Ti конструктор Name.

Пример:

data Time = Time Hour Second Minute

• Только сумма типов

data T = Name1 | Name2 | ... | NameN

40 | Глава 3: Типы

Мы говорим, что у нашего нового типа T может быть лишь несколько значений, и перечисляем их в

альтернативах через знак |.

Пример:

data Bool = True | False

Сделаем первое наблюдение: каждое произведение типов определяет новый конструктор. Число кон-

структоров в типе равно числу альтернатив. Так в первом случае у нас была одна альтернатива и следова-

тельно у нас был лишь один конструктор Name.

Имена конструкторов должны быть уникальными в пределах модуля. У нас нет таких двух типов, у ко-

торых совпадают конструкторы. Это говорит о том, что по имени конструктора компилятор знает значение

какого типа он может построить.

Произведение типов состоит из конструктора, за которым через пробел идут подтипы. Такая структура

не случайна, она копирует структуру функции. В качестве имени функции выступает конструктор, а в ка-

честве аргументов – значения заданных в произведении подтипов. Функция-конструктор после применения

“оборачивает” значения аргументов и создаёт новое значение. За счёт этого мы могли бы определить типы

по-другому. Мы могли бы определить их в стиле классов типов:

data Bool where

True

:: Bool

False :: Bool

Мы видим “класс” Bool, у которого два метода. Или определим в таком стиле Nat:

data Nat where

Zero

:: Nat

Succ

:: Nat -> Nat

Мы переписываем подтипы по порядку в аргументы метода. Или определим в таком стиле списки:

data [a] where

[]

:: [a]

(:)

:: a -> [a] -> [a]

Конструктор пустого списка [] является константой, а конструктор объединения элемента со списком

(:), является функцией. Когда я говорил, что типы определяют примитивы и методы составления из прими-

тивов, я имел ввиду, что некоторые конструкторы по сути являются константами, а другие функциями.

Эти “методы” определяют базовые значения типа, все другие значения будут комбинациями базовых.

При этом сумма типов, определяет число методов “классе” типа, то есть число базовых значений, а произ-

ведение типов в каждой альтернативе определяет имя метода (именем конструктора) и состав аргументов

(перечислением подтипов).

3.2 Структура констант

Мы уже знаем, что значения могут быть функциями и константами. Объявляя константу, мы даём имя-

синоним некоторой комбинации базовых конструкторов. В функции мы говорим как по одним значениям

получить другие. В этом и следующем разделе мы посмотрим на то, как типы определяют структуру констант

и функций.

Давайте присмотримся к константам:

Succ (Succ Zero)

Neg (Add One (Mul Six Ten))

Not (Follows A (And A B))

Cons 1 (Cons 2 (Cons 3 (Cons 4 Nil)))

Заменим все функциональные конструкторы на букву f (от слова function), а все примитивные конструк-

торы на букву c (от слова constant).

f (f c)

f (f c (f c c))

f (f c (f c c))

f c (f c (f c (f c c)))

Те кто знаком с теорией графов, возможно уже узнали в этой записи строчную запись дерева. Все зна-

чения в Haskell являются деревьями. Узел дерева содержит составной конструктор, а лист дерева содержит

примитивный конструктор. Далее будет небольшой подраздел посвящённый терминологии теории графов,

которая нам понадобится, будет много картинок, если вам это известно, то вы можете спокойно его пропу-

стить.

Структура констант | 41

Несколько слов о теории графов

Если вы не знакомы с теорией графов, то сейчас как раз самое время с ней познакомится, хотя бы на

уровне основных терминов. Теория графов изучает дискретные объекты в терминах зависимостей между

объектами или связей. При этом объекты и связи можно изобразить графически.

Граф состоит из узлов и рёбер, которые соединяют узлы. Приведём пример графа:

8

7

c

f

6

a

b

d

e

5

1

2

g

h

3

4

Рис. 3.1: Граф

В этом графе восемь узлов, они пронумерованы, и восемь рёбер, они обозначены буквами. Теорию графов

придумал Леонард Эйлер, когда решал задачу о кёнингсбергских мостах. Он решал задачу о том, можно ли

обойти все семь кёнингсбергских мостов так, чтобы пройти по каждому лишь один раз. Эйлер представил

мосты в виде рёбер а участки суши в виде узлов графа и показал, что это сделать нельзя. Но мы отвлеклись.

А что такое дерево? Дерево это такой связанный граф, у которого нет циклов. Несвязанный граф образует

несколько островков, или множеств узлов, которые не соединены рёбрами. Циклы – это замкнутые последо-

вательности рёбер. Например граф на рисунке выше не является деревом, но если мы сотрём ребро e, то у

нас получится дерево.

Ориентированный граф – это такой граф, у которого все рёбра являются стрелками, они ориентированы,

отсюда и название. При этом теперь каждое ребро не просто связывает узлы, но имеет начало и конец. В ори-

ентированных деревьях обычно выделяют один узел, который называют корнем. Его особенность заключается

в том, что все стрелки в ориентированном дереве как бы “разбегаются” от корня или сбегаются к корню. Ко-

рень определяет все стрелки в дереве. Ориентированное дерево похоже на иерархию. У нас есть корневой

элемент и набор его дочерних поддеревьев, каждое из поддеревьев в свою очередь является ориентирован-

ным деревом и так далее. Проиллюстрируем на картинке, давайте сотрём ребро e и назначим первый узел

корнем. Все наши стрелки будут идти от корня. Сначала мы проведём стрелки к узлам связанным с корнем:

Затем представим, что каждый из этих узлов сам является корнем в своём дереве и повторим эту процеду-

ру. На этом шаге мы дорисовываем стрелки в поддеревьях, которые находятся в узлах 3 и 6. Узел 5 является

вырожденным деревом, в нём всего лишь одна вершина. Мы будем называть такие поддеревья листьями.

А невырожденные поддеревья мы будем называть узлами. Корневой узел в данном поддереве называют ро-

дительским. А его соседние узлы, в которые направлены исходящие из него стрелки называют дочерними

узлами. На предыдущем шаге у нас появился один родительский узел 1, у которого три дочерних узла: 3, 6,

и 5. А на этом шаге у нас появились ещё два родительских узла 3 и 6. У узла 3 один дочерний узел (4), а у

узла 6 – три дочерних узла (2, 8, 7).

Отметим, что положение узлов и рёбер на картинке не важно, главное это то, какие рёбра какие узлы

соединяют. Мы можем перерисовать это дерево в более привычном виде (рис. 3.4).

Теперь если вы посмотрите на константы в Haskell вы заметите, что очень похожи на деревья. Листья со-

держат примитивные конструкторы, а узлы – составные. Это происходит из-за того, что каждый конструктор

содержит метку и набор подтипов. В этой аналогии метки становятся узлами, а подтипы-аргументы стано-

вятся поддеревьями.

42 | Глава 3: Типы

8

7

c

f

6

a

b

d

5

1

2

g

h

3

4

Рис. 3.2: Превращаем в дерево

8

7

c

f

6

a

b

d

5

1

2

g

h

3

4

Рис. 3.3: Превращаем в дерево...

Но есть одна тонкость, в которой заключается отличие констант Haskell от деревьев из теории графов. В

теории графов порядок поддеревьев не важен, мы могли бы нарисовать поддеревья в любом порядке, главное

сохранить связи. А в Haskell порядок следования аргументов в конструкторе важен.

На следующем рисунке (рис. 3.5) изображены две константы:

Succ (Succ Zero) :: Nat и Neg (Add One (Mul Six Ten)) :: Expr. Но они изображены немного по-другому.

Я перевернул стрелки и добавил корнем ещё один узел, это тип константы.

Стрелки перевёрнуты так, чтобы стрелки на картинке соответствовали стрелкам в типе конструктора.

Например по виду узла Succ :: Nat -> Nat, можно понять, что это функция от одного аргумента, в неё

впадает одна стрелка-аргумент и вытекает одна стрелка-значение. В конструктор Mul впадает две стрелки,

значит это конструктор-функция от двух аргументов.

Константы похожи на деревья за счёт структуры операции произведения типов. В произведении типов

мы пишем:

data Tnew = Name T1 T2 ... Tn

Структура констант | 43

1

g

d

a

3

5

6

h

b

f

c

4

2

7

8

Рис. 3.4: Ориентированное дерево

Expr

Nat

Neg

Succ

Add

Succ

One

Mul

Zero

Six

Ten

Рис. 3.5: Константы

Так и получается, что у нашего узла New одна вытекающая стрелка, которая символизирует значение типа

Tnew и несколько впадающих стрелок T1, T2, …, Tn, они символизируют аргументы конструктора.

Потренируйтесь изображать константы в виде деревьев, вспомните константы из предыдущей главы, или

придумайте какие-нибудь новые.

Строчная запись деревьев

Итак все константы в Haskell за счёт особой структуры построения типов являются деревьями, но мы

программируем в текстовом редакторе, а не в редакторе векторной графики, поэтому нам нужен удобный

способ строчной записи дерева. Мы им уже активно пользуемся, но сейчас давайте опишем его по-подробнее.

Мы сидим на корне дерева и спускаемся по его вершинам. Нам могут встретиться вершины двух типов

узлы и листья. Сначала мы пишем имя в текущем узле, затем через пробел имена в дочерних узлах, если нам

встречается невырожденный узел мы заключаем его в скобки. Давайте последовательно запишем в строчной

записи дерево из первого примера:

Начнём с корня и будем последовательно дописывать поддеревья, точками обозначаются дочерние узлы,

которые нам ещё предстоит дописать:

(1

.

.

.

)

(1

(3 . )

5

(6 . . . ))

(1

(3 4)

5

(6 2 7 8))

44 | Глава 3: Типы

1

3

5

6

4

2

7

8

Рис. 3.6: Ориентированное дерево

Мы можем ставить любое число пробелов между дочерними узлами, здесь для наглядности точки вы-

ровнены. Так мы можем закодировать исходное дерево строкой. Часто самые внешние скобки опускаются. В

итоге получилась такая запись:

tree = 1 (3 4) 5 (6 2 7 8)

По этой записи мы можем понять, что у нас есть два конструктора трёх аргументов 1 и 6, один конструктор

одного аргумента 3 и пять примитивных конструкторов. Точно так же мы строим и все другие константы в

Haskell:

Succ (Succ (Succ Zero))

Time (Hour 13) (Minute 10) (Second 0)

Mul (Add One Ten) (Neg (Mul Six Zero))

За одним исключением, если конструктор бинарный, символьный (начинается с двоеточия), мы помеща-

ем его между аргументов:

(One :+ Ten) :* (Neg (Six :* Zero))

3.3 Структура функций

Функции описывают одни значения в терминах других. При этом важно понимать, что функция это лишь

новое имя, пусть и составное. Мы можем написать 5, или 2+3, это лишь два разных имени для одной кон-

станты. Теперь мы разобрались с тем, что константы это деревья. Значит функции строят одни деревья из

других. Как они это делают? Для этого этого в Haskell есть две операции: это композиция и декомпозиция де-

ревьев. С помощью композиции мы строим из простых деревьев сложные, а с помощью декомпозиции разбиваем

составные деревья на простейшие.

Композиция и декомпозиция объединены в одной операции, с которой мы уже встречались, это операция

определения синонима. Давайте вспомним какое-нибудь объявление функции:

(+) a

Zero

= a

(+) a

(Succ b)

= Succ (a + b)

Смотрите в этой функции слева от знака равно мы проводим декомпозицию второго аргумента, а в правой

части мы составляем новое дерево из тех значений, что были нами получены слева от знака равно. Или

посмотрим на другой пример:

show (Time h m s) = show h ++ ”:” ++ show m ++ ”:” ++ show s

Слева от знака равно мы также выделили из составного дерева (Time h m s) три его дочерних для корня

узла и связали их с переменными h, m и s. А справа от знака равно мы составили из этих переменных новое

выражение.

Итак операцию объявления синонима можно представить в таком виде:

name

декомпозиция

=

композиция

В каждом уравнении у нас три части: новое имя, декомпозиция, поступающих на вход аргументов, и

композиция нового значения. Теперь давайте остановимся поподробнее на каждой из этих операций.

Структура функций | 45

Композиция и частичное применение

Композиция строится по очень простому правилу, если у нас есть значение f типа a -> b и значение x

типа a, мы можем получить новое значение (f x) типа b. Это основное правило построения новых значений,

поэтому давайте запишем его отдельно:

f :: a -> b,

x :: a

--------------------------

(f x) :: b

Сверху от черты, то что у нас есть, а снизу от черты то, что мы можем получить. Это операция называется

применением или аппликацией.

Выражения, полученные таким образом, напоминают строчную запись дерева, но есть одна тонкость, ко-

торую мы обошли стороной. В случае деревьев мы строили только константы, и конструктор получал столько

аргументов, сколько у него было дочерних узлов (или подтипов). Так мы строили константы. Но в Haskell мы

можем с помощью применения строить функции на лету, передавая меньшее число аргументов, этот процесс

называется частичным применением или каррированием (currying). Поясним на примере, предположим у нас

есть функция двух аргументов:

add :: Nat -> Nat -> Nat

add a b = ...

На самом деле компилятор воспринимает эту запись так:

add :: Nat -> (Nat -> Nat)

add a b = ...

Функция add является функцией одного аргумента, которая в свою очередь возвращает функцию одного

аргумента (Nat -> Nat). Когда мы пишем в где-нибудь в правой части функции:

... =

... (add Zero (Succ Zero)) ...

Компилятор воспринимает эту запись так:

... =

... ((add Zero) (Succ Zero)) ...

Присмотримся к этому выражению, что изменилось? У нас появились новые скобки, вокруг выражения

(add Zero). Давайте посмотрим как происходит применение:

add :: Nat -> (Nat -> Nat),

Zero :: Nat

----------------------------------------------

(add Zero) :: Nat -> Nat

Итак применение функции add к Zero возвращает новую функцию (add Zero), которая зависит от одного

аргумента. Теперь применим к этой функции второе значение:

(add Zero) :: Nat -> Nat,

(Succ Zero) :: Nat

----------------------------------------------

((add Zero) (Succ Zero)) :: Nat

И только теперь мы получили константу. Обратите внимание на то, что получившаяся константа не может

принять ещё один аргумент. Поскольку в правиле для применения функция f должна содержать стрелку, а

у нас есть лишь Nat, это значение может участвовать в других выражениях лишь на месте аргумента.

Тоже самое работает и для функций от большего числа аргументов, если мы пишем

fun :: a1 -> a2 -> a3 -> a4 -> res

... = fun a b c d

На самом деле мы пишем

fun :: a1 -> (a2 -> (a3 -> (a4 -> res)))

... = (((fun a) b) c) d

46 | Глава 3: Типы

Это очень удобно. Так, определив лишь одну функцию fun, мы получили в подарок ещё три функции

(fun a), (fun a b) и (fun a b c). С ростом числа аргументов растёт и число подарков. Если смотреть на

функцию fun, как на функцию одного аргумента, то она представляется таким генератором функций типа

a2 -> a3 -> a4 -> res, который зависит от параметра. Применение функций через пробел значительно

упрощает процесс комбинирования функций.

Поэтому в Haskell аргументы функций, которые играют роль параметров или специфических флагов, то

есть аргументы, которые меняются редко обычно пишутся в начале функции. Например

process :: Param1 -> Param2 -> Arg1 -> Arg2 -> Result

Два первых аргумента функции process выступают в роли параметров для генерации функций с типом

Arg1 -> Arg2 -> Result.

Давайте потренируемся с частичным применением в интерпретаторе. Для этого загрузим модуль Nat из

предыдущей главы:

Prelude> :l Nat

[1 of 1] Compiling Nat

( Nat. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Nat.

*Nat> let add = (+) :: Nat -> Nat -> Nat

*Nat> let addTwo = add (Succ (Succ Zero))

*Nat> :t addTwo

addTwo :: Nat -> Nat

*Nat> addTwo (Succ Zero)

Succ (Succ (Succ Zero))

*Nat> addTwo (addTwo Zero)

Succ (Succ (Succ (Succ Zero)))

Сначала мы ввели локальную переменную add, и присвоили ей метод (+) из класса Num для Nat. Нам

пришлось выписать тип функции, поскольку ghci не знает для какого экземпляра мы хотим определить этот

синоним. В данном случае мы подсказали ему, что это Nat. Затем с помощью частичного применения мы

объявили новый синоним addTwo, как мы видим из следующей строки это функция оного аргумента. Она

принимает любое значение типа Nat и прибавляет к нему двойку. Мы видим, что этой функцией можно

пользоваться также как и обычной функцией.

Попробуем выполнить тоже самое для функции с символьной записью имени:

*Nat> let add2 = (+) (Succ (Succ Zero))

*Nat> add2 Zero

Succ (Succ Zero)

Мы рассмотрели частичное применение для функций в префиксной форме записи. В префиксной фор-

ме записи функция пишется первой, затем следуют аргументы. Для функций в инфиксной форме записи

существует два правила применения.

Это применение слева:

(*) :: a -> (b -> c),

x :: a

-----------------------------

(x *) :: b -> c

И применение справа:

(*) :: a -> (b -> c),

x :: b

-----------------------------

(* x) :: a -> c

Обратите внимание на типы аргумента и возвращаемого значения. Скобки в выражениях (x*) и (*x)

обязательны. Применением слева мы фиксируем в бинарной операции первый аргумент, а применением

справа – второй.

Поясним на примере, для этого давайте возьмём функцию минус (-). Если мы напишем (2-) 1 то мы

получим 1, а если мы напишем (-2) 1, то мы получим -1. Проверим в интерпретаторе:

*Nat> (2-) 1

1

*Nat> (-2) 1

< interactive>:4:2:

Структура функций | 47

No instance for (Num (a0 -> t0))

arising from a use of syntactic negation

Possible fix: add an instance declaration for (Num (a0 -> t0))

In the expression: - 2

In the expression: (- 2) 1

In an equation for ‘it’: it = (- 2) 1

Ох уж этот минус. Незадача. Ошибка произошла из-за того, что минус является хамелеоном. Если мы

пишем -2, компилятор воспринимает минус как унарную операцию, и думает, что мы написали константу

минус два. Это сделано для удобства, но иногда это мешает. Это единственное такое исключение в Haskell.

Давайте введём новый синоним для операции минус:

*Nat> let (#) = (-)

*Nat> (2#) 1

1

*Nat> (#2) 1

-1

Эти правила левого и правого применения работают и для буквенных имён в инфиксной форме записи:

*Nat> let minus = (-)

*Nat> (2 ‘minus‘ ) 1

1

*Nat> ( ‘minus‘ 2) 1

-1

Так если мы хотим на лету получить новую функцию, связав в функции второй аргумент мы можем

написать:

... = ... ( ‘fun‘ x) ...

Частичное применение для функций в инфиксной форме записи называют сечением (section), они бывают

соответственно левыми и правыми.

Связь с логикой

Отметим связь основного правила применения с Modus Ponens, известным правилом вывода в логике:

a -> b,

a

-------------

b

Оно говорит о том, что если у нас есть выражение из a следует b и мы знаем, что a истинно, мы смело

можем утверждать, что b тоже истинно. Если перевести это правило на Haskell, то мы получим: Если у нас

определена функция типа a -> b и у нас есть значение типа a, то мы можем получить значение типа b.

Декомпозиция и сопоставление с образцом

Декомпозиция применяется слева от знака равно, при этом наша задача состоит в том, чтобы опознать

дерево определённого вида и выделить из него некоторые поддеревья. Мы уже пользовались декомпозицией

много раз в предыдущих главах, давайте выпишем примеры декомпозиции:

not :: Bool -> Bool

not True

= ...

not False

= ...

xor :: Bool -> Bool -> Bool

xor a b = ...

show :: Show a => a -> String

show (Time h m s) = ...

addZero :: String -> String

addZero (a:[])

= ...

addZero as

= ...

(*)

a

Zero

= ...

(*)

a

(Succ b)

= ...

48 | Глава 3: Типы

Декомпозицию можно проводить в аргументах функции. Там мы видим строчную запись дерева, в узлах

стоят конструкторы (начинаются с большой буквы), переменные (с маленькой буквы) или символ безразлич-

ной переменой (подчёркивание).

С помощью конструкторов, мы указываем те части, которые обязательно должны быть в дереве для дан-

ного уравнения. Так уравнение

not True

= ...

сработает, только если на вход функции поступит значение True. Мы можем углубляться в дерево значе-

ния настолько, насколько нам позволят типы, так мы можем определить функцию:

is7 :: Nat -> Bool

is7

(Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ Zero)))))))

= True

is7

_

= False

С помощью переменных мы даём синонимы поддеревьям. Этими синонимами мы можем пользоваться в

правой части функции. Так в уравнении

addZero (a:[])

мы извлекаем первый элемент из списка, и одновременно говорим о том, что список может содержать

только один элемент. Отметим, что если мы хотим дать синоним всему дереву а не какой-то части, мы просто

пишем на месте аргумента переменную, как в случае функции xor:

xor a b = ...

С помощью безразличной переменной говорим, что нам не важно, что находится у дерева в этом узле.

Уравнения в определении синонима обходятся сверху вниз, поэтому часто безразличной переменной поль-

зуются в смысле “а во всех остальных случаях”, как в:

instance Eq Nat where

(==) Zero

Zero

= True

(==) (Succ a) (Succ b) = a == b

(==) _

_

= False

Переменные и безразличные переменные также могут уходить вглубь дерева сколь угодно далеко (или

ввысь дерева, поскольку первый уровень в строчной записи это корень):

lessThan7 :: Nat -> Bool

lessThan7

(Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ _)))))))

= False

lessThan7

_

= True

Декомпозицию можно применять только к значениям-константам. Проявляется интересная закономер-

ность: если для композиции необходимым элементом было значение со стрелочным типом (функция), то в

случае декомпозиции нам нужно значение с типом без стрелок (константа). Это говорит о том, что все функ-

ции будут полностью применены, то есть константы будут записаны в виде строчной записи дерева. Если мы

ожидаем на входе функцию, то мы можем только дать ей синоним с помощью с помощью переменной или

проигнорировать её безразличной переменной.

Как в

name

(Succ (Succ Zero))

= ...

name

(Zero : Succ Zero : [])

= ...

Но не

name

Succ

= ...

name

(Zero :)

= ...

Отметим, что для композиции это допустимые значения, в первом случае это функция Nat -> Nat, а во

втором это функция типа [Nat] -> [Nat].

Ещё одна особенность декомпозиции заключается в том, что при декомпозиции мы можем пользоваться

только “настоящими” значениями, то есть конструкторами, объявленными в типах. В случае композиции мы

могли пользоваться как конструкторами, так и синонимами.

Например мы не можем написать в декомпозиции:

name

(add Zero Zero)

= ...

name

(or (xor a b) True)

= ...

В Haskell декомпозицию принято называть сопоставлением с образцом (pattern matching). Термин намекает

на то, что в аргументе мы выписываем шаблон (или заготовку) для целого набора значений. Наборы значений

могут получиться, если мы пользуемся переменными. Конструкторы дают нам возможность зафиксировать

вид ожидаемого на вход дерева.

Структура функций | 49

3.4 Проверка типов

В этом разделе мы поговорим об ошибках проверки типов. Почти все ошибки, которые происходят в

Haskell, связаны с проверкой типов. Проверка типов происходит согласно правилам применения, которые

встретились нам в разделе о композиции значений. Мы остановимся лишь на случае для префиксной формы

записи, правила для сечений работают аналогично. Давайте вспомним основное правило:

f :: a -> b,

x :: a

--------------------------

(f x) :: b

Что может привести к ошибке? В этом правиле есть два источника ошибки.

• Тип f не содержит стрелок, или f не является функцией.

• Типы x и аргумента для f не совпадают.

Вот и все ошибки. Универсальное представление всех функций в виде функций одного аргумента, значи-

тельно сокращает число различных видов ошибок. Итак мы можем ошибиться применяя значение к константе

и передав в функцию не то, что она ожидает.

Потренируемся в интерпретаторе, сначала попытаемся создать ошибку первого типа:

*Nat> Zero Zero

< interactive>:1:1:

The function ‘Zero’ is applied to one argument,

but its type ‘Nat’ has none

In the expression: Zero Zero

In an equation for ‘it’: it = Zero Zero

Если перевести на русский интерпретатор говорит:

*Nat> Zero Zero

< interactive>:1:1:

Функция ’Zero’ применяется к одному аргументу,

но её тип ’Nat’ не имеет аргументов

В выражении: Zero Zero

В уравнении для ‘it’: it = Zero Zero

Компилятор увидел применение функции f x, далее он посмотрел, что x = Zero, из этого на основе

правила применения он сделал вывод о том, что f имеет тип Nat -> t, тогда он заглянул в f и нашёл там

Zero :: Nat, что и привело к несовпадению типов.

Составим ещё одно выражение с такой же ошибкой:

*Nat> True Succ

< interactive>:6:1:

The function ‘True’ is applied to one argument,

but its type ‘Bool’ has none

In the expression: True Succ

In an equation for ‘it’: it = True Succ

В этом выражении аргумент Succ имеет тип Nat -> Nat, значит по правилу вывода тип True равен (Nat

-> Nat) -> t, где t некоторый произвольный тип, но мы знаем, что True имеет тип Bool.

Теперь перейдём к ошибкам второго типа. Попробуем вызывать функции с неправильными аргументами:

*Nat> :m +Prelude

*Nat Prelude> not (Succ Zero)

< interactive>:9:6:

Couldn’t match expected type ‘Bool’ with actual type ‘Nat’

In the return type of a call of ‘Succ’

In the first argument of ‘not’, namely ‘(Succ Zero)’

In the expression: not (Succ Zero)

50 | Глава 3: Типы

Опишем действия компилятора в терминах правила применения. В этом выражении у нас есть три зна-

чения: not, Succ и Zero. Нам нужно узнать тип выражения и проверить правильно ли оно построено.

not (Succ Zero) - ?

not :: Bool -> Bool,

Succ :: Nat -> Nat,

Zero :: Nat

----------------------------------------------------------

f x, f = not и x = (Succ Zero)

------------------------------------------------------------

f :: Bool -> Bool следовательно x :: Bool

-------------------------------------------------------------

(Succ Zero) :: Bool

Воспользовавшись правилом применения мы узнали, что тип выражения Succ Zero должен быть равен

Bool. Проверим, так ли это?

(Succ Zero) - ?

Succ :: Nat -> Nat,

Zero :: Nat

----------------------------------------------------------

f x, f = Succ, x = Zero следовательно (f x) :: Nat

----------------------------------------------------------

(Succ Zero) :: Nat

Из этой цепочки следует, что (Succ Zero) имеет тип Nat. Мы пришли к противоречию и сообщаем об

этом пользователю.

< interactive>:1:5:

Не могу сопоставить ожидаемый тип ’Bool’ с выведенным ’Nat’

В типе результата вызова ‘Succ’

В первом аргументе ‘not’, а именно ‘(Succ Zero)’

В выражении: not (Succ Zero)

Потренируйтесь в составлении неправильных выражений и посмотрите почему они не правильные. Мыс-

ленно сверьтесь с правилом применения в каждом из слагаемых.

Специализация типов при подстановке

Мы говорили о том, что тип аргумента функции и тип подставляемого значения должны совпадать, но

на самом деле есть и другая возможность. Тип аргумента или тип значения могут быть полиморфными. В

этом случае происходит специализация общего типа. Например, при выполнении выражения:

*Nat> Succ Zero + Zero

Succ (Succ Zero)

Происходит специализация общей функции (+) :: Num a => a -> a -> a до функции (+) :: Nat ->

Nat -> Nat, которая определена в экземпляре Num для Nat.

Проверка типов с контекстом

Предположим, что у функции f есть контекст, который говорит о том, что первый аргумент принадлежит

некоторому классу f :: C a => a -> b, тогда значение, которое мы подставляем в функцию, должно быть

экземпляром класса C.

Для иллюстрации давайте попробуем сложить логические значения:

*Nat Prelude> True + False

< interactive>:11:6:

No instance for (Num Bool)

arising from a use of ‘+’

Possible fix: add an instance declaration for (Num Bool)

In the expression: True + False

In an equation for ‘it’: it = True + False

Компилятор говорит о том, что для типа Bool не

определён экземпляр для класса Num.

Проверка типов | 51

No instance for (Num Bool)

Запишем это в виде правила:

f :: C a => a -> b,

x :: T, instance C T

-----------------------------------------

(f x) :: b

Важно отметить, что x имеет конкретный тип T. Если x – значение, у которого тип с параметром, компиля-

тор не сможет определить для какого типа конкретно мы хотим выполнить применение. Мы будем называть

такую ситуацию неопределённостью:

x :: T a => a

f :: C a => a -> b

f x :: ??

-- неопределённость

Мы видим, что тип x, это какой-то тип, одновременно принадлежащий и классу T и классу C. Но мы не

можем сказать какой это тип. У этого поведения есть исключение: по умолчанию числа приводятся к Integer,

если они не содержат знаков после точки, и к Double – если содержат.

*Nat Prelude> let f = (1.5 + )

*Nat Prelude> :t f

f :: Double -> Double

*Nat Prelude> let x = 5 + 0

*Nat Prelude> :t x

x :: Integer

*Nat Prelude> let x = 5 + Zero

*Nat Prelude> :t x

x :: Nat

Умолчания определены только для класса Num. Для этого есть специальное ключевое слово default. В

рамках модуля мы можем указать какие типы считаются числами по умолчанию. Например, так (такое умол-

чание действует в каждом модуле, но мы можем переопределить его):

default (Integer, Double)

Работает правило: если произошла неопределённость и один из участвующих классов является Num, а все

остальные классы – это стандартные классы, определённые в Prelude, то компилятор начинает последова-

тельно пробовать все типы, перечисленые за ключевым словом default, пока один из них не подойдёт. Если

такого типа не окажется, компилятор скажет об ошибке.

Ограничение мономорфизма

С выводом типов в классах связана одна тонкость. Мы говорили, что не обязательно выписывать типы

выражений, компилятор может вывести их самостоятельно. Например, мы постоянно пользуемся этим в ин-

терпретаторе. Также когда мы говорили о частичном применении, мы сказали об очень полезном умолчании

в типах функций. О том, что за счёт частичного применения, все функции являются функциями одного аргу-

мента. Эта особенность позволяет записывать выражения очень кратко. Но иногда они получаются чересчур

краткими, и вводят компилятор в заблуждение. Зайдём в интерпретатор:

Prelude> let add = (+)

Prelude> :t add

add :: Integer -> Integer -> Integer

Мы хотели определить синоним для метода плюс из класса Num, но вместо ожидаемого общего типа

получили более частный. Сработало умолчание для численного типа. Но зачем оно сработало? Если мы

попробуем дать синоним методу из класса Eq, ситуация станет ещё более странной:

Prelude> let eq = (==)

Prelude> :t eq

eq :: () -> () -> Bool

Мы получили какую-то ерунду. Если мы попытаемся загрузить модуль с этими определениями:

52 | Глава 3: Типы

module MR where

add = (+)

eq

= (==)

то получим:

*MR> :l MR

[1 of 1] Compiling MR

( MR. hs, interpreted )

MR. hs:4:7:

Ambiguous type variable ‘a0’ in the constraint:

(Eq a0) arising from a use of ‘==’

Possible cause: the monomorphism restriction applied to the following:

eq :: a0 -> a0 -> Bool (bound at MR.hs:4:1)

Probable fix: give these definition(s) an explicit type signature

or use -XNoMonomorphismRestriction

In the expression: (==)

In an equation for ‘eq’: eq = (==)

Failed, modules loaded: none.

Компилятор жалуется о том, что в определении для eq ему встретилась неопределённость и он не смог

вывести тип. Если же мы допишем недостающие типы:

module MR where

add :: Num a => a -> a -> a

add = (+)

eq :: Eq a => a -> a -> Bool

eq

= (==)

то всё пройдёт гладко:

Prelude> :l MR

[1 of 1] Compiling MR

( MR. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: MR.

*MR> eq 2 3

False

Но оказывается, что если мы допишем аргументы у функций и сотрём объявления, компилятор сможет

вывести тип, и тип окажется общим. Это можно проверить в интерпретаторе. Для этого начнём новую сессию:

Prelude> let eq a b = (==) a b

Prelude> :t eq

eq :: Eq a => a -> a -> Bool

Prelude> let add a = (+) a

Prelude> :t add

add :: Num a => a -> a -> a

Запишите эти выражения в модуле без типов и попробуйте загрузить. Почему так происходит? По смыслу

определения

add a b = (+) a b

add

= (+)

ничем не отличаются друг от друга, но второе сбивает компилятор столку. Компилятор путается из-

за того, что второй вариант похож на определение константы. Мы с вами знаем, что выражение справа от

знака равно является функцией, но компилятор, посчитав аргументы слева от знака равно, думает, что это

возможно константа, потому что она выглядит как константа. У таких возможно-констант есть специальное

имя, они называются константными аппликативными формами (constant applicative form или сокращённо

CAF). Константы можно вычислять один раз, на то они и константы. Но если тип константы перегружен,

и мы не знаем что это за тип (если пользователь не подсказал нам об этом в объявлении типа), то нам

приходится вычислять его каждый раз заново. Посмотрим на пример:

Проверка типов | 53

res = s + s

s = someLongLongComputation 10

someLongLongComputation :: Num a => a -> a

Здесь значение s содержит результат вычисления какой-то большой-пребольшой функции. Перед компи-

лятором стоит задача вывода типов. По тексту можно определить, что у s и res некоторый числовой тип.

Проблема в том, что поскольку компилятор не знает какой тип у s конкретно в выражении s + s, он вы-

нужден вычислить s дважды. Это привело разработчиков Haskell к мысли о том, что все выражения, которые

выглядят как константы должны вычисляться как константы, то есть лишь один раз. Это ограничение называ-

ют ограничением мономорфизма. По умолчанию все константы должны иметь конкретный тип, если только

пользователь не укажет обратное в типе или не подскажет компилятору косвенно, подставив неопределённое

значение в другое значение, тип которого определён. Например, такой модуль загрузится без ошибок:

eqToOne = eq one

eq = (==)

one :: Int

one = 1

Только в этом случае мы не получим общего типа для eq: компилятор постарается вывести значение,

которое не содержит контекста. Поэтому получится, что функция eq определена на Int. Эта очень спорная

особенность языка, поскольку на практике получается так, что ситуации, в которых она мешает, возникают

гораздо чаще. Немного забегая вперёд, отметим, что это поведение компилятора по умолчанию, и его можно

изменить. Компилятор даже подсказал нам как это сделать в сообщении об ошибке:

Probable fix: give these definition(s) an explicit type signature

or use -XNoMonomorphismRestriction

Мы можем активировать расширение языка, которое отменяет это ограничение. Сделать это можно

несколькими способами. Мы можем запустить интерпретатор с флагом -XNoMonomorphismRestriction:

Prelude> :q

Leaving GHCi.

$ ghci -XNoMonomorphismRestriction

Prelude> let eq = (==)

Prelude> :t eq

eq :: Eq a => a -> a -> Bool

или в самом начале модуля написать:

{-# Language NoMonomorphismRestriction #-}

Расширение будет действовать только в рамках данного модуля.

3.5 Рекурсивные типы

Обсудим ещё одну особенность системы типов Haskell. Типы могут быть рекурсивными, то есть одним из

подтипов в определении типа может быть сам определяемый тип. Мы уже пользовались этим в определении

для Nat

data Nat = Zero | Succ Nat

Видите, во второй альтернативе участвует сам тип Nat. Это приводит к бесконечному числу значений. Та-

ким простым и коротким определением мы описываем все положительные числа. Рекурсивные определения

типов приводят к рекурсивным функциям. Помните, мы определяли сложение и умножение:

(+) a Zero

= a

(+) a (Succ b) = Succ (a + b)

(*) a Zero

= Zero

(*) a (Succ b) = a + (a * b)

54 | Глава 3: Типы

И та и другая функция получились рекурсивными. Они следуют по одному сценарию: сначала определяем

базу рекурсии~– тот случай, в котором мы заканчиваем вычисление функции, и затем определяем путь к

базе~– цепочку рекурсивных вызовов.

Рассмотрим тип по-сложнее. Списки:

data [a] = [] | a : [a]

Деревья значений для Nat напоминают цепочку конструкторов Succ, которая венчается конструктором

Zero. Дерево значений для списка отличается лишь тем, что теперь у каждого конструктора Succ есть отро-

сток, который содержит значение неокоторого типа a. Значение заканчивается пустым списком [].

Мы можем предположить, что функции для списков также будут рекурсивными. Это и правда так. Помот-

рим на три основные функции для списков. Все они определены в Prelude. Начнём с функции преобразования

всех элементов списка:

map :: (a -> b) -> [a] -> [b]

Посмотрим как она работает:

Prelude> map (+100) [1,2,3]

[101,102,103]

Prelude> map not [True, True, False, False, False]

[False, False, True, True, True]

Prelude> :m +Data.Char

Prelude Data.Char> map toUpper ”Hello World”

”HELLO WORLD”

Теперь опишем эту функцию. Базой рекурсии будет случай для пустого списка. В нём мы говорим, что

если элементы закончились, нам нечего больше преобразовывать, и возвращаем пустой список. Во втором

уравнении нам встретится узел дерева, который содержит конструктор :, а в дочерних узлах сидят элемент

списка a и оставшаяся часть списка as. В этом случае мы составляем новый список, элемент которого со-

держит преобразованный элемент (f a) исходного списка и оставшуюся часть списка, которую мы также

преобразуем с помощью функции map:

map :: (a -> b) -> [a] -> [b]

map f []

= []

map f (a:as) = f a : map f as

Какое длинное объяснение для такой короткой функции! Надеюсь, что мне не удалось сбить вас с толку.

Обратите внимание на то, что поскольку конструктор символьный (начинается с двоеточия) мы пишем его

между дочерними поддеревьями, а не сначала. Немного отвлекитесь и поэкспериментируйте с этой функци-

ей в интерпретаторе, она очень важная. Составляйте самые разные списки. Чтобы не перенабирать каждый

раз списки водите синонимы с помощью let.

Перейдём к следующей функции. Это функция фильтрации:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

Она принимает предикат и список, угдайте что она делает:

Prelude Data.Char> filter isUpper ”Hello World”

”HW”

Prelude Data.Char> filter even [1,2,3,4,5]

[2,4]

Prelude Data.Char> filter (> 10) [1,2,3,4,5]

[]

Да, она оставляет лишь те элементы, на которых предикат вернёт истину. Потренируйтесь и с этой функ-

цией.

Теперь определение:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter p []

= []

filter p (x:xs) = if p x then x : filter p xs else filter p xs

Попробуйте разобраться с ним самостоятельно, по аналогии с map. Оно может показаться немного гро-

моздким, но это ничего, совсем скоро мы узнаем как записать его гораздо проще.

Рассмотрим ещё одну функцию для списков, она называется функцией свёртки:

Рекурсивные типы | 55

foldr :: (a -> b -> b) -> b -> [a] -> b

foldr f z []

= z

foldr f z (a:as) = f a (foldr f z as)

Визуально её действие можно представить как замену всех конструкторов в дереве значения на подхо-

дящие по типу функции. В этой маленькой функции кроется невероятная сила. Посмотрим на несколько

примеров:

Prelude Data.Char> :m -Data.Char

Prelude> let xs = [1,2,3,4,5]

Prelude> foldr (:) [] xs

[1,2,3,4,5]

Мы заменили конструкторы на самих себя и получили исходный список, теперь давайте сделаем что-

нибудь более конструктивное. Например вычислим сумму всех элементов или произведение:

Prelude> foldr (+) 0 xs

15

Prelude> foldr (*) 1 xs

120

Prelude> foldr max (head xs) xs

5

3.6 Краткое содержание

В этой главе мы присмотрелись к типам и узнали как ограничения, общие для всех типов, сказываются

на структуре значений. Мы узнали, что константы в Haskell очень похожи на деревья, а запись констант

– на строчную запись дерева. Также мы присмотрелись к функциям и узнали, что операция определения

синонима состоит из композиции и декомпозиции значений.

name

декомпозиция

=

композиция

Существует несколько правил для построения композиций:

• Одно для функций в префиксной форме записи:

f :: a -> b,

x :: a

-------------------------------

(f x) :: b

• И два для функций в инфиксной форме записи:

Это левое сечение:

(*) :: a -> (b -> c),

x :: a

---------------------------------

(x *) :: b -> c

И правое сечение:

(*) :: a -> (b -> c),

x :: b

---------------------------------

(* x) :: a -> c

Декомпозиция происходит в аргументах функции. С её помощью мы можем извлечь из составной

константы-дерева какую-нибудь часть или указать на какие константы мы реагируем в данном уравнении.

Ещё мы узнали о частичном применении. О том, что все функции в Haskell являются функциями одного

аргумента, которые возвращают константы или другие функции одного аргумента.

Мы потренировались в составлении неправильных выражений и посмотрели как компилятор на основе

правил применения узнаёт что они неправильные. Мы узнали, что такое ограничение мономорфизма и как

оно появляется. Также мы присмотрелись к рекурсивным функциям.

56 | Глава 3: Типы

Succ

not

Рис. 3.7: Конструкторы и синонимы

3.7 Упражнения

• Составьте в интерпретаторе как можно больше неправильных выражений и посмотрите на сообще-

ния об ошибках. Разберитесь почему выражение оказалось неправильным. Для этого проверьте типы с

помощью правил применения. Составьте несколько выражений, ведущих к ошибке из-за ограничения

мономорфизма.

• Потренируйтесь в интерпретаторе с функциями map, filter и foldr. Попробуйте их с самыми разными

функциями. Воспользуйтесь и теми функциями, что были определены в прошлой главе в тексте или в

упражнениях.

• В этой главе было много картинок и графических аналогий, попробуйте попрограммировать в картин-

ках. Нарисуйте определённые нами функции или какие-нибудь новые в виде деревьев. Например, это

можно сделать так. Мы будем отличать конструкторы от синонимов. Конструкторы будем рисовать в

одинарном кружке, а синонимы в двойном.

one

=

Nat

Succ

Zero

Рис. 3.8: Синоним-константа

Мы будем все функции писать также как и прежде, но вместо аргументов слева от знака равно и выра-

жений справа от знака равно, будем рисовать деревья.

Например, объявим простой синоним-константу (рис. 3.8). Мы будем дорисовывать сверху типы зна-

чений вместо объявления типа функции.

Несколько функций для списков. Извлечение первого элемента (рис. 3.9) и функция преобразования

всех элементов списка (рис. 3.10). Попробуйте в таком же духе определить несколько функций.

Упражнения | 57

head

[a]

=

a

:

x

x

Рис. 3.9: Функция извлечения первого элемента списка

map

a->b

[a]

=

[b]

[]

[]

f

map

a->b

[a]

=

[b]

:

:

f

x

xs

map

f

x

f

xs

Рис. 3.10: Функция преобразования элементов списка

58 | Глава 3: Типы

Глава 4

Декларативный и композиционный

стиль

В Haskell существует несколько встроенных выражений, которые облегчают построение функций и дела-

ют код более наглядным. Их можно разделить на два вида: выражения, которые поддерживают декларативный

стиль (declarative style) определения функций, и выражения которые поддерживают композиционный стиль

(expression style).

Что это за стили? В декларативном стиле определения функций больше похожи на математическую но-

тацию, словно это предложения языка. В композиционном стиле мы строим из маленьких выражений более

сложные, применяем к этим выражениям другие выражения и строим ещё большие.

В Haskell есть полноценная поддержка и того и другого стиля, поэтому конструкции которые мы рас-

смотрим в этой главе будут по смыслу дублировать друг друга. Выбор стиля скорее дело вкуса, существуют

приверженцы и того и другого стиля, поэтому разработчики Haskell не хотели никого ограничивать.

4.1 Локальные переменные

Вспомним формулу вычисления площади треугольника по трём сторонам:

√

S =

p · ( p − a) · ( p − b) · ( p − c)

Где a, b и c – длины сторон треугольника, а p это полупериметр.

Как бы мы определили эту функцию теми средствами, что у нас есть? Наверное, мы бы написали так:

square a b c = sqrt (p a b c * (p a b c - a) * (p a b c - b) * (p a b c - c))

p a b c = (a + b + c) / 2

Согласитесь это не многим лучше чем решение в лоб:

square a b c = sqrt ((a+b+c)/2 * ((a+b+c)/2 - a) * ((a+b+c)/2 - b) * ((a+b+c)/2 - c)) И в том и в другом случае нам приходится дублировать выражения, нам бы хотелось чтобы определение

выглядело так же, как и обычное математическое определение:

square a b c = sqrt (p * (p - a) * (p - b) * (p - c))

p = (a + b + c) / 2

Нам нужно, чтобы p знало, что a, b и c берутся из аргументов функции square. В этом нам помогут

локальные переменные.

where-выражения

В декларативном стиле для этого предусмотрены where-выражения. Они пишутся так:

square a b c = sqrt (p * (p - a) * (p - b) * (p - c))

where p = (a + b + c) / 2

| 59

Или так:

square a b c = sqrt (p * (p - a) * (p - b) * (p - c)) where

p = (a + b + c) / 2

За определением функции следует специальное слово where, которое вводит локальные имена-

синонимы. При этом аргументы функции включены в область видимости имён. Синонимов может быть

несколько:

square a b c = sqrt (p * pa * pb * pc)

where p

= (a + b + c) / 2

pa = p - a

pb = p - b

pc = p - c

Отметим, что отступы обязательны. Haskell по отступам понимает, что эти выражения относятся к where.

Как и в случае объявления функций порядок следования локальных переменных в where-выражении не

важен. Главное чтобы в выражениях справа от знака равно мы пользовались именами из списка аргументов

исходной функции или другими определёнными именами. Локальные переменные видны только в пределах

той функции, в которой они вводятся.

Что интересно, слева от знака равно в where-выражениях можно проводить декомпозицию значений, так-

же как и в аргументах функции:

pred :: Nat -> Nat

pred x = y

where (Succ y) = x

Эта функция делает тоже самое что и функция

pred :: Nat -> Nat

pred (Succ y) = y

В where-выражениях можно определять новые функции а также выписывать их типы:

add2 x = succ (succ x)

where succ :: Int -> Int

succ x = x + 1

А можно и не выписывать, компилятор догадается:

add2 x = succ (succ x)

where succ x = x + 1

Но иногда это бывает полезно, при использовании классов типов, для избежания неопределённости при-

менения.

Приведём ещё один пример. Посмотрим на функцию фильтрации списков, она определена в Prelude:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter

p

[]

= []

filter

p

(x:xs) = if p x then x : rest else rest

where rest = filter p xs

Мы определили локальную переменную rest, которая указывает на рекурсивный вызов функции на остав-

шейся части списка.

where-выражения определяются для каждого уравнения в определении функции:

even :: Nat -> Bool

even Zero

= res

where res = True

even (Succ Zero) = res

where res = False

even x = even res

where (Succ (Succ res)) = x

Конечно в этом примере where не нужны, но здесь они приведены для иллюстрации привязки where-

выражения к данному уравнению. Мы определили три локальных переменных с одним и тем же именем.

where-выражения могут быть и у значений, которые определяются внутри where-выражений. Но лучше

избегать сильно вложенных выражений.

60 | Глава 4: Декларативный и композиционный стиль

let-выражения

В композиционном стиле функция вычисления площади треугольника будет выглядеть так:

square a b c = let p = (a + b + c) / 2

in

sqrt (p * (p - a) * (p - b) * (p - c))

Слова let и in – ключевые. Выгодным отличием let-выражений является то, что они являются обычными

выражениями и не привязаны к определённому месту как where-выражения. Они могут участвовать в любой

части обычного выражения:

square a b c = let p = (a + b + c) / 2

in

sqrt ((let pa = p - a in p * pa) *

(let pb = p - b

pc = p - c

in

pb * pc))

В этом проявляется их принадлежность композиционному стилю. let-выражения могут участвовать в

любом подвыражении, они также группируются скобками. А where-выражения привязаны к уравнениям в

определении функции.

Также как и в where-выражениях, в let-выражениях слева от знака равно можно проводить декомпозицию

значений.

pred :: Nat -> Nat

pred x = let (Succ y) = x

in

y

Определим функцию фильтрации списков через let:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter

p

[]

= []

filter

p

(x:xs) =

let rest = filter p xs

in

if p x then x : rest else rest

4.2 Декомпозиция

Декомпозиция или сопоставление с образцом позволяет выделять из составных значений, простейшие

значения с помощью которых они были построены

pred (Succ x) = x

и организовывать условные вычисления которые зависят от вида поступающих на вход функции значений

not True

= False

not False = True

Сопоставление с образцом

Декомпозицию в декларативном стиле мы уже изучили, это обычный случай разбора значений в аргу-

ментах функции. Рассмотрим одну полезную возможность при декомпозиции. Иногда нам хочется провести

декомпозицию и дать псевдоним всему значению. Это можно сделать с помощью специального символа @.

Например определим функцию, которая возвращает соседние числа для данного числа Пеано:

beside :: Nat -> (Nat, Nat)

beside

Zero

= error ”undefined”

beside

x@(Succ y) = (y, Succ x)

В выражении x“(Succ y)@ мы одновременно проводим разбор и даём имя всему значению.

Декомпозиция | 61

case-выражения

Оказывается декомпозицию можно проводить в любом выражении, для этого существуют case-

выражения:

data AnotherNat = None | One | Two | Many

deriving (Show, Eq)

toAnother :: Nat -> AnotherNat

toAnother x =

case x of

Zero

-> None

Succ Zero

-> One

Succ (Succ Zero)

-> Two

_

-> Many

fromAnother :: AnotherNat -> Nat

fromAnother None

= Zero

fromAnother One

= Succ Zero

fromAnother Two

= Succ (Succ Zero)

fromAnother Many

= error ”undefined”

Слова case и of – ключевые. Выгодным отличием case-выражений является то, что нам не приходит-

ся каждый раз выписывать имя функции. Обратите внимание на то, что в case-выражениях также можно

пользоваться обычными переменными и безымянными переменными.

Для проведения декомпозиции по нескольким переменным можно воспользоваться кортежами. Например

определим знакомую функцию равенства для Nat:

instance Eq Nat where

(==) a b =

case (a, b) of

(Zero,

Zero)

-> True

(Succ a’, Succ b’)

-> a’ == b’

_

-> False

Мы проводим сопоставление с образцом по кортежу (a, b), соответственно слева от знака -> мы прове-

ряем значения в кортежах, для этого мы также заключаем значения в скобки и пишем их через запятую.

Давайте определим функцию filter в ещё более композиционном стиле. Для этого мы заменим в исход-

ном определении where на let и декомпозицию в аргументах на case-выражение:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter

p

a =

case a of

[]

-> []

x:xs

->

let rest = filter p xs

in

if (p x)

then (x:rest)

else rest

4.3 Условные выражения

С условными выражениями мы уже сталкивались в сопоставлении с образцом. Например в определении

функции not:

not True

= False

not False = True

В зависимости от поступающего значения мы выбираем одну из двух альтернатив. Условные выражении

в сопоставлении с образцом позволяют реагировать лишь на частичное (с учётом переменных) совпадение

дерева значения в аргументах функции.

Часто нам хочется определить более сложные условия для альтернатив. Например, если значение на

входе функции больше 2, но меньше 10, верни A, а если больше 10, верни B, а во всех остальных случаях

верни C. Или если на вход поступила строка состоящая только из букв латинского алфавита, верни A, а

в противном случае верни B. Нам бы хотелось реагировать лишь в том случае, если значение некоторого

типа a удовлетворяет некоторому предикату. Предикатами обычно называют функции типа a -> Bool. Мы

говорим, что значение удовлетворяет предикату, если предикат для этого значения возвращает True.

62 | Глава 4: Декларативный и композиционный стиль

Охранные выражения

В декларативном стиле условные выражения представлены охранными выражениями (guards). Предполо-

жим у нас есть тип:

data HowMany = Little | Enough | Many

И мы хотим написать функцию, которая принимает число людей, которые хотят посетить выставку, а

возвращает значение типа HowMany. Эта функция оценивает вместительность выставочного зала. С помощью

охранных выражений мы можем написать её так:

hallCapacity :: Int -> HowMany

hallCapacity n

| n < 10

= Little

| n < 30

= Enough

| True

= Many

Специальный символ | уже встречался нам в определении типов. Там он играл роль разделителя аль-

тернатив в сумме типов. Здесь же он разделяет альтернативы в условных выражениях. Сначала мы пишем

| затем выражение-предикат, которое возвращает значение типа Bool, затем равно и после равно – возвра-

щаемое значение. Альтернативы так же как и в случае декомпозиции аргументов функции обходятся сверху

вниз, до тех пор пока в одной из альтернатив предикат не вернёт значение True. Обратите внимание на то,

что нам не нужно писать во второй альтернативе:

| 10 <= n && n < 30

= Enough

Если вычислитель дошёл до этой альтернативы, значит значение точно больше либо равно 10. Поскольку

в предыдущей альтернативе предикат вернул False.

Предикат в последней альтернативе является константой True, он пройдёт сопоставление с любым зна-

чением n. В данном случае, если учесть предыдущие альтернативы мы знаем, что если вычислитель дошёл

до последней альтернативы , значение n больше либо равно 30. Для повышения наглядности кода в Prelude

определена специальная константа-синоним значению True под именем otherwise.

Определим функцию filter для списков в более декларативном стиле, для этого заменим if-выражение

в исходной версии на охранные выражения:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter

p

[]

= []

filter

p

(x:xs)

| p x

= x : rest

| otherwise

= rest

where rest = filter p xs

Или мы можем разместить охранные выражения по-другому:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter

p

[]

= []

filter

p

(x:xs)

| p x

= x : rest

| otherwise = rest

where rest = filter p xs

Отметим то, что локальная переменная rest видна и в той и в другой альтернативе. Вы спокойно можете

пользоваться локальными переменными в любой части уравнения, в котором они определены.

Определим с помощью охранных выражений функцию all, она принимает предикат и список, и проверяет

удовлетворяют ли все элементы списка данному предикату.

all :: (a -> Bool) -> [a] -> Bool

all p []

= True

all p (x:xs)

| p x

= all p xs

| otherwise = False

С помощью охранных выражений можно очень наглядно описывать условные выражения. Но иногда мож-

но обойтись и простыми логическими операциями. Например функцию all можно было бы определить так:

Условные выражения | 63

all :: (a -> Bool) -> [a] -> Bool

all

p

[]

= True

all

p

(x:xs)

= p x && all p xs

Или так:

all :: (a -> Bool) -> [a] -> Bool

all

p

xs = null (filter notP xs)

where notP x = not (p x)

Или даже так:

import Prelude(all)

Функция null определена в Prelude она возвращает True только если список пуст.

if-выражения

В композиционном стиле в качестве условных выражений используются уже знакомые нам if-выражения.

Вспомним как они выглядят:

a = if bool

then x1

else x2

Слова if, then и else – ключевые. Тип a, x1 и x2 совпадают.

Любое охранное выражение, в котором больше одной альтернативы, можно представить в виде if-

выражения и наоборот. Перепишем все функции их предыдущего подраздела с помощью if-выражений:

hallCapacity :: Int -> HowMany

hallCapacity n =

if (n < 10)

then Little

else (if n < 30

then Enough

else Many)

all :: (a -> Bool) -> [a] -> Bool

all p []

= True

all p (x:xs) = if (p x) then all p xs else False

4.4 Определение функций

Под функцией мы понимаем составной синоним, который принимает аргументы, возможно разбирает их

на части и составляет из этих частей новые выражения. Теперь посмотрим как такие синонимы определяются

в каждом из стилей.

Уравнения

В декларативном стиле функции определяются с помощью уравнений. Пока мы видели лишь этот способ

определения функций, примерами могут служить все предыдущие примеры. Вкратце напомним, что функция

определяется набором уравнений вида:

name декомпозиция1 = композиция1

name декомпозиция2 = композиция2

...

name декомпозицияN = композицияN

Где name – имя функции. В декомпозиции происходит разбор поступающих на вход значений, а в компо-

зиции происходит составление значения результата. Уравнения обходятся вычислителем сверху вниз до тех

пор пока он не найдёт такое уравнение, для которого переданные в функции значения не подойдут в указан-

ный в декомпозиции шаблон значений (если сопоставление с образцом аргументов пройдёт успешно). Как

только такое уравнение найдено, составляется выражение справа от знака равно (композиция). Это значение

будет результатом функции. Если такое уравнение не будет найдено программа остановится с ошибкой.

К примеру попробуйте вычислить в интерпретаторе выражение notT False, для такой функции:

64 | Глава 4: Декларативный и композиционный стиль

notT :: Bool -> Bool

notT True = False

Что мы увидим?

Prelude> notT False

*** Exception: < interactive>:1:4-20: Non-exhaustive patterns in function notT

Интерпретатор сообщил нам о том, что он не нашёл уравнения для переданного в функцию значения.

Безымянные функции

В композиционном стиле функции определяются по-другому. Это необычный метод, он пришёл в

Haskell из лямбда-исчисления. Функции строятся с помощью специальных конструкций, которые называ-

ются лямбда-функциями. По сути лямбда-функции являются безымянными функциями. Давайте посмотрим

на лямбда функцию, которая прибавляет к аргументу единицу:

\x -> x + 1

Для того, чтобы превратить лямбда-функцию в обычную функцию мысленно замените знак \ на имя

noName, а стрелку на знак равно:

noName x = x + 1

Мы получили обычную функцию Haskell, с такими мы уже много раз встречались. Зачем специальный

синтаксис для определения безымянных функций? Ведь можно определить её в виде уравнений. К тому же

кому могут понадобиться безымянные функции? Ведь смысл функции в том, чтобы выделить определённый

шаблон поведения и затем ссылаться на него по имени функции.

Смысл безымянной функции в том, что ею, также как и любым другим элементом композиционного

стиля, можно пользоваться в любой части обычных выражений. С её помощью мы можем создавать функции

“на лету”. Предположим, что мы хотим профильтровать список чисел, мы хотим выбрать из них лишь те, что

меньше 10, но больше 2, и к тому же они должны быть чётными. Мы можем написать:

f :: [Int] -> [Int]

f = filter p

where p x = x > 2 && x < 10 && even x

При этом нам приходится давать какое-нибудь имя предикату, например p. С помощью безымянной функ-

ции мы могли бы написать так:

f :: [Int] -> [Int]

f = filter (\x -> x > 2 && x < 10 && even x)

Смотрите мы составили предикат сразу в аргументе функции filter. Выражение (\x -> x > 2 && x <

10 && even x) является обычным значением.

Возможно у вас появился вопрос, где аргумент функции? Где тот список по которому мы проводим филь-

трацию. Ответ на этот вопрос кроется в частичном применении. Давайте вычислим по правилу применения

тип функции filter:

f :: (a -> Bool) -> [a] -> [a],

x :: (Int -> Bool)

------------------------------------------------------

(f x) :: [Int] -> [Int]

После применения параметр a связывается с типом Int, поскольку при применении происходит сопостав-

ление более общего предиката a -> Bool из функции filter с тем, который мы передали первым аргументом

Int -> Bool. После этого мы получаем тип (f x) :: [Int] -> [Int] это как раз тип функции, которая прини-

мает список целых чисел и возвращает список целых чисел. Частичное применение позволяет нам не писать

в таких выражениях:

f xs = filter p xs

where p x = ...

последний аргумент xs.

К примеру вместо

Определение функций | 65

add a b = (+) a b

мы можем просто написать:

add = (+)

Такой стиль определения функций называют бесточечным (point-free).

Давайте выразим функцию filter с помощью лямбда-функций:

filter :: (a -> Bool) -> ([a] -> [a])

filter = \p -> \xs -> case xs of

[]

-> []

(x:xs) -> let rest = filter p xs

in

if

p x

then x : rest

else rest

Мы определили функцию filter пользуясь только элементами композиционного стиля. Обратите внима-

ние на скобки в объявлении типа функции. Я хотел напомнить вам о том, что все функции в Haskell являются

функциями одного аргумента. Это определение функции filter как нельзя лучше подчёркивает этот факт.

Мы говорим, что функция filter является функцией одного аргумента p в выражении \p -> , которая возвра-

щает также функцию одного аргумента. Мы выписываем это в явном виде в выражении \xs -> . Далее идёт

выражение, которое содержит определение функции.

Отметим, что лямбда функции могут принимать несколько аргументов, в предыдущем определении мы

могли бы написать:

filter :: (a -> Bool) -> ([a] -> [a])

filter = \p xs -> case xs of

...

но это лишь синтаксический сахар, который разворачивается в предыдущую запись.

Для тренировки определим несколько стандартных функций для работы с кортежами с помощью лямбда-

функций (все они определены в Prelude):

fst :: (a, b) -> a

fst = \(a, _) -> a

snd :: (a, b) -> b

snd = \(_, b) -> b

swap :: (a, b) -> (b, a)

swap = \(a, b) -> (b, a)

Обратите внимание на то, что все функции словно являются константами. Они не содержат аргументов.

Аргументы мы “пристраиваем” с помощью безымянных функций.

Определим функции преобразования первого и второго элемента кортежа (эти функции определены в

модуле Control.Arrow)

first :: (a -> a’) -> (a, b) -> (a’, b)

first = \f (a, b) -> (f a, b)

second :: (b -> b’) -> (a, b) -> (a, b’)

second = \f (a, b) -> (a, f b)

Также в Prelude есть полезные функции, которые превращают функции с частичным применением в

обычны функции и наоборот:

curry :: ((a, b) -> c) -> a -> b -> c

curry = \f -> \a -> \b -> f (a, b)

uncurry :: (a -> b -> c) -> ((a, b) -> c)

uncurry = \f -> \(a, b) -> f a b

66 | Глава 4: Декларативный и композиционный стиль

Функция curry принимает функцию двух аргументов для которой частичное применение невозможно.

Это имитируется с помощью кортежей. Функция принимает кортеж из двух элементов. Функция curry (от

слова каррирование, частичное применение) превращает такую функцию в обычную функцию Haskell. А

функция uncurry выполняет обратное преобразование.

С помощью лямбда-функций можно имитировать локальные переменные. Так например можно перепи-

сать формулу для вычисления площади треугольника:

square a b c =

(\p -> sqrt (p * (p - a) * (p - b) * (p - c)))

((a + b + c) / 2)

Смотрите мы определили функцию, которая принимает параметром полупериметр p и передали в неё

значение ((a + b + c) / 2). Если в нашей функции несколько локальных переменных, то мы можем

составить лямбда-функцию от нескольких переменных и подставить в неё нужные значения.

4.5 Какой стиль лучше?

Основной критерий выбора заключается в том, сделает ли этот элемент код более ясным. Наглядность

кода станет залогом успешной поддержки. Его будет легче понять и улучшить при необходимости.

Далее мы рассмотрим несколько примеров определений из Prelude и подумаем, почему был выбран тот

или иной стиль. Начнём с класса Ord и посмотрим на определения по умолчанию:

-- Тип упорядочивания

data

Ordering

=

LT | EQ | GT

deriving (Eq, Ord, Enum, Read, Show, Bounded)

class

(Eq a) => Ord a

where

compare

:: a -> a -> Ordering

(< ), (<=), (>=), (> ) :: a -> a -> Bool

max, min

:: a -> a -> a

-- Минимальное полное определение:

--

(<=) или compare

-- Использование compare может оказаться более

-- эффективным для сложных типов.

compare x y

| x == y

=

EQ

| x <= y

=

LT

| otherwise =

GT

x <= y

=

compare x y /= GT

x <

y

=

compare x y == LT

x >= y

=

compare x y /= LT

x >

y

=

compare x y == GT

max x y

| x <= y

=

y

| otherwise =

x

min x y

| x <= y

=

x

| otherwise =

y

Все функции определены в декларативном стиле. Тип Ordering кодирует результат операции сравнения.

Два числа могут быть либо равны (значение EQ), либо первое меньше второго (значение LT), либо первое

больше второго (значение GT).

Обратите внимание на функцию compare. Мы не пишем дословное определение значений типа Ordering:

compare x y

| x == y

=

EQ

| x <

y

=

LT

| x >

y

=

GT

Какой стиль лучше? | 67

В этом случае функция compare была бы определена через две других функции класса Ord, а именно

больше > и меньше < . Мы же хотим минимизировать число функций в этом определении. Поэтому вместо

этого определения мы полагаемся на очерёдность обхода альтернатив в охранном выражении.

Если первый случай не прошёл, то во втором случае нет разницы между функциями < и <=. А если не

прошёл и этот случай, то остаётся только вернуть значение GT. Так мы определили функцию compare через

одну функцию класса Ord.

Теперь посмотрим на несколько полезных функций для списков. Посмотрим на три основные функции

для списков, одна из них возможно вам уже порядком поднадоела:

-- Преобразование списка

map :: (a -> b) -> [a] -> [b]

map f []

= []

map f (x:xs) = f x : map f xs

-- Фильтрация списка

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter p []

= []

filter p (x:xs) | p x

= x : filter p xs

| otherwise = filter p xs

-- Свёртка списка

foldr

:: (a -> b -> b) -> b -> [a] -> b

foldr f z []

=

z

foldr f z (x:xs) =

f x (foldr f z xs)

Приведём несколько примеров для функции foldr:

and, or :: [Bool] -> Bool

and = foldr (&& ) True

or

= foldr (||) False

(++) :: [a] -> [a] -> [a]

[]

++ ys = ys

(x:xs) ++ ys = x : (xs ++ ys)

concat :: [[a]] -> [a]

concat = foldr (++) []

Функции and и or выполняют логические операции на списках. Так каждый конструктор (:) заменяется

на соответствующую логическую операцию, а пустой список заменяется на значение, которое не влияет на

результат выполнения данной логической операции. Имеется ввиду, что функции (&& True) и (|| False)

дают тот же результат, что и функция id x = x. Функция (++) объединяет два списка, а функция concat

выполняет ту же операцию, но на списке списков.

Функция zip принимает два списка и смешивает их в список пар. Как только один из списков оборвётся

оборвётся и список-результат. Эта функция является частным случаем более общей функции zipWith, кото-

рая принимает функцию двух аргументов и два списка и составляет новый список попарных применений.

-- zip-ы

zip :: [a] -> [b] -> [(a, b)]

zip = zipWith (,)

zipWith :: (a -> b -> c) -> [a] -> [b] -> [c]

zipWith z (a:as) (b:bs) =

z a b : zipWith z as bs

zipWith _ _ _

=

[]

Посмотрим как работают эти функции в интерпретаторе:

Prelude> zip [1,2,3] ”hello”

[(1,’h’),(2,’e’),(3,’l’)]

Prelude> zipWith (+) [1,2,3] [3,2,1]

[4,4,4]

Prelude> zipWith (*) [1,2,3] [5,4,3,2,1]

[5,8,9]

Отметим, что в Prelude также определена обратная функция unzip:

68 | Глава 4: Декларативный и композиционный стиль

unzip

:: [(a,b)] -> ([a], [b])

Она берёт список пар и разбивает его на два списка.

Пока по этим определениям кажется, что композиционный стиль совсем нигде не применяется. Он встре-

тился нам лишь в функции break. Но давайте посмотрим и на функции с композиционным стилем:

lines

:: String -> [String]

lines ””

=

[]

lines s

=

let (l, s’) = break (== ’\n’) s

in

l : case s’ of

[]

-> []

(_:s’’) -> lines s’’

Функция line разбивает строку на список строк. Эти строки были разделены в исходной строке символом

переноса ’\n’.

Функция break принимает предикат и список и возвращает два списка. В первом все элементы от начала

списка, которые не удовлетворяют предикату, а во втором все остальные. Наш предикат (== ’\n’) выделяет

все символы кроме переноса каретки. В строке

let (l, s’) = break (== ’\n’) s

Мы сохраняем все символы до ’\n’ от начала строки в переменной l. Затем мы рекурсивно вызываем

функцию lines на оставшейся части списка:

in

l : case s’ of

[]

-> []

(_:s’’) -> lines s’’

При этом мы пропускаем в s’ первый элемент, поскольку он содержит символ переноса каретки.

Посмотрим на ещё одну функцию для работы со строками.

words

:: String -> [String]

words s

=

case dropWhile Char. isSpace s of

”” -> []

s’ -> w : words s’’

where (w, s’’) = break Char. isSpace s’

Функция words делает тоже самое, что и lines, только теперь в качестве разделителя выступает пробел.

Функция dropWhile отбрасывает от начала списка все элементы, которые удовлетворяют предикату. В строке

case dropWhile Char. isSpace s of

Мы одновременно отбрасываем все первые пробелы и готовим значение для декомпозиции. Дальше мы

рассматриваем два возможных случая для строк.

”” -> []

s’ -> w : words s’’

where (w, s’’) = break Char. isSpace s’

Если строка пуста, то делать больше нечего. Если – нет, мы также как и в предыдущей функции приме-

няем функцию break для того, чтобы выделить все элементы кроме пробела, а затем рекурсивно вызываем

функцию words на оставшейся части списка.

4.6 Краткое содержание

В этой главе мы узнали очень много новых синтаксических конструкций для определения функций. Они

появлялись парами. Сведём их в таблицу:

Элемент

Декларативный стиль

Композиционный

Локальные переменные

where-выражения

let-выражения

Декомпозиция

Сопоставление с образцом

case-выражения

Условные выражения

Охранные выражения

if-выражения

Определение функций

Уравнения

лямбда-функции

Краткое содержание | 69

Особенности синтаксиса

Нам встретилась новая конструкция в сопоставлении с образцом:

beside :: Nat -> (Nat, Nat)

beside

Zero

= error ”undefined”

beside

x@(Succ y) = (y, Succ x)

Она позволяет проводить декомпозицию и давать имя всему значению одновременно. Такие выражения

x(...)@ в англоязычной литературе принято называть as-patterns.

4.7 Упражнения

• В этой главе нам встретилось много полезных стандартных функций, потренируйтесь с ними в интер-

претаторе. Вызывайте их с различными значениями, экспериментируйте.

• Попробуйте определить функции из предыдущих глав в чисто композиционном стиле.

• Посмотрите на те функции, которые мы прошли и попробуйте переписать их определения шиворот

на выворот. Если вы видите, что элемент написан композиционном стиле перепишите его в деклара-

тивном и наоборот. Получившиеся функции могут показаться монстрами, но это упражнение может

помочь вам в закреплении новых конструкций и почувствовать сильные и слабые стороны того или

иного стиля.

• Определите модуль, который будет вычислять площади простых фигур, треугольника, окружности,

прямоугольника, трапеции. Помните, что фигуры могут задаваться различными способами.

• Поток это бесконечный список, или список, у которого нет конструктора пустого списка:

data Stream a = a :& Stream a

Так например мы можем составить поток из всех чисел Пеано:

nats :: Nat -> Stream Nat

nats a = a :& nats (Succ a)

Или поток, который содержит один и тот же элемент:

constStream :: a -> Stream a

constStream a = a :& constStream a

Напишите модуль для потоков. В первую очередь нам понадобятся функции выделения частей потока,

поскольку мы не сможем распечатать поток целиком (ведь он бесконечный):

-- Первый элемент потока

head :: Stream a -> a

-- Хвост потока, всё кроме первого элемента

tail :: Stream a -> Stream a

-- n-тый элемент потока

(!! ) :: Stream a -> Int -> a

-- Берёт из потока несколько первых элементов:

take :: Int -> Stream a -> [a]

Имена этих функций будут совпадать с именами функций для списков чтобы избежать коллизий имён

мы воспользуемся квалифицированным импортом функций. Делается это так:

import qualified Prelude as P( определения )

Слова qualified и as – ключевые. Теперь для использования функций из модуля Prelude мы будем писать

P.имяФункции. Такие имена называются квалифицированными. Для того чтобы пользоваться квалифициро-

ванными именами только для тех функций, для которых возможна коллизия имён можно поступить так:

70 | Глава 4: Декларативный и композиционный стиль

import qualified Prelude as P

import Prelude

Компилятор разберётся, какую функцию мы имеем в виду.

Для удобства тестирования можно определить такую функцию печати потоков:

instance Show a => Show (Stream a) where

show xs =

showInfinity (show (take 5 xs))

where showInfinity x = P. init x

P.++ ”...”

Функция P. init выделяет все элементы списка кроме последнего. В данном случае она откусит от строки

закрывающуюся скобку. После этого мы добавляем троеточие, как символ бесконечности списка.

Функции преобразования потоков:

-- Преобразование потока

map :: (a -> b) -> Stream a -> Stream b

-- Фильтрация потока

filter :: (a -> Bool) -> Stream a -> Stream a

-- zip-ы для потоков:

zip :: Stream a -> Stream b -> Stream (a, b)

zipWith :: (a -> b -> c) -> Stream a -> Stream b -> Stream c

Функция генерации потока:

iterate :: (a -> a) -> a -> Stream a

Эта функция принимает два аргумента: функцию следующего элемента потока и значение первого эле-

мента потока и возвращает поток:

iterate f a = a :& f a :& f (f a) :& f (f (f a)) :& ...

Так с помощью этой функции можно создать поток всех чисел Пеано от нуля или постоянный поток:

nats

= iterate Succ Zero

constStream a

= iterate (\x -> x) a

Возможно вас удивляет тот факт, что в этом упражнении мы оперируем бесконечными значениями, но

пока мы не будем вдаваться в детали того как это работает, просто попробуйте определить этот модуль и

посмотрите в интерпретаторе, что получится.

Упражнения | 71

Глава 5

Функции высшего порядка

Функцией высшего порядка называют функцию, которая может принимать на вход функции или возвращать

функции в качестве результата. За счёт частичного применения в Haskell все функции, которые принимают

более одного аргумента, являются функциями высшего порядка.

В этой главе мы подробно обсудим способы составления функций, недаром Haskell – функциональный

язык. В Haskell функции являются очень гибким объектом, они позволяют выделять сложные способы ком-

бинирования значений. Часто за счёт развитых средств составления новых функций в Haskell пользователь

определяет лишь базовые функции, получая остальные “на лету” применением двух-трёх операций, это вы-

глядит примерно как (2+3)*5, где вместо чисел стоят базовые функции, а операции + и * составляют новые

функции из простейших.

5.1 Обобщённые функции

В этом разделе мы познакомимся с несколькими функциями, которые принимают одни функции и состав-

ляют по ним другие. Эти функции используются в Haskell очень часто. Все они живут в модуле Data.Function.

Модуль Prelude экспортирует их из этого модуля.

Функция тождества

Начнём с самой простой функции. Это функция id. Она ничего не делает с аргументом, просто возвращает

его:

id :: a -> a

id x = x

Зачем нам может понадобиться такая функция? Сама по себе она бесполезна. Она приобретает ценность

при совместном использовании с другими функциями, поэтому пока мы не будем приводить примеров.

Константная функция

Следующая функция const принимает значение и возвращает постоянную функцию. Эта функция будет

возвращать константу для любого переданного в неё значения:

const :: a -> b -> a

const a _ = a

Функция const является конструктором постоянных функций, так например мы получаем пятёрки на

любой аргумент:

Prelude> let onlyFive = const 5

Prelude> :t onlyFive

onlyFive :: b -> Integer

Prelude> onlyFive ”Hi”

5

Prelude> onlyFive (1,2,3)

5

Prelude> map onlyFive ”abracadabra”

[5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5]

72 | Глава 5: Функции высшего порядка

С её помощью мы можем легко построить и постоянную функцию двух аргументов:

const2 a = const (const a)

Вспомним определение для && :

(&& ) :: Bool -> Bool -> Bool

(&& ) True

x

= x

(&& ) False

_

= False

С помощью функций id и const мы можем сократить число аргументов и уравнений:

(&& ) :: Bool -> Bool -> Bool

(&& ) a = if a then id else (const False)

Также мы можем определить и логическое “или”:

(||) :: Bool -> Bool -> Bool

(||) a = if a then (const True) else id

Функция композиции

Функция композиции принимает две функции и составляет из них последовательное применение функ-

ций:

(. ) :: (b -> c) -> (a -> b) -> a -> c

(. ) f g = \x -> f (g x)

Это очень полезная функция. Она позволяет нанизывать функции друг на друга. Мы перехватываем выход

второй функции, сразу подставляем его в первую и возвращаем её выход в качестве результата. Например

перевернём список символов и затем сделаем все буквы заглавными:

Prelude> :m +Data.Char

Prelude Data.Char> (map toUpper . reverse) ”abracadabra”

”ARBADACARBA”

Приведём пример посложнее:

add :: Nat -> Nat -> Nat

add

a

Zero

= a

add

a

(Succ b) = Succ (add a b)

Если мы определим функцию свёртки для Nat, которая будет заменять в значении типа Nat конструкторы

на соответствующие по типу функции:

foldNat :: a -> (a -> a) -> Nat -> a

foldNat zero succ Zero

= zero

foldNat zero succ (Succ b) = succ (foldNat zero succ b)

То мы можем переписать с помощью функции композиции эту функцию так:

add :: Nat -> Nat -> Nat

add = foldNat

id

(Succ . )

Куда делись аргументы? Они выражаются через функции id и (. ). Поведение этой функции лучше про-

иллюстрировать на примере. Пусть у нас есть два числа типа Nat:

two

= Succ (Succ Zero)

three

= Succ (Succ (Succ Zero))

Вычислим

add two three

Вспомним о частичном применении:

Обобщённые функции | 73

add two three

=>

(add two) three

=>

(foldNat id (Succ . ) (Succ (Succ Zero))) three

Теперь функция свёртки заменит все конструкторы Succ на (Succ . ), а конструкторы Zero на id:

=>

((Succ . ) ((Succ . ) id)) three

Что это за монстр?

((Succ . ) ((Succ . ) id))

Функция (Succ . ) это левое сечение операции (. ). Эта функция, которая принимает функции и возвра-

щает функции. Она принимает функцию и навешивает на её выход конструктор Succ. Давайте упростим это

большое выражение с помощью определений функций (. ) и id:

((Succ . ) ((Succ . ) id))

=>

(Succ . ) (\x -> Succ (id x))

=>

(Succ . ) (\x -> Succ x)

=>

\x -> Succ (Succ x)

Теперь нам осталось применить к этой функции наше второе значение:

(\x -> Succ (Succ x)) three

=>

Succ (Succ three)

=>

Succ (Succ (Succ (Succ (Succ x))))

Так мы получили, что и ожидалось от сложения. За каждый конструктор Succ в первом аргументе мы

добавляем применение Succ к результату, а вместо Zero протаскиваем через id второй аргумент.

Аналогия с числами

С помощью функции композиции мы можем нанизывать друг на друга списки функций. Попробуем в

интерпретаторе:

Prelude> let f = foldr (. ) id [sin, cos, sin, cos, exp, (+1), tan]

Prelude> f 2

0.6330525927559899

Prelude> f 15

0.7978497904127007

Функция foldr заменит в списке каждый конструктор (:) на функцию композиции, а пустой список на

функцию id. В результате получается композиция из всех функций в списке.

Это очень похоже на сложение или умножение чисел в списке. При этом в качестве нуля (для сложения)

или единицы (для умножения) мы используем функцию id. Мы пользуемся тем, что по определению для

любой функции f выполнены тождества:

f

. id

==

f

id . f

==

f

Поэтому мы можем использовать id в качестве накопителя результата композиции, как в случае:

Prelude> foldr (*) 1 [1,2,3,4]

24

Если сравнить (. ) с умножением, то id похоже на единицу, а (const a) на ноль. В самом деле для любой

функции f и любого значения a выполнено тождество:

const a

.

f

== const a

Мы словно умножаем функцию на ноль, делая её вычисление бессмысленным.

74 | Глава 5: Функции высшего порядка

Функция перестановки

Функция перестановки flip принимает функцию двух аргументов и меняет аргументы местами:

flip

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

flip f x y = f y x

К примеру:

Prelude> foldr (-) 0 [1,2,3,4]

-2

Prelude> foldr (flip (-)) 0 [1,2,3,4]

-10

Иногда это бывает полезно.

Функция on

Функция on (от англ. на) перед применением бинарной функции пропускает аргументы через унарную

функцию:

on :: (b -> b -> c) -> (a -> b) -> a -> a -> c

(.*. ) ‘on‘ f = \x y -> f x .*. f y

Она часто используется в сочетании с функцией sortBy из модуля Data.List. Эта функция имеет тип:

sortBy :: (a -> a -> Ordering) -> [a] -> [a]

Она сортирует элементы списка согласно некоторой функции упорядочивания f :: (a -> a -> Ordering).

С помощью функции on мы можем легко составить такую функцию на лету:

let xs = [(3, ”John”), (2, ”Jack”), (34, ”Jim”), (100, ”Jenny”), (-3, ”Josh”)]

Prelude> :m +Data.List Data.Function

Prelude Data.List Data.Function>

Prelude Data.List Data.Function> sortBy (compare ‘on‘ fst) xs

[(-3,”Josh”),(2,”Jack”),(3,”John”),(34,”Jim”),(100,”Jenny”)]

Prelude Data.List Data.Function> map fst (sortBy (compare ‘on‘ fst) xs)

[-3,2,3,34,100]

Prelude Data.List Data.Function> map snd (sortBy (compare ‘on‘ fst) xs)

[”Josh”,”Jack”,”John”,”Jim”,”Jenny”]

Мы импортировали в интерпретатор модуль Data.List для функции sortBy а также модуль

Data.Function для функции on. Они не импортируются модулем Prelude.

Выражением (compare ‘on‘ fst) мы составили функцию

\a b -> compare (fst a) (fst b)

fst = \(a, b) -> a

Тем самым ввели функцию упорядочивания на парах, которая будет сравнивать пары по первому элемен-

ту. Отметим, что аналогичного эффекта можно добиться с помощью функции comparing из модуля Data.Ord.

Функция применения

Ещё одной очень полезной функцией является функция применения ($). Посмотрим на её определение:

($) :: (a -> b) -> a -> b

f $ x

=

f x

На первый взгляд её определение может показаться бессмысленным. Зачем нам специальный знак для

применения, если у нас уже есть пробел? Для ответа на этот вопрос нам придётся познакомиться с приори-

тетом инфиксных операций.

Обобщённые функции | 75

5.2 Приоритет инфиксных операций

В Haskell очень часто используются бинарные операции для составления функций “на лету”. В этом по-

могает и частичное применение, мы можем в одном выражении применить к функции часть аргументов,

построить из неё новую функцию с помощью какой-нибудь такой бинарной операции и всё это передать в

другую функцию!

Для сокращения числа скобок нам понадобится разобраться в понятии приоритета операции. Так напри-

мер в выражении

> 2 + 3 * 10

32

Мы полагаем, что умножение имеет больший приоритет чем сложение и со скобками это выражение

будет выглядеть так:

> 2 + (3 * 10)

32

Фраза “больший приоритет” означает: сначала умножение потом сложение. Мы всегда можем изменить

поведение по умолчанию с помощью скобок:

> (2 + 3) * 10

50

В Haskell приоритет функций складывается из двух понятий: старшинство и ассоциативность. Старшин-

ство определяется числами, они могут быть от 0 до 9. Чем больше это число, тем выше приоритет функций.

Старшинство используется вычислителем для группировки разных операций, например (+) имеет стар-

шинство 6, а (*) имеет старшинство 7. Поэтому интерпретатор сначала ставит скобки вокруг выражения с

(*), а затем вокруг (+). Считается, что обычное префиксное применение имеет высший приоритет 10. Нельзя

задать приоритет выше применения, это значит, что операция “пробел” будет всегда выполняться первой.

Ассоциативность используется для группировки одинаковых операций, например мы видим:

1+2+3+4

Как нам быть? Мы можем группировать скобки слева направо:

((1+2)+3)+4

Или справа налево:

1+(2+(3+4))

Ответ на этот вопрос даёт ассоциативность, она бывает левая и правая. Например операции (+) (-) и (*)

являются лево-ассоциативными, а операция возведения в степень (^) является право-ассоциативной.

1 + 2 + 3 == (1 + 2) + 3

1 ^ 2 ^ 3 ==

1 ^ (2 ^ 3)

Приоритет функции можно узнать в интерпретаторе с помощью команды :i:

*FunNat> :m Prelude

Prelude> :i (+)

class (Eq a, Show a) => Num a where

(+) :: a -> a -> a

...

-- Defined in GHC.Num

infixl 6 +

Prelude> :i (*)

class (Eq a, Show a) => Num a where

...

(*) :: a -> a -> a

...

-- Defined in GHC.Num

infixl 7 *

Prelude> :i (^)

(^) :: (Num a, Integral b) => a -> b -> a

-- Defined in GHC.Real

infixr 8 ^

76 | Глава 5: Функции высшего порядка

Приоритет указывается в строчках infixl 6 + и infixl 7 *. Цифра указывает на старшинство операции,

а суффикс l (от англ. left – левая) или r (от англ. right – правая) на ассоциативность.

Если мы создали свою функцию, мы можем определить для неё ассоциативность. Для этого мы пишем в

коде:

module Fixity where

import Prelude(Num(.. ))

infixl 4 ***

infixl 5 +++

infixr 5 ‘neg‘

(***) = (*)

(+++) = (+)

neg

= (-)

Мы ввели новые операции и поменяли старшинство операций сложения и умножения местами и изме-

нили ассоциативность у вычитания. Проверим в интерпретаторе:

Prelude> :l Fixity

[1 of 1] Compiling Fixity

( Fixity. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Fixity.

*Fixity> 1 + 2 * 3

7

*Fixity> 1 +++ 2 *** 3

9

*Fixity> 1 - 2 - 3

-4

*Fixity> 1 ‘neg‘ 2 ‘neg‘ 3

2

Посмотрим как это вычислялось:

1

+

2

*

3

==

1

+

(2

*

3)

1

+++

2

*** 3

==

(1

+++

2)

***

3

1

-

2

-

3

==

(1

-

2)

-

3

1 ‘neg‘ 2 ‘neg 3‘ ==

1 ‘neg‘ (2

‘neg‘ 3)

Также в Haskell есть директива infix это тоже самое, что и infixl.

Приоритет функции композиции

Посмотрим на приоритет функции композиции:

Prelude> :i (. )

(. ) :: (b -> c) -> (a -> b) -> a -> c

-- Defined in GHC.Base

infixr 9 .

Она имеет высший приоритет. Она очень часто используется при определении функции в бесточечном

стиле. Такая функция похожа на конвейер функций:

fun a = fun1 a . fun2 (x1 + x2) . fun3 . (+x1)

Приоритет функции применения

Теперь посмотрим на полное определение функции применения:

infixr 0 $

($) :: (a -> b) -> a -> b

f $ x

=

f x

Ответ на вопрос о полезности этой функции кроется в её приоритете. Ей назначен самый низкий прио-

ритет. Она будет исполняться в последнюю очередь. Очень часто возникают ситуации вроде:

Приоритет инфиксных операций | 77

foldNat zero succ (Succ b) = succ (foldNat zero succ b)

С помощью функции применения мы можем переписать это определение так:

foldNat zero succ (Succ b) = succ $ foldNat zero succ b

Если бы мы написали без скобок:

... = succ foldNat zero succ b

То выражение было бы сгруппировано так:

... = (((succ foldNat) zero) succ) b

Но поскольку мы поставили барьер в виде операции ($) с низким приоритетом, группировка скобок

произойдёт так:

... = (succ $ ((foldNat zero) succ) b)

Это как раз то, что нам нужно. Преимущество этого подхода проявляется особенно ярко если у нас

несколько вложенных функций на конце выражения:

xs :: [Int]

xs = reverse $ map ((+1) . (*10)) $ filter even $ ns 40

ns :: Int -> [Int]

ns 0

= []

ns n

= n : ns (n - 1)

В списке xs мы сначала создаём в функции ns убывающий список чисел, затем оставляем лишь чётные,

потом применяем два арифметических действия ко всем элементам списка, затем переворачиваем список.

Проверим работает ли это в интерпретаторе, заодно поупражняемся в композиционном стиле:

Prelude> let ns n = if (n == 0) then [] else n : ns (n - 1)

Prelude> let even x = 0 == mod x 2

Prelude> let xs = reverse $ map ((+1) . (*10)) $ filter even $ ns 20

Prelude> xs

[21,41,61,81,101,121,141,161,181,201]

Если бы не функция применения нам пришлось бы написать это выражение так:

xs = reverse (map ((+1) . (*10)) (filter even (ns 40)))

5.3 Функциональный калькулятор

Мне бы хотелось сделать акцент на одном из вступительных предложений этой главы:

За счёт развитых средств составления новых функций в Haskell пользователь определяет лишь

базовые функции, получая остальные “на лету” применением двух-трёх операций, это выглядит

примерно как (2+3)*5, где вместо чисел стоят базовые функции, а операции + и * составляют

новые функции из простейших.

Такие обобщённые функции как id, const, (. ), map filter позволяют очень легко комбинировать различ-

ные функции. Бесточечный стиль записи функций превращает функции в простые значения или значения-

константы, которые можно подставлять в другие функции. В этом разделе мы немного потренируемся в пе-

регрузке численных значений и превратим числа в функции, функции и в самом деле станут константами.

Мы определим экземпляр Num для функций, которые возвращают числа. Смысл этих операций заключается в

том, что теперь мы применяем обычные операции сложения умножения к функциям, аргумент которых сов-

падает по типу. Например для того чтобы умножить функции \t -> t+2 и \t -> t+3 мы составляем новую

функцию \t -> (t+2) * (t+3), которая получает на вход значение t применяет его к каждой из функций и

затем умножает результаты:

78 | Глава 5: Функции высшего порядка

module FunNat where

import Prelude(Show(.. ), Eq(.. ), Num(.. ), error)

instance Show (t -> a) where

show _ = error ”Sorry, no show. It’s just for Num”

instance Eq (t -> a) where

(==) _ _ = error ”Sorry, no Eq. It’s just for Num”

instance Num a => Num (t -> a) where

(+) = fun2 (+)

(*) = fun2 (*)

(-) = fun2 (-)

abs

= fun1 abs

signum

= fun1 signum

fromInteger = const . fromInteger

fun1 :: (a -> b) -> ((t -> a) -> (t -> b))

fun1 = (. )

fun2 :: (a -> b -> c) -> ((t -> a) -> (t -> b) -> (t -> c))

fun2 op a b = \t -> a t ‘op‘ b t

Функции fun1 и fun2 превращают функции, которые принимают значения, в функции, которые прини-

мают другие функции.

Из-за контекста класса Num нам пришлось объявить два фиктивных экземпляра для классов Show и Eq.

Загрузим модуль FunNat в интерпретатор и посмотрим что же у нас получилось:

Prelude> :l FunNat. hs

[1 of 1] Compiling FunNat

( FunNat. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: FunNat.

*FunNat> 2 2

2

*FunNat> 2 5

2

*FunNat> (2 + (+1)) 0

3

*FunNat> ((+2) * (+3)) 1

12

На первый взгляд кажется что выражение 2 2 не должно пройти проверку типов, ведь мы применяем

значение к константе. Но на самом деле 2 это не константа, а значение 2 :: Num a => a и подспудно к двойке

применяется функция fromInteger. Поскольку в нашем модуле мы определили экземпляр Num для функций,

второе число 2 было конкретизировано по умолчанию до Integer, а первое число 2 было конкретизировано

до Integer -> Integer. Компилятор вывел из контекста, что под 2 мы понимаем функцию. Функция была

создана с помощью метода fromInteger. Эта функция принимает любое значение и возвращает двойку.

Далее мы складываем и перемножаем функции словно это обычные значения. Что интересно мы можем

составлять и такие выражения:

*FunNat> let f = ((+) - (*))

*FunNat> f 1 2

1

Как была вычислена эта функция? Мы определили экземпляр функций для значений типа Num a => t

-> a. Если мы вспомним, что функция двух аргументов на самом деле является функцией одного аргумента:

Num a => t1 -> (t2 -> a), мы заметим, что тип Num a => (t2 -> a) принадлежит Num, теперь если мы

обозначим его за a’, то мы получим тип Num a’ => t1 -> a’, это совпадает с нашим исходным экземпляром.

Получается, что за счёт механизма частичного применения мы одним махом определили экземпляры Num

для функций любого числа аргументов, которые возвращают значение типа Num.

Итак функция f имеет вид:

\t1 t2 -> (t1 + t2) - (t1 * t2)

Подставим значения:

Функциональный калькулятор | 79

(\t1 t2 -> (t1 + t2) - (t1 * t2)) 1 2

(\t2 -> (1 + t2) - (1 * t2) 2

(1 + 2) - (1 * 2)

3 - 2

1

Теперь давайте составим несколько выражений с обобщёнными функциями. Для этого добавим в модуль

FunNat директиву импорта функций из модуля Data.Function. Также добавим несколько основных функций

для списков и класс Ord:

module FunNat where

import Prelude(Show(.. ), Eq(.. ), Ord(.. ), Num(.. ), error)

import Data.Function(id, const, (. ), ($), flip, on)

import Prelude(map, foldr, filter, zip, zipWith)

...

и загрузим модуль в интерпретатор:

Prelude> :load FunNat

[1 of 1] Compiling FunNat

( FunNat. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: FunNat.

Составим функцию, которая принимает один аргумент, умножает его на два, вычитает 10 и берёт модуль

числа.

*FunNat> let f = abs $ id * 2 - 10

*FunNat> f 2

6

*FunNat> f 10

10

Давайте посмотрим как была составлена эта функция:

abs $ id * 2 - 10

=>

abs $ (id * 2) - 10

-- приоритет умножения

=>

abs $ (\x -> x * \x -> 2) - 10

-- развернём id и 2

=>

abs $ (\x -> x * 2) - 10

-- по определению (*) для функций

=>

abs $ (\x -> x * 2) - \x -> 10

-- развернём 10

=>

abs $ \x -> (x * 2) - 10

-- по определению (-) для функций

=>

\x -> abs x . \x -> (x * 2) - 10

-- по определению abs для функций

=>

\x -> abs ((x * 2) - 10)

-- по определению (.)

=>

\x -> abs ((x * 2) - 10)

Функция возведения в квадрат:

*FunNat> let f = id * id

*FunNat> map f [1,2,3,4,5]

[1,4,9,16,25]

*FunNat> map (id * id - 1) [1,2,3,4,5]

[0,3,8,15,24]

Обратите внимание на краткость записи. В этом выражении (id * id - 1) проявляется основное пре-

имущество бесточечного стиля, избавившись от аргументов, мы можем пользоваться функциями так, словно

это простые значения. Этот приём используется в Haskell очень активно. Пока нам встретились лишь две

инфиксных операции для функций (это композиция и применение с низким приоритетом), но в будущем вы

столкнётесь с целым морем подобных операций. Все они служат одной цели, они прячут аргументы функции,

позволяя быстро составлять функции на лету из примитивов. Чтобы не захлебнуться в этом море помните,

что скорее всего новый символ означает либо композицию либо применение для функций специального

вида.

Возведём в четвёртую степень:

80 | Глава 5: Функции высшего порядка

*FunNat> map (f . f) [1,2,3,4,5]

[1,16,81,256,625]

Составим функцию двух аргументов, которая будет вычислять сумму квадратов двух аргументов:

*FunNat> let x = const id

*FunNat> let y = flip $ const id

*FunNat> let d = x * x + y * y

*FunNat> d 1 2

5

*FunNat> d 3 2

13

Так мы составили функцию, ни прибегая к помощи аргументов. Эти выражения могут стать частью других

выражений:

*FunNat> filter

((< 10) . d 1) [1,2,3,4,5]

[1,2]

*FunNat> zipWith d [1,2,3] [3,2,1]

[10,8,10]

*FunNat> foldr (x*x - y*y) 0 [1,2,3,4]

3721610024

*FunNat> zipWith ((-) * (-) + const id) [1,2,3] [3,2,1]

[7,2,5]

В последнем выражении трудно предугадать результат. В таких выражениях всё-таки лучше пользоваться

синонимами. В бесточечном стиле мы можем несколькими операциями собрать из базовых функций сложную

функцию и передать её аргументом в другую функцию, которая также может поучаствовать в комбинации

других функций!

5.4 Функции, возвращающие несколько значений

Как было сказано ранее функции, которые возвращают несколько значений, реализованы в Haskell с по-

мощью кортежей. Например функция, которая расщепляет поток на голову и хвост выглядит так:

decons :: Stream a -> (a, Stream a)

decons (a :& as) = (a, as)

Здесь функция возвращает сразу два значения. Но всегда ли уместно пользоваться кортежами? Для ком-

позиции функций, которые возвращают несколько значений нам придётся разбирать возвращаемые значения

с помощью сопоставления с образцом и затем использовать эти значения в других функциях. Посудите сами

если у нас есть функции:

f :: a

-> (b1, b2)

g :: b1 -> (c1, c2)

h :: b2 -> (c3, c4)

Мы уже не сможем комбинировать их так просто как если бы это были обычные функции без кортежей.

q x = (\(a, b) -> (g a, h b)) (f x)

В случае пар нам могут прийти на помощь функции first и second:

q = first g . second h . f

Если мы захотим составить какую-нибудь другую функцию из q, то ситуация заметно усложнится. Функ-

ции, возвращающие кортежи, сложнее комбинировать в бесточечном стиле. Здесь стоит вспомнить правило

Unix.

Пишите функции, которые делают одну вещь, но делают её хорошо.

Функции, возвращающие несколько значений | 81

Функция, которая возвращает кортеж пытается сделать сразу несколько дел. И теряет в гибкости, ей

трудно взаимодействовать с другими функциями. Старайтесь чтобы таких функций было как можно меньше.

Если функция возвращает несколько значений, попытайтесь разбить её на несколько, которые возвраща-

ют лишь одно значение. Часто бывает так, что эти значения тесно связаны между собой и такую функцию

не удаётся разбить на несколько составляющих. Если у вас появляется много таких функций, то это повод

задуматься о создании нового типа данных.

Например в качестве точки на плоскости можно использовать пару (Float, Float). В этом случае, если

вы начнёте писать модуль на геометрическую тему у вас появится много функций, которые принимают и

возвращают точки:

rotate

:: Float -> (Float, Float) -> (Float, Float)

norm

:: (Float, Float) -> (Float, Float)

translate

:: (Float, Float) -> (Float, Float) -> (Float, Float)

...

Все они стараются делать несколько дел одновременно, возвращая кортежи. Но мы можем изменить

ситуацию определением новых типов:

data Point

= Point

Float Float

data Vector = Vector Float Float

data Angle

= Angle

Float

Объявления функций станут более краткими и наглядными.

rotate

:: Angle

-> Point -> Point

norm

:: Point

-> Point

translate

:: Vector -> Point -> Point

...

5.5 Комбинатор неподвижной точки

Познакомимся с функцией fix или комбинатором неподвижной точки. По хорошему об этой функции

следовало бы рассказать в разделе обобщённые функции. Но я пропустил её нарошно, для простоты изло-

жения. В этом разделе градус сложности резко подскакивает, если вы ранее не встречались с этой функцией

она может показаться вам очень необычной. Для начала посмотрим на её тип:

Prelude> :m +Data.Function

Prelude Data.Function> :t fix

fix :: (a -> a) -> a

Странно fix принимает функцию и возвращает значение, обычно всё происходит наоборот. Теперь по-

смотрим на определение:

fix f = let x = f x

in

x

Если вы запутались, то посмыслу это определение равносильно такому:

fix f = f (fix f)

Функция fix берёт функцию и начинает бесконечно нанизывать её саму на себя. Так мы получаем, что-то

вроде:

f (f (f (f (... ))))

Зачем нам такая функция? Помните в самом конце четвёртой главы в упражнениях мы составляли бес-

конечные потоки. Мы делали это так:

data Stream a = a :& Stream a

constStream :: a -> Stream a

constStream a = a :& constStream a

82 | Глава 5: Функции высшего порядка

Если смотреть на функцию constStream очень долго, то рано или поздно в ней проглянет функция fix. Я

нарошно не буду выписывать, а вы мысленно обозначьте (a :& ) за f и constStream a за fix f. Получилось?

Через fix можно очень просто определить бесконечность для Nat, бесконечность это цепочка Succ, ко-

торая никогда не заканчивается Zero. Оказывается, что в Haskell мы можем составлять выражения с такими

значениями (как это получается мы обудим попозже):

ghci Nat

*Nat> m + Data.Function

*Nat Data.Function> let infinity = fix Succ

*Nat Data.Function> infinity < Succ Zero

False

С помощью функции fix можно выразить любую рекурсивную функцию. Посмотрим как на примере

функции foldNat, у нас есть рекурсивное определение:

foldNat :: a -> (a -> a) -> Nat -> a

foldNat z

s

Zero

= z

foldNat z

s

(Succ n)

= s (foldNat z s n)

Необходимо привести его к виду:

x = f x

Слева и справа мы видим повторяются выражения foldNat z s, обозначим их за x:

x :: Nat -> a

x Zero

= z

x (Succ n)

= s (x n)

Теперь перенесём первый аргумент в правую часть, сопоставление с образцом превратится в case-

выражение:

x :: Nat -> a

x = \nat -> case nat of

Zero

-> z

Succ n

-> s (x n)

В правой части вынесем x из выражения с помощью лямбда функции:

x :: Nat -> a

x = (\t -> \nat -> case nat of

Zero

-> z

Succ n

-> s (t n)) x

Смотрите мы обозначили вхождение x в выражении справа за t и создали лямбда-функцию с таким ар-

гументом. Так мы вынесли x из выражения.

Получилось, мы пришли к виду комбинатора неподвижной точки:

x :: Nat -> a

x = f x

where f = \t -> \nat -> case nat of

Zero

-> z

Succ n

-> s (t n)

Приведём в более человеческий вид:

foldNat :: a -> (a -> a) -> (Nat -> a)

foldNat z s = fix f

where f t = \nat -> case nat of

Zero

-> z

Succ n

-> s (t n)

Комбинатор неподвижной точки | 83

5.6 Краткое содержание

Основные функции высшего порядка

Мы познакомились с функциями из модуля Data.Function. Их можно разбить на несколько типов:

• Примитивные функции (генераторы функций).

id

= \x -> x

const a = \_ -> a

• Функции, которые комбинируют функции или функции и значения:

f . g

= \x -> f (g x)

f $ x

= f x

(.*. ) ‘on‘ f = \x y -> f x .*. f y

• Преобразователи функций, принимают функцию и возвращают функцию:

flip f = \x y -> f y x

• Комбинатор неподвижной точки:

fix f = let x = f x

in

x

Приоритет инфиксных операций

Мы узнали о специальном синтаксисе для задания приоритета применения функций в инфиксной форме:

infixl 3 #

infixr 6 ‘op‘

Приоритет складывается из двух частей: старшинства (от 1 до 9) и ассоциативности (бывает левая и

правая). Старшинство определяет распределение скобок между разными функциями:

infixl 6 +

infixl 7 *

1 + 2 * 3 == 1 + (2 * 3)

А ассоциативность – между одинаковыми:

infixl 6 +

infixr 8 ^

1 + 2 + 3 == (1 + 2) + 3

1 ^ 2 ^ 3 ==

1 ^ (2 ^ 3)

Мы узнали, что функции ($) и (. ) стоят на разных концах шкалы приоритетов функций и как этим

пользоваться.

5.7 Упражнения

• Просмотрите написанные вами функции, или функции из примеров. Можно ли их переписать с по-

мощью основных функций высшего порядка? Если да, то перепишите. Попробуйте определить их в

бесточечном стиле.

• В прошлой главе у нас было упражнение о потоках. Сделайте поток экземпляром класса Num. Для этого

поток должен содержать значения из класса Num. Методы из класса Num применяются поэлементно. Так

сложение двух потоков будет выглядеть так:

(a1 :& a2 :& a3 :& ... ) + (b1 :& b2 :& b3) ==

==

(a1 + b1 :& a2 + b2 :& a3 + b3 :& ... )

84 | Глава 5: Функции высшего порядка

• Определите приоритет инфиксной операции (:& )

так чтобы вам было удобно использовать её в сочетании с арифметическими операциями.

• Рассмотрим такой тип:

data St a b = St (a -> (b, St a b))

Этот тип хранит функцию, которая позволяет преобразовывать потоки значений. Определите функцию

применения:

ap :: St a b -> [a] -> [b]

Она принимает ленту входящих значений и возвращает ленту выходов. Определите для этого

типа несоколько основных функций высшего порядка. Чтобы не возникало конфликта имён с

модулем Data.Function мы не будем его импортировать. Вместо него мы импортируем модуль

Control.Category. Он содержит класс:

class Category cat where

id

:: cat a a

(. ) :: cat b c -> cat a b -> cat a c

Если присмотреться к типам функций, можно понять, что тип-экземпляр cat принимает два параметра.

Совсем как тип функции (a -> b). Формально его можно записать в префиксной форме так (-> ) a b.

Получается, что тип cat это что-то вроде функции. Это некоторые сущности, у которых есть понятия

тождества и композиции.

Для обычных функций экземпляр класса Category уже определён. Но в этом модуле у нас есть ещё и

необычные функции, функции которые преобразуют ленты значений. Функции id и (. ) мы определим,

сделав наш тип St экземпляром класса Category. Также определите постоянный преобразователь. Он

на любой вход возвращает одно и то же число, и преобразователь, который будет накапливать сумму

поступающих на вход значений, по-другому такой преобразователь называют интегратором:

const

:: a -> St b a

integral :: Num a => St a a

• Перепишите с помощью fix несколько стандартных функций для списков. Например map, foldr, foldl,

zip, repeat, cycle, iterate.

Старайтесь найти наиболее краткое выражение, пользуйтесь функциями высшего порядка и частичным

применением. Например рассмотрим функцию repeat:

repeat :: a -> [a]

repeat a = a : repeat a

Запишем с fix:

repeat a = fix $ \xs -> a : xs

Заметим, что мы можем избавиться от аргумента xs с помощью сечения:

repeat a = fix (a:)

Но мы можем пойти ещё дальше, если вспомним, что функция двух аргументов (:) является функцией

от одного аргумента (:) :: a -> ([a] -> [a]), которая возвращает функцию одного аргумента:

repeat = fix . (:)

Смотрите в этом выражении мы составили композицию двух функций. Функция (:) примет первый

аргумент и вернёт функцию, как раз то, что и нужно для fix.

Упражнения | 85

Глава 6

Функторы и монады: теория

Мы научились комбинировать функции наиболее общего типа a -> b. В этой главе мы посмотрим на

специальные функции и способы их комбинирования. Cпециальными функциями мы будем называть такие

функции, результат которых имеет некоторую известную нам структуру. Среди них функции, которые могут

вычислить значение или упасть, или функции, которые возвращают сразу несколько вариантов значений.

Для составления таких функций из простейших в Haskell предусмотрено несколько классов типов. Это функ-

торы и монады. Их мы и рассмотрим в этой главе.

6.1 Композиция функций

Центральной функцией этой главы будет функция композиции. Вспомним её определение для функций

общего типа:

(. ) :: (b -> c) -> (a -> b) -> (a -> c)

f . g = \x -> f (g x)

Композиция двух функций f и g это такая функция, в которой мы сначала применяем g, а затем f. Для того

чтобы тип функции стал более наглядным, мы определим эту функцию немного по-другому. Мы поменяем

аргументы местами.

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

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

Мы будем изображать функции кружками, а значения – стрелками (рис. 6.1). Значения словно текут от

узла к узлу по стрелкам. Поскольку тип стрелки выходящей из f совпадает с типом стрелки входящей в g мы

можем соединить их и получить составную функцию (f>> g).

a

f

b

b

g

c

b

a

g

f

c

a

f>>g

c

Рис. 6.1: Композиция функций

86 | Глава 6: Функторы и монады: теория

Класс Category

С помощью операции композиции можно обобщить понятие функции. Для этого существует класс

Category:

class Category cat where

id

:: cat a a

(>> ) :: cat a b -> cat b c -> cat a c

Функция cat это тип с двумя параметрами, в котором выделено специальное значение id, которое остав-

ляет аргумент без изменений. Также мы можем составлять из простых функций сложные с помощью компо-

зиции, если функции совпадают по типу. Здесь мы для наглядности также заменили метод (. ) на (>> ), но

суть остаётся прежней. Для любого экземпляра класса должны выполняться свойства:

f

>> id

== f

id >> f

== f

f >> (g >> h) == (f >> g) >> h

Первые два свойства говорят о том, что id является нейтральным элементом для (>> ) слева и справа.

Третье свойство говорит о том, что нам не важно в каком порядке проводить композицию. Можно проверить,

что эти правила выполнены для функций.

Специальные функции

Все специальные функции, которые мы рассмотрим в этой главе будут иметь один и тот же тип:

a -> m b

Смотрите вместо произвольного типа b функция возвращает m b. Единственное, что будет меняться от

раздела к разделу это тип m. Добавив этот тип к результату, мы сузили область значений функции. Простым

примером таких функций могут быть функции, которые возвращают списки:

a -> [b]

Если раньше наши функции могли возвращать произвольное значение b, то теперь мы знаем, что все

результирующие значения таких функций будут списками.

При этом для каждого такого m мы попытаемся построить свой замкнутый мир специальных функций a

-> m b. Он будет жить внутри вселенной всех произвольных функций типа a -> b. В этом нам поможет

специальный класс типов, который называется категорией Клейсли (эта конструкция носит имя математика

Хенрика Клейсли).

class Kleisli m where

idK

:: a -> m a

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

Этот класс является классом Category в мире наших специальных функций. Если мы сотрём все буквы m,

то мы получим обычные типы для тождества и композиции. В этом мире должны выполняться те же правила:

f

*> idK

== f

idK *> f

== f

f *> (g *> h) == (f *> g) *> h

Взаимодействие с внешним миром

С помощью класса Kleisli мы можем составлять из одних специальных функций другие. Но как мы

сможем комбинировать специальные функции с обычными?

Поскольку слева у нашей специальной функции обычный общий тип, то с этой стороны мы можем вос-

пользоваться обычной функцией композиции >> . Но как быть при композиции справа? Нам нужна функция

типа:

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

Оказывается мы можем составить её из методов класса Kleisli. Мы назовём эту функцию композиции

(+> ).

(+> ) :: Kleisli m => (a -> m b) -> (b -> c) -> (a -> m c)

f +> g = f *> (g >> idK)

С помощью метода idK мы можем погрузить в мир специальных функций любую обычную функцию.

Композиция функций | 87

Три композиции

У нас появилось много композиций целых три:

аргументы

|

результат

обычная

>>

обычная

==

обычная

специальная

+>

обычная

==

специальная

специальная

*>

специальная

==

специальная

При этом важно понимать, что по смыслу это три одинаковые функции. Они обозначают операцию по-

следовательного применения функций. Разные значки отражают разные типы функций аргументов.

Обобщённая формулировка категории Клейсли

Отметим, что мы могли бы сформулировать класс Kleisli и в более общем виде с помощью класса

Category:

class Kleisli m where

idK

:: Category cat => cat a (m a)

(*> ) :: Category cat => cat a (m b) -> cat b (m c) -> cat a (m c)

(+> ) :: (Category cat, Kleisli m)

=> cat a (m b) -> cat b c -> cat a (m c)

f +> g = f *> (g >> idK)

Мы заменили функциональный тип на его обобщение. Для наглядности мы будем пользоваться специ-

альной формулировкой со стрелочным типом.

Для этого мы определим модуль Kleisli. hs

module Kleisli where

import Prelude hiding (id, (>> ))

class Category cat where

id

:: cat a a

(>> ) :: cat a b -> cat b c -> cat a c

class Kleisli m where

idK

:: a -> m a

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

(+> ) :: Kleisli m => (a -> m b) -> (b -> c) -> (a -> m c)

f +> g = f *> (g >> idK)

-- Экземпляр для функций

instance Category (-> ) where

id

= \x -> x

f >> g

= \x -> g (f x)

Мы не будем импортировать функцию id, а определим её в классе Category. Также в Prelude уже опре-

делена функция (>> ) мы спрячем её с помощью специальной директивы hiding для того, чтобы она нам не

мешалась. Далее мы будем дополнять этот модуль экземплярами класса Kleisli и примерами.

6.2 Примеры специальных функций

Частично определённые функции

Частично определённые функции – это такие функции, которые определены не для всех значений аргу-

ментов. Примером такой функции может быть функция поиска предыдущего числа для натуральных чисел.

Поскольку числа натуральные, то для нуля такого числа нет. Для описания этого поведения мы можем вос-

пользоваться специальным типом Maybe. Посмотрим на его определение:

data Maybe a = Nothing | Just a

deriving (Show, Eq, Ord)

88 | Глава 6: Функторы и монады: теория

a

f

b

Nothing

Рис. 6.2: Частично определённая функция

Частично определённая функция имеет тип a -> Maybe b (рис. 6.2), если всё в порядке и значение было

вычислено, она вернёт (Just a), а в случае ошибки будет возвращено значение Nothing. Теперь мы можем

определить нашу функцию так:

pred :: Nat -> Maybe Nat

pred Zero

= Nothing

pred (Succ a)

= Just a

Для Zero предыдущий элемент не определён .

Составляем функции вручную

Значение функции pred завёрнуто в упаковку Maybe, и для того чтобы воспользоваться им нам придётся

разворачивать его каждый раз. Как будет выглядеть функция извлечения дважды предыдущего натурального

числа:

pred2 :: Nat -> Maybe Nat

pred2 x =

case pred x of

Just (Succ a) -> Just a

_

-> Nothing

Если мы захотим определить pred3, мы заменим pred в case-выражении на pred2. Вроде не такое уж и

длинное решение. Но всё же мы теряем все преимущества гибких функций, все преимущества бесточечного

стиля. Нам бы хотелось написать так:

pred2 :: Nat -> Maybe Nat

pred2 = pred >> pred

pred3 :: Nat -> Maybe Nat

pred3 = pred >> pred >> pred

Но компилятор этого не допустит.

Композиция

Для того чтобы понять как устроена композиция частично определённых функций изобразим её вычисле-

ние графически (рис. 6.3). Сверху изображены две частично определённых функции. Если функция f вернула

значение, то оно подставляется в следующую частично определённую функцию. Если же первая функция не

смогла вычислить результат и вернула Nothing, то считается что вся функция (f*> g) вернула Nothing.

Теперь давайте закодируем это определение в Haskell. При этом мы воспользуемся нашим классом

Kleisli. Аналогом функции id для частично определённых функций будет функция, которая просто за-

ворачивает значение в конструктор Just.

instance Kleisli Maybe where

idK

= Just

f *> g = \a -> case f a of

Nothing -> Nothing

Just b

-> g b

Смотрите, в case-выражении мы возвращаем Nothing, если функция f вернула Nothing, а если ей удалось

вычислить значение и она вернула (Just b) мы передаём это значение в следующую функцию, то есть

составляем выражение (g b).

Сохраним это определение в модуле Kleisli, а также определение для функции pred и загрузим модуль

в интерпретатор. Перед этим нам придётся добавить в список функций, которые мы не хотим импортировать

из Prelude функцию pred, она также уже определена в Prelude. Для определения нашей функции нам по-

требуется модуль Nat, который мы уже определили. Скопируем файл Nat. hs в ту же директорию, в которой

содержится файл Kleisli. hs и подключим этот модуль. Шапка модуля примет вид:

Примеры специальных функций | 89

a

f

b

b

g

c

Nothing

Nothing

b

a

g

f

c

Nothing

a

f*>g

c

Nothing

Рис. 6.3: Композиция частично определённых функций

module Kleisli where

import Prelude hiding(id, (>> ), pred)

import Nat

Добавим определение экземпляра Kleisli для Maybe в модуль Kleisli а также определение функции

pred. Сохраним обновлённый модуль и загрузим в интерпретатор.

*Kleisli> :load Kleisli

[1 of 2] Compiling Nat

( Nat. hs, interpreted )

[2 of 2] Compiling Kleisli

( Kleisli. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Kleisli, Nat.

*Kleisli> let pred2 = pred *> pred

*Kleisli> let pred3 = pred *> pred *> pred

*Kleisli> let two

= Succ (Succ Zero)

*Kleisli>

*Kleisli> pred two

Just (Succ Zero)

*Kleisli> pred3 two

Nothing

Обратите внимание на то, как легко определяются производные функции. Желаемое поведение для ча-

стично определённых функций закодировано в функции (*> ) теперь нам не нужно заворачивать значения и

разворачивать их из типа Maybe.

Приведём пример функции, которая составлена из частично определённой функции и обычной. Опреде-

лим функцию beside, которая вычисляет соседей для данного числа Пеано.

*Kleisli> let beside = pred +> \a -> (a, a + 2)

*Kleisli> beside Zero

Nothing

*Kleisli> beside two

Just (Succ Zero, Succ (Succ (Succ Zero)))

*Kleisli> (pred *> beside) two

Just (Zero, Succ (Succ Zero))

В выражении

pred +> \a -> (a, a + 2)

Мы сначала вычисляем предыдущее число, и если оно есть составляем пару из \a -> (a, a+2), в пару

попадёт данное число и число, следующее за ним через одно. Поскольку сначала мы вычислили предыдущее

число в итоговом кортеже окажется предыдущее число и следующее.

90 | Глава 6: Функторы и монады: теория

Итак с помощью функций из класса Kleisli мы можем составлять частично определённые функции в

бесточечном стиле. Обратите внимание на то, что все функции кроме pred были составлены в интерпрета-

торе.Отметим, что в Prelude определена специальная функция maybe, которая похожа на функцию foldr для

списков, она заменяет в значении типа Maybe конструкторы на функции. Посмотрим на её определение:

maybe

:: b -> (a -> b) -> Maybe a -> b

maybe n f Nothing

=

n

maybe n f (Just x) =

f x

С помощью этой функции мы можем переписать определение экземпляра Kleisli так:

instance Kleisli Maybe where

idM

= Just

f *> g

= f >> maybe Nothing g

Многозначные функции

Многозначные функции ветрены и непостоянны. Для некоторых значений аргументов они возвращают

одно значение, для иных десять, а для третьих и вовсе ничего. В Haskell такие функции имеют тип a -> [b].

Функция возвращает список ответов. На (рис. 6.4) изображена схема многозначной функции.

a

f

b

Рис. 6.4: Многозначная функция

Приведём пример. Системы Линденмайера (или L-системы) моделируют развитие живого организма.

Считается, что организм состоит из последовательности букв (или клеток). В каждый момент времени одна

буква заменяется на новую последовательность букв, согласно определённым правилам. Так организм живёт

и развивается. Приведём пример:

a → ab

b → a

a

ab

aba

abaab

abaababa

У нас есть два правила размножения клеток-букв в организме. На каждом этапе мы во всём слове заме-

няем букву a на слово ab и букву b на a. Начав с одной буквы a, мы за несколько шагов пришли к более

сложному слову.

Опишем этот процесс в Haskell. Для этого определим правила развития организма в виде многозначной

функции:

next :: Char -> String

next ’a’ = ”ab”

next ’b’ = ”a”

Напомню, что строки в Haskell являются списками символов. Теперь нам нужно применить многозначную

функцию к выходу многозначной функции. Для этого мы воспользуемся классом Kleisli.

Композиция

Определим экземпляр класса Kleisli для списков. На (рис. 6.5) изображена схема композиции в случае

многозначных функций. После применения первой функции f мы применяем функцию к каждому элементу

списка, который был получен из f. Так у нас получится список списков. Но нам нужен список, для этого

мы после применения g объединяем все значения в один большой список. Отметим, что функции f и g в

зависимости от значений могут возвращать разное число значений, поэтому на выходе у функций g разное

число стрелок.

Закодируем эту схему в Haskell:

Примеры специальных функций | 91

a

f

b

b

g

c

g

c

b

b

a

g

f

c

b

g

c

a

f*>g

c

Рис. 6.5: Композиция многозначных функций

instance Kleisli [] where

idK

= \a -> [a]

f *> g

= f >> map g >> concat

Функция тождества принимает одно значение и погружает его в список. В композиции мы сначала при-

меняем f, затем к каждому элементу списка результата применяем g, так у нас получается список списков.

После чего мы сворачиваем его в один список с помощью функции concat.

Вспомним тип функций map и concat:

map

:: (a -> b) -> [a] -> [b]

concat

:: [[a]] -> [a]

С помощью композиции мы можем получить n-тое поколение так:

generate :: Int -> (a -> [a]) -> (a -> [a])

generate 0 f = idK

generate n f = f *> generate (n - 1) f

Или мы можем воспользоваться функцией iterate и написать это определение так:

generate :: Int -> (a -> [a]) -> (a -> [a])

generate n f = iterate (*> f) idK !! n

Функция iterate принимает функцию вычисления следующего элемента и начальное значение и строит

бесконечный список итераций:

iterate :: (a -> a) -> a -> [a]

iterate f a = [a, f a, f (f a), f (f (f a)), ... ]

Если мы подставим наши аргументы то мы получим список:

[id, f, f*> f, f*> f*> f, f*> f*> f*> f, ... ]

Проверим как работает эта функция в интерпретаторе. Для этого мы сначала дополним наш модуль

Kleisli определением экземпляра для списков и функциями next и generate:

*Kleisli> :reload

[2 of 2] Compiling Kleisli

( Kleisli. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Kleisli, Nat.

*Kleisli> let gen n = generate n next ’a’

*Kleisli> gen 0

”a”

92 | Глава 6: Функторы и монады: теория

*Kleisli> gen 1

”ab”

*Kleisli> gen 2

”aba”

*Kleisli> gen 3

”abaab”

*Kleisli> gen 4

”abaababa”

Правила L-системы задаются многозначной функцией. Функция generate позволяет по такой функции

строить произвольное поколение развития буквенного организма.

6.3 Применение функций

Давайте определим в терминах композиции ещё одну полезную функцию. А именно функцию примене-

ния. Вспомним её тип:

($) :: (a -> b) -> a -> b

Эту функцию можно определить через композицию, если у нас есть в наличии постоянная функция и

единичный тип. Мы будем считать, что константа это функция из единичного типа в значение. Превратив

константу в функцию мы можем составить композицию:

($) :: (a -> b) -> a -> b

f $ a = (const a >> f) ()

В самом конце мы подставляем специальное значение (). Это значение единичного типа (unit type) или

кортежа с нулём элементов. Единичный тип имеет всего одно значение, которым мы и воспользовались в

этом определении. Зачем такое запутанное определение, вместо привычного (f a)? Оказывается точно таким

же способом мы можем определить применение в нашем мире специальных функций a -> m b.

Применение в этом мире происходит особенным образом. Необходимо помнить о том, что второй аргу-

мент функции применения, значение, которое мы подставляем в функцию, также было получено из какой-то

другой функции. Поэтому оно будет иметь такую же форму, что и значения справа от стрелки. В нашем

случае это m b.

Посмотрим на типы специальных функций применения:

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

(+$) :: (a -> b)

-> m a -> m b

Функция *$ применяет специальную функцию к специальному значению, а функция +$ применяет обыч-

ную функцию к специальному значению. Определения выглядят также как и в случае обычной функции

применения, мы только меняем знаки для композиции:

f

$ a = (const a >> f) ()

f *$ a = (const a *> f) ()

f +$ a = (const a +> f) ()

Теперь мы можем не только нанизывать специальные функции друг на друга но и применять их к значе-

ниям. Добавим эти определения в модуль Kleisli и посмотрим как происходит применение в интерпрета-

торе. Одна тонкость заключается в том, что мы определяли применение в терминах класса Kleisli, поэтому

правильно было написать типы новых функций так:

infixr 0 +$, *$

(*$) :: Kleisli m => (a -> m b) -> m a -> m b

(+$) :: Kleisli m => (a -> b)

-> m a -> m b

Также мы определили приоритет выполнения операций.

Загрузим в интерпретатор:

*Kleisli> let three = Succ (Succ (Succ Zero))

*Kleisli> pred *$ pred *$ idK three

Just (Succ Zero)

*Kleisli> pred *$ pred *$ idK Zero

Nothing

Применение функций | 93

Обратите внимание на то как мы погружаем в мир специальных функций обычное значение с помощью

функции idK.

Вычислим третье поколение L-системы:

*Kleisli> next *$ next *$ next *$ idK ’a’

”abaab”

Мы можем использовать и другие функции на списках:

*Kleisli> next *$ tail $ next *$ reverse $ next *$ idK ’a’

”aba”

Применение функций многих переменных

С помощью функции +$ мы можем применять к специальным значениям обычные функции одного аргу-

мента. А что если нам захочется применить функцию двух аргументов?

Например если мы захотим сложить два частично определённых числа:

?? (+) (Just 2) (Just 2)

На месте ?? должна стоять функция типа:

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

Оказывается с помощью методов класса Kleisli мы можем определить такую функцию для любой обыч-

ной функции, а не только для функции двух аргументов. Мы будем называть такие функции словом liftN,

где N – число, указывающее на арность функции. Функция (liftN f) “поднимает” (от англ. lift) обычную

функцию f в мир специальных функций.

Функция lift1 у нас уже есть, это просто функция +$. Теперь давайте определим функцию lift2:

lift2 :: Kleisli m => (a -> b -> c) -> m a -> m b -> m c

lift2 f a b = ...

Поскольку функция двух аргументов на самом деле является функцией одного аргумента мы можем

применить первый аргумент с помощью функции lift1, посмотрим что у нас получится:

lift1

:: (a’ -> b’) -> m’ a’ -> m’ b’

f

:: (a -> b -> c)

a

:: m a

lift1 f a

:: m (b -> c)

-- m’ == m, a’ == a, b’ == b -> c

Теперь в нашем определении для lift2 появится новое слагаемое g:

lift2 :: Kleisli m => (a -> b -> c) -> m a -> m b -> m c

lift2 f a b = ...

where g = lift1 f a

Один аргумент мы применили, осталось применить второй. Нам нужно составить выражение (g b), но

для этого нам нужна функция типа:

m (b -> c) -> m b -> m c

Эта функция применяет к специальному значению функцию, которая завёрнута в тип m. Посмотрим на

определение этой функции, мы назовём её $$:

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

mf $$ ma = ( +$ ma) *$ mf

Вы можете убедиться в том, что это определение проходит проверку типов. Посмотрим как эта функция

работает в интерпретаторе на примере частично определённых и многозначных функций, для этого давайте

добавим в модуль Kleisli это определение и загрузим его в интерпретатор:

94 | Глава 6: Функторы и монады: теория

*Kleisli> :reload Kleisli

Ok, modules loaded: Kleisli, Nat.

*Kleisli> Just (+2) $$ Just 2

Just 4

*Kleisli> Nothing $$ Just 2

Nothing

*Kleisli> [(+1), (+2), (+3)] $$ [10,20,30]

[11,21,31,12,22,32,13,23,33]

*Kleisli> [(+1), (+2), (+3)] $$ []

[]

Обратите внимание на то, что в случае списков были составлены все возможные комбинации применений.

Мы применили первую функцию из списка ко всем аргументам, потом вторую функцию, третью и объединили

все результаты в список.

Теперь мы можем закончить наше определение для lift2:

lift2 :: Kleisli m => (a -> b -> c) -> m a -> m b -> m c

lift2 f a b = f’ $$ b

where f’ = lift1 f a

Мы можем записать это определение более кратко:

lift2 :: Kleisli m => (a -> b -> c) -> m a -> m b -> m c

lift2 f a b = lift1 f a $$ b

Теперь давайте добавим это определение в модуль Kleisli и посмотрим в интерпретаторе как работает

эта функция:

*Kleisli> :reload

[2 of 2] Compiling Kleisli

( Kleisli. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Kleisli, Nat.

*Kleisli> lift2 (+) (Just 2) (Just 2)

Just 4

*Kleisli> lift2 (+) (Just 2) Nothing

Nothing

Как на счёт функций трёх и более аргументов? У нас уже есть функции lift1 и lift2 определим функцию

lift3:

lift3 :: Kleisli m => (a -> b -> c -> d) -> m a -> m b -> m c -> m d lift3 f a b c = ...

Первые два аргумента мы можем применить с помощью функции lift2. Посмотрим на тип получивше-

гося выражения:

lift2

:: Kleisli m => (a’ -> b’ -> c’) -> m a’ -> m b’ -> m c’

f

:: a -> b -> c -> d

lift2 f a b :: m (c -> d)

-- a’ == a, b’ == b, c’ == c -> d

У нас опять появился тип m (c -> d) и к нему нам нужно применить значение m c, чтобы получить m d.

Этим как раз и занимается функция $$. Итак итоговое определение примет вид:

lift3 :: Kleisli m => (a -> b -> c -> d) -> m a -> m b -> m c -> m d lift3 f a b c = lift2 f a b $$ c

Так мы можем определить любую функцию liftN через функции liftN-1 и $$.

Несколько полезных функций

Теперь мы умеем применять к специальным значениям произвольные обычные функции. Определим ещё

несколько полезных функций. Первая функция принимает список специальных значений и собирает их в

специальный список:

Применение функций | 95

import Prelude hiding (id, (>> ), pred, sequence)

sequence :: Kleisli m => [m a] -> m [a]

sequence = foldr (lift2 (:)) (idK [])

Мы “спрячем” из Prelude одноимённую функцию sequence. Посмотрим на примеры:

*Kleisli> sequence [Just 1, Just 2, Just 3]

Just [1,2,3]

*Kleisli> sequence [Just 1, Nothing, Just 3]

Nothing

Во второй команде вся функция вернула Nothing потому что при объединении списка встретилось зна-

чение Nothing, это равносильно тому, что мы объединяем в один список, значения полученные из функций,

которые могут не вычислить результат. Поскольку значение одного из элементов не определено, весь список

не определён.

Посмотрим как работает эта функция на списках:

*Kleisli> sequence [[1,2,3], [11,22]]

[[1,11],[1,22],[2,11],[2,22],[3,11],[3,22]]

Она составляет список всех комбинаций элементов из всех подсписков.

С помощью этой функции мы можем определить функцию mapK. Эта функция является аналогом обычной

функции map, но она применяет специальную функцию к списку значений.

mapK :: Kleisli m => (a -> m b) -> [a] -> m [b]

mapK f = sequence . map f

6.4 Функторы и монады

В этой главе мы выписали вручную все определения для класса Kleisli. Мы сделали это потому, что на

самом деле в арсенале стандартных средств Haskell такого класса нет. Класс Kleisli строит замкнутый мир

специальных функций a -> m b. Его цель построить язык в языке и сделать программирование со специ-

альными функциями таким же удобным как и с обычными функциями. Мы пользовались классом Kleisli

исключительно в целях облегчения понимания этого мира. Впрочем никто не мешает нам определить этот

класс и пользоваться им в наших программах.

А пока посмотрим, что есть в Haskell и как это соотносится с тем, что мы уже увидели. С помощью класса

Kleisli

мы научились делать три различных операции применения:

Применение:

• обычных функций одного аргумента к специальным значениям (функция +$).

• обычных функций произвольного числа аргументов к специальным значениям (функции +$ и $$)

• специальных функций к специальным значениям (функция *$).

В Haskell для решения этих задач предназначены три отдельных класса. Это функторы, аппликативные

функторы и монады.

Функторы

Посмотрим на определение класса Functor:

class Functor f where

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

Тип метода fmap совпадает с типом для функции +$:

(+$) :: Kleisli m => (a -> b) -> m a -> m b

Нам только нужно заменить m на f и зависимость от Kleisli на зависимость от Functor:

Итак в Haskell у нас есть базовая операция fmap применения обычной функции к значению из мира спе-

циальных функций. В модуле Control.Applicative определён инфиксный синоним <$> для этой функции.

96 | Глава 6: Функторы и монады: теория

Аппликативные функторы

Посмотрим на определение класса Applicative:

class Functor f => Applicative f where

pure

:: a -> f a

(<*> )

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

Если присмотреться к типам методов этого класса, то мы заметим, что это наши старые знакомые idK и

$$. Если для данного типа f определён экземпляр класса Applicative, то из контекста следует, что для него

также определён и экземпляр класса Functor.

Значит у нас есть функции fmap (или lift1) и <*> (или $$). С их помощью мы можем составить функции

liftN, которые поднимают обычные функции произвольного числа аргументов в мир специальных значений.

Класс Applicative определён в модуле Control.Applicative, там же мы сможем найти и функции liftA,

liftA2, liftA3 и символьный синоним <$> для функции fmap. Функции liftAn определены так:

liftA2 f a b

= f <$> a <*> b

liftA3 f a b c = f <$> a <*> b <*> c

Видно что эти определения с точностью до обозначений совпадают с теми, что мы уже писали для класса

Kleisli.

Монады

Посмотрим на определение класса Monad

class Monad m where

return :: a -> m a

(>>=)

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

Присмотримся к типам методов этого класса:

return :: a -> m a

Их типа видно, что это ни что иное как функция idK. В классе Monad у неё точно такой же смысл. Теперь

функция >>=, она читается как функция связывания (bind).

(>>=)

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

Так возможно совпадение не заметно, но давайте “перевернём” эту функцию:

(=<< )

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

(=<< ) = flip (>>=)

Поменяв аргументы местами, мы получили знакомую функцию *$. Итак функция связывания это функция

применения специальной функции к специальному значению. У неё как раз такой смысл.

В Prelude определены экземпляры класса Monad для типов Maybe и [].

Они определены по такому же принципу, что и наши определения для Kleisli только не для композиции, а

для применения.

Отметим, что в модуле Control.Monad определены функции sequence и mapM, они несут тот же смысл,

что и функции sequence и mapК, которые мы определяли для класса Kleisli.

Свойства классов

Посмотрим на свойства функторов и аппликативных функторов.

Функторы и монады | 97

Свойства класса Functor

fmap id x

== x

-- тождество

fmap f . fmap g

== fmap (f . g)

-- композиция

Первое свойство говорит о том, что если мы применяем fmap к функции тождества, то мы должны снова

получить функцию тождества, или по другому можно сказать, что применение функции тождества к специ-

альному значению не изменяет это значение. Второе свойство говорит о том, что последовательное примене-

ние к специальному значению двух обычных функций можно записать в виде применения композиции двух

обычных функций к специальному значению.

Если всё это звучит туманно, попробуем переписать эти свойства в терминах композиции:

mf +> id

== mf

(mf +> g) +> h

== mf +> (g >> h)

Первое свойство говорит о том, что тождественная функция не изменяет значение при композиции. Вто-

рое свойство указывает на ассоциативность композиции одной специальной функции mf и двух обычных

функций g и h.

Свойства класса Applicative

Свойства класса Applicative, для наглядности они сформулированы не через методы класса, а через

производные функции.

fmap f x

== liftA f x

-- связь с Functor

liftA

id x

== x

-- тождество

liftA3 (. ) f g x

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

-- композиция

liftA

f (pure x)

== pure (f x)

-- гомоморфизм

Первое свойство говорит о том, что применение специальной функции одного аргумента совпадает с

методом fmap из класса Functor. Свойство тождества идентично аналогичному свойству для класса Functor.

Свойство композиции сформулировано хитро, но давайте посмотрим на типы аргументов:

(. ) :: (b -> c) -> (a -> b) -> (a -> c)

f

:: m (b -> c)

g

:: m (a -> b)

x

:: m a

liftA3 (. ) f g x :: m c

g <*> x

:: m b

f (g <*> x)

:: m c

Слева в свойстве стоит liftA3, а не liftA2, потому что мы сначала применяем композицию (. ) к двум

функциям f и g, а затем применяем составную функцию к значению x.

Последнее свойство говорит о том, что если мы возьмём обычную функцию и обычное значение и подни-

мем их в мир специальных значений с помощью lift и pure, то это тоже самое если бы мы просто применили

бы функцию f к значению в мире обычных значений и затем подняли бы результат в мир специальных зна-

чений.

Полное определение классов

На самом деле я немного схитрил. Я рассказал вам только об основных методах классов Applicative

и Monad. Но они содержат ещё несколько дополнительных методов, которые выражаются через остальные.

Посмотрим на них, начнём с класса Applicative.

class Functor f => Applicative f where

-- | Поднимаем значение в мир специальных значений.

pure :: a -> f a

-- | Применение специального значения-функции.

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

-- | Константная функция. Отбрасываем первое значение.

98 | Глава 6: Функторы и монады: теория

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

(*> ) = liftA2 (const id)

-- | Константная функция, Отбрасываем второе значение.

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

(<*) = liftA2 const

Два новых метода (*> ) и (<*) имеют смысл константных функций. Первая функция игнорирует значение

слева, а вторая функция игнорирует значение справа. Посмотрим как они работают в интерпретаторе:

Prelude Control.Applicative> Just 2 *> Just 3

Just 3

Prelude Control.Applicative> Nothing *> Just 3

Nothing

Prelude Control.Applicative> (const id) Nothing

Just 3

Just 3

Prelude Control.Applicative> [1,2] <* [1,2,3]

[1,1,1,2,2,2]

Значение игнорируется, но способ комбинирования специальных функций учитывается. Так во втором

выражении не смотря на то, что мы не учитываем конкретное значение Nothing, мы учитываем, что если один

из аргументов частично определённой функции не определён, то не определено всё значение. Сравните с

результатом выполнения следующего выражения.

По той же причине в последнем выражении мы получили три копии первого списка. Так произошло

потому, что второй список содержал три элемента. К каждому из элементов была применена функция const

x, где x пробегает по элементам списка слева от (<*).

Аналогичный метод есть и в классе Monad:

class

Monad m

where

return

:: a -> m a

(>>=)

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

(>> )

:: m a -> m b -> m b

fail

:: String -> m a

m >> k

= m >>= const k

fail s

= error s

Функция >> в классе Monad, которую мы прятали из-за символа композиции, является аналогом постоян-

ной функции в классе Monad. Она работает так же как и *> . Функция fail используется для служебных нужд

Haskell при выводе ошибок. Поэтому мы её здесь не рассматриваем. Для определения экземпляра класса

Monad достаточно определить методы return и >>=.

Исторические замечания

Напрашивается вопрос. Зачем нам функции return и pure или *> и >> ? Если вы заглянете в документа-

цию к модулю Control.Monad, то там вы найдёте функции liftM, liftM2, liftM3, которые выполняют те же

операции, что и аналогичные функции из модуля Control.Applicative.

Стандартные библиотеки устроены так, потому что класс Applicative появился гораздо позже класса

Monad. И к появлению этого нового класса уже накопилось огромное число библиотек, которые рассчитаны

на прежние имена. Но в будущем возможно прежние классы будут заменены на такие классы:

class Functor f where

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

class Pointed f where

pure :: a -> f a

class (Functor f, Pointed f) => Applicative f where

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

(*> )

:: f a -> f b -> f b

(<*)

:: f a -> f b -> f a

class Applicative f => Monad f where

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

Функторы и монады | 99

6.5 Краткое содержание

В этой главе мы долгой обходной дорогой шли к понятию монады и функтора. Эти классы служат для

облегчения работы в мире специальных функций вида a -> m b, в категории Клейсли

С помощью класса Functor можно применять специальные значения к обычным функциям одного аргу-

мента:

class Functor f where

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

С помощью класса Applicative можно применять специальные значения к обычным функциям любого

числа аргументов:

class Functor f => Applicative f where

pure

:: a -> f a

<*>

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

liftA

:: Applicative f => (a -> b) -> f a -> f b

liftA2 :: Applicative f => (a -> b -> c) -> f a -> f b -> f c

liftA3 :: Applicative f => (a -> b -> c -> d) -> f a -> f b -> f c -> f d

...

С помощью класса Monad можно применять специальные значения к специальным функциям.

class Monad m where

return

:: a -> m a

(>>=)

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

Функция return является функцией id в мире специальных функций, а функция >>= является функцией

применения ($), с обратным порядком следования аргументов. Вспомним также класс Kleisli, на примере

котором мы узнали много нового из жизни специальных функций:

class Kleisli m where

idK

:: a -> m a

(*> )

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

Мы узнали несколько стандартных специальных функций:

Частично определённые функции

a -> Maybe b

data Maybe a = Nothing | Just a

Многозначные функции

a -> [b]

data [a] = [] | a : [a]

6.6 Упражнения

В первых упражнениях вам предлагается по картинке специальной функции написать экземпляр классов

Kleisli и Monad.

Функции с состоянием

b

a

f

s

s

Рис. 6.6: Функция с состоянием

100 | Глава 6: Функторы и монады: теория

В Haskell нельзя изменять значения. Новые сложные значения описываются в терминах базовых значе-

ний. Но как же тогда мы сможем описать функцию с состоянием? Функцию, которая принимает на вход

значение, составляет результат на основе внутреннего состояния и значения аргумента и обновляет состоя-

ние. Поскольку мы не можем изменять состояние единственное, что нам остаётся – это принимать значение

состояния на вход вместе с аргументом и возвращать обновлённое состояние на выходе. У нас получится

такой тип:

a -> s -> (b, s)

Функция принимает одно значение типа a и состояние типа s, а возвращает пару, которая состоит из

результата типа b и обновлённого состояния. Если мы введём синоним:

type State s b = s -> (b, s)

И вспомним о частичном применении, то мы сможем записать тип функции с состоянием так:

a -> State s b

В Haskell пошли дальше и выделили для таких функций специальный тип:

data State s a = State (s -> (a, s))

runState :: State s a -> s -> (a, s)

runState (State f) = f

b

c

a

f

b

g

s

s

s

s

b

c

a

g

f

s

s

s

c

a

f*>g

s

s

Рис. 6.7: Композиция функций с состоянием

Функция runState просто извлекает функцию из оболочки State.

На (рис. 6.6) изображена схема функции с состоянием. В сравнении с обычной функцией у такой функции

один дополнительный выход и один дополнительный вход типа s. По ним течёт и изменяется состояние.

Попробуйте по схеме композиции для функций с состоянием написать экземпляры для классов Kleisli

и Monad для типа State s (рис. 6.7).

Подсказка: В этом определении есть одна хитрость, в отличае от типов Maybe и [a] у типа State два

параметра, это параметр состояния и параметр значения. Но мы делаем экземпляр не для State, а для State

s, то есть мы свяжем тип с некоторым произвольным типом s.

instance Kleisli (State s) where

...

Упражнения | 101

a

f

b

env

Рис. 6.8: Функция с окружением

Функции с окружением

Сначала мы рассмотрим функции с окружением. Функции с окружением – это такие функции, у которых

есть некоторое хранилище данных или окружение, из которых они могут читать информацию. Но в отличие

от функций с состоянием они не могут это окружение изменять. Функция с окружением похожа на функцию

с состоянием без одного выхода для состояния (рис. 6.8).

Функция с окружением принимает аргумент a и окружение env и возвращает результат b:

a -> env -> b

Как и в случае функций с состоянием выделим для функции с окружением отдельный тип. В Haskell он на-

зывается Reader (от англ. чтец). Все функции с окружением имеют возможность читать из общего хранилища

данных. Например они могут иметь доступ на чтение к общей базе данных.

data Reader env b = Reader (env -> b)

runReader :: Reader env b -> (env -> b)

runReader (Reader f) = f

Теперь функция с окружением примет вид:

a -> Reader env b

Определите для функций с окружением экземпляр класса Kleisli. У нас возникнет цепочка функций,

каждая из которых будет нуждаться в значении окружения. Поскольку окружение общее для всех функций

мы всем функциям передадим одно и то же значение (рис. 6.9).

a

f

b

b

g

c

env

env

b

a

g

f

c

env

a

f*>g

c

env

Рис. 6.9: Функция с окружением

Функции-накопители

Функции-накопители при вычислении за ширмой накапливают некоторое значение. Функция-накопитель

похожа на функцию с состоянием но без стрелки, по которой состояние подаётся в функцию (рис. 6.10).

Функция-накопитель имеет тип: a -> (b, msg)

Выделим результат функции в отдельный тип с именем Writer.

102 | Глава 6: Функторы и монады: теория

a

f

b

Msg

Рис. 6.10: Функция-накопитель

data Writer msg b = Writer (b, msg)

runWriter :: Writer msg b -> (b, msg)

runWriter (Writer a) = a

Тип функции примет вид:

a -> Writer msg b

Значения типа msg мы будем называть сообщениями. Смысл функций a -> Writer msg b заключается

в том, что при вычислении они накапливают в значении msg какую-нибудь информацию. Это могут быть

отладочные сообщения. Или база данных, которая открыта для всех функций на запись.

Класс Monoid

Как мы будем накапливать результат? Пока мы умеем лишь возвращать из функции пару значений. Одно

из них нам нужно передать в следующую функцию, а что делать с другим?

На помощь нам придёт класс Monoid, он определён в модуле Data.Monoid:

class Monoid a where

mempty

:: a

mappend :: a -> a -> a

В этом классе определено пустое значение mempty и бинарная функция соединения двух значений в одно.

Этот класс очень похож на класс Category и Kleisli. Там тоже было значение, которое ничего не делает и

операция составления нового значения из двух простейших значений. Даже свойства класса похожи:

mempty

‘mappend‘ f

= f

f

‘mappend‘ mempty

= f

f ‘mappend‘ (g ‘mappend‘ h) =

(f ‘mappend‘ g) ‘mappend‘ h

a

g

f

b

b

c

msg

msg

b

a

g

f

c

MsgG

++

MsgF ++ MsgG

MsgF

a

f*>g

c

msg

Рис. 6.11: Композиция функций-накопителей

Упражнения | 103

Первые два свойства говорят о том, что значение mempty и вправду является пустым элементом отно-

сительно операции mappend. А третье свойство говорит о том, что порядок при объединении элементов не

важен.

Посмотрим на определение экземпляра для списков:

instance Monoid [a] where

mempty

= []

mappend = (++)

Итак пустой элемент это пустой список, а объединение это операция конкатенации списков. Проверим в

интерпретаторе:

*Kleisli> :m Data.Monoid

Prelude Data.Monoid> [1 .. 4] ‘mappend‘ [4, 3 .. 1]

[1,2,3,4,4,3,2,1]

Prelude Data.Monoid> ”Hello” ‘mappend‘ ” World” ‘mappend‘ mempty

”Hello World”

Напишите экземпляр класса Kleisli для функций накопителей по (рис. 6.11). При этом будем считать,

что тип msg является экземпляром класса Monoid.

Экземпляры для функторов и монад

Представьте, что у нас нет класса Kleisli, а есть лишь Functor, Applicative и Monad. Напишите экзем-

пляры для этих классов для всех рассмотренных в этой главе специальных функций (в том числе и для Reader

и Writer). Экземпляры Functor и Applicative могут быть определены через Monad. Но для тренировки опре-

делите экземпляры полностью. Сначала Functor, затем Applicative и в последнюю очередь Monad.

Деревья

Напишите экземпляры классов Kleisli и Monad для двух типов, которые описывают деревья. Бинарные

деревья:

data BTree a = BList a | BNode a (BTree a) (BTree a)

Деревья с несколькими узлами:

data Tree a = Node a [Tree a]

Считайте, что списки являются частными случаями деревьев. В этом смысле деревья будут описывать

многозначные функции, которые возвращают несколько значений, организованных в иерархическую струк-

туру.

Стандартные функции

Почитайте документацию к модулям Control.Monad и Control.Applicative. Присмотритесь к функциям,

попробуйте применить их в интерпретаторе.

Эквивалентность классов Kleisli и Monad

Покажите, что классы Kleisli и Monad эквивалентны. Для этого нужно для произвольного типа c с одним

параметром m определить два экземпляра:

instance Kleisli m => Monad

m where

instance Monad

m => Kelisli m where

Нужно определить экземпляр одного класса с помощью методов другого.

Свойства класса Monad

Если класс Monad эквивалентен Kleisli, то в нём должны выполнятся точно такие же свойства. Запишите

свойства класса Kleisli через методы класса Monad

104 | Глава 6: Функторы и монады: теория

Глава 7

Функторы и монады: примеры

В этой главе мы закрепим на примерах то, что мы узнали о монадах и функторах. Напомню, что с по-

мощью монад и функторов мы можем комбинировать специальные функции вида (a -> m b) с другими

специальными функциями.

У нас есть функции тождества и применения:

class Functor f where

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

class Functor f => Applicative f where

pure

:: a -> f a

(<*> )

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

class Monad m where

return

:: a -> m a

(>>=)

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

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

(=<< ) = flip (>>=)

Вспомним основные производные функции для этих классов:

Или в терминах класса Kleisli:

-- Композиция

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

(<=< ) :: Monad m => (b -> m c) -> (a -> m b) -> (a -> m c)

-- Константные функции

(*> ) :: Applicative f => f a -> f b -> f b

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

-- Применение обычных функций к специальным значениям

(<$> )

:: Functor f => (a -> b) -> f a -> f b

liftA

:: Applicative f => (a -> b)

-> f a -> f b

liftA2 :: Applicative f => (a -> b -> c)

-> f a -> f b -> f c

liftA3 :: Applicative f => (a -> b -> c -> d) -> f a -> f b -> f c -> f d

-- Преобразование элементов списка специальной функцией

mapM

:: Monad m => (a -> m b) -> [a] -> m [b]

Нам понадобится модуль с определениями типов и экземпляров монад для всех типов, которые мы рас-

смотрели в предыдущей главе. Экземпляры для [] и Maybe уже определены в Prelude, а типы State, Reader

и Writer можно найти в библиотеках mtl и transformers. Пока мы не знаем как устанавливать библиотеки

определим эти типы и экземпляры для Monad самостоятельно. Возможно вы уже определили их, выполняя

одно из упражнений предыдущей главы, если это так сейчас вы можете сверить ответы. Определим модуль

Types:

module Types(

State(.. ), Reader(.. ), Writer(.. ),

runState, runWriter, runReader,

| 105

module Control.Applicative,

module Control.Monad,

module Data.Monoid)

where

import Data.Monoid

import Control.Applicative

import Control.Monad

-------------------------------------------------

-- Функции с состоянием

--

--

a -> State s b

data State s a = State (s -> (a, s))

runState :: State s a -> s -> (a, s)

runState (State f) = f

instance Monad (State s) where

return a

= State $ \s -> (a, s)

ma >>= mf = State $ \s0 ->

let (b, s1) = runState ma s0

in

runState (mf b) s1

---------------------------------------------------

-- Функции с окружением

--

--

a -> Reader env b

data Reader env a = Reader (env -> a)

runReader :: Reader env a -> env -> a

runReader (Reader f) = f

instance Monad (Reader env) where

return a

= Reader $ const a

ma >>= mf

= Reader $ \env ->

let b = runReader ma env

in

runReader (mf b) env

---------------------------------------------------

-- Функции-накопители

--

--

Monoid msg => a -> Writer msg b

data Writer msg a = Writer (a, msg)

deriving (Show)

runWriter :: Writer msg a -> (a, msg)

runWriter (Writer f) = f

instance Monoid msg => Monad (Writer msg) where

return a

= Writer (a, mempty)

ma >>= mf

= Writer (c, msgA ‘mappend‘ msgF)

where (b, msgA) = runWriter ma

(c, msgF) = runWriter $ mf b

Я пропустил определения для экземпляров классов Functor и Applicative, их можно получить из экзем-

пляра для класса Monad с помощью стандартных функций liftM, return и ap из модуля Control.Monad.

Нам встретилась новая запись в экспорте модуля. Для удобства мы экспортируем модули

Control.Applicative, Control.Monad и Data.Monoid целиком. Для этого мы написали ключевое слово

module перед экспортируемым модулем. Теперь если мы в каком-нибудь другом модуле импортируем

модуль Types нам станут доступными все функции из этих модулей.

Мы определили экземпляры для Functor и Applicative с помощью производных функций класса Monad.

106 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

7.1 Случайные числа

С помощью монады State можно имитировать случайные числа. Мы будем генерировать случайные числа

из интервала от 0 до 1 с помощью алгоритма:

nextRandom :: Double -> Double

nextRandom = snd . properFraction . (105.947 * )

Функция properFraction возвращает пару, которая состоит из целой части и остатка числа. Взяв второй

элемент пары с помощью snd, мы выделяем остаток. Функция nextRandom представляет собой генератор

случайных чисел, который принимает значение с предыдущего шага и строит по нему следующее значение.

Построим тип для случайных чисел:

type Random a = State Double a

next :: Random Double

next = State $ \s -> (s, nextRandom s)

Теперь определим функцию, которая прибавляет к данному числу случайное число из интервала от 0 до

1:

addRandom :: Double -> Random Double

addRandom x = fmap (+x) next

Посмотрим как эта функция работает в интерпретаторе:

*Random> runState (addRandom 5) 0.5

(5.5,0.9735000000000014)

*Random> runState (addRandom 5) 0.7

(5.7,0.16289999999999338)

*Random> runState (mapM addRandom [1 .. 5]) 0.5

([1.5,2.9735000000000014,3.139404500000154,4.769488561516319,

5.5250046269694195],0.6226652135290891)

В последней строчке мы с помощью функции mapM прибавили ко всем элементам списка разные случайные

числа, обновление счётчика происходило за кадром, с помощью функции mapM и экземпляра Monad для State.

Также мы можем определить функцию, которая складывает два случайных числа, одно из интервала

[-1+a, 1+a], а другое из интервала [-2+b,2+b]:

addRandom2 :: Double -> Double -> Random Double

addRandom2 a b = liftA2 add next next

where add

a b = \x y -> diap a 1 x + diap b 1 y

diap c r = \x

-> x * 2 * r - r + c

Функция diap перемещает интервал от 0 до 1 в интервал от c-r до c+r. Обратите внимание на то как мы

сначала составили обычную функцию add, которая перемещает значения из интервала от 0 до 1 в нужный

диапазон и складывает. И только в самый последний момент мы применили к этой функции случайные

значения. Посмотрим как работает эта функция:

*Random> runState (addRandom2 0 10) 0.5

(10.947000000000003,0.13940450000015403)

*Random> runState (addRandom2 0 10) 0.7

(9.725799999999987,0.2587662999992979)

Прибавим два списка и получим сумму:

*Random> let res = fmap sum $ zipWithM addRandom2 [1.. 3] [11 .. 13]

*Random> runState res 0.5

(43.060125804029965,0.969511377766409)

*Random> runState res 0.7

(39.86034841613788,0.26599261421101517)

Функция zipWithM является аналогом функции zipWith. Она устроена также как и функция mapM, сначала

применяется обычная функция zipWith, а затем функция sequence.

С помощью типа Random мы можем определить функцию подбрасывания монетки:

Случайные числа | 107

data Coin = Heads | Tails

deriving (Show)

dropCoin :: Random Coin

dropCoin = fmap drop’ next

where drop’ x

| x < 0.5

= Heads

| otherwise = Tails

У монетки две стороны орёл (Heads) и решка (Tails). Поскольку шансы на выпадание той или иной

стороны равны, мы для определения стороны разделяем интервал от 0 до 1 в равных пропорциях.

Подбросим монетку пять раз:

*Random> let res = sequence $ replicate 5 dropCoin

Функция replicate n a составляет список из n повторяющихся элементов a. Посмотрим что у нас полу-

чилось:

*Random> runState res 0.4

([Heads, Heads, Heads, Heads, Tails],0.5184926967068364)

*Random> runState res 0.5

([Tails, Tails, Heads, Tails, Tails],0.6226652135290891)

7.2 Конечные автоматы

С помощью монады State можно описывать конечные автоматы (finite-state machine). Конечный автомат

находится в каком-то начальном состоянии. Он принимает на вход ленту событий. Одно событие происходит

за другим. На каждое событие автомат реагирует переходом из одного состояния в другое.

type FSM s = State s s

fsm :: (ev -> s -> s) -> (ev -> FSM s)

fsm transition = \e -> State $ \s -> (s, transition e s)

Функция fsm принимает функцию переходов состояний transition и возвращает функцию, которая при-

нимает состояние и возвращает конечный автомат. В качестве значения конечный автомат FSM будет возвра-

щать текущее состояние.

С помощью конечных автоматов можно описывать различные устройства. Лентой событий будет ввод

пользователя (нажатие на кнопки, включение/выключение питания).

Приведём простой пример. Рассмотрим колонки, у них есть розетка, кнопка вкл/выкл и регулятор гром-

кости. Возможные состояния:

type Speaker = (SpeakerState, Level)

data SpeakerState = Sleep | Work

deriving (Show)

data Level

= Level Int

deriving (Show)

Тип колонок складывается из двух значений: состояния и уровня громкости. Колонки могут быть вы-

ключенными (Sleep) или работать на определённой громкости (Work). Считаем, что максимальный уровень

громкости составляет 10 единиц, а минимальный ноль единиц. Границы диапазона громкости описываются

такими функциями:

quieter :: Level -> Level

quieter (Level n) = Level $ max 0 (n-1)

louder :: Level -> Level

louder (Level n) = Level $ min 10 (n+1)

Мы будем обновлять значения уровня громкости не напрямую, а с помощью вспомогательных функций

louder и quieter. Так мы не сможем выйти за пределы заданного диапазона.

Возможные события:

108 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

data User = Button | Quieter | Louder

deriving (Show)

Пользователь может либо нажать на кнопку вкл/выкл или повернуть реле громкости влево, чтобы при-

глушить звук (Quieter) или вправо, чтобы сделать погромче (Louder). Будем считать, что колонки всегда

включены в розетку.

Составим функцию переходов:

speaker :: User -> FSM Speaker

speaker = fsm $ trans

where trans Button

(Sleep, n) = (Work, n)

trans Button

(Work,

n) = (Sleep, n)

trans Louder

(s,

n) = (s, louder n)

trans Quieter

(s,

n) = (s, quieter n)

Мы считаем, что при выключении колонок реле остаётся некотором положении, так что при следующем

включении они будут работать на той же громкости. Реле можно крутить и в состоянии Sleep. Посмотрим

на типичную сессию работы колонок:

*FSM> let res = mapM speaker [Button, Louder, Quieter, Quieter, Button]

Сначала мы включаем колонки, затем прибавляем громкость, затем дважды делаем тише и в конце вы-

ключаем. Посмотрим что получилось:

*FSM> runState res (Sleep, Level 2)

([(Sleep, Level 2),(Work, Level 2),(Work, Level 3),(Work, Level 2),

(Work, Level 1)],(Sleep, Level 1))

*FSM> runState res (Sleep, Level 0)

([(Sleep, Level 0),(Work, Level 0),(Work, Level 1),(Work, Level 0),

(Work, Level 0)],(Sleep, Level 0))

Смотрите, изменив начальное значение, мы изменили весь список значений. Обратите внимание на то,

что во втором прогоне мы не ушли в минус по громкости, не смотря на то, что пытались крутить реле за

установленный предел.

Определим колонки другого типа. Наши новые колонки будут безопаснее предыдущих. Представьте си-

туацию, что мы выключили колонки на высоком уровне громкости. Мы слушали домашнюю запись с низким

уровнем звука. Мы выключили и забыли. Потом мы решили послушать другую мелодию, которая записана

с нормальным уровнем звука. При включении колонок нас оглушил шквал звука. Чтобы этого избежать мы

решили воспользоваться другими колонками.

Колонки при выключении будут выставлять уровень громкости на ноль и реле можно будет крутить

только если колонки включены.

safeSpeaker :: User -> FSM Speaker

safeSpeaker = fsm $ trans

where trans Button

(Sleep, _) = (Work,

Level 0)

trans Button

(Work,

_) = (Sleep, Level 0)

trans Quieter (Work,

n) = (Work,

quieter n)

trans Louder

(Work,

n) = (Work,

louder n)

trans _

(Sleep, n) = (Sleep, n)

При нажатии на кнопку вкл/выкл уровень громкости выводится в положение 0. Колонки реагируют на

запросы изменения уровня громкости только в состоянии Work. Посмотрим как работают наши новые колон-

ки:

*FSM> let res = mapM safeSpeaker [Button, Louder, Quieter, Button, Louder]

Мы включаем колонки, делаем по-громче, затем по-тише, затем выключаем и пытаемся изменить гром-

кость после выключения. Посмотрим как они сработают, представим, что мы выключили колонки на уровне

громкости 10:

*FSM> runState res (Sleep, Level 10)

([(Sleep, Level 10),(Work, Level 0),(Work, Level 1),(Work, Level 0),

(Sleep, Level 0)],(Sleep, Level 0))

Конечные автоматы | 109

Первое значение в списке является стартовым состоянием, которое мы задали. После этого колонки вклю-

чаются и мы видим, что уровень громкости переключился на ноль. Затем мы увеличиваем громкость, сбав-

ляем её и выключаем. Попытка изменить громкость выключенных колонок не проходит. Это видно по по-

следнему элементу списка и итоговому состоянию колонок, которое находится во втором элементе пары.

Предположим, что колонки работают с самого начала, тогда первым действием мы выключаем их. По-

смотрим, что случится дальше:

*FSM> runState res (Work, Level 10)

([(Work, Level 10),(Sleep, Level 0),(Sleep, Level 0),(Sleep, Level 0),

(Work, Level 0)],(Work, Level 1))

Дальше мы пытаемся изменить громкость но у нас ничего не выходит.

7.3 Отложенное вычисление выражений

В этом примере мы будем выполнять арифметические операции на целых числах. Мы будем их скла-

дывать, вычитать и умножать. Но вместо того, чтобы сразу вычислять выражения мы будем составлять их

описание. Мы будем кодировать операции конструкторами.

data Exp

= Var String

| Lit Int

| Neg Exp

| Add Exp Exp

| Mul Exp Exp

deriving (Show, Eq)

У нас есть тип Exp, который может быть либо переменной Var с данным строчным именем, либо целочис-

ленной константой Lit, либо одной из трёх операций: вычитанием (Neg), сложением (Add) или умножением

(Mul).

Такие типы называют абстрактными синтаксическими деревьями (abstract syntax tree, AST). Они содержат

описание выражений. Теперь вместо того чтобы сразу проводить вычисления мы будем собирать выражения

в значении типа Exp. Сделаем экземпляр для Num:

instance Num Exp where

negate

= Neg

(+)

= Add

(*)

= Mul

fromInteger = Lit . fromInteger

abs

= undefined

signum

= undefined

Также определим вспомогательные функции для обозначения переменных:

var :: String -> Exp

var = Var

n :: Int -> Exp

n = var . show

Функция var составляет переменную с данным именем, а функция n составляет переменную, у которой

имя является целым числом. Сохраним эти определения в модуле Exp. Теперь у нас всё готово для составле-

ния выражений:

*Exp> n 1

Var ”1”

*Exp> n 1 + 2

Add (Var ”1”) (Lit 2)

*Exp> 3 * (n 1 + 2)

Mul (Lit 3) (Add (Var ”1”) (Lit 2))

*Exp> - n 2 * 3 * (n 1 + 2)

Neg (Mul (Mul (Var ”2”) (Lit 3)) (Add (Var ”1”) (Lit 2)))

110 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

Теперь давайте создадим функцию для вычисления таких выражений. Она будет принимать выражение

и возвращать целое число.

eval :: Exp -> Int

eval (Lit n)

= n

eval (Neg n)

= negate $ eval n

eval (Add a b)

= eval a + eval b

eval (Mul a b)

= eval a * eval b

eval (Var name) = ???

Как быть с конструктором Var? Нам нужно откуда-то узнать какое значение связано с переменной. Функ-

ция eval должна также принимать набор значений для всех переменных, которые используются в выражении.

Этот набор значений мы будем называть окружением.

Обратите внимание на то, что в каждом составном конструкторе мы рекурсивно вызываем функцию eval,

мы словно обходим всё дерево выражения. Спускаемся вниз, до самых листьев в которых расположены либо

значения (Lit), либо переменные (Var). Нам было бы удобно иметь возможность пользоваться окружением

из любого узла дерева. В этом нам поможет тип Reader.

Представим что у нас есть значение типа Env и функция, которая позволяет читать значения переменных

по имени:

value :: Env -> String -> Int

Теперь определим функцию eval:

eval :: Exp -> Reader Env Int

eval (Lit n)

= pure n

eval (Neg n)

= liftA

negate $ eval n

eval (Add a b)

= liftA2 (+) (eval a) (eval b)

eval (Mul a b)

= liftA2 (*) (eval a) (eval b)

eval (Var name) = Reader $ \env -> value env name

Определение сильно изменилось, оно стало не таким наглядным. Теперь значение eval стало специаль-

ным, поэтому при рекурсивном вызове функции eval нам приходится поднимать в мир специальных функций

обычные функции вычитания, сложения и умножения. Мы можем записать это выражение

немного по другому:

eval :: Exp -> Reader Env Int

eval (Lit n)

= pure n

eval (Neg n)

= negateA $ eval n

eval (Add a b)

= eval a ‘addA‘ eval b

eval (Mul a b)

= eval a ‘mulA‘ eval b

eval (Var name) = Reader $ \env -> value env name

addA

= liftA2 (+)

mulA

= liftA2 (*)

negateA

= liftA negate

Тип Map

Для того чтобы закончить определение функции eval нам нужно определить тип Env и функцию value.

Для этого мы воспользуемся типом Map, он предназначен для хранения значений по ключу.

Этот тип живёт в стандартном модуле Data.Map. Посмотрим на его описание:

data Map k a = ..

Первый параметр типа k это ключ, а второй это значение. Мы можем создать значение типа Map из списка

пар ключ значение с помощью функции fromList.

Посмотрим на основные функции:

-- Создаём значения типа Map

-- создаём

empty :: Map k a

-- пустой Map

fromList :: Ord k => [(k, a)] -> Map k a

-- по списку (ключ, значение)

-- Узнаём значение по ключу

(! )

:: Ord k => Map k a -> k -> a

Отложенное вычисление выражений | 111

lookup

:: Ord k => k -> Map k a -> Maybe a

-- Добавляем элементы

insert :: Ord k => k -> a -> Map k a -> Map k a

-- Удаляем элементы

delete :: Ord k => k -> Map k a -> Map k a

Обратите внимание на ограничение Ord k в этих функциях, ключ должен быть экземпляром класса Ord.

Посмотрим как эти функции работают:

*Exp> :m +Data.Map

*Exp Data.Map> :m -Exp

Data.Map> let v = fromList [(1, ”Hello”), (2, ”Bye”)]

Data.Map> v ! 1

”Hello”

Data.Map> v ! 3

”*** Exception: Map.find: element not in the map

Data.Map> lookup 3 v

Nothing

Data.Map> let v1 = insert 3 ” Yo” v

Data.Map> v1 ! 3

” Yo”

Функция lookup является стабильным аналогом функции ! . В том смысле, что она определена с помощью

Maybe. Она не приведёт к падению программы, если для данного ключа не найдётся значение.

Теперь мы можем определить функцию value:

import qualified Data.Map as M(Map, lookup, fromList)

...

type Env = M.Map String Int

value :: Env -> String -> Int

value env name = maybe errorMsg $ M. lookup env name

where errorMsg = error $ ”value is undefined for ” ++ name

Обычно функции из модуля Data.Map включаются с директивой qualified, поскольку имена многих

функций из этого модуля совпадают с именами из модуля Prelude. Теперь все определения из модуля

Data.Map пишутся с приставкой M. .

Создадим вспомогательную функцию, которая упростит вычисление выражений:

runExp :: Exp -> [(String, Int)] -> Int

runExp a env = runReader (eval a) $ M. fromList env

Сохраним определение новых функций в модуле Exp. И посмотрим что у нас получилось:

*Exp> let env a b = [(”1”, a), (”2”, b)]

*Exp> let exp = 2 * (n 1 + n 2) - n 1

*Exp> runExp exp (env 1 2)

5

*Exp> runExp exp (env 10 5)

20

Так мы можем пользоваться функциями с окружением для того, чтобы читать значения из общего ис-

точника. Впрочем мы можем просто передавать окружение дополнительным аргументом и не пользоваться

монадами:

eval :: Env -> Exp -> Int

eval env x = case x of

Lit n

-> n

Neg n

-> negate $ eval’ n

Add a b

-> eval’ a + eval’ b

Mul a b

-> eval’ a + eval’ b

Var name

-> value env name

where eval’ = eval env

112 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

7.4 Накопление результата

Рассмотрим по-подробнее тип Writer. Он выполняет задачу обратную к типу Reader. Когда мы пользова-

лись типом Reader, мы могли в любом месте функции извлекать данные из окружения. Теперь же мы будем

не извлекать данные из окружения, а записывать их.

Рассмотрим такую задачу нам нужно обойти дерево типа Exp и подсчитать все бинарные операции. Мы

прибавляем к накопителю результата единицу за каждый конструктор Add или Mul. Тип сообщений будет

числом. Нам нужно сделать экземпляр класса Monoid для чисел.

Напомню, что тип накопителя должен быть экземпляром класса Monoid:

class Monoid a where

mempty

:: a

mappend :: a -> a -> a

mconcat :: [a] -> a

mconcat = foldr mappend mempty

Но для чисел возможно несколько вариантов, которые удовлетворяют свойствам. Для сложения:

instance Num a => Monoid a where

mempty

= 0

mappend = (+)

И умножения:

instance Num a => Monoid a where

mempty

= 1

mappend = (*)

Для нашей задачи подойдёт первый вариант, но не исключена возможность того, что для другой зада-

чи нам понадобится второй. Но тогда мы уже не сможем определить такой экземпляр. Для решения этой

проблемы в модуле Data.Monoid определено два типа обёртки:

newtype Sum

a = Sum

{ getSum

:: a }

newtype Prod a = Prod { getProd :: a }

В этом определении есть два новых элемента. Первый это ключевое слово newtype, а второй это фигурные

скобки. Что всё это значит?

Тип-обёртка newtype

Ключевое слово newtype вводит новый тип-обёртку. Тип-обёртка может иметь только один конструктор,

у которого лишь одни аргумент. Запись:

newtype Sum a = Sum a

Это тоже самое, что и

data Sum a = Sum a

Единственное отличие заключается в том, что в случае newtype вычислитель не видит разницы между

Sum a и a. Её видит лишь компилятор. Это означает, что на разворачивание и заворачивание такого значения

в тип обёртку не тратится никаких усилий. Такие типы подходят для решения двух задач:

• Более точная проверка типов.

Например у нас есть типы, которые описывают физические величины, все они являются числами, но у

них также есть и размерности. Мы можем написать:

type Velocity

= Double

type Time

= Double

type Length

= Double

velocity :: Length -> Time -> Velocity

velocity leng time = leng / time

Накопление результата | 113

В этом случае мы спокойно можем подставить на место времени путь и наоборот. Но с помощью типов

обёрток мы можем исключить эти случаи:

newtype Velocity

= Velocity

Double

newtype Time

= Time

Double

newtype Length

= Length

Double

velocity :: Length -> Time -> Velocity

velocity (Length leng) (Time time) = Velocity $ leng / time

В этом случае мы проводим проверку по размерностям, компилятор не допустит смешивания данных.

• Определение нескольких экземпляров одного класса для одного типа. Этот случай мы как раз и рас-

сматриваем для класса Monoid. Нам нужно сделать два экземпляра для одного и того же типа Num a

=> a.

Сделаем две обёртки!

newtype Sum

a = Sum

a

newtype Prod a = Prod a

Тогда мы можем определить два экземпляра для двух разных типов:

Один для Sum:

instance Num a => Monoid (Sum a) where

mempty

= Sum 0

mappend (Sum a) (Sum b) = Sum (a + b)

А другой для Prod:

instance Num a => Monoid (Prod a) where

mempty

= Prod 1

mappend (Prod a) (Prod b) = Prod (a * b)

Записи

Вторая новинка заключалась в фигурных скобках. С помощью фигурных скобок в Haskell обозначаются

записи (records). Запись это произведение типа, но с выделенными именами для полей.

Например мы можем сделать тип для описания паспорта:

data Passport

= Person {

surname

:: String,

-- Фамилия

givenName

:: String,

-- Имя

nationality

:: String,

-- Национальность

dateOfBirth

:: Date,

-- Дата рождения

sex

:: Bool,

-- Пол

placeOfBirth

:: String,

-- Место рождения

authority

:: String,

-- Место выдачи документа

dateOfIssue

:: Date,

-- Дата выдачи

dateOfExpiry

:: Date

-- Дата окончания срока

} deriving (Eq, Show)

--

действия

data Date

= Date {

day

:: Int,

month

:: Int,

year

:: Int

} deriving (Show, Eq)

В фигурных скобках через запятую мы указываем поля. Поле состоит из имени и типа. Теперь нам до-

ступны две операции:

• Чтение полей

hello :: Passport -> String

hello p = ”Hello, ” ++ givenName p ++ ”!”

114 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

Для чтения мы просто подставляем в имя поля данное значение. В этой функции мы приветствуем

человека и обращаемся к нему по имени. Для того, чтобы узнать его имя мы подсмотрели в паспорт, в

поле givenName.

• Обновление полей. Для обновления полей мы пользуемся таким синтаксисом:

value { fieldName1 = newValue1, fieldName2 = newValue2, ... }

Мы присваиваем в значении value полю с именем fieldName новое значение newFieldValue. К примеру

продлим срок действия паспорта на десять лет:

prolongate :: Passport -> Passport

prolongate p = p{ dateOfExpiry = newDate }

where newDate = oldDate { year = year oldDate + 10 }

oldDate = dateOfExpiry p

Вернёмся к типам Sum и Prod:

newtype Sum

a = Sum

{ getSum

:: a }

newtype Prod a = Prod { getProd :: a }

Этой записью мы определили два типа-обёртки. У нас есть две функции, которые заворачивают обычное

значение, это Sum и Prod. С помощью записей мы тут же в определении типа определили функции которые

разворачивают значения, это getSum и getProd.

Вспомним определение для типа State:

data State s a = State (s -> (a, s))

runState :: State s a -> (s -> (a, s))

runState (State f) = f

Было бы гораздо лучше определить его так:

newtype State s a = State{ runState :: s -> (a, s) }

Накопление чисел

Но вернёмся к нашей задаче. Мы будем накапливать сумму в значении типа Sum. Поскольку нас интере-

сует лишь значение накопителя, наша функция будет возвращать значение единичного типа ().

countBiFuns :: Exp -> Int

countBiFuns = getSum . execWriter . countBiFuns’

countBiFuns’ :: Exp -> Writer (Sum Int) ()

countBiFuns’ x = case x of

Add a b -> tell (Sum 1) *> bi a b

Mul a b -> tell (Sum 1) *> bi a b

Neg a

-> un a

_

-> pure ()

where bi a b = countBiFuns’ a *> countBiFuns’ b

un

= countBiFuns’

tell :: Monoid a => a -> Writer a ()

tell a = Writer ((), a)

execWriter :: Writer msg a -> msg

execWriter (Writer (a, msg)) = msg

Первая функция countBiFuns извлекает значение из типов Writer и Sum. А вторая функция countBiFuns’

вычисляет значение.

Мы определили две вспомогательные функции tell, которая записывает сообщение в накопитель и

execWriter, которая возвращает лишь сообщение. Это стандартные для Writer функции.

Посмотрим как работает эта функция:

*Exp> countBiFuns (n 2)

0

*Exp> countBiFuns (n 2 + n 1 + 2 + 3)

3

Накопление результата | 115

Накопление логических значений

В модуле Data.Monoid определены два типа для накопления логических значений. Это типы All и Any. С

помощью типа All мы можем проверить выполняется ли некоторое свойство для всех значений. А с помощью

типа Any мы можем узнать, что существует хотя бы один элемент, для которых это свойство выполнено.

Посмотрим на определение экземпляров класса Monoid для этих типов:

newtype All = All { getAll :: Bool }

instance Monoid All where

mempty = All True

All x ‘mappend‘ All y = All (x && y)

В типе All мы накапливаем значения с помощью логического “и”. Нейтральным элементом является кон-

структор True. Итоговое значение накопителя будет равно True только в том случае, если все накапливаемые

сообщения были равны True.

В типе Any всё наоборот:

instance Monoid Any where

mempty = Any False

Any x ‘mappend‘ Any y = Any (x || y)

Посмотрим как работают эти типы. Составим функцию, которая проверяет отсутствие оператора минус

в выражении:

noNeg :: Exp -> Bool

noNeg = not . getAny . execWriter . anyNeg

anyNeg :: Exp -> Writer Any ()

anyNeg x = case x of

Neg _

-> tell (Any True)

Add a b -> bi a b

Mul a b -> bi a b

_

-> pure ()

where bi a b = anyNeg a *> anyNeg b

Функция anyNeg проверяет есть ли в выражении хотя бы один конструктор Neg. В функции noNeg мы

извлекаем результат и берём его отрицание, чтобы убедиться в том что в выражении не встретилось ни

одного конструктора Neg.

*Exp> noNeg (n 2 + n 1 + 2 + 3)

True

*Exp> noNeg (n 2 - n 1 + 2 + 3)

False

Накопление списков

Экземпляр класса Monoid определён и для списков. Предположим у нас есть дерево, в каждом узле кото-

рого находятся числа, давайте соберём все числа больше 5, но меньше 10. Деревья мы возьмём из модуля

Data.Tree:

data Tree a

= Node

{ rootLabel :: a

-- значение метки

, subForest :: Forest a

-- ноль или несколько дочерних деревьев

}

type Forest a = [Tree a]

Интересный тип. Тип Tree определён через Forest, а Forest определён через Tree. По этому типу мы

видим, что каждый узел содержит некоторое значение типа a, и список дочерних деревьев.

Составим дерево:

*Exp> :m Data.Tree

Prelude Data.Tree> let t a = Node a []

Prelude Data.Tree> let list a = Node a []

Prelude Data.Tree> let bi v a b = Node v [a, b]

Prelude Data.Tree> let un v a

= Node v [a]

Prelude Data.Tree>

Prelude Data.Tree> let tree1 = bi 10 (un 2 $ un 6 $ list 7) (list 5)

Prelude Data.Tree> let tree2 = bi 12 tree1 (bi 8 tree1 tree1)

116 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

Теперь составим функцию, которая будет обходить дерево, и собирать числа из заданного диапазона:

type Diap a = (a, a)

inDiap :: Ord a => Diap a -> Tree a -> [a]

inDiap d = execWriter . inDiap’ d

inDiap’ :: Ord a => Diap a -> Tree a -> Writer [a] ()

inDiap’ d (Node v xs) = pick d v *> mapM_ (inDiap’ d) xs

where pick (a, b) v

| (a <= v) && (v <= b)

= tell [v]

| otherwise

= pure ()

Как и раньше у нас две функции, одна выполняет вычисления, другая извлекает результат из Writer. В

функции pick мы проверяем число на принадлежность интервалу, если это так мы добавляем число к резуль-

тату, а если нет пропускаем его, добавляя нейтральный элемент (в функции pure). Обратите внимание на то

как мы обрабатываем список дочерних поддервьев. Функция mapM_ является аналогом функции mapM, Она ис-

пользуется, если результат функции не важен, а важны те действия, которые происходят при преобразовании

списка. В нашем случае это накопление результата. Посмотрим на определение этой функции:

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

[a] -> m ()

mapM_ f = sequence_ . map f

sequence_ :: Monad m => [m a] -> m ()

sequence_ = foldr (>> ) (return ())

Основное отличие состоит в функции sequence_. Раньше мы собирали значения в список, а теперь отбра-

сываем их с помощью константной функции >> . В конце мы возвращаем значение единичного типа ().

Теперь сохраним в модуле Tree определение функции и вспомогательные функции создания деревьев

un, bi, и list и посмотрим как наша функция работает:

*Tree> inDiap (4, 10) tree2

[10,6,7,5,8,10,6,7,5,10,6,7,5]

*Tree> inDiap (5, 8) tree2

[6,7,5,8,6,7,5,6,7,5]

*Tree> inDiap (0, 3) tree2

[2,2,2]

7.5 Монада изменяемых значений ST

Возможно читатели, для которых “родным” является один из императивных языков, немного заскучали

по изменяемым значениям. Мы говорили, что в Haskell ничего не изменяется, мы даём всё более и более

сложные имена статическим значениям, а потом вычислитель редуцирует имена к настоящим значениям.

Но есть алгоритмы, которые очень элегантно описываются в терминах изменяемых значений. Примером

такого алгоритма может быть быстрая сортировка. Задача состоит в перестановке элементов массива так,

чтобы на выходе любой последующий элемент массива был больше предыдущего (для списков эту задачу

решают функции sort и sortBy).

Само по себе явление обновления значения является побочным эффектом. Оно ломает представление о

статичности мира, у нас появляются фазы: до обновления и после обновления. Но представьте, что обнов-

ление происходит локально, мы постоянно меняем только одно значение, при этом за время обновления ни

одна другая переменная не может пользоваться промежуточными значениями и обновления происходят с

помощью чистых функций. Представьте функцию, которая принимает значение, выделяет внутри себя па-

мять, и при построении результата начинает обновлять значение внутри этой памяти (с помощью чистых

функций) и считать что-то ещё полезное на основе этих обновлений, как только вычисления закончатся, па-

мять стирается, и возвращается значение. Будет ли такая функция чистой? Интуиция подсказывает, что да.

Это было доказано, но для реализации этого требуется небольшой трюк на уровне типов. Получается, что

не смотря на то, что функция содержит побочные эффекты, она является чистой, поскольку все побочные

эффекты локальны, они происходят только внутри вызова функции и только в самой функции.

Для симуляции обновления значения в Haskell нам нужно решить две проблемы. Как упорядочить обнов-

ление значения? И как локализовать его? В императивных языках порядок вычисления выражений строго

связан с порядком следования выражений, на примитивном уровне, грубо упрощая, можно сказать, что вы-

числитель читает код как ленту и выполняет выражение за выражением. В Haskell всё совсем по-другому. Мы

можем писать функции в любом порядке, также в любом порядке мы можем объявлять локальные перемен-

ные в where или let-выражениях. Компилятор определяет порядок редукции синонимов по функциональным

Монада изменяемых значений ST | 117

зависимостям. Синоним f не будет раскрыт раньше синонима g только в том случае, если результат g тре-

буется в f. Но с обновлением значения этот вариант не пройдёт, посмотрим на выражение:

fun :: Int -> Int

fun arg =

let mem = new arg

x

= read mem

y

= x + 1

??

= write mem y

z

= read mem

in z

Предполагается, что в этой функции мы получаем значение arg, выделяем память mem c помощью спе-

циальной функции new, которая принимает начальное значение, которое будет храниться в памяти. Затем

читаем из памяти, прибавляем к значению единицу, снова записываем в память, потом опять читаем из па-

мяти, сохранив значение в переменной z, и в самом конце возвращаем ответ. Налицо две проблемы: z не

зависит от y, поэтому мы можем считать значение z в любой момент после инициализации памяти и вторая

проблема: что должна возвращать функция write?

Для того чтобы упорядочить эти вычисления мы воспользуемся типом State. Каждое выражение будет

принимать фиктивное состояние и возвращать его. Тогда функция fun запишется так:

fun :: Int -> State s Int

fun arg = State $ \s0 ->

let (mem, s1)

= runState (new arg)

s0

((),

s2)

= runState (write mem arg)

s1

(x,

s3)

= runState (read mem)

s2

y

= x + 1

((),

s4)

= runState (write mem y)

s3

(z,

s5)

= runState (read mem)

s4

in (z, s5)

new

:: a -> State s (Mem a)

write

:: Mem a -> a -> State s ()

read

:: Mem a -> State s a

Тип Mem параметризован типом значения, которое хранится в памяти. В этом варианте мы не можем

изменить порядок следования выражений, поскольку нам приходится передовать состояние. Мы могли бы

записать это выражение гораздо короче с помощью методов класса Monad, но мне хотелось подчеркнуть как

передача состояния навязывает порядок вычисления. Функция write теперь возвращает пустой кортеж. Но

порядок не теряется за счёт состояния. Пустой кортеж намекает на то, что единственное назначение функции

write – это обновление состояния.

Однако этого не достаточно. Мы хотим, чтобы обновление значения было скрыто от пользователя в чистой

функции. Мы хотим, чтобы тип функции fun не содержал типа State. Для этого нам откуда-то нужно взять

начальное значение состояния. Мы можем решить эту проблему, зафиксировав тип s. Пусть это будет тип

FakeState, скрытый от пользователя.

module Mutable(

Mutable, Mem, purge,

new, read, write)

where

newtype Mutable a = Mutable (State FakeState a)

data FakeState = FakeState

purge :: Mutable a -> a

purge (Mutable a) = fst $ runState a FakeState

new

:: a -> Mutable (Mem a)

read

:: Mem a -> Mutable a

write

:: Mem a -> a -> Mutable ()

Мы предоставим пользователю лишь тип Mutable без конструктора и функцию purge, которая “очища-

ет” значение от побочных эффектов и примитивные функции для работы с памятью. Также мы определим

экземпляры классов типа State для Mutable, сделать это будет совсем не трудно, ведь Mutable – это просто

118 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

обёртка. С помощью этих экземпляров пользователь сможет комбинировать вычисления, которые связаны с

изменением памяти. Пока вроде всё хорошо, но обеспечиваем ли мы локальность изменения значений? Нам

важно, чтобы, один раз начав работать с памятью типа Mem, мы не смогли бы нигде воспользоваться этой па-

мятью после выполнения функции purge. Оказывается, что мы можем разрушить локальность. Посмотрите

на пример:

let mem = purge allocate

in

purge (read mem)

Мы возвращаем из функции purge ссылку на память и спокойно пользуемся ею в другой ветке Mutable-

вычислений. Можно ли этого избежать? Оказывается, что можно. Причём решение весьма элегантно. Мы

можем построить типы Mem и Mutable так, чтобы ссылке на память не удалось просочиться через функцию

purge. Для этого мы вернёмся к общему типу State c двумя параметрами. Причём первый первый параметр

мы прицепим и к Mem:

data

Mem

s a = ..

newtype Mutable s a = ..

new

:: a -> Mutable s (Mem s a)

write

:: Mem s a -> a -> Mutable s ()

read

:: Mem s a -> Mutable s a

Теперь при создании типы Mem и Mutable связаны общим параметром s. Посмотрим на тип функции purge

purge :: (forall s. Mutable s a) -> a

Она имеет необычный тип. Слово forall означает “для любых”. Это слово называют квантором всеобщ-

ности. Этим мы говорим, что функция извлечения значения не может делать никаких предположений о типе

фиктивного состояния. Как дополнительный forall может нам помочь? Функция purge забывает тип фик-

тивного состояния s из типа Mutable, но в случае типа Mem, этот параметр продолжает своё путешествие по

программе в типе значения v :: Mem s a. По типу v компилятор может сказать, что существует такое s,

для которого значение v имеет смысл (правильно типизировано). Но оно не любое! Функцию purge с трю-

ком интересует не некоторый тип, а все возможные типы s, поэтому пример не пройдёт проверку типов.

Компилятор будет следить за “чистотой” наших обновлений.

При таком подходе остаётся вопрос: откуда мы возьмём начальное значение, ведь теперь у нас нет типа

FakeState? В Haskell специально для этого типа было сделано исключение. Мы возьмём его из воздуха. Это

чисто фиктивный параметр, нам главное, что он скрыт от пользователя, и он нигде не может им воспользо-

ваться. Поскольку у нас нет конструктора Mutable мы никогда не сможем добраться до внутренней функции

типа State и извлечь состояние. Состояние скрыто за интерфейсом класса Monad и отбрасывается в функции

purge.

Тип ST

Выше я пользовался вымышленными типами для упрощения объяснений, на самом деле в Haskell за об-

новление значений отвечает тип ST (сокращение от state transformer). Он живёт в модуле Control.Monad.ST.

Из документации видно, что у него два параметра, и нет конструкторов:

data ST s a

Это наш тип Mutable, теперь посмотрим на тип Mem. Он называется ST-ссылкой и определён в модуле

Data.STRef (сокращение от ST reference). Посмотрим на основные функции:

newSTRef

:: a -> ST s (STRef s a)

readSTRef

:: STRef s a -> ST s a

writeSTRef

:: STRef s a -> a -> ST s ()

Такие функции иногда называют смышлёными конструкторами (smart constructors) они позволяют строить

значение, но скрывают от пользователя реализацию за счёт скрытия конструкторов типа (модуль экспорти-

рует лишь имя типа STRef).

Для иллюстрации этих функций реализуем одну вспомогательную функцию из модуля Data.STRef, функ-

цию обновления значения по ссылке:

modifySTRef :: STRef s a -> (a -> a) -> ST s ()

modifySTRef ref f = writeSTRef . f =<< readSTRef ref

Мы воспользовались тем, что ST является экземпляром Monad. Также как и для State для ST определены

экземпляры классов Functor, Applicative и Monad. Какое совпадение! Посмотрим на функцию purge:

runST :: (forall s. ST s a) -> a

Монада изменяемых значений ST | 119

Императивные циклы

Реализуем for цикл из языка C:

Result s;

for (i = 0 ; i < n; i++)

update(i, s);

return s;

У нас есть стартовое значение счётчика и результата, функция обновления счётчика, предикат останова и

функция обновления результата. Мы инициализируем счётчик и затем обновляем счётчик и состояние до тех

пор пока предикат счётчика не станет ложным. Напишем чистую функцию, которая реализует этот процесс. В

этой функции мы воспользуемся специальным синтаксическим сахаром, который называется do-нотация, не

пугайтесь это всё ещё Haskell, для понимания этого примера загляните в раздел “сахар для монад” главы~17.

module Loop where

import Control.Monad

import Data.STRef

import Control.Monad.ST

forLoop ::

i -> (i -> Bool) -> (i -> i) -> (i -> s -> s) -> s -> s

forLoop i0 pred next update s0 = runST $ do

refI <- newSTRef i0

refS <- newSTRef s0

iter refI refS

readSTRef refS

where iter refI refS = do

i <- readSTRef refI

s <- readSTRef refS

when (pred i) $ do

writeSTRef refI $ next i

writeSTRef refS $ update i s

iter refI refS

Впрочем код выше можно понять если читать его как обычный императивный код. Выражения do-блока

выполняются последовательно, одно за другим. Сначала мы инициализируем два изменяемых значения, для

счётчика цикла и для состояния. Затем в функции iter мы читаем значения и выполняем проверку предиката

pred. Функция when – это стандартная функция из модуля Control.Monad. Она проверяет предикат, и если

он возвращает True выполняет серию действий, в которых мы записываем обновлённые значения. Обратите

внимание на то, что связка when-do это не специальная конструкция языка. Как было сказано when – это

просто функция, но она ожидает одно действие, а мы хотим выполнить сразу несколько. Следующее за ней

do начинает блок действий (границы блока определяются по отступам), который будет интерпретироваться

как одно действие. В настоящем императивном цикле в обновлении и предикате счётчика может участвовать

переменная результата, но это считается признаком дурного стиля, поэтому наши функции определены на

типе счётчика. Решим типичную задачу, посчитаем числа от одного до десяти:

*Loop> forLoop 1 (<=10) succ (+) 0

55

Посчитаем факториал:

*Loop> forLoop 1 (<=10) succ (*) 1

3628800

*Loop> forLoop 1 (<=100) succ (*) 1

9332621544394415268169923885626670049071596826

4381621468592963895217599993229915608941463976

1565182862536979208272237582511852109168640000

00000000000000000000

Теперь напишем while-цикл:

120 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

Result s;

while (pred(s))

update(s);

return s;

В этом цикле участвует один предикат и одна функция обновления результата, мы обновляем результат

до тех пор пока предикат не станет ложным.

whileLoop :: (s -> Bool) -> (s -> s) -> s -> s

whileLoop pred update s0 = runST $ do

ref <- newSTRef s0

iter ref

readSTRef ref

where iter ref = do

s <- readSTRef ref

when (pred s) $ do

writeSTRef ref $ update s

iter ref

Посчитаем сумму чисел через while-цикл:

*Loop> whileLoop ((> 0) . fst) (\(n, s) -> (pred n, n + s)) (10, 0)

(0,55)

Первый элемент пары играет роль счётчика, а во втором мы накапливаем результат.

Быстрая сортировка

Реализуем императивный алгоритм быстрой сортировки. Алгоритм быстрой сортировки хорош не только

тем, что он работает очень быстро, но и минимальным расходом памяти. Сортировка проводится в самом

массиве, с помощью обмена элементов местами. Но для этого нам понадобятся изменяемые массивы. Этот

тип определён в модуле Data.Array.ST. В Haskell есть несколько типов изменяемых массивов (как впрочем и

неизменяемых), это связано с различными нюансами размещения элементов в массивах, о которых мы пока

умолчим. Для предостваления общего интерфейса к различным массивам был определён класс:

class (HasBounds a, Monad m) => MArray a e m where

newArray

:: Ix i => (i, i) -> e -> m (a i e)

newArray_ :: Ix i => (i, i) -> m (a i e)

MArray – это сокращение от mutable (изменяемый) array. Метод newArray создёт массив типа a, который

завёрнут в тип-монаду m. Первый аргумент указывает на диапазон значений индексов массива, а вторым

аргументом передаётся элемент, который будет записан во все ячейки массива. Вторая функция записывает

в массив элемент undefined.

Посмотрим на вспомогательные классы:

class Ord a => Ix a where

range :: (a, a) -> [a]

index :: (a, a) -> a -> Int

inRange :: (a, a) -> a -> Bool

rangeSize :: (a, a) -> Int

class HasBounds a where

bounds :: Ix i => a i e -> (i, i)

Класс Ix описывает тип индекса из непрерывного диапазона значений. Наверняка по имени функции

и типу вы догадаетесь о назначении методов (можете свериться с интерпретатором на типах Int или (Int,

Int)). Класс HasBounds обозначает массивы размер, которых фиксирован. Но вернёмся к массивам. Мы можем

не только выделять память под массив, но и читать элементы и обновлять их:

readArray

:: (MArray a e m, Ix i) => a i e -> i -> m e

writeArray :: (MArray a e m, Ix i) => a i e -> i -> e -> m ()

В случае ST-ссылок у нас была функция runST. Она возвращала значение из памяти, но что будет возвра-

щать аналогичная функция для массива? Посмотрим на неё:

Монада изменяемых значений ST | 121

freeze :: (Ix i, MArray a e m, IArray b e) => a i e -> m (b i e)

Возможно за всеми классами схожесть с функцией runST прослеживается не так чётко. Новый класс

IArray обозначает неизменяемые (immutable) массивы. Функцией freeze мы превращаем изменяемый мас-

сив в неизменяемый, но завёрнутый в специальный тип-монаду. В нашем случае этим типом будет ST. В

модуле Data.Array.ST определена специальная версия этой функции:

runSTArray :: Ix i => (forall s . ST s (STArray s i e)) -> Array i e

Здесь Array – это обычный неизменяемый массив. Он живёт в модуле Data.Array мы можем строить

массивы из списков значений, преобразовывать их разными способами, превращать в обратно в списки и

многое другое. Об о всём этом можно узнать из документации к модулю. Обратите на появление слова

forall и в этой функции. Оно несёт тот же смысл, что и в функции runST.

Для тренировки напишем функцию, которая меняет местами два элемента массива:

module Qsort where

import Data.STRef

import Control.Monad.ST

import Data.Array

import Data.Array.ST

import Data.Array.MArray

swapElems :: Ix i => i -> i -> STArray s i e -> ST s ()

swapElems i j arr = do

vi <- readArray arr i

vj <- readArray arr j

writeArray arr i vj

writeArray arr j vi

Протестируем на небольшом массиве:

test :: Int -> Int -> [a] -> [a]

test i j xs = elems $ runSTArray $ do

arr <- newListArray (0, length xs - 1) xs

swapElems i j arr

return arr

Тир функции test ничем не выдаёт её содержание. Вроде функция как функция:

test :: Int -> Int -> [a] -> [a]

Посмотрим на то, как она работает:

*Qsort> test 0 3 [0,1,2,3,4]

[3,1,2,0,4]

*Qsort> test 0 4 [0,1,2,3,4]

[4,1,2,3,0]

Теперь перейдём к сортировке. Суть метода в том, что мы выбираем один элемент массива, называемый

осью (pivot) и переставляем остальные элементы массива так, чтобы все элементы меньше осевого были сле-

ва от него, а все, что больше оказались справа. Затем мы повторяем эту процедуру на массивах поменьше,

тех, что находятся слева и справа от осевого элемента и так пока все элементы не отсортируются. В алго-

ритме очень хитрая процедура перестановки элементов, наша задача переставить элементы в массиве, то

есть не пользуясь никакими дополнительными структурами данных. Я не буду говорить как это делается,

просто выпишу код, а вы можете почитать об этом где-нибудь, в любом случае из кода будет понятно как это

происходит:

qsort :: Ord a => [a] -> [a]

qsort xs = elems $ runSTArray $ do

arr <- newListArray (left, right) xs

qsortST left right arr

return arr

where left

= 0

122 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

right = length xs - 1

qsortST :: Ord a => Int -> Int -> STArray s Int a -> ST s ()

qsortST left right arr = do

when (left <= right) $ do

swapArray left (div (left + right) 2) arr

vLeft <- readArray arr left

(last, _) <- forLoop (left + 1) (<= right) succ

(update vLeft) (return (left, arr))

swapArray left last arr

qsortST left (last - 1) arr

qsortST (last + 1) right arr

where update vLeft i st = do

(last, arr) <- st

vi <- readArray arr i

if (vi < vLeft)

then do

swapArray (succ last) i arr

return (succ last, arr)

else do

return (last, arr)

Это далеко не самый быстрый вариант быстрой сортировки, но самый простой. Мы просто учимся обра-

щаться с изменяемыми массивами. Протестируем:

*Qsort> qsort ”abracadabra”

”aaaaabbcdrr”

*Qsort> let x = 1000000

*Qsort> last $ qsort [x, pred x .. 0]

-- двадцать лет спустя

1000000

7.6 Краткое содержание

Мы посмотрели на примерах как применяются типы State, Reader и Writer. Также мы познакомились

с монадой изменяемых значений ST. Она позволяет писать в имеративном стиле на Haskell. Мы узнали два

новых элемента пострения типов:

• Типы-обёртки, которые определяются через ключевое слово newtype.

• Записи, они являются произведением типов с именованными полями.

Также мы узнали несколько полезных типов:

• Map – хранение значений по ключу (из модуля Data.Map).

• Tree – деревья (из модуля Data.Tree).

• Array – массивы (из модуля Data.Array).

• Типы для накопления результата (из модуля Data.Monoid).

Отметим, что экземпляр класса Monad определён и для функций. Мы можем записать функцию двух ар-

гументов (a -> b -> c) как (a -> (-> ) b c). Тогда тип (-> ) b будет типом с одним параметром, как раз

то, что нужно для класса Monad. По смыслу экземпляр класса Monad для функций совпадает с экземпляром

типа Reader. Первый аргумент стрелочного типа b играет роль окружения.

7.7 Упражнения

• Напишите с помощью типа Random функцию игры в кости, два игрока бросают по очереди кости (два

кубика с шестью гранями, грани пронумерованы от 1 до 6). Они бросают кубики 10 раз выигрывает тот,

у кого в сумме выпадет больше очков. Функция принимает начальное состояние и выводит результат

игры: суммарные баллы игроков.

Краткое содержание | 123

• Напишите с помощью типа Random функцию, которая будет создавать случайные деревья заданной

глубины. Значение в узле является случайным числом от 0 до 100, также число дочерних деревьев в

каждом узле случайно, оно изменяется от 0 до 10.

• Опишите в виде конечного автомата поведение амёбы. Амёба может двигаться на плоскости по четырём

направлениям. Если она чувствует свет в определённой стороне, то она ползёт туда. Если по-близости

нет света, она ползает в произвольном направлении. Амёба улавливает интенсивность света, если по

всем четырём сторонам интенсивность одинаковая, она стоит на месте и греется.

• Казалось бы, зачем нам сохранять вычисления в выражениях, почему бы нам просто не вычислить их

сразу? Если у нас есть описание выражения мы можем применить различные техники оптимизации, ко-

торые могут сокращать число вычислений. Например нам известно, что двойное отрицание не влияет

на аргумент, мы можем выразить это так:

instance Num Exp where

negate (Neg a)

= a

negate x

= Neg x

...

...

Так мы сократили вычисления на две операции. Возможны и более сложные техники оптимизации.

Мы можем учесть ноль и единицу при сложении и умножении или дистрибутивность сложения отно-

сительно умножения.

В этом упражнении вам предлагается провести подобную оптимизацию для логических значений. У

нас есть абстрактное синтаксическое дерево:

data Log

= True

| False

| Not Log

| Or

Log Log

| And Log Log

Напишите функцию, которая оптимизирует выражение Log. Эта функция приводит Log к конъюнктив-

ной нормальной форме (КНФ). Дерево в КНФ обладает такими свойствами: все узлы с Or находятся

ближе к корню чем узлы с And и все узлы с And находятся ближе к корню чем узлы с Not. В КНФ выра-

жения имеют вид:

(True ‘And‘ Not False ‘And‘ True) ‘Or‘ True ‘Or‘ (True ‘And‘ False)

(True ‘And‘ True ‘And‘ False) ‘Or‘ True

Как бы мы не шли от корня к листу сначала нам будут встречаться только операции Or, затем только

операции And, затем только Not.

КНФ замечательна тем, что её вычисление может пройти досрочно. КНФ можно представить так:

data Or’

a = Or’

[a]

data And’ a = And’ [a]

data Not’ a = Not’

a

data Lit

= True’ | False’

type CNF = Or’ (And’ (Not’ Lit))

Сначала идёт список выражений разделённых конструктором Or (вычислять весь список не нужно, нам

нужно найти первый элемент, который вернёт True). Затем идёт список выражений, разделённых And

(опять же его не надо вычислять целиком, нам нужно найти первое выражение, которое вернёт False).

В самом конце стоят отрицания.

В нашем случае приведение к КНФ состоит из двух этапов:

– Сначала построим выражение, в котором все конструкторы Or и And стоят ближе к корню чем

конструктор Not. Для этого необходимо воспользоваться такими правилами:

-- удаление двойного отрицания

Not (Not a)

==> a

-- правила де Моргана

Not (And a b) ==> Or

(Not a) (Not b)

Not (Or

a b) ==> And (Not a) (Not b)

124 | Глава 7: Функторы и монады: примеры

– Делаем так чтобы все конструкторы Or были бы ближе к корню чем конструкторы And. Для этого

мы воспользуемся правилом дистрибутивности:

And a (Or b c)

==> Or (And a b) (And a c)

При этом мы будем учитывать коммутативность And и Or:

And a b

== And b a

Or

a b

== Or

b a

• Когда вы закончите определение функции:

transform :: Log -> CNF

Напишите функцию, которая будет сравнивать вычисление исходного выражения напрямую и вычис-

ление через КНФ. Эта функция будет принимать исходное значение типа Log и будет возвращать два

числа, число операций необходимых для вычисления выражения:

evalCount :: Log -> (Int, Int)

evalCount a = (evalCountLog a, evalCountCNF a)

evalCountLog :: Log -> Int

evalCountLog a = ...

evalCountCNF :: Log -> Int

evalCountCNF a = ...

При написании этих функций воспользуйтесь функциями-накопителями.

• В модуле Data.Monoid определён специальный тип с помощью которого можно накапливать функции.

Только функции должны быть специального типа. Они должны принимать и возвращать значения од-

ного типа. Такие функции называют эндоморфизмами.

Посмотрим на их определение:

newtype Endo a = Endo { appEndo :: a -> a }

instance Monoid (Endo a) where

mempty = Endo id

Endo f ‘mappend‘ Endo g = Endo (f . g)

В качестве нейтрального элемента выступает функция тождества, а функцией объединения значений

является функция композиции. Попробуйте переписать примеры из главы накопление чисел с помощью

этого типа.

• Реализуйте с помощью монады ST какой-нибудь алгоритм в императивном стиле. Например алгоритм

поиска корней уравнения методом деления пополам. Если функция f непрерывна и в двух точках a и b

( a < b) значения функции имеют разные знаки, то это говорит о том, что где-то на отрезке [ a, b] урав-

нение f( x) = 0 имеет решение. Мы можем найти его так. Посмотрим какой знак у значения функции в

середине отрезка. Если значение равно нулю, то нам повезло и мы нашли решение, если нет, то из двух

концов отрезка выбрем тот, у которого знак значения функции f отличается от знака значения в сере-

дине отрезка. Далее повторим эту процедуру на новом отрезке. И так пока мы не найдём корень или

отрезок не стянется в точку. Внутри функции выделите память под концы отрезка и последовательно

изменяйте их внутри типа ST.

Упражнения | 125

Глава 8

IO

Пока мы не написали ещё ни одной программы, которой можно было бы пользоваться вне интерпретато-

ра. Предполагается, что программа как-то взаимодействует с пользователем (ожидает ввода с клавиатуры)

и изменяет состояние компьютера (выводит сообщения на экран, записывает данные в файлы). Но пока что

мы не знаем как взаимодействовать с окружающим миром.

Самое время узнать! Сначала мы посмотрим какие проблемы связаны с реализацией взаимодействия с

пользователем. Как эти проблемы решаются в Haskell. Потом мы научимся решать несколько типичных задач,

связанных с вводом/выводом.

8.1 Чистота и побочные эффекты

Когда мы определяем новые функции или константы мы лишь даём новые имена комбинациям значений.

В этом смысле у нас ничего не изменяется. По-другому это называется функциональной чистотой (referential

transparency). Это свойство говорит о том, что мы свободно можем заменить в тексте программы любой

синоним на его определение и это никак не скажется на результате.

Функция является чистой, если её выход зависит только от её входов. В любой момент выполнения про-

граммы для одних и тех же входов будет один и тот же выход. Это свойство очень ценно. Оно облегчает

понимание поведения функции. Оно говорит о том, что функция может зависеть от других функций толь-

ко явно. Если мы видим, что другая функция используется в данной функции, то она используется в этой

функции. У нас нет таинственных глобальных переменных, в которые мы можем записывать данные из од-

ной функции и читать их с помощью другой. Мы вообще не можем ничего записывать и ничего читать. Мы

не можем изменять состояния, мы можем лишь давать новые имена или строить новые выражения из уже

существующих.

Но в этот статичный мир описаний не вписывается взаимодействие с пользователем. Предположим, что

мы хотим написать такую программу: мы набираем на клавиатуре имя файла, нажимаем Enter и программа

показывает на экране содержимое этого файла, затем мы набираем текст, нажимаем Enter и текст дописыва-

ется в конец файла, файл сохраняется. Это описание предполагает упорядоченность действий. Мы не можем

сначала сохранить текст, затем прочитать обновления. Тогда текст останется прежним.

Ещё один пример. Предположим у нас есть функция getChar, которая читает букву с клавиатуры. И

функция print, которая выводит строку на экран И посмотрим на такое выражение:

let c = getChar

in

print $ c : c : []

О чём говорит это выражение? Возможно, прочитай с клавиатуры букву и выведи её на экран дважды.

Но возможен и другой вариант, если в нашем языке все определения это синонимы мы можем записать это

выражение так:

print $ getChar : getChar : []

Это выражение уже говорит о том, что читать с клавиатуры необходимо дважды! А ведь мы сделали обыч-

ное преобразование, заменили вхождения синонима на его определение, но смысл изменился. Взаимодей-

ствие с пользователем нарушает чистоту функций, нечистые функции называются функциями с побочными

эффектами.

Как быть? Можно ли внести в мир описаний порядок выполнения, сохранив преимущества функциональ-

ной чистоты? Долгое время этот вопрос был очень трудным для чистых функциональных языков. Как можно

пользоваться языком, который не позволяет сделать такие базовые вещи как ввод/вывод?

126 | Глава 8: IO

8.2 Монада IO

Где-то мы уже встречались с такой проблемой. Когда мы говорили о типе ST и обновлении значений. Там

тоже были проблемы порядка вычислений, нам удалось преодолеть их с помощью скрытой передачи фиктив-

ного состояния. Тогда наши обновления были чистыми, мы могли безболезненно скрыть их от пользователя.

Теперь всё гораздо труднее. Нам всё-таки хочется взаимодействовать с внешним миром. Для обозначения

внешнего мира мы определим специальный тип и назовём его RealWorld:

module IO(

IO

) where

data RealWorld = RealWorld

newtype IO a = IO (ST RealWorld a)

instance Functor

IO where ...

instance Applicative

IO where ...

instance Monad

IO where ...

Тип IO (от англ. input-output или ввод-вывод) обозначает взаимодействие с внешним миром. Внешний

мир словно является состоянием наших вычислений. Экземпляры классов композиции специальных функций

такие же как и для ST (а следовательно и для State). Но при этом, поскольку мы конкретизировали первый

параметр типа ST, мы уже не сможем воспользоваться функцией runST.

Тип RealWorld определён в модуле Control.Monad.ST, там же можно найти и функцию:

stToIO :: ST RealWorld a -> IO a

Интересно, что класс Monad был придуман как раз для решения проблемы ввода-вывода. Классы типов

изначально задумывались для решения проблемы определения арифметических операций на разных числах

и функции сравнения на равенство для разных типов, мало кто тогда догадывался, что классы типов сыграют

такую роль, станут основополагающей особенностью языка.

a

f

IO b

b

g

IO c

До

После

a

g

f

IO c

a

f>>g

IO c

Рис. 8.1: Композиция для монады IO

Посмотрим на (рис. 8.1). Это рисунок для класса Kleisli. Здесь под >> понимается композиция, как мы

её определяли в главе 6, а не метод класса Monad, вспомним определение:

class Kleisli m where

idK

:: a -> m a

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

Монада IO | 127

Композиция специальных функций типа a -> IO b вносит порядок вычисления. Считается, что сначала

будет вычислена функция слева от композиции, а затем функция справа от композиции. Это происходит за

счёт скрытой передачи фиктивного состояния. Теперь перейдём к классу Monad. Там композиция заменяется

на применение или операция связывания:

ma >>= mf

Для типа IO эта запись говорит о том, что сначала будет выполнено выражение ma и результат будет под-

ставлен в выражение mf и только затем будет выполнено mf. Оператор связывания для специальных функций

вида:

a -> IO b

раскалывает наш статический мир на “до” и “после”. Однажды попав в сети IO, мы не можем из них

выбраться, поскольку теперь у нас нет функции runST. Но это не так страшно. Тип IO дробит наш статический

мир на кадры. Но мы спокойно можем создавать статические чистые функции и поднимать их в мир IO лишь

там где это действительно нужно.

Рассмотрим такой пример, программа читает с клавиатуры начальное значение, затем загружает файл

настроек. Потом запускается, какая-то сложная функция и в самом конце мы выводим результат на экран.

Схематично мы можем записать эту программу так:

program = liftA2 algorithm readInit (readConfig ”file”) >>= print

-- функции с побочными эффектами

readInit

:: IO Int

readConfig :: String -> IO Config

print

:: Show a => a -> IO ()

-- большая и сложная, но !чистая! функция

algorithm

:: Int -> Config -> Result

Функция readInit читает начальное значение, функция readConfig читает из файла наcтройки, функ-

ция print выводит значение на экран, если это значение можно преобразовать в строку. Функция algorithm

это большая функция, которая вычисляет какие-то данные. Фактически наше программа это и есть функция

algorithm. В этой схеме мы добавили взаимодействие с пользователем лишь в одном месте, вся функция

algorithm построена по правилам мира описаний. Так мы внесли порядок выполнения в программу, сохра-

нив возможность определения чистых функций.

Если у нас будет ещё один “кадр”, ещё одно действие, например как только функция algorithm закончила

вычисления ей нужны дополнительные данные от пользователя, на основе которых мы сможем продолжить

вычисления с помощью какой-нибудь другой функции. Тогда наша программа примет вид:

program =

liftA2 algorithm2 readInit

(liftA2 algorithm1 readInit (readConfig ”file”))

>>= print

-- функции с побочными эффектами

readInit

:: IO Int

readConfig :: String -> IO Config

print

:: Show a => a -> IO ()

-- большие и сложные, но !чистые! функции

algorithm1

:: Int -> Config -> Result1

algorithm2

:: Int -> Result1 -> Result2

Теперь у нас два кадра, программа выполняется в два этапа. Каждый из них разделён участками взаимо-

действия с пользователем. Но тип IO присутствует лишь в первых шести строчках, остальные два миллиона

строк написаны в мире описаний, исключительно чистыми функциями, которые поднимаются в мир специ-

альных функций с помощью функций liftA2 и стыкуются с помощью операции связывания >>=.

Попробуем тип IO в интерпретаторе. Мы будем пользоваться двумя стандартными функциями getChar и

print

-- читает символ с клавиатуры

getChar :: IO Char

-- выводит значение на экран

print :: IO ()

128 | Глава 8: IO

Функция print возвращает значение единичного типа, завёрнутое в тип IO, поскольку нас интересует не

само значение а побочный эффект, который выполняет эта функция, в данном случае это вывод на экран.

Закодируем два примера из первого раздела. В первом мы читаем один символ и печатаем его дважды:

Prelude> :m Control.Applicative

Prelude Control.Applicative> let res = (\c -> c:c:[]) <$> getChar >>= print

Prelude Control.Applicative> res

q”qq”

Мы сначала вызываем функцию getChar удваиваем результат функцией \c -> c:c:[] и затем выводим

на экран.

Во втором примере мы дважды запрашиваем символ с клавиатуры а затем печатаем их:

Prelude Control.Applicative> let res = liftA2 (\a b -> a:b:[]) getChar getChar >>= print

Prelude Control.Applicative> res

qw”qw”

8.3 Как пишутся программы

Мы уже умеем читать с клавиатуры и выводить значения на экран. Давайте научимся писать самостоя-

тельные программы. Программа обозначается специальным именем:

main :: IO ()

Если модуль называется Main или в нём нет директивы module ... where и в модуле есть функция main

:: IO (), то после компиляции будет сделан исполняемый файл. Его можно запускать независимо от ghci.

Просто нажимаем дважды мышкой или вызываем из командной строки.

Напишем программу Hello world. Единственное, что она делает это выводит на экран приветствие:

main :: IO ()

main = print ”Hello World!”

Теперь сохраним эти строчки в файле Hello. hs, перейдём в директорию файла и скомпилируем файл:

ghc --make Hello

Появились объектный и интерфейсный файлы, а также появился третий бинарный файл. Это либо Hello

без расширения (в Linux) или Hello. exe (в Windows). Запустим этот файл:

$ ./Hello

”Hello World!”

Получилось! Это наша первая программа. Теперь напишем программу, которая принимает три символа

с клавиатуры и выводит их в обратном порядке:

import Control.Applicative

f :: Char -> Char -> Char -> String

f a b c = reverse $ [a,b,c]

main :: IO ()

main = print =<< f <$> getChar <*> getChar <*> getChar

Сохраним в файле ReverseIO. hs и скомпилируем:

ghc --make ReverseIO -o rev3

Дополнительным флагом -o мы попросили компилятор чтобы он сохранил исполняемый файл под име-

нем rev3. Теперь запустим в командной строке:

$ ./rev3

qwe

”ewq”

Как пишутся программы | 129

Набираем три символа и нажимаем ввод. И программа переворачивает ответ. Обратите внимание на то,

что с помощью print мы выводим не просто строку на экран, а строку как значение. Поэтому добавляются

двойные кавычки. Для того чтобы выводить строку существует функция putStr. Заменим print на putStr,

перекомпилируем и посмотрим что получится:

$ ghc --make ReverseIOstr -o rev3str

[1 of 1] Compiling Main

( ReverseIOstr.hs, ReverseIOstr.o )

Linking rev3str ...

$ ./rev3str

123

321$

Видно, что после вывода не произошёл перенос каретки, терминал приглашает нас к вводу команды сразу

за ответом, если перенос нужен, можно воспользоваться функцией putStrLn. Обратите внимание на то, что

кроме бинарного файла появились ещё два файла с расширениями . hi и . o. Первый файл называется ин-

терфейсным он описывает какие в модуле определения, а второй файл называется объектным. Он содержит

скомпилированный код модуля.

Стоит отметить команду runhaskell. Она запускает программу без создания дополнительных файлов.

Но в этом случае выполнение программы будет происходить медленнее.

8.4 Типичные задачи IO

Вывод на экран

Нам уже встретилось несколько функций вывода на экран. Это функции: print (вывод значения из эк-

земпляра класса Show), putStr (вывод строки) и putStrLn (вывод строки с переносом). Каждый раз когда мы

набираем какое-нибудь выражение в строке интерпретатора и нажимаем Enter, интерпретатор применяет к

выражению функцию print и мы видим его на экране.

Из простейших функций вывода на экран осталось не рассмотренной лишь функция putChar, но я думаю

вы без труда догадаетесь по типу и имени чем она занимается:

putChar :: Char -> IO ()

Функции вывода на экран также можно вызывать в интерпретаторе:

Prelude> putStr ”Hello” >> putChar ’ ’ >> putStrLn ”World!”

Hello World!

Обратите внимание на применение постоянной функции для монад >> . В этом выражении нас интересует

не результат, а те побочные эффекты, которые выполняются при композиции специальных функций. Также

мы пользовались функцией >> в сочетании с монадой Writer для накопления результата.

Ввод пользователя

Мы уже умеем принимать от пользователя буквы. Это делается функцией getChar. Функцией getLine мы

можем прочитать целую строчку. Строка читается до тех пор пока мы не нажмём Enter.

Prelude> fmap reverse $ getLine

Hello-hello!

”!olleh-olleH”

Есть ещё одна функция для чтения строк, она называется getContents. Основное отличие от getLine

заключается в том, что содержание не читается сразу, а откладывается на потом, когда содержание дей-

ствительно понадобится. Это ленивый ввод. Для задачи чтения символов с терминала эта функция может

показаться странной. Но часто в символы вводятся не вручную, а передаются из другого файла. Например

если мы направим на ввод данные из-какого-нибудь большого-большого файла, файл не будет читаться сра-

зу, и память не будет заполнена не нужным пока содержанием. Вместо этого программа отложит считывание

на потом и будет заниматься им лишь тогда, когда оно понадобится в вычислениях. Это может существенно

снизить расход памяти. Мы читаем файл в 2Гб моментально (мы делаем вид, что читаем его). А на самом

деле сохраняем себе задачу на будущее: читать ввод, когда придёт пора.

130 | Глава 8: IO

Чтение и запись файлов

Для чтения и записи файлов есть три простые функции:

type FilePath = String

-- чтение файла

readFile

:: FilePath -> IO String

-- запись строки в файл

writeFile

:: FilePath -> String -> IO ()

-- добавление строки в конеци файла

appendFile

:: FilePath -> String -> IO ()

Напишем программу, которая сначала запрашивает путь к файлу. Затем показывает его содержание. За-

тем запрашивает ввод строки из терминала. А после этого добавляет текст в конец файла.

main = msg1 >> getLine >>= read >>= append

where read

file = readFile file >>= putStrLn >> return file

append file = msg2 >> getLine >>= appendFile file

msg1

= putStr ”input file: ”

msg2

= putStr ”input text: ”

В самом левом вызове getLine мы читаем имя файла, затем оно используется в локальной функции

read. Там мы читаем содержание файла (readLine), выводим его на экран (putStrLn), и в самом конце мы

возвращаем из функции имя файла. Оно нам понадобится в следующей части программы, в которой мы

будем читать новые записи и добавлять их в файл. Новая запись читается функцией getLine в локальной

функции append.

Сохраним в модуле File. hs и посмотрим, что у нас получилось. Перед этим создадим в текущей дирек-

тории тестовый пустой файл под именем test. В него мы будем добавлять новые записи.

*Prelude> :l File

[1 of 1] Compiling File

( File. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: File.

*File> main

input file: test

input text: Hello!

*File> main

input file: test

Hello!

input text: Hi)

*File> main

input file: test

Hello!Hi)

В самом начале наш файл пуст, поэтому сначала мы видим пустую строчку вместо содержания, но потом

мы начинаем добавлять в него новые записи.

Ленивое и энергичное чтение файлов

С чтением файлов связана одна тонкость. Функция readFile читает содержимое файла в ленивом стиле.

Подробнее о ленивой стратегии вычислений мы поговорим в следующей главе. По ка отметим, что readFile

не читает следующую порцию файла до тех пор пока она не понадобится в программе. Иногда это очень удоб-

но. Например мы можем читать содержание очень большого файла и составлять какую-нибудь статистику

на основе прочитанного текста. При этом в памяти будет храниться лишь малая часть файла. Но иногда

это свойство мешает. Рассмотрим такую задачу: перевернуть текст в файле под именем ”test”. Мы должны

сначала считать текст из файла, затем перевернуть его и в конце записать в тот же файл. Мы могли бы

написать эту программу так:

module Main where

main :: IO ()

main = inFile reverse ”test”

inFile :: (String -> String) -> FilePath -> IO ()

inFile fun file = writeFile file . fun =<< readFile file

Типичные задачи IO | 131

Функция inFile обновляет текст файла с помощью некоторого преобразование. Но если мы запустим эту

программу:

*Main> main

*** Exception: test: openFile: resource busy (file is locked)

Мы получили ошибку. Мы пытаемся писать в файл, который уже занят для чтения. Дело в том, что функ-

ция readFile заняла файл, за счёт чтения по кусочкам. Для решения этой проблемы необходимо воспользо-

ваться энергичной версией функции readFile, она будет читать файл целиком. Эта функция живёт в модуле

System.IO.Strict:

import qualified System.IO.Strict as StrictIO

inFile :: (String -> String) -> FilePath -> IO ()

inFile fun file = writeFile file . fun =<< StrictIO. readFile file

Функция main осталась прежней. Теперь наша программа спокойно переворачивает текст файла.

Аргументы программы

Пока программы, которые мы создавали просили пользователя ввести данные вручную при выполнении

программы, они работали в интерактивном режиме, но чаще всего программы принимают какие-нибудь

начальные данные, установки или флаги. Читать начальные данные можно с помощью функций из модуля

System.Environment.

Узнать, что передаётся в программу можно функцией getArgs :: IO [String]. Она возвращает список

строк. Это те строки, что мы написали за именем программы через пробел при вызове в терминале. Напишем

простую программу, которая распечатывает свои аргументы по порядку, в виде пронумерованного списка.

module Main where

import System.Environment

main = getArgs >>= mapM_ putStrLn . zipWith f [1 .. ]

where f n a = show n ++ ”: ” ++ a

В локальной функции f мы присоединяем к строке номер через двоеточие. Функцией mapM_ мы пробегаем

по списку строк, отображая их с помощью функции putStrLn. Обратите внимание на краткость программы,

с помощью функции композиции мы легко составили функцию, которая приписывает к аргументам числа, а

затем выводит их на экран.

Скомпилируем программу в интерпретаторе и вызовем её.

*Main> :! ghc --make Args

[1 of 1] Compiling Main

( Args. hs, Args. o )

Linking Args ...

*Main> :! ./Args hey hey hey 23 54 ”qwe qwe qwe” fin

1: hey

2: hey

3: hey

4: 23

5: 54

6: qwe qwe qwe

7: fin

Если мы хотим, чтобы аргумент-строка содержал пробелы мы заключаем его в двойные кавычки.

С помощью функции getProgName можно узнать имя программы. Создадим программу, которая здоро-

вается при вызове. И отвечает в зависимости от настроения программы. Настроение задаётся аргументом

программы.

module Main where

import Control.Applicative

import System.Environment

main = putStrLn =<< reply <$> getProgName <*> getArgs

132 | Глава 8: IO

reply :: String -> [String] -> String

reply name (x:_) = hi name ++ case x of

”happy”

-> ”What a lovely day. What’s up?”

”sad”

-> ”Ooohh. Have you got some news for me?”

”neutral”

-> ”How are you?”

reply name _

= reply name [”neutral”]

hi :: String -> String

hi name = ”Hi! My name is ” ++ name ++ ”.\n”

В функции reply мы составляем реплику программы. Она зависит от имени программы и поступающих

на вход аргументов. Посмотрим, что у нас получилось:

*Main> :! ghc --make HowAreYou.hs -o ninja

[1 of 1] Compiling Main

( HowAreYou. hs, HowAreYou. o )

Linking ninja ...

*Main> :! ./ninja happy

Hi! My name is ninja.

What a lovely day. What’s up?

*Main> :! ./ninja sad

Hi! My name is ninja.

Ooohh. Have you got some news for me?

Вызов других программ

Мы можем вызвать любую программу из нашей программы. Это делается с помощью функции system,

которая живёт в модуле System.

system :: String -> IO ExitCode

Она принимает строку и запускает её в терминале. Так же как мы делали это с помощью приставки :! в

интерпретаторе. Значение типа ExitCode говорит о результате выполнения строки. Он может быть успешным,

тогда функция вернёт ExitSuccess и закончиться ошибкой, тогда мы сможем узнать код ошибки по значению

ExitFailure Int.

Случайные значения

Функции для создания случайных значений определены в модуле System.Random. Модуль System.Random

входит в библиотеку random. Если в вашей поставке ghc его не оказалось, вы можете установить его вручную

через интернет, набрав в командной строке cabal install random. Сначала давайте разберёмся как гене-

рируются случайные числа. Стандартные случайные числа очень похожи на те, что были у нас, когда мы

рассматривали примеры специальных функций. У нас есть генератор случайных чисел типа g и с помощью

функции next мы можем получить обновлённый генератор и случайное целое число:

next :: g -> (Int, g)

Не правда ли этот тип очень похож на тип результата функций с состоянием. В качестве состояния теперь

выступает генератор случайных чисел g. Это поведение описывается классом RandomGen:

class RandomGen g where

next

:: g -> (Int, g)

split

:: g -> (g, g)

geтRange :: g -> (Int, Int)

Функция next обновляет генератор и возвращает случайное значение типа Int. Функция split раска-

лывает один генератор на два. Функция genRange возвращает диапазон значений генерируемых случайных

чисел. Первое значение в паре результата genRange должно быть всегда меньше второго. Для этого класса

определён один экземпляр, это тип StdGen. Мы можем создать первый генератор по целому числу с помощью

функции mkStdGen:

mkStdGen :: Int -> StdGen

Давайте посмотрим как это происходит в интерпретаторе:

Типичные задачи IO | 133

Prelude> :m System.Random

Prelude System.Random> let g0 = mkStdGen 0

Prelude System.Random> let (n0, g1) = next g0

Prelude System.Random> let (n1, g2) = next g1

Prelude System.Random> n0

2147482884

Prelude System.Random> n1

2092764894

Мы создали первый генератор, а затем начали получать новые. Для того, чтобы получать новые случайные

числа, нам придётся таскать везде за собой генератор случайных чисел. Мы можем обернуть его в функцию

с состоянием и пользоваться методами классов Functor, Applicative и Monad. Обновление генератора будет

происходить за ширмой, во время применения функций. Но у нас есть и другой путь.

Вместо монады State мы можем воспользоваться монадой IO. Если нам лень определять генератор слу-

чайных чисел, мы можем попросить компьютер определить его за нас. В этом случае мы взаимодействуем с

компьютером, мы запрашиваем глобальное для системы случайное значение, поэтому возвращаемое значе-

ние будет завёрнуто в тип IO. Для этого определены функции:

getStdGen :: IO StdGen

newStdGen :: IO StdGen

Функция getStdGen запрашивает глобальный для системы генератор случайных чисел. Функция

newStdGen не только запрашивает генератор, но также и обновляет его. Мы пользуемся этими функци-

ями так же как и mkStdGen, только теперь мы спрашиваем первый аргумент у компьютера, а не передаём его

вручную. Также есть ещё одна полезная функция:

getStdRandom

:: (StdGen -> (a, StdGen)) -> IO a

Посмотрим, что получится, если передать в неё функцию next:

Prelude System.Random> getStdRandom next

1386438055

Prelude System.Random> getStdRandom next

961860614

И не надо обновлять никаких генераторов. Но вместо одного неудобства мы получили другое. Теперь

значение завёрнуто в оболочку IO.

Генератор StdGen делает случайные числа из диапазона всех целых чисел. Что если мы хотим получить

только числа из некоторого интервала? И как получить случайные значения других типов? Для этого суще-

ствует класс Random. Он является удобной надстройкой над классом RandomGen. Посмотрим на его основные

методы:

class Random a where

randomR :: RandomGen g => (a, a) -> g -> (a, g)

random

:: RandomGen g => g -> (a, g)

Метод randomR принимает диапазон значений, генератор случайных чисел и возвращает случайное число

из указанного диапазона и обновлённый генератор. Метод random является синонимом метода next из класса

RandomGen, только теперь мы можем получать не только целые числа.

Есть и дополнительные методы. Есть методы, которые позволяют генерировать список всех возможных

случайных значений для данного генератора:

randomRs :: RandomGen g => (a, a) -> g -> [a]

randoms

:: RandomGen g => g -> [a]

За счёт лени мы будем получать новые значения по мере необходимости.

randomRIO

:: (a, a) -> IO a

randomIO

:: IO a

Эти функции выполняют тоже, что и основные функции класса, но им не нужен генератор случайных

чисел, они создают его с помощью функции getStdRandom. Экземпляры Random определены для Bool, Char,

Double, Float, Int и Integer. Например так мы можем подбросить кости десять раз:

134 | Глава 8: IO

Prelude System.Random> fmap (take 10 . randomRs (1, 6)) getStdGen

[5,6,5,5,6,4,6,4,4,4]

Prelude System.Random> fmap (take 10 . randomRs (1, 6)) getStdGen

[5,6,5,5,6,4,6,4,4,4]

Обратите внимание на то, что функция getStdGen не обновляет генератор случайных чисел. Мы запра-

шиваем глобальное состояние. Поэтому, дважды подбросив кубик, мы получили одни и те же результаты.

Генератор будет обновляться, если воспользоваться функцией newStdGen:

Prelude System.Random> fmap (take 10 . randomRs (1, 6)) newStdGen

[1,1,5,6,5,2,5,5,5,3]

Prelude System.Random> fmap (take 10 . randomRs (1, 6)) newStdGen

[5,4,6,5,5,5,1,5,5,2]

Создадим случайные слова из пяти букв:

Prelude System.Random> fmap (take 5 . randomRs (’a’, ’z’)) newStdGen

”maclg”

Prelude System.Random> fmap (take 5 . randomRs (’a’, ’z’)) newStdGen

”nfjoa”

Цитатник

Напишем небольшую программу, которая будет выводить на экран в случайном порядке цитаты. Цитаты

хранятся в виде списка пар (автор, высказывание). Сначала мы генерируем случайное число в диапазоне

длины списка, затем выбираем цитату под этим номером и выводим её на экран.

module Main where

import Control.Applicative

import System.Random

main =

format . (quotes !! ) <$> randomRIO (0, length quotes - 1)

>>= putStrLn

format (a, b) = b

++ space ++ a ++ space

where space = ”\n\n”

quotes = [

(”Бьёрн Страуструп”,

”Есть лишь два вида языков программирования: те, \

\ на которые вечно жалуются, и те, которые никогда \

\ не используются.”),

(”Мохатма Ганди”, ”Ты должен быть теми изменениями, которые\

\ ты хочешь видеть вокруг.”),

(”Сократ”, ”Я знаю лишь то, что ничего не знаю.”),

(”Китайская народная мудрость”, ”Сохранив спокойствие в минуту\

\ гнева, вы можете избежать сотни дней сожалений”),

(”Жан Батист Мольер”, ”Медленно растущие деревья приносят лучшие плоды”),

(”Антуан де Сент-Экзюпери”, ”Жить это значит медленно рождаться”),

(”Альберт Эйнштейн”, ”Фантазия важнее знания.”),

(”Тони Хоар”, ”Внутри любой большой программы всегда есть\

\ маленькая, что рвётся на свободу”),

(”Пифагор”, ”Не гоняйся за счастьем, оно всегда находится в тебе самом”),

(”Лао Цзы”, ”Путешествие в тысячу ли начинается с одного шага”)]

Функция format приводит цитату к виду приятному для чтения. Попробуем программу в интерпретаторе:

Prelude> :! ghc --make Quote -o hi

[1 of 1] Compiling Main

( Quote. hs, Quote. o )

Linking hi ...

Prelude> :! ./hi

Путешествие в тысячу ли начинается с одного шага

Лао Цзы

Типичные задачи IO | 135

Prelude> :! ./hi

Не гоняйся за счастьем, оно всегда находится в тебе самом

Пифагор

Исключения

Мы уже знаем несколько типов, с помощью которых функции могут сказать, что что-то случилось не

так. Это типы Maybe и Either. Если функции не удалось вычислить значение она возвращает специальное

значение Nothing или Left reason, по которому следующая функция может опознать ошибку и предпринять

какие-нибудь действия. Так обрабатываются ошибки в чистых функциях. В этом разделе мы узнаем о том,

как обрабатываются ошибки, которые происходят при взаимодействии с внешним миром, ошибки, которые

происходят внутри типа IO.

Ошибки функций с побочными эффектами обрабатываются с помощью специальной функции catch, она

определена в Prelude:

catch :: IO a -> (IOError -> IO a) -> IO a

Эта функция принимает значение, которое содержит побочные эффекты и функцию, которая обрабаты-

вает исключительные ситуации. К примеру если мы попытаемся прочитать данные из файла, к которому у

нас нет доступа, произойдёт ошибка. Мы можем не дать программе упасть и обработать ошибку с помощью

функции catch.

Например программа, в которой мы дописывали данные в файл, упадёт, если мы передадим не существу-

ющий файл. Но мы можем исправить это поведение с помощью функции catch. Мы можем перезапускать

программу, если произошла ошибка:

module FileSafe where

import Control.Applicative

import Control.Monad

main = try ‘catch‘ const main

try = msg1 >> getLine >>= read >>= append

where read

file = readFile file >>= putStrLn >> return file

append file = msg2 >> getLine >>= appendFile file

msg1

= putStr ”input file: ”

msg2

= putStr ”input text: ”

Часто функции двух аргументов называют так, чтобы при инфиксной форме записи получалась фраза

из английского языка. Так если мы запишем catch в инфиксной форме получится очень наглядное выраже-

ние. Функция обработки ошибок реагирует на любую ошибку перезапуском программы. Попробуем взломать

программу:

*FileSafe> main

input file: fsldfksld

input file: sd;fls;dfl;vll; d;fld;f

input file: dflks;ldkf ldkfldkfld

input file: lsdkfksdlf ksdkflsdfkls;dfk

input file: bfk

input file: test

Hello!Hi)

input text: HowHow

Функция будет запрашивать файл до тех пор, пока мы не введём корректное значение. Мы можем доба-

вить сообщение об ошибке, немного изменив функцию обработки:

main = try ‘catch‘ const (msg >> main)

where msg = putStrLn ”Wrong filename, try again.”

А что делать если нам хочется различать ошибки по типу и предпринимать различные действия в зави-

симости от типа ошибки? Ошибки распознаются с помощью специальных предикатов, которые определены

в модуле System.IO.Error. Рассмотрим некоторые из них.

136 | Глава 8: IO

Например с помощью с помощью предиката isDoesNotExistErrorType мы можем опознать ошибки,

которые случились из-за того, что один из аргументов функции не существует. С помощью предиката

isPermissionErrorType мы можем узнать, что ошибка произошла из-за того, что мы пытались получить до-

ступ к данным, на которые у нас нет прав. Мы можем, немного изменив функцию-обработчик исключений,

выводить более информативные сообщения об ошибках перед перезапуском:

main = try ‘catch‘ handler

handler :: IOError -> IO ()

handler = ( >> main) . putStrLn . msg2 . msg1

msg1 e

| isDoesNotExistErrorType e = ”File does not exist. ”

| isPermissionErrorType e

= ”Access denied. ”

| otherwise

= ””

msg2 = (++ ”Try again.”)

В модуле System.IO.Error вы можете найти ещё много разных предикатов.

Потоки текстовых данных

Обмен данными, чтение и запись происходят с помощью потоков. Каждый поток имеет дескриптор

(handle), через него мы можем общаться с потоком, например считывать данные или записывать. Функции

для работы с потоками данных определены в модуле System.IO.

В любой момент в системе открыты три стандартных потока:

• stdin – стандартный ввод

• stdout – стандартный вывод

• stderr – поток ошибок и отладочных сообщений

Например когда мы выводим строку на экран, на самом деле мы записываем строку в поток stdout. А

когда мы читаем символ с клавиатуры, мы считываем его из потока stdin.

Файлы также являются потоками. При открытии файлу присваивается дескриптор через который, мы

можем обмениваться данными. Файл может быть открыт для чтения, записи, дополнения (записи в конец

файла) или чтения и записи. Файл открывается функцией:

openFile :: FilePath -> IOMode -> IO Handle

Функция принимает путь к файлу и режим работы с файлом и возвращает дескриптор. Режим может

принимать одно из значений:

• ReadMode – чтение

• WriteMode – запись

• AppendMode – добавление (запись в конец файла)

• ReadWriteMode – чтение и запись

Открыв дескриптор, мы можем начать обмениваться данными. Для этого определены функции аналогич-

ные тем, что мы уже рассмотрели. Функции для записи данных:

-- запись символа

hPutChar :: Handle -> Char -> IO ()

-- запись строки

hPutStr :: Handle -> String -> IO ()

-- запись строки с переносом каретки

hPutStrLn :: Handle -> String -> IO ()

-- запись значения

hPrint :: Show a => Handle -> a -> IO ()

Типичные задачи IO | 137

Все функции принимают первым аргументом дескриптор потока. Дескриптор должен позволять записы-

вать данные. Например для дескриптора, открытого в режиме ReadMode, выполнение этих функций приведёт

к ошибке.

Из потоков также можно читать данные. Эти функции похожи на те, что мы уже рассмотрели:

-- чтение одного символа

hGetChar :: Handle -> IO Char

-- чтение строки

hGetLine :: Handle -> IO String

-- ленивое чтение строки

hGetContents :: Handle -> IO String

Как только, мы закончим работу с файлом, его необходимо закрыть. Нам нужно освободить дескриптор.

Сделать это можно функцией hClose:

hClose :: Handle -> IO ()

Стандартные функции ввода/вывода, которые мы рассмотрели ранее определены через функции работы

с дескрипторами. Например так мы выводим строку на экран:

putStr

:: String -> IO ()

putStr s

=

hPutStr stdout s

А так читаем строку с клавиатуры:

getLine

:: IO String

getLine

=

hGetLine stdin

В этих функциях используются дескрипторы стандартных потоков данных stdin и stdout. Отметим функ-

цию withFile:

withFile :: FilePath -> IOMode -> (Handle -> IO r) -> IO r

Она открывает файл в заданном режиме выполняет функцию на его дескрипторе и и закрывает файл.

Например через эту функцию определены функции readFile и appendFile:

appendFile

:: FilePath -> String -> IO ()

appendFile f txt = withFile f AppendMode (\hdl -> hPutStr hdl txt)

writeFile :: FilePath -> String -> IO ()

writeFile f txt = withFile f WriteMode (\hdl -> hPutStr hdl txt)

8.5 Форточка в мир побочных эффектов

В самом начале главы я сказал о том, что из мира IO

нет выхода. Нет функции с типом IO a -> a. На самом деле выход есть. Функция с таким типом живёт в

модуле System.IO.Unsafe:

unsafePerformIO :: IO a -> a

Длинное имя функции намекает на то, что её необходимо использовать с крайней осторожностью. По-

скольку последствия могут быть непредсказуемыми.

Эта функция используется при чтении конфигурационных файлов. Если есть уверенность в том, что файл

будет только читаться и во время выполнения программы файл не может быть изменён другой программой,

то мы можем считать, что его значение окажется неизменным на протяжении работы программы. Это говорит

о том, что нам не важно когда читать данные. Поэтому здесь мы вроде бы ничем не рискуем. “Вроде бы”

потому что ответственность за постоянство файла лежит на наших плечах.

Эта функция часто используется при вызове функций С через Haskell. В Haskell есть возможность вызывать

функции, написанные на C. Но по умолчанию такие функции заворачиваются в тип IO. Если функция является

чистой в С, то она будет чистой и при вызове через Haskell. Мы можем поручиться за её чистоту и вычислитель

нам поверит. Но если мы его обманули, мы пожнём плоды своего обмана.

138 | Глава 8: IO

Отладка программ

Раз уж речь зашла о “грязных” возможностях языка стоит упомянуть функцию trace из модуля

Debug.Trace. Посмотрим на её тип:

trace :: String -> a -> a

Это служебная функция эхо-печати. Когда дело доходит до вычисления функции trace на экран выводит-

ся строка, которая была передана в неё первым аргументом, после чего функция возвращает второй аргумент.

Это функция id с побочным эффектом вывода сообщения на экран. Ею можно пользоваться для отладки. На-

пример так можно вернуть значение и распечатать его:

echo :: Show a => a -> a

echo a = trace (show a) a

8.6 Композиция монад

Эта глава завершает наше путешествие в мире типов-монад. Мы начали наше знакомство с монадами с

композиции, мы определили класс Monad через класс Kleisli, который упрощал составление специальных

функций вида a -> m b. Тогда мы познакомились с самыми простыми типами монадами (списки и частично

определённые функции), потом мы перешли к типам посложнее, мы научились проводить вычисления с

состоянием. В этой главе мы рассмотрели самый важный тип монаду IO. Мне бы хотелось замкнуть этот

рассказ на теме композиции. Мы поговорим о композиции нескольких монад.

Если вы посмотрите в исходный код библиотеки transformers, то увидите совсем другое определение для

State:

type State s = StateT s Identity

newtype StateT s m a = StateT { runStateT :: s -> m (a,s) }

newtype Identity a = Identity { runIdentity :: a }

Но так ли оно далеко от нашего? Давайте разберёмся. Identity это тривиальный тип обёртка. Мы просто

заворачиваем значение в конструктор и ничего с ним не делаем. Вы наверняка сможете догадаться как опре-

делить экземпляры всех рассмотренных в этой главе классов для этого типа. Тип StateT больше похож на

наше определение для State, единственное отличие – это дополнительный параметр m в который завёрнут

результат функции обновления состояния. Если мы сотрём m, то получим наше определение. Это и сказано

в определении для State

type State s = StateT s Identity

Мы передаём дополнительным параметром в StateT тип Identity, который как раз ничего и не делает

с типом. Так мы получим наше исходное определение, но зачем такие премудрости? Такой тип принято

называть монадным трансформером (monad transformer). Он определяет композицию из нескольких монад в

данном случае одной из монад является State. Посмотрим на экземпляр класса Monad для StateT

instance (Monad m) => Monad (StateT s m) where

return a = StateT $ \s -> return (s, a)

a >>= f = StateT $ \s0 ->

runStateT a s0 >>= \(b, s1) -> runStateT (f b) s1

В этом определении мы пропускаем состояние через сито методов класса Monad для типа m. В остальном

это определение ничем не отличается от нашего. Также определены и ReaderT, WriterT, ListT и MaybeT.

Ключевым классом для всех этих типов является класс MonadTrans:

class MonadTrans t where

lift :: Monad m => m a -> t m a

Этот тип позволяет нам заворачивать специальные значения типа m в значения типа t. Посмотрим на

определение для StateT:

instance MonadTrans (StateT s) where

lift m = StateT $ \s -> liftM (,s) m

Композиция монад | 139

Напомню, что функция liftM это тоже самое , что и функция fmap, только она определена через методы

класса Monad. Мы создали функцию обновлнения состояния, которая ничего не делает с состоянием, а лишь

прицепляет его к значению.

Приведём простой пример применения трансформеров. Вернёмся к примеру FSM из предыдущей главы.

Предположим, что наш конечный автомат не только реагирует на действия, но и ведёт журнал, в который

записываются все поступающие на вход события. За переход состояний будет по прежнему отвечать тип State

только теперь он станет трансформером, для того чтобы включить воможность журналирования. За ведение

журнала будет отвечать тип Writer. Ведь мы просто накапливаем записи.

Интересно, что для добавления новой возможности нам нужно изменить лишь определение типа FSM и

функцию fsm, теперь они примут вид:

module FSMt where

import Control.Monad.Trans.Class

import Control.Monad.Trans.State

import Control.Monad.Trans.Writer

import Data.Monoid

type FSM s = StateT s (Writer [String]) s

fsm :: Show ev => (ev -> s -> s) -> (ev -> FSM s)

fsm transition e = log e >> run e

where run e = StateT $ \s -> return (s, transition e s)

log e = lift $ tell [show e]

Все остальные функции останутся прежними. Сначала мы подключили все необходимые модули из биб-

лиотеки transformers. В подфункции log мы сохраняем сообщение в журнал, а в подфункции run мы вы-

полняем функцию перехода. Посмотрим, что у нас получилось:

*FSMt> let res = mapM speaker session

*FSMt> runWriter $ runStateT res (Sleep, Level 2)

(([(Sleep, Level 2),(Work, Level 2),(Work, Level 3),(Work, Level 2),

(Sleep, Level 2)],(Sleep, Level 3)),

[”Button”,”Louder”,”Quieter”,”Button”,”Louder”])

*FSMt> session

[Button, Louder, Quieter, Button, Louder]

Мы видим, что цепочка событий была успешно записана в журнал.

Для трансформеров с типом IO определён специальный класс:

class Monad m => MonadIO m where

liftIO :: IO a -> m a

Этот класс живёт в модуле Control.Monad.IO.Class. С его помощью мы можем выполнять IO-действия

ввнутри другой монады. Эта возможность бывает очень полезной. Вам она обязательно понадобится, если вы

начнёте писать веб-сайты на Haskell (например в happstack) или будете пользоваться библиотеками, которые

надстроены над C (например физический движок Hipmunk).

8.7 Краткое содержание

Наконец-то мы научились писать программы! Программы, которые можно исполнять за пределами ин-

терпретатора. Для этого нам пришлось познакомиться с типом IO. Экземпляр класса Monad для этого типа

интерпретируется специальным образом. Он вносит упорядоченность в выполнение программы. В нашем

статическом мире описаний появляются такие понятия как “сначала”, “затем”, “до” и “после”. Но они не

смогут нанести много вреда.

Вычисление операций с побочными эффектами разбивает программу на кадры. Но это не мешает нам

писать основные функции в чистом виде, подставляя их по мере необходимости в изменчивый мир побочных

эффектов с помощью методов из классов Functor, Applicative, Monad.

Мы узнали как в Haskell обстоят дела с такими типичными задачами мира побочных эффектов как

ввод/вывод, чтение/запись файлов, генерация случайных значений, выполнение внешних программ, ини-

циализация программ с помощью флагов. Также мы узнали о том, как обрабатываются специфические для

типа IO исключения.

140 | Глава 8: IO

8.8 Упражнения

Старайтесь свести присутствие функций с побочными эффектами к минимуму. Идеальный случай, когда

тип IO встречается только в функции main. Часто программы устроены более хитрым образом и функции

с побочными эффектами пытаются расползтись по всему коду. Но даже в этом случае программу можно

разделить на две части: в одной живут подлинные источники побочных эффектов, такие как чтение файлов,

генерация случайных значений, а в другой – чистые функции. Старайтесь устроить программу так, чтобы

она была максимально чистой. Чистые функции гораздо проще комбинировать, понимать, изменять.

• Это упражнение даёт вам возможность почувствовать преимущества чистого кода. Вспомните функ-

цию поиска корней методом неподвижной точки (этот пример встречался в главе о ленивых вычисле-

ниях). Напишите на основе этого примера программу, которая будет распечатывать решение и после-

довательность приближений. Последовательность приближений состоит из текущего значения корня

и расстоянии между корнями.

Напишите два варианта программы, в одном вы измените алгоритм так, чтобы печать происходила

одновременно с вычислениями (не пользуясь функцией из модуля Debug.Trace). А в другом вариан-

те алгоритм останется прежним. Но теперь вместо решения найдите список первых приближений до

решения. А затем передайте его в отдельную функцию печати результатов.

В первом варианте алгоритм смешан с печатью. А во втором программа распадается на две части, часть

вычислений и часть вывода результатов на экран. Сравните два подхода.

• Напишите программу для угадывания чисел. Компьютер загадал число в заданном диапазоне и про-

сит вас угадать его. Если вы ошибаетесь он подсказывает: “холодно-горячо” или “больше-меньше”.

Программа принимает два аргумента, которые определяют диапазон возможных значений для неиз-

вестного числа.

• С помощью стандартных функций для генерации случайных чисел напишите программу, которая про-

водит состязание по игре в кости. Программа принимает аргументом суммарное число очков необходи-

мых для победы. Двое игроков бросают по очереди кости побеждает тот, кто первым наберёт заданную

сумму.

Сделайте так чтобы результаты выводились постепенно. С каждым нажатием на Enter вы подбрасы-

ваете кости (два шестигранных кубика). После каждого раунда программа выводит промежуточные

результаты.

• Напишите программу, которая принимает два аргумента: набор слов разделённых пробелами и файл.

А выводит она строки файла, в которых встречается данное слово.

Воспользуйтесь стандартными функциями из модуля Data.List

-- разбиение строки на подстроки по переносам каретки

lines :: String -> [String]

-- разбиение строки на подстроки по пробелам

words :: String -> [String]

-- возвращает True только в том случае, если

-- первый список полностью содержится во втором

isInfixOf :: Eq a => [a] -> [a] -> Bool

• Классы Functor и Applicative замкнуты относительно композиции. Это свойство говорит о том, что

композиция (аппликативных) функторов снова является (аппликативным) функтором. Докажите это!

Пусть дан тип, который описывает композицию двух типов:

newtype O f g a = O { unO :: f (g a) }

Определите экземпляры классов:

instance (Functor f, Functor g) => Functor (O f g) where ...

instance (Applicative f, Applicative g) => Applicative (O f g) where ...

Подсказка: если совсем не получается, ответ можно подсмотреть в библиотеке TypeCompose. Но пока мы

не знаем как устанавливать библиотеки и где они живут, всё-таки попытайтесь решить это упражнение

самостоятельно.

Упражнения | 141

Глава 9

Редукция выражений

В этой главе мы поговорим о том как вычисляются программы. В самом начале мы говорили о том, что

процесса вычисления значений нет. В том смысле, что у нас нет новых значений, у нас ничего не меняется,

мы лишь расшифровываем синонимы значений.

Вкратце вспомним то, что мы уже знаем о вычислениях. Сначала мы с помощью типов определяем мно-

жество всех возможных значений. Значения – это деревья в узлах которых записаны конструкторы, которые

мы определяем в типах. Так например мы можем определить тип:

data Nat = Zero | Succ Nat

Этим типом мы определяем множество допустимых значений. В данном случае это цепочки конструкто-

ров Succ, которые заканчиваются конструктором Zero:

Zero, Succ Zero, Succ (Succ Zero), ...

Затем начинаем давать им новые имена, создавая константы (простые имена-синонимы)

zero

= Zero

one

= Succ zero

two

= Succ one

и функции (составные имена-синонимы):

foldNat :: a -> (a -> a) -> Nat -> a

foldNat z

s

Zero

= z

foldNat z

s

(Succ n)

= s (foldNat z s n)

add a = foldNat a

Succ

mul a = foldNat one (add a)

Затем мы передаём нашу программу на проверку компилятору. Мы просим у него проверить не создаём

ли мы случайно какие-нибудь бессмысленные выражения. Бессмысленные потому, что они пытаются создать

значение, которое не вписывается в наши типы. Например если мы где-нибудь попробуем составить выра-

жение:

add Zero mul

Компилятор напомнит нам о том, что мы пытаемся подставить функцию mul на место обычного значения

типа Nat. Тогда мы исправим выражение на:

add Zero two

Компилятор согласится. И передаст выражение вычислителю. И тут мы говорили, что вычислитель начи-

нает проводить расшифровку нашего описания. Он подставляет на место синонимов их определения, правые

части из уравнений. Этот процесс мы называли редукцией. Вычислитель видит два синонима и одно значение.

С какого синонима начать? С add или two?

142 | Глава 9: Редукция выражений

9.1 Стратегии вычислений

Этот вопрос приводит нас к понятию стратегии вычислений. Поскольку вычисляем мы только константы,

то наше выражение также можно представить в виде дерева. Только теперь у нас в узлах записаны не только

конструкторы, но и синонимы. Процесс редукции можно представить как процесс очистки такого дерева от

синонимов. Посмотрим на дерево нашего значения:

Оказывается у нас есть две возможности очистки синонимов.

Cнизу-вверх начинаем с листьев и убираем все синонимы в листьях дерева выражения. Как только в данном

узле и всех дочерних узлах остались одни конструкторы можно переходить на уровень выше. Так мы

поднимаемся выше и выше пока не дойдём до корня.

Cверху-вниз начинаем с корня, самого внешнего синонима и заменяем его на определение (с помощью урав-

нения на правую часть от знака равно), если на верху снова окажется синоним, мы опять заменим его

на определение и так пока на верху не появится конструктор, тогда мы спустимся в дочерние деревья

и будем повторять эту процедуру пока не дойдём до листьев дерева.

Посмотрим как каждая из стратегий будет редуцировать наше выражение. Начнём со стратегии от ли-

стьев к корню (снизу-вверх):

add Zero two

-- видим два синонима add и two

-- раскрываем two, ведь он находится ниже всех синонимов

=>

add Zero (Succ one)

-- ниже появился ещё один синоним, раскроем и его

=>

add Zero (Succ (Succ zero))

-- появился синоним zero раскроем его

=>

add Zero (Succ (Suсс Zero))

-- все узлы ниже содержат конструкторы, поднимаемся вверх до синонима

-- заменяем add на его правую часть

=>

foldNat Succ Zero (Succ (Succ Zero))

-- самый нижний синоним foldNat, раскроем его

-- сопоставление с образцом проходит во втором уравнении для foldNat

=>

Succ (foldNat Succ Zero (Succ Zero))

-- снова раскрываем foldNat

=>

Succ (Succ (foldNat Zero Zero))

-- снова раскрываем foldNat, но на этот раз нам подходит

-- первое уравнение из определения foldNat

=>

Succ (Succ Zero)

-- синонимов больше нет можно вернуть значение

-- результат:

Succ (Succ Zero)

В этой стратегии для каждой функции мы сначала вычисляем до конца все аргументы, потом подставляем

расшифрованные значения в определение функции.

Теперь посмотрим на вычисление от корня к листьям (сверху-вниз):

add Zero two

-- видим два синонима add и two, начинаем с того, что ближе всех к корню

=>

foldNat Succ Zero two

-- теперь выше всех foldNat, раскроем его

Но для того чтобы раскрыть foldNat нам нужно узнать какое уравнение выбрать для этого нам нужно

понять какой конструктор находится в корне у второго аргумента, если это Zero, то мы выберем первое

уравнение, а если это Succ, то второе:

-- в уравнении для foldNat видим декомпозицию по второму

-- аргументу. Узнаем какой конструктор в корне у two

=>

foldNat Succ Zero (Succ one)

-- Это Succ нам нужно второе уравнение:

=>

Succ (foldNat Succ Zero one)

-- В корне м ыполучили конструктор, можем спуститься ниже.

-- Там мы видим foldNat, для того чтобы раскрыть его нам

-- снова нужно понять какой конструктор в корне у второго аргумента:

=>

Succ (foldNat Succ Zero (Succ zero))

-- Это опять Succ переходим ко второму уравнению для foldNat

Стратегии вычислений | 143

=>

Succ (Succ (foldNat Succ Zero zero))

-- Снова раскрываем второй аргумент у foldNat

=>

Succ (Succ (foldNat Succ Zero Zero))

-- Ага это Zero, выбираем первое уравнение

=>

Succ (Succ Zero)

-- Синонимов больше нет можно вернуть значение

-- результат:

Succ (Succ Zero)

В этой стратегии мы всегда раскрываем самый верхний уровень выражения, можно представить как мы

вытягиваем конструкторы от корня по цепочке. У этих стратегий есть специальные имена:

• вычисление по значению (call by value), когда мы идём от листьев к корню.

• вычисление по имени (call by name), когда мы идём от корня к листьям.

Отметим, что стратегию вычисления по значению также принято называть энергичными вычислениями

(eqger evaluation) или аппликативной (applicative) стратегией редукции. Вычисление по имени также принято

называть нормальной (normal) стратегией редукции.

Преимущества и недостатки стратегий

В чём преимущества, той и другой стратегии.

Если выражение вычисляется полностью, первая стратегия более эффективна по расходу памяти.

Вычисляется полностью означает все компоненты выражения участвуют в вычислении. Например то вы-

ражении, которое мы рассмотрели так подробно, вычисляется полностью. Приведём пример выражения, при

вычислении которого нужна лишь часть аргументов, для этого определим функцию:

isZero :: Nat -> Bool

isZero Zero

= True

isZero _

= False

Она проверяет является ли нулём данное число, теперь представим как будет вычисляться выражение, в

той и другой стратегии:

isZero (add Zero two)

Первая стратегия сначала вычислит все аргументы у add потом расшифрует add и только в самом конце

доберётся до isZero. На это уйдёт восемь шагов (семь на вычисление add Zero two). В то время как вто-

рая стратегия начнёт с isZero. Для вычисления isZero ей потребуется узнать какой конструктор в корне у

выражения add Zero two. Она узнает это за два шага. Итого три шага. Налицо экономия усилий.

Почему вторая стратегия экономит память? Поскольку мы всегда вычисляем аргументы функции, мы

можем не хранить описания в памяти а сразу при подстановке в функцию начинать редукцию. Эту ситуацию

можно понять на таком примере, посчитаем сумму чисел от одного до четырёх с помощью такой функции:

sum :: Int -> [Int] -> Int

sum []

res = res

sum (x:xs)

res = sum xs (res + x)

Посмотрим на то как вычисляет первая стратегия, с учётом того что мы вычисляем значения при подста-

новке:

sum [1,2,3,4] 0

=>

sum [2,3,4]

(0 + 1)

=>

sum [2,3,4]

1

=>

sum [3,4]

(1 + 2)

=>

sum [3,4]

3

=>

sum [4]

(3+3)

=>

sum [4]

6

=>

sum []

(6+4)

=>

sum []

10

=>

10

144 | Глава 9: Редукция выражений

Теперь посмотрим на вторую стратегию:

sum [1,2,3,4] 0

=>

sum [2,3,4]

0+1

=>

sum [3,4]

(0+1)+2

=>

sum [4]

((0+1)+2)+3

=>

sum []

(((0+1)+2)+3)+4

=>

(((0+1)+2)+3)+4

=>

((1+2)+3)+4

=>

(3+3)+4

=>

6+4

=>

10

А теперь представьте, что мы решили посчитать сумму чисел от 1 до миллиона. Сколько вычислений

нам придётся накопить! В этом недостаток второй стратегии. Но есть и ещё один недостаток, рассмотрим

выражение:

(\x -> add (add x x) x) (add Zero two)

Первая стратегия сначала редуцирует выражение add Zero two в то время как вторая подставит это

выражение в функцию и утроит свою работу!

Но у второй стратегии есть одно очень веское преимущество, она может вычислять больше выражений

чем вторая. Определим значение бесконечность:

infinity

:: Nat

infinity

= Succ infinity

Это рекурсивное определение, если мы попытаемся его распечатать мы получим бесконечную последо-

вательность Succ. Чем не бесконечность? Теперь посмотрим на выражение:

isZero infinity

Первая стратегия захлебнётся, вычисляя аргумент функции isZero, в то время как вторая найдёт решение

за два шага.

Подведём итоги. Плюсы вычисления по значению:

• Эффективный расход памяти в том случае если все

составляющие выражения участвуют в вычислении.

• Она не может дублировать вычисления, как стратегия вычисления по имени.

Плюсы вычисления по имени:

• Меньше вычислений в том случае, если при вычислении выражения

участвует лишь часть составляющих.

• Большая выразительность. Мы можем вычислить больше значений.

Какую из них выбрать? В Haskell пошли по второму пути. Всё-таки преимущество выразительности языка

оказалось самым существенным. Но для того чтобы избежать недостатков стратегии вычисления по имени

оно было модифицировано. Давайте посмотрим как.

9.2 Вычисление по необходимости

Вернёмся к выражению:

(\x -> add (add x x) x) (add Zero two)

Нам нужно как-то рассказать функции о том, что имя x в её теле указывает на одно и то же значение. И

если в одном из x значение будет вычислено переиспользовать эти результаты в других x. Вместо значения мы

будем передовать в функцию ссылку на область памяти, которая содержит рецепт получения этого значения.

Напомню, что мы по-прежнему вычисляем значение сверху вниз, сейчас мы просто хотим избавиться от

проблемы дублирования. Вернитесь к примеру с вычислением по имени и просмотрите его ещё раз. Обратите

внимание на то, что значения вычислялись лишь при сопоставлении с образцом. Мы вычисляем верхний

конструктор аргумента лишь для того, чтобы понять какое уравнение для foldNat выбрать. Теперь мы будем

хранить ссылку на (add Zero two) в памяти и как только, внешняя функция запросит верхний конструктор

мы обновим значение в памяти новым вычисленным до корневого конструктора значением. Если в любом

другом месте функции мы вновь обратимся к значению, мы не будем его перевычислять, а сразу вернём

конструктор. Посмотрим как это происходит на примере:

Вычисление по необходимости | 145

--

выражение

| память:

--------------------------------------------|-------------------------

(\x -> add (add x x) x) M

| M = (add Zero two)

-- подставим ссылку в тело функции

|

=>

add (add M M) M

|

-- раскроем самый верхний синоним

|

=>

foldNat (add M M) Succ M

|

-- для foldNat узнаем верхний конструктор

|

-- последнего аргумента (пропуская

|

-- промежуточные шаги, такие же как выше)

|

=>

| M

= Succ M1

| M1 = foldNat Succ Zero one

-- по M выбираем второе уравнение

|

=> Succ (foldNat (add M M) Succ M1)

|

-- запросим следующий верхний конструктор:

|

=>

| M

= Succ M1

| M1 = Succ M2

| M2 = foldNat Succ Zero zero

-- по M1 выбираем второе уравнение

|

=> Succ (Succ (foldNat (add M M) Succ M2))

|

-- теперь для определения уравнения foldNat |

-- раскроем M2

|

=>

| M

= Succ M1

| M1 = Succ M2

| M2 = Zero

-- выбираем первое уравнение для foldNat:

|

=> Succ (Succ (add M M))

|

-- раскрываем самый верхний синоним:

|

=> Succ (Succ (foldNat M Succ M))

|

-- теперь, поскольку M уже вычислялось, в

|

-- памяти уже записан верхний конструктор,

|

-- мы знаем, что это Succ и выбираем второе |

-- уравнение:

|

=> Succ (Succ (Succ (foldNat M Succ M1)))

|

-- и M1 тоже уже вычислялось, сразу

|

-- выбираем второе уравнение

|----+

=> Succ (Succ (Succ (Succ (foldNat M Succ M2)))) |

-- M2 вычислено, идём на первое уравнение

|----+

=> Succ (Succ (Succ (Succ (Succ M))))

|

-- далее остаётся только подставить уже

|

-- вычисленные значения M

|

-- и вернуть значение.

|

Итак подставляется не значение а ссылка на него, вычисленная часть значения используется сразу в

нескольких местах. Эта стратегия редукции называется вычислением по необходимости (call by need) или

ленивой стратегией вычислений (lazy evaluation).

Теперь немного терминологии. Значение может находится в четырёх состояниях:

• Нормальная форма (normal form, далее НФ), когда оно полностью вычислено (нет синонимов);

• Слабая заголовочная НФ (weak head NF, далее СЗНФ), когда известен хотя бы один верхний конструк-

тор;

• Отложенное вычисление (thunk), когда известен лишь рецепт вычисления;

• Дно (bottom, часто рисуют как ⊥), когда известно, что значение не определено.

Вы могли понаблюдать за значением в первых трёх состояниях на примере выше. Но что такое ⊥? Вспом-

ним определение для функции извлечения головы списка head:

head :: [a] -> a

head (a:_)

= a

head []

= error ”error: empty list”

Второе уравнение возвращает ⊥. У нас есть две функции, которые возвращают это “значение”:

undefined

:: a

error

:: String -> a

146 | Глава 9: Редукция выражений

Первая – это ⊥ в чистом виде, а вторая не только возвращает неопределённое значение, но и приводит

к выводу на экран сообщения об ошибке. Обратите внимание на тип этих функций, результат может быть

значением любого типа. Это наблюдение приводит нас к ещё одной тонкости. Когда мы определяем тип:

data Bool

= False | True

data Maybe a

= Nothing | Just a

На самом деле мы пишем:

data Bool

= undefined | False | True

data Maybe a

= undefined | Nothing | Just a

Компилятор автоматически прибавляет ещё одно значение к любому определённому пользователем ти-

пу. Такие типы называют поднятыми (lifted type). А значения таких типов принято называть запакованными

(boxed). Не запакованное (unboxed) значение – это простое примитивное значение. Например целое или дей-

ствительное число в том виде, в котором оно хранится на компьютере. В Haskell даже числа “запакованы”.

Поскольку нам необходимо, чтобы undefined могло возвращать в том числе и значение типа Int:

data Int = undefined

| I# Int#

Тип Int# – это низкоуровневое представление ограниченного целого числа. Принято писать не запа-

кованные типы с решёткой на конце. I# – это конструктор. Нам приходится запаковывать значения ещё и

потому, что значение может принимать несколько состояний (в зависимости от того, насколько оно вычис-

лено), всё это ведёт к тому, что у нас хранится не просто значение, а значение с какой-то дополнительной

информацией, которая зависит от конкретной реализации языка Haskell.

Мы решили проблему дублирования вычислений, но наше решение усугубило проблему расхода памяти.

Ведь теперь мы храним не просто значения, но ещё и дополнительную информацию, которая отвечает за

проведение вычислений. Эта проблема может проявляться в очень простых задачах. Например попробуем

вычислить сумму чисел от одного до миллиарда:

sum [1 .. 1e9]

< interactive>: out of memory (requested 2097152 bytes)

Интуитивно кажется, что для решения этой задачи нам нужно лишь две ячейки памяти. В одной мы бу-

дем постоянно прибавлять к значению единицу, пока не дойдём до миллиарда, так мы последовательно

будем получать элементы списка, а в другой мы будем хранить значение суммы. Мы начнём с нуля и будем

прибавлять значения первой ячейки. У ленивой стратегии другое мнение на этот счёт. Если вы вернётесь к

примеру выше, то заметите, что sum копит отложенные выражения до самого последнего момента. Поскольку

память ограничена, такой момент не наступает. Как нам быть? В Haskell по умолчанию все вычисления про-

водятся по необходимости, но предусмотрены и средства для имитации вычисления по значению. Давайте

посмотрим на них.

9.3 Аннотации строгости

Языки с ленивой стратегией вычислений называют не строгими (non-strict), а языки с энергичной стра-

тегией вычислений соответственно~– строгими.

Принуждение к СЗНФ с помощью seq

Мы говорили о том, что при вычислении по имени значения вычисляются только при сопоставлении с

образцом или в case-выражениях. Есть специальная функция seq, которая форсирует приведение к СЗНФ:

seq :: a -> b -> b

Она принимает два аргумента, при выполнении функции первый аргумент приводится к СЗНФ и затем

возвращается второй. Вернёмся к примеру с sum. Привести к СЗНФ число – означает вычислить его полностью.

Определим функцию sum’, которая перед рекурсивным вызовом вычисляет промежуточный результат:

sum’ :: Num a => [a] -> a

sum’ = iter 0

where iter res []

= res

iter res (a:as)

= let res’ = res + a

in

res’ ‘seq‘ iter res’ as

Аннотации строгости | 147

Сохраним результат в отдельном модуле Strict. hs и попробуем теперь вычислить значение, придётся

подождать:

Strict> sum’ [1 .. 1e9]

И мы ждём, и ждём, и ждём. Но переполнения памяти не происходит. Это хорошо. Но давайте прервём

вычисления. Нажмём ctrl+c. Функция sum’ вычисляется, но вычисляется очень медленно. Мы можем су-

щественно ускорить её, если скомпилируем модуль Strict. Для компиляции модуля переключимся в его

текущую директорию и вызовем компилятор ghc с флагом –make:

ghc --make Strict

Появились два файла Strict. hi и Strict. o. Теперь мы можем загрузить модуль Strict в интерпретатор

и сравнить выполнение двух функций:

Strict> sum’ [1 .. 1e6]

5.000005e11

(0.00 secs, 89133484 bytes)

Strict> sum [1 .. 1e6]

5.000005e11

(0.57 secs, 142563064 bytes)

Обратите внимание на прирост скорости. Умение понимать в каких случаях стоит ограничить лень очень

важно. И в программах на Haskell тоже. Также компилировать модули можно из интерпретатора. Для этого

воспользуемся командой :! , она выполняет системные команды в интерпретаторе ghci:

Strict> :! ghc --make Strict

[1 of 1] Compiling Strict

( Strict. hs, Strict. o )

Отметим наличие специальной функции применения, которая просит перед применением привести ар-

гумент к СЗНФ, эта функция определена в Prelude:

($! ) :: (a -> b) -> a -> b

f $! a = a ‘seq‘ f a

С этой функцией мы можем определить функцию sum так:

sum’ :: Num a => [a] -> a

sum’ = iter 0

where iter res []

= res

iter res (a:as)

= flip iter as $! res + a

Функции с хвостовой рекурсией

Определим функцию, которая не будет лениться при вычислении произведения чисел, мы назовём её

product’:

product’ :: Num a => [a] -> a

product’ = iter 1

where iter res []

= res

iter res (a:as)

= let res’ = res * a

in

res’ ‘seq‘ iter res’ as

Смотрите функция sum изменилась лишь в двух местах. Это говорит о том, что пора задуматься о том,

а нет ли такой общей функции, которая включает в себя и то и другое поведение. Такая функция есть и

называется она foldl’, вот её определение:

foldl’ :: (a -> b -> a) -> a -> [b] -> a

foldl’ op init = iter init

where iter res []

= res

iter res (a:as)

= let res’ = res ‘op‘ a

in

res’ ‘seq‘ iter res’ as

Мы вынесли в аргументы функции бинарную операцию и начальное значение. Всё остальное осталось

прежним. Эта функция живёт в модуле Data.List. Теперь мы можем определить функции sum’ и prod’:

148 | Глава 9: Редукция выражений

sum’

= foldl’ (+) 0

product’

= foldl’ (*) 1

Также в Prelude определена функция foldl. Она накапливает значения в аргументе, но без принуждения

вычислять промежуточные результаты:

foldl :: (a -> b -> a) -> a -> [b] -> a

foldl op init = iter init

where iter res []

= res

iter res (a:as)

= iter (res ‘op‘ a) as

Такая функция называется функцией с хвостовой рекурсией (tail-recursive function). Рекурсия хвостовая

тогда, когда рекурсивный вызов функции является последним действием, которое выполняется в функции.

Посмотрите на второе уравнение функции iter. Мы вызываем функцию iter рекурсивно последним делом. В

языках с вычислением по значению часто хвостовая рекурсия имеет преимущество за счёт экономии памяти

(тот момент который мы обсуждали в самом начале). Но как видно из этого раздела в ленивых языках это не

так. Библиотечная функция sum будет накапливать выражения перед вычислением с риском исчерпать всю

доступную память, потому что она определена через foldl.

Тонкости применения seq

Хочу подчеркнуть, что функция seq не вычисляет свой первый аргумент полностью. Первый аргумент

не приводится к нормальной форме. Мы лишь просим вычислитель узнать какой конструктор находится в

корне у данного выражения. Например в выражении isZero $! infinity знак $! ничем не отличается от

простого применения мы и так будем приводить аргумент infinity к СЗНФ, когда нам понадобится узнать

какое из уравнений для isZero выбрать, ведь в аргументе функции есть сопоставление с образцом.

Посмотрим на один типичный пример. Вычисление среднего для списка чисел. Среднее равно сумме

всех элементов списка, разделённой на длину списка. Для того чтобы вычислить значение за один проход

мы будем одновременно вычислять и сумму элементов и значение длины. Также мы понимаем, что нам не

нужно откладывать вычисления, воспользуемся функцией foldl’:

mean :: [Double] -> Double

mean = division . foldl’ count (0, 0)

where count

(sum, leng) a = (sum+a, leng+1)

division (sum, leng) = sum / fromIntegral leng

Проходим по списку, копим сумму в первом элементе пары и длину во втором. В самом конце делим

первый элемент на второй. Обратите внимание на функцию fromIntegral она преобразует значения из це-

лых чисел, в какие-нибудь другие из класса Num. Сохраним это определение в модуле Strict скомпилируем

модуль и загрузим в интерпретатор, не забудьте импортировать модуль Data.List, он нужен для функции

foldl’. Посмотрим, что у нас получилось:

Prelude Strict> mean [1 .. 1e7]

5000000.5

(49.65 secs, 2476557164 bytes)

Получилось очень медленно, странно ведь порядок этой функции должен быть таким же что и у sum’.

Посмотрим на скорость sum’:

Prelude Strict> sum’ [1 .. 1e7]

5.0000005e13

(0.50 secs, 881855740 bytes)

В 100 раз быстрее. Теперь представьте, что у нас 10 таких функций как mean они разбросаны по всему

коду и делают своё чёрное ленивое дело. Причина такого поведения кроется в том, что мы опять завернули

значение в другой тип, на этот раз в пару. Когда вычислитель дойдёт до seq, он остановится на выражении

(thunk, thunk) вместо двух чисел. Он вновь будет накапливать отложенные вычисления, а не значения.

Перепишем mean, теперь мы будем вычислять значения пары по отдельности и попросим вычислитель

привести к СЗНФ каждое из них перед вычислением итогового значения:

mean’ :: [Double] -> Double

mean’ = division . iter (0, 0)

where iter res

[]

= res

iter (sum, leng)

(a:as)

=

let s = sum

+ a

l = leng + 1

in

s ‘seq‘ l ‘seq‘ iter (s, l) as

division (sum, leng) = sum / fromIntegral leng

Аннотации строгости | 149

Такой вот монстр. Функция seq право ассоциативна поэтому скобки будут группироваться в нужном

порядке. В этом определении мы просим вычислитель привести к СЗНФ числа, а не пары чисел, как в прошлой

версии. Для чисел СЗНФ совпадает с НФ, и всё должно пройти гладко, но сохраним это определение и

проверим результат:

Prelude Strict> :! ghc --make Strict

[1 of 1] Compiling Strict

( Strict. hs, Strict. o )

Prelude Strict> :load Strict

Ok, modules loaded: Strict.

(0.00 secs, 0 bytes)

Prelude Strict> mean’ [1 .. 1e7]

5000000.5

(0.65 secs, 1083157384 bytes)

Получилось! Скорость чуть хуже чем у sum’, но не в сто раз.

Энергичные образцы

В GHC предусмотрены специальные обозначения для принудительного приведения выражения к СЗНФ.

Они не входят в стандарт языка Haskell, поэтому для того, чтобы воспользоваться ими, нам необходимо

подключить их. Расширения подключаются с помощью специального комментария в самом начале модуля:

{-# LANGUAGE BangPatterns #-}

Эта запись активирует расширение языка с именем BangPatterns. Ядро языка Haskell фиксировано стан-

дартом, но каждый разработчик компилятора может вносить свои дополнения. Они подключаются через

директиву LANGUAGE:

{-# LANGUAGE

Расширение1,

Расширение2,

Расширение3 #-}

Мы заключаем директиву в специальные комментарии с решёткой, говорим LANGUAGE а затем через за-

пятую перечисляем имена расширений, которые нам понадобятся. Расширения активны только в рамках

данного модуля. Например если мы импортируем функции из модуля, в котором включены расширения, то

эти расширения не распространяются дальше на другие модули. Такие комментарии с решёткой называют

прагмами (pragma).

Нас интересует расширение BangPatterns (bang – восклицательный знак, вы сейчас поймёте почему оно

так называется). Посмотрим на функцию, которая использует энергичные образцы:

iter (! sum, ! leng) a = (step + a, leng + 1)

В декомпозиции пары перед переменными у нас появились восклицательные знаки. Они говорят вычис-

лителю о том, чтобы он так уж и быть сделал ещё одно усилие и заглянул в корень значений переменных,

которые были переданы в эту функцию.

Вычислитель говорит ладно-ладно сделаю. А там числа! И получается, что они не накапливаются. С помо-

щью энергичных образцов мы можем переписать функцию mean’ через foldl’, а не выписывать её целиком:

mean’’ :: [Double] -> Double

mean’’ = division . foldl’ iter (0, 0)

where iter (! sum, ! leng) a = (sum

+ a, leng + 1)

division (sum, leng) = sum / fromIntegral leng

Проверим в интерпретаторе

*Strict> :! ghc --make Strict

[1 of 1] Compiling Strict

( Strict. hs, Strict. o )

*Strict> :l Strict

Ok, modules loaded: Strict.

(0.00 secs, 581304 bytes)

Prelude Strict> mean’’ [1 .. 1e7]

5000000.5

(0.78 secs, 1412862488 bytes)

Prelude Strict> mean’ [1 .. 1e7]

5000000.5

(0.65 secs, 1082640204 bytes)

Функция работает чуть медленнее, чем исходная версия, но не сильно.

150 | Глава 9: Редукция выражений

Энергичные типы данных

Расширение BangPatterns позволяет указывать какие значения привести к СЗНФ не только в образцах,

но и в типах данных. Мы можем создать тип:

data P a b = P ! a ! b

Этот тип обозначает пару, элементы которой обязаны находиться в СЗНФ. Теперь мы можем написать

ещё один вариант функции поиска среднего:

mean’’’ :: [Double] -> Double

mean’’’ = division . foldl’ iter (P 0 0)

where iter (P sum leng) a = P (sum

+ a) (leng + 1)

division (P sum leng) = sum / fromIntegral leng

9.4 Пример ленивых вычислений

У вас может сложиться ошибочное представление, что ленивые вычисления созданы только для того,

чтобы с ними бороться. Пока мы рассматривали лишь недостатки, вскользь упомянув о преимуществе выра-

зительности. Ленивые вычисления могут и экономить память! Мы можем строить огромные промежуточные

данные, обрабатывать их разными способами при условии, что в конце программы нам потребуется лишь

часть этих данных или конечный алгоритм будет накапливать определённую статистику.

Рассмотрим такое выражение:

let longList = produce x

in

sum’ $ filter p $ map f longList

Функция produce строит огромный список промежуточных данных. Далее мы преобразуем эти данные

функцией f и фильтруем их предикатом p. Всё это делается для того, чтобы посчитать сумму всех элементов

в списке. Посмотрим как повела бы себя в такой ситуации энергичная стратегия вычислений. Сначала был

бы вычислен список longList, причём полностью. Затем все элементы были бы преобразованы функцией f.

У нас в памяти уже два огромных списка. Теперь мы фильтруем весь список и в самом конце суммируем.

Было бы очень плохо заставлять энергичный вычислитель редуцировать такое выражение.

А в это время ленивый вычислитель поступит так. Сначала всё выражение будет сохранено в виде опи-

сания, затем он скажет разверну сначала sum’, эта функция запросит первый элемент списка, что приведёт

к вызову filter. Фильтр будет запрашивать следующий элемент списка у подчинённых ему функций до

тех пор, пока предикат p не вернёт True на одном из них. Всё это время функция map будет вытягивать из

produce по одному элементу. Причём память, выделенная на промежуточные не нужные значения (на них

p вернул False) будет переиспользована. Как только sum’ прибавит первый элемент, она запросит следую-

щий, проснётся фильтр и так далее. Вся функция будет работать в постоянном ограниченном объёме памяти,

который не зависит от величины списка longList!

Примерам ленивых вычислений будет посвящена отдельная глава, а пока приведём один пример. Найдём

корень уравнения с помощью метода неподвижной точки. У нас есть функция f :: a -> a, и нам нужно

найти решение уравнения:

f x = x

Можно начать с какого-нибудь стартового значения, и подставлять, подставлять, подставлять его в f до

тех пор, пока значение не перестанет изменяться. Так мы найдём решение.

x1 = f x0

x2 = f x1

x3 = f x2

...

до тех пор пока abs (x[N] - x[N-1]) <= eps

Первое наблюдение: функция принимает не произвольные значения, а те для которых имеет смысл опе-

рации: минус, поиск абсолютного значения и сравнение на больще/меньше. Тип нашей функции:

f :: (Ord a, Num a) => a -> a

Ленивые вычисления позволяют нам отделить шаг генерации решений, от шага проверки сходимости.

Сначала мы сделаем список всех подстановок функции f, а затем найдём в этом списке два соседних элемента

расстояние между которыми достаточно мало. Итак первый шаг, генерируем всю последовательность:

Пример ленивых вычислений | 151

xNs = iterate f x0

Мы воспользовались стандартной функцией iterate из Prelude. Теперь ищем два соседних числа:

converge :: (Ord a, Num a) => a -> [a] -> a

converge eps (a:b:xs)

| abs (a - b) <= eps

= a

| otherwise

= converge eps (b:xs)

Поскольку список бесконечный мы можем не проверять случаи для пустого списка. Итоговое решение:

roots :: (Ord a, Num a) => a -> a -> (a -> a) -> a

roots eps x0 f = converge eps $ iterate f x0

За счёт ленивых вычислений функции converge и iterate работают синхронно. Функция converge запра-

шивает новое значение и iterate передаёт его, но только одно! Найдём решение какого-нибудь уравнения.

Запустим интерпретатор. Мы ленимся и не создаём новый модуль для такой “большой” функции. Опреде-

ляем её сразу в интерпретаторе.

Prelude> let converge eps (a:b:xs) = if abs (a-b)<=eps then a else converge eps (b:xs) Prelude> let roots eps x0 f = converge eps $ iterate f x0

Найдём корень уравнения:

x( x − 2) = 0

x 2 − 2 x = 0

1 x 2 = x

2

Prelude> roots 0.001 5 (\x -> x*x/2)

Метод завис, остаётся только нажать ctrl+c для остановки. На самом деле есть одно условие для сходи-

мости метода. Метод сойдётся, если модуль производной функции f меньше единицы. Иначе есть возмож-

ность, что мы будем бесконечно генерировать новые подстановки. Вычислим производную нашей функции:

d 1 x 2 = x

dx 2

Нам следует ожидать решения в интервале от минус единицы до единицы:

Prelude> roots 0.001 0.5 (\x -> x*x/2)

3.0517578125e-5

Мы нашли решение, корень равен нулю. В этой записи Ne-5 означает N · 10 − 5

9.5 Краткое содержание

В этой главе мы узнали о том как происходят вычисления в Haskell. Мы узнали, что они ленивые. Всё

вычисляется как можно позже и как можно меньше. Такие вычисления называются вычислениями по необ-

ходимости.

Также мы узнали о вычислениях по значению и вычислениях по имени.

• В вычислениях по значению редукция проводится от листьев дерева выражения к корню

• В вычислениях по имени редукция проводится от корня дерева выражения к листьям.

152 | Глава 9: Редукция выражений

Вычисление по необходимости является улучшением вычисления по имени. Мы не дублируем выражения

во время применения. Мы сохраняем значения в памяти и подставляем в функцию ссылки на значения. После

вычисления значения происходит его обновление в памяти. Так если в одном месте выражение уже было

вычислено и мы обратимся к нему по ссылке из другого места, то мы не будем перевычислять его, а просто

считаем готовое значение.

Мы познакомились с терминологией процесса вычислений. Выражение может находится в нормальной

форме. Это значит что оно вычислено. Может находится в слабой заголовочной нормальной форме. Это значит,

что мы знаем хотя бы один конструктор в корне выражения. Также возможно выражение ещё не вычислялось,

тогда оно является отложенным (thunk).

Суть ленивых вычислений заключается в том, что они происходят синхронно. Если у нас есть композиция

двух функций:

g ( f x)

Внутренняя функция f не начнёт вычисления до тех пор пока значения не понадобятся внешней функции

g. О последствиях этого мы остановимся подробнее в отдельной главе. Значения могут потребоваться только

при сопоставлении с образцом. Когда мы хотим узнать какое из уравнений нам выбрать.

Иногда ленивые вычисления не эффективны по расходу памяти. Это происходит когда выражение состоит

из большого числа подвыражений, которые будут вычислены в любом случае. В Haskell у нас есть способы

борьбы с ленью. Это функция seq, энергичные образцы и энергичные типы данных.

Функция seq:

seq :: a -> b -> b

Сначала приводит к слабой заголовочной форме свой первый аргумент, а затем возвращает второй.

Взрывные образцы выполняют те же функции, но они используются в декомпозиции аргументов или в объ-

явлении типа.

9.6 Упражнения

• Потренируйтесь в понимании того как происходят ленивые вычисления. Вычислите на бумаге следу-

ющие выражения (если это возможно):

– sum $ take 3 $ filter (odd . fst) $ zip [1 .. ] [1, undefined, 2, undefined, 3, undefined,

undefined]

– take 2 $ foldr (+) 0 $ map Succ $ repeat Zero

– take 2 $ foldl (+) 0 $ map Succ $ repeat Zero

• Функция seq приводит первый аргумент к СЗНФ, убедитесь в этом на таком эксперименте. Определите

тип:

data TheDouble = TheDouble { runTheDouble :: Double }

Он запаковывает действительные числа в конструктор. Определите для этого типа экземпляр класса

Num и посмотрите как быстро будет работать функция sum’ на таких числах. Как изменится скорость

если мы заменим в определении типа data на newtype? как изменится скорость, если мы вернём data,

но сделаем тип TheDouble энергичным? Поэкспериментируйте.

• Посмотрите на приведение к СЗНФ в энергичных типах данных. Определите два типа:

data Strict a = Strict ! a

data Lazy

a = Lazy

a

И повычисляйте в интерпретаторе различные значения с undefined, const, ($! ) и seq:

> seq (Lazy undefined) ”Hi”

> seq (Strict undefined) ”Hi”

> seq (Lazy (Strict undefined)) ”Hi”

> seq (Strict (Strict (Strict undefined))) ”Hi”

• Посмотрите на такую функцию вычисления суммы всех чётных и нечётных чисел в списке.

Упражнения | 153

sum2 :: [Int] -> (Int, Int)

sum2 = iter (0, 0)

where iter c

[]

= c

iter c

(x:xs) = iter (tick x c) xs

tick :: Int -> (Int, Int) -> (Int, Int)

tick x (c0, c1) | even x

= (c0, c1 + 1)

| otherwise = (c0 + 1, c1)

Эта функция очень медленная. Кто-то слишком много ленится. Узнайте кто, и ускорьте функцию.

154 | Глава 9: Редукция выражений

Глава 10

Реализация Haskell в GHC

На момент написания этой книги основным компилятором Haskell является GHC. Остальные конкуренты

отстают очень сильно. Отметим компилятор Hugs (его хорошо использовать для демонстрации Haskell на

чужом компьютере, если вы не хотите устанавливать тяжёлый GHC). В этой главе мы обзорно рассмотрим

как язык Hаskell реализован в GHC. GHC – как ни парадоксально это звучит, это самая успешная программа

написанная на Haskell. GHC уже двадцать лет. Отметим основных разработчиков. Это Саймон Пейтон Джонс

(Simon Peyton Jones) и Саймон Марлоу (Simon Marlow).

GHC состоит из трёх частей. Это сам компилятор, основные библиотеки языка (такие как Prelude) и низ-

коуровневая система вычислений (она отвечает за управление памятью, потоками, вычисление примитив-

ных операций). Весь GHC кроме системы вычислений написан на Haskell. Система вычислений написана на

C. Компилятор принимает набор файлов с исходным кодом (а также возможно объектных и интерфейсных

файлов) и генерирует код низкого уровня. Система вычислений низкого уровня используется в этом коде

как библиотека. Она статически подключается к любому нативному коду, который генерируется GHC. Далее

мы сосредоточимся на изучении компилятора.

Но перед этим давайте освежим в памяти (или узнаем) несколько терминов. У нас есть код на Haskell, что

значит перевести в код низкого уровня? Код низкого уровня представляет собой набор инструкций, которые

изменяют значения в памяти компьютера. Изменение значений происходит с помощью базовых операций,

которые выполняются в процессоре компьютера. Память компьютера представляет собой ленту ячеек. У каж-

дой ячейки есть адрес и содержание. По адресу мы можем читать данные из ячейки и записывать их туда. Эти

операции также выполняются с помощью инструкций. Мы будем делить память на стек (stack), кучу (heap)

и регистры (registers).

Стек – это очередь с принципом работы “последним пришёл, первым ушёл”. Стек можно представить как

стопку книг. У нас есть две операции: положить книгу наверх, и снять верхнюю книгу. Стек очень удобен

для переключения контекстов вычисления. Представьте, что у нас есть функция, которая внутри вызывает

другую функцию, а та следующую. Находясь в верхней функции при заходе во вторую мы сохраняем контекст

внешней функции в стеке. Контекст – это та информация, которая нужна нам для того, чтобы продолжить

вычисления. Как только мы доходим до третьей функции, мы “кладём на стопку сверху” контекст второй

функции, как только третья функция вычислена, мы обращаемся к стеку и снимаем с него контекст второй

функции продолжаем вычислять и как только вторая функция заканчивается снова обращаемся к стеку. А

там сверху уже лежит контекст самой первой функции. Мы можем продолжать вычисления. Так происходит

вычисление вложенных функций в императивных языках программирования.

В куче мы храним разные данные. Данные бывают статическими (они нужны нам на протяжении выполне-

ния всей программы) и динамическими (время жизни динамических данных заранее неизвестно, например

это могут быть отложенные вычисления, мы не знаем когда ни нам понадобятся). У кучи также две опера-

ции: выделить блок памяти, эта операция принимает размер блока и возвращает адрес, по которому удалось

выделить память, и освободить память по указанному адресу. Регистры находятся в процессоре. В них можно

записывать и читать данные, при этом операции обращения к регистрам будут происходить очень быстро.

Посмотрим как GHC справляется с переводом процесса редукции синонимов на язык понятный нашему

компьютеру. Язык обновления стека и кучи. Это большая и трудная глава, читайте не спеша. Если покажется

совсем трудно – пропустите, вернётесь потом, когда захочется писать не только красивые, но и эффективные

программы.

10.1 Этапы компиляции

Рассмотрим этапы компиляции программы (рис. 10.1).

На первых трёх этапах происходит проверка ошибок. Сначала мы строим синтаксическое дерево про-

граммы. Если мы нигде не забыли скобки, не ошиблись в простановке ключевых слов, то этот этап успешно

| 155

Файл .hs

Построение синтаксического дерева

Разрешение имён

Проверка типов

Устранение синтаксического сахара

Core

Упрощение Core

Генерация кода для ghci

STG

Генерация Cmm

C

Native

LLVM

Рис. 10.1: Этапы компиляции

завершится. Далее мы приписываем ко всем функциям их полные имена. Дописываем перед всеми опреде-

лениями имя модуля, в котором они определены. Обычно на этом этапе нам сообщают о том, что мы забыли

определить какую-нибудь функцию, часто это связано с простой опечаткой. Следующий этап – самый важ-

ный. Происходит вывод типов для всех значений и проверка программы по типам. Блок кода, отвечающий

за проверку типов, является самым большим в GHC. Haskell имеет очень развитую систему типов. Многих

возможностей мы ещё не коснулись, часть из них мы рассмотрим в главе 17. Допустим, что мы исправили

все ошибки связанные с типами, тогда компилятор начнёт переводить Haskell в Core.

Core – это функциональный язык программирования, который является сильно урезанной версией

Haskell. Помните мы говорили, что в Haskell поддерживается несколько стилей (композиционный и декла-

ративный). Что хорошо для программиста, не очень хорошо для компилятора. Компилятор устраняет весь

синтаксический сахар и выражает все определения через простейшие конструкции языка Core. Далее проис-

ходит серия оптимизаций языка Core. На дереве описания программы выполняется серия функций типа Core

-> Core. Например происходит замена вызовов коротких функций на их правые части урвнений (встраивание

или inlining), выражения, которые проводят декомпозицию в case-выражениях по константам, заменяются

на соответствующие этим константам выражения. По требованию GHC может провести анализ строгости

(strictness analysis). Он заключается в том, что GHC ищет аргументы функций, которые могут быть вычисле-

ны более эфективно с помощью вычисления по значению и расставляет анотации строгости. И многие многие

другие оптимизации кода. Все они представлены в виде преобразования синтаксического дерева программы.

Также этот этап называют упрощением программы.

После этого Core переводится на STG. Это функциональный язык, повторяющий Core. Он содержит допол-

нительную информацию, которая необходима низкоуровневым бибилиотекам на этапе вычисления програм-

мы. Затем из STG генерируется код языка C–. Это язык низкого уровня, “портируемый ассемблер”. На этом

языке не пишут программы, он предназначен для автоматической генерации кода. Далее из него получают

другие низкоуровневые коды. Возможна генерация C, LLVM и нативного кода (код, который исполняется

операционной системой).

10.2 Язык STG

STG расшифровывается как Spineless Tagless G-machine. G-machine или Г-машина – это низкоуровневое

описание процесса редукции графов (от Graph). Пока мы называли этот процесс редукцией синонимов.

Spineless и Tagless – это термины специфичные для G-машины, которая была придумана разработчиками

GHC. Tagless относится к особому представлению объектов в куче (объекты представлены единообразно, так

156 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

что им не нужен специальный тег для обозначения типа объекта), а Spineless относится к тому, что в от-

личие от машин-предшественников, которые описывают процесс редукции графов виде последовательности

инструкций, STG является небольшим функциональным языком. На (рис. ?? ) представлен синтаксис языка

STG. Синтаксис упрощён для чтения людьми. Несмотря на упрощения мы сможем посмотреть как происходит

вычисление выражений.

Переменные x, y, f, g

Конструкторы

C

Объявлены в определениях типов

Литералы

lit

::=

i | d

Незапакованные целые

или действительные числа

Атомы

a, v

::=

lit | x

Аргументы функций атомарны

Арность функции

k

::=

•

Арность неизвестна

|

n

Арность известна n ≥ 1

Выражения

e

::=

a

Атом

|

f k a 1 . . . an

Вызов функции ( n ≥ 1)

|

⊕ a 1 . . . an

Вызов примитивной функции ( n ≥ 1)

|

let x = obj in e

Выделение нового объекта obj в куче

|

case e of {alt 1; . . . ; altn}

Приведение выражения e к СЗНФ

Альтернативы

alt

::=

C x 1 . . . xn → e

Сопоставление с образцом ( n ≥ 1)

|

x → e

Альтернатива по умолчанию

Объекты в куче

obj

::=

F U N ( x 1 . . . xn → e)

Функция арности n ≥ 1

|

P AP ( f a 1 . . . an)

Частичное применение f может

указывать только на F UN

|

CON ( C a 1 . . . an)

Полное применение конструктора ( n ≥ 0)

|

T HU N K e

Отложенное вычисление

|

BLACKHOLE

Используется только во время

выполнения программы

Программа

prog

::=

f 1= obj 1 ; . . . ; fn= objn

Рис. 10.2: Синтаксис STG

По синтаксису STG можно понять, какие выражения языка Haskell являются синтаксическим сахаром. Им

просто нет места в языке STG. Например, не видим мы сопоставления с образцом. Оно как и if-выражения

переписывается через case-выражения. Исчезли where-выражения. Конструкторы могут применяться толь-

ко полностью, то есть для применения конструктора мы должны передать ему все аргументы. В STG let-

выражения разделяют на не рекурсивные (let) и рекурсивные (letrec). Разделение проводится в целях оп-

тимизации, мы же будем считать, что эти случаи описываются одной конструкцией.

На что стоит обратить внимание? Заметим, что функции могут принимать только атомарные значения

(либо примитивные значения, либо переменные). В данном случае переменные указывают на объекты в куче.

Так если в Haskell мы пишем:

foldr f (g x y) (h x)

В STG это выражение примет вид:

let gxy = THUNK (g x y)

hx

= THUNK (h x)

in

foldr f gxy hx

У функций появились степени. Что это? Степени указывают на арность функции, то есть на количество

принимаемых аргументов. Количество принимаемых аргументов определяется по левой части функции. По-

скольку в Haskell функции могут возвращать другие функции, очень часто мы не можем знать арность, тогда

мы пишем •.

Отметим два важных принципа вычисления на STG:

• Новые объекты создаются в куче только в let-выражениях

• Выражение приводится к СЗНФ только в case-выражениях

Язык STG | 157

Выражение let a = obj in e означает добавь в кучу объект obj под именем a и затем вычисли e.

Выражение case e of~{alt1; ... ;alt2} означает узнай конструктор в корне e и продолжи вычисления в

соответствующей альтернативе. Обратите внимание на то, что сопоставления с образцом в альтернативах

имеет только один уровень вложенности. Также аргумент case-выражения в отличие от функции не обязан

быть атомарным.

Для тренировки перепишем на STG пример из раздела про ленивые вычисления.

data Nat = Zero | Succ Nat

zero

= Zero

one

= Succ zero

two

= Succ one

foldNat :: a -> (a -> a) -> Nat -> a

foldNat z

s

Zero

= z

foldNat z

s

(Succ n)

= s (foldNat z s n)

add a = foldNat a

Succ

mul a = foldNat one (add a)

exp = (\x -> add (add x x) x) (add Zero two)

Теперь в STG:

data Nat = Zero | Succ Nat

zero

= CON(Zero)

one

= CON(Succ zero)

two

= CON(Succ one)

foldNat = FUN( z s arg ->

case arg of

Zero

-> z

Succ n

-> let next = THUNK (foldNat z s n)

in

s next

)

add

= FUN( a ->

let succ = FUN( x ->

let r = CON(Succ x)

in r)

in

foldNat a succ

)

mul

= FUN( a ->

let succ = THUNK (add a)

in

foldNat one succ

)

exp

= THUNK(

let f = FUN( x -> let axx = THUNK (add x x)

in

add axx x)

a = THUNK (add Zero two)

in

f a

)

Программа состоит из связок вида имя = объектКучи. Эти связки называют глобальными, они становятся

статическими объектами кучи, остальные объекты выделяются динамически в let-выражениях. Глобальный

объект типа THUNK называют постоянной аппликативной формой (constant applicative form или сокращённо

CAF).

10.3 Вычисление STG

Итак у нас есть упрощённый функциональный язык. Как мы будем вычислять выражения? Присутствие

частичного применения усложняет этот процесс. Для многих функций мы не знаем заранее их арность. Так

например в выражении

158 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

f x y

Функция f может иметь один аргумент в определении, но вернуть функцию. Есть два способа вычисления

таких функций:

• вставка-вход (push-enter). Когда мы видим применение функции, мы сначала вставляем все аргументы

в стек, затем совершаем вход в тело функции. В процессе входа мы вычисляем функцию f и узнаём чис-

ло аргументов, которое ей нужно, после этого мы извлекаем из стека необходимое число аргументов, и

применяем к ним функцию, если мы снова получаем функцию, тогда мы опять добираем необходимое

число аргументов из стека. И так пока аргументы в стеке не кончатся.

• вычисление-применение (eval-apply). Вместе с функцией мы храним информацию о том, сколько аргу-

ментов ей нужно. Если это статически определённая функция (определение выписано пользователем),

то число аргументов мы можем понять по левой части определения. В этой стратегии, если число ар-

гументов известно, мы сразу вычисляем значение с нужным числом аргументов, сохранив оставшиеся

в стеке, а затем извлекаем аргументы из стека и применяем к ним вычисленное значение.

Возвращаясь к исходному примеру, предположим, что арность функции f равна единице. Тогда страте-

гия вставка-вход сначала добавит на стек x и y, а затем будет добирать из стека необходимые аргументы.

Стратегия вычисление-применение сначала вычислит (f x), сохранив y на стеке, затем попробует приме-

нить результат к y. Почему мы говорим попробует? Может так случиться, что арность значения f x окажется

равным трём, но пока у нас есть лишь один аргумент, тогда мы создадим объект PAP, который соответствует

частичному применению.

Эти стратегии применимы как к ленивым, так и к энергичным языкам. Исторически сложилось, что лени-

вые языки тяготеют к первой стратегии, а энергичные ко второй. До недавнего времени и в GHC применялась

первая стратегия. Пока однажды разработчики GHC всё же не решили сравнить две стратегии. Реализовав

обе стратегии, и проверив их на большом количестве разных по сложности программ, они пришли к вы-

воду, что ни одна из стратегий не даёт существенного преимущества на этапе вычислений. Потребление

ресурсов оказалось примерно равным. Но вторая стратегия заметно выигрывала в простоте реализации. По-

дробнее об этом можно почитать в статье Simon Marlow, Simon Peyton Jones: Making a Fast Curry: Push/Enter

vs. Eval/Apply. Описание модели вычислений GHC, которое вы сейчас читаете копирует описание приведён-

ное в этой статье.

Куча

Объекты кучи принято называть замыканиями (closure). Их называют так, потому что обычно для вычис-

ления выражения нам не достаточно знать его текст, например посмотрим на функцию:

mul

= FUN( a ->

let succ = THUNK (add a)

in

foldNat one succ

)

Для того, чтобы вычислить THUNK(add a) нам необходимо знать значение a, это значение определено в те-

ле функции. Оно определяется из контекста. По отношению к объекту такую переменную называют свободной

(free). В куче мы будем хранить не только выражение (add a), но и ссылки на все свободные переменные, ко-

торые участвуют в выражении объекта. Эти ссылки называют довесок (payload). Объект кучи содержит ссылку

на специальную таблицу и довесок. В таблице находятся информация о типе объекта и код, который необ-

ходимо вычислить, а также другая служебная информация. При вычислении объекта мы заменяем ссылки

настоящими значениями или ссылками на конструкторы.

Объект кучи может быть:

• FUN – определением функции;

• PAP – частичным применением;

• CON – полностью применённым конструктором;

• THUNK – отложенным вычислением;

• BLACKHOLE – это значение используется во время вычисления THUNK. Этот трюк предотвращает появле-

ние утечек памяти.

Мы будем считать, что куча – это таблица, которая ставит в соответствие адресам объекты или вычис-

ленные значения.

Вычисление STG | 159

Стек

Стек служит для быстрого переключения контекста. Мы будем пользоваться стеком при вычислении case-

выражений и THUNK-объектов. При вычислении case-выражения мы сохраняем в стеке альтернативы и место

возврата значения, а сами начинаем вычислять аргумент case-выражения. При вычислении THUNK-объекта

мы запомним в стеке, адрес с которым необходимо связать полученное значение.

При вычислении в стратегии вставка-вход мы будем сохранять в стеке аргументы функции. А при вычис-

лении в стратегии вычисление-применение мы также будем сохранять аргументы функции в стеке. Какая

разница между этими вариантами? В первой стратегии мы можем доставать из стека произвольное число

аргументов, после определения арности функции мы добираем столько, сколько нам нужно, поэтому мы

будем хранить аргументы по одному. Во второй же стратегии нам нужно просто сохранить все оставшиеся

аргументы. Мы сохраняем и извлекаем их все сразу. Упрощая, объекты стека можно представить так:

k

::=

case • of {alt 1; . . . altn}

контекст case-выражения

|

U pd t •

Обновить отложенное вычисление

|

( • a 1 ...an)

Применить функцию к аргументам, только для

стратегии вычисление-применение

|

Arg a

Аргумент на потом, только для

стратегии вставка-вход

Рис. 10.3: Синтаксис STG

Правила общие для обеих стратегий вычисления

Состояние вычислителя состоит из трёх частей. Это выражение для вычисления e, стек s и куча H. Мы

рассмотрим правила по которым вычислитель переходит из одного состояния в другое. Все они имеют вид:

e 1;

s 1;

H 1

⇒ e 2; s 2; H 2

Левая часть переходит в правую, при условии, что левая часть имеет определённый вид. Начнём с правил,

которые одинаковы и в той и в другой стратегии вычисления. Для простоты пока мы будем полагать, что

объекты только добавляются в кучу и никогда не стираются. Мы будем обозначать добавление в стек как

добавление элемента в обычный список: elem : s.

Рассмотрим правило для let-выражений:

let x = obj in e;

s;

H

⇒ e[ x / x]; s; H[ x → obj] , x – новое имя

Рис. 10.4: Синтаксис STG

В этом правиле мы добавляем в кучу новый объект obj под именем (или по адресу) x . Запись e[ x / x]

означает замену x на x в выражении e.

Теперь разберёмся с правилами для case-выражений.

case v of {. . . ; C x 1 . . . xn → e; . . . };

⇒ e[ a 1/ x 1 . . . an/ xn]; s; H

s;

H[ v → CON ( C a 1 . . . an)]

case v of {. . . ; x → e};

s;

H

⇒ e[ v/ x]; s; H

Если v – литерал или H[ v] – значение,

которое не подходит ни по одной из альтернатив

case e of {. . . };

s;

H

⇒ e; case • of {. . . } : s; H

v;

case • of {. . . } : s;

H

⇒ case v of {. . . }; s; H

Рис. 10.5: Синтаксис STG

Вычисления начинаются с третьего правила, в котором нам встречается case-выражения с произвольным

e. В этом правиле мы сохраняем в стеке альтернативы и адрес возвращаемого значения и продолжаем вы-

числение выражения e. После вычисления мы перейдём к четвёртому правилу, тогда мы снимем со стека

160 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

информацию необходимую для продолжения вычисления case-выражения. Это приведёт нас к одному из

первых двух правил. В первом правиле значение аргумента содержит конструктор, подходящий по одной из

альтернатив, а во втором мы выбираем альтернативу по умолчанию.

Теперь посмотрим как вычисляются THUNK-объекты.

x;

s;

H[ x → T HU N K e]

⇒ e; Upd x • : s; H[ x → BLACKHOLE]

y;

U pd x • : s;

H

⇒ y; s; H[ x → H[ y]]

если H[ y] является значением

Рис. 10.6: Синтаксис STG

Если переменная указывает на отложенное вычисление e, мы сохраняем в стеке адрес по которому

необходимо обновить значение и вычисляем значение e. В это время мы записываем в по адресу x объ-

ект BLACKHOLE. У нас нет такого правила, которое реагирует на левую часть, если в ней содержится

объект BLACKHOLE. Поэтому во время вычисления T HUNK ни одно из правил сработать не может.

Этот трюк необходим для избежания утечек памяти. Как только выражнение будет вычислено мы извлечём

из стека адрес x и обновим значение.

Правила применения функций, если арность совпадает с числом аргументов в тексте выражения:

f n a 1 . . . an;

s;

H[ y → F U N ( x 1 . . . xn → e)]

⇒ e[ a 1/ x 1 . . . an/ xn]; s; H

⊕ a 1 . . . an; s; H

⇒ a; s; H

a – результат вычисления ( ⊕ a 1 . . . an)

Рис. 10.7: Синтаксис STG

Мы просто заменяем все вхождения аргументов на значения. Второе правило выполняет применение

примитивной функции к значениям.

Правила для стратегии вставка-вход

f k a 1 . . . am;

s;

H

⇒ f; Arg a 1 : … : Arg am : s; H

f ;

Arg a 1 : … : Arg an : s;

H[ f → F U N ( x 1 . . . xn → e)]

⇒ e[ a 1/ x 1 . . . an/ xn]; s; H

f ;

Arg a 1 : … : Arg am : s;

H[ f → F U N ( x 1 . . . xn → e)]

⇒ p; s; H[ p → P AP ( f a 1 . . . am)]

при m ≥ 1; m < n; верхний элемент s

не является Arg; p – новый адрес

f ;

Arg an+1 : s;

H[ f → P AP ( g a 1 . . . an)]

⇒ g; Arg a 1 : … : Arg an : Arg an+1 : s; H

Рис. 10.8: Синтаксис STG

Первое правило выполняет этап “вставка”. Если мы видим применение функции, мы первым делом со-

храняем все аргументы в стеке. Во втором правиле мы вычислили значение f, оно оказалось функцией с

арностью n. Тогда мы добираем из стека n аргументов и подставляем их в правую часть функции e. Если

в стеке оказалось слишком мало аргументов, то мы переходим к третьему правилу и составляем частичное

применение. Последнее правило говорит о том как расшифровывается частичное применение. Мы вставляем

в стек все аргументы и начинаем вычисление функции g из тела P AP .

Вычисление STG | 161

f • a 1 . . . an;

s;

H[ f → F U N ( x 1 . . . xn → e)]

⇒ e[ a 1/ x 1 . . . an/ xn]; s; H

f k a 1 . . . am;

s;

H[ f → F U N ( x 1 . . . xn → e)]

⇒ e[ a 1/ x 1 . . . an/ xn]; ( • an+1 . . . am) : s; H

при m ≥ n

⇒ p; s; H[ p → P AP ( f a 1 . . . am)]

при m < n, p – новый адрес

f • a 1 . . . am;

s;

H[ f → T HU N K e]

⇒ f; ( • a 1 . . . am) : s; H

f k an+1 . . . am;

s;

H[ f → P AP ( g a 1 . . . an)]

⇒ g• a 1 . . . an an+1 . . . am; s; H

f ;

( • a 1 . . . an) : s;

H

⇒ f• a 1 . . . an; s; H

H[ f ] является F U N или P AP

Рис. 10.9: Синтаксис STG

Правила для стратегии вычисление-применение

Разберёмся с первыми двумя правилами. В первом правиле статическая арность f неизвестна, но зна-

чение f уже вычислено, и мы можем узнать арность по объекту F UN, далее возможны три случая. Число

аргументов переданных в функцию совпадает с арностью F UN, тогда мы применяем аргументы к правой

части F UN. Если в функцию передано больше аргументов чем нужно, мы сохраняем лишние на стеке. Если

же аргументов меньше, то мы создаём объект P AP . Третье правило говорит о том, что нам делать, если зна-

чение f ещё не вычислено. Оно является T HUNK. Тогда мы сохраним аргументы на стеке и вычислим его.

В следующем правиле мы раскрываем частичное применение. Мы просто организуем вызов функции со все-

ми аргументами (и со стека и из частичного применения). Последнее правило срабатывает после третьего.

Когда мы вычислим T HUNK и увидим там F UN или P AP . Тогда мы составляем применение функции.

Сложность применения стратегии вставка-вход связана с плохо предсказуемым изменением стека. Если в

стратегии вычисление-выполнение мы добавляем и снимаем все аргументы, то в стратегии вставка-вход мы

добавляем их по одному и неизвестно сколько снимем в следующий раз. Кроме того стратегия вычисление-

применение позволяет проводить оптимизацию перемещения аргументов. Вместо стека мы можем хранить

аргументы в регистрах. Тогда скорость обращения к аргументам резко возрастёт.

10.4 Представление значений в памяти. Оценка занимаемой памяти

Ранее мы говорили, что полностью вычисленное значение – это дерево, в узлах которого находятся одни

лишь конструкторы. Процесс вычисления похож на очистку дерева выражения от синонимов. Мы начинаем с

самого верха и идём к листьям. Потом мы выяснили, что для предотвращения дублирования вычислений мы

подставляем в функции не сами значения, а ссылки на значения. Теперь нам понятно, что ссылки указывают

на объекты в куче. Ссылки – это атомарные переменные. Полностью вычисленное значение является сетью

(или графом) объектов кучи типа CON.

Поговорим о том сколько места в памяти занимает то или иное значение. Как мы говорили память ком-

пьютера состоит из ячеек, в которых хранятся значения. У каждой ячейки есть адрес. Ячейки памяти неде-

лимы, их также принято называть словами. Мы будем оценивать размер значения в словах.

Каждый конструктор требует столько слов сколько у него полей плюс ещё одно слово для ссылки на

служебную информацию (она нужна вычислителю). Посмотрим на примеры:

data Int = I# Int#

-- 2 слова

data Pair a b = Pair a b

-- 3 слова

У этого правила есть исключение. Если у конструктора нет полей, то есть он является константой или

примитивным конструктором, то в процессе вычисления значение этого конструктора представлено ссылкой.

Это означает, что внутри программы все значения ссылаются на одну область памяти. У нас действительно

есть лишь один пустой список или одно значение True или False.

Посчитаем число слов в значении [Pair 1 2]. Для этого для начала перепишем его в STG

nil = []

-- глобальный объект (не в счёт)

162 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

let x1

= I# 1

-- 2 слова

x2

= I# 2

-- 2 слова

p

= Pair x1 x2

-- 3 слова

val = Cons p nil

-- 3 слова

in

val

------------

-- 10 слов

Поскольку объект кучи CON может хранить только ссылки, нам пришлось введением дополнительных

переменных “развернуть” значение. Примитивный конструктор не считается, поскольку он сохранён гло-

бально, в итоге получилось 10 слов. Посмотрим на ещё один пример, распишем значение [Just True, Just

True, Nothing]:

nil

= []

true

= True

nothing = Nothing

let x1 = Just true

-- 2 слова

x2 = Just true

-- 2 слова

p1 = Cons nothing nil

-- 3 слова

p2 = Cons x2 p1

-- 3 слова

p3 = Cons x1 p2

-- 3 слова

in

p3

----------

-- 13 слов

Обычно одно слово соответствует 16, 32 или 64 битам. Эта цифра зависит от процессора. Мы считали,

что любое значение можно поместить в одно слово, но это не так. Возьмём к примеру действительные чис-

ла с двойной точностью, они не поместятся в одно слово. Это необходимо учитывать при оценке объёма

занимаемой памяти.

10.5 Управление памятью. Сборщик мусора

В прошлом разделе для простоты мы считали, что объекты только добавляются в кучу. На самом деле это

не так. Допустим во время вычисления функции нам нужно было вычислить какие-то промежуточные дан-

ные, например объявленные в локальных переменных, тогда после вычисления результата все эти значения

больше не нужны. При этом в куче висит много-много объектов, которые уже не нужны. Нам нужно как-то от

них избавится. Этой задачей занимается отдельный блок вычислителя, который называется сборщиком му-

сора (garbage collector), соответственно процесс автоматического освобождения памяти называется сборкой

мусора (garbage collection или GC).

На данный момент в GHC используется копирующий последовательный сборщик мусора, который рабо-

тает по алгоритму Чейни (Cheney). Для начала рассмотрим простой алгоритм сборки мусора. Мы выделяем

небольшой объём памяти и начинаем наполнять его объектами. Как только место кончится мы найдём все

“живые” объекты, а остальное пространство памяти будем считать свободным. Как только после очередной

очистки оказалось, что нам всё же не хватает места. Мы найдём все живые объекты, подсчитаем сколько ме-

ста они занимают и запросим у системы этот объём памяти. Скопируем все живые объекты на новое место, а

старую память будем считать свободной. Так например, если у нас было выделено 30 Мб памяти и оказалось,

что живые объекты занимают 10 Мб, мы выделим ещё 10 Мб, скопируем туда все живые объекты и общий

объём памяти станет равным 40 Мб.

Мы можем оптимизировать сборку мусора. Есть такая гипотеза, что большинство объектов имеют очень

короткую жизнь. Это промежуточные данные, локальные переменные. Нам нужен лишь результат функции,

но на подходе к результату мы сгенерируем много разовой информации. Ускорить очистку можно так. Мы

выделим совсем небольшой участок памяти внутри нашей кучи, его принято называть яслями (nursery area),

и будем выделять и собирать новые объекты только в нём, как только этот участок заполнится мы скопируем

все живые объекты из яслей в остальную память и снова будем наполнять ясли. Как только вся память закон-

чится мы поступим так же как и в предыдущем сценарии. Когда заканчивается место в яслях, мы проводим

поверхностную очистку (minor GC), а когда заканчивается вся память в текущей куче, мы проводим глубокую

очистку (major GC). Эта схема соответствует сборке с двумя поколениями.

10.6 Статистика выполнения программы

Процесс управления памятью скрыт от программиста. Но при этом в GHC есть развитые средства косвен-

ной диагностики работы программы. Пока мы пользовались самым простым способом проверки. Мы вклю-

чали флаг s в интерпретаторе. Пришло время познакомиться и с другими.

Управление памятью. Сборщик мусора | 163

Статистика вычислителя

Для начала научимся смотреть статистику работы вычислителя. Посмотреть статистику можно с помо-

щью флагов s[file] и S[file]. Эти флаги предназначены для вычислителя низкого уровня (realtime system

или RTS, далее просто вычислитель), они заключаются в окружение +RTS ... -RTS, если флаги идут в кон-

це строки и считается, что все последующие флаги предназначены для RTS мы можем просто написать ghc

–make file.hs +RTS ... Например скомпилируем такую программу:

module Main where

main = print $ sum [1 .. 1e5]

Теперь скомпилируем:

$ ghc --make sum.hs -rtsopts -fforce-recomp

Флаг rtsopts позволяет передавать скомпилированной программе флаги для вычислителя низкого уров-

ня, далее для краткости мы будем называть его просто вычислителем. С флагом fforce-recomp программа

будет каждый раз заново пересобираться. Теперь посмотрим на статистику выполнения программы (флаг

s[file], в этом примере мы перенаправляем выход в поток stderr):

$ ./sum +RTS -sstderr

5.00005e9

14,145,284 bytes allocated in the heap

11,110,432 bytes copied during GC

2,865,704 bytes maximum residency (3 sample(s))

460,248 bytes maximum slop

7 MB total memory in use (0 MB lost due to fragmentation)

Tot time (elapsed)

Avg pause

Max pause

Gen

0

21 colls,

0 par

0.00s

0.01s

0.0006s

0.0036s

Gen

1

3 colls,

0 par

0.01s

0.01s

0.0026s

0.0051s

INIT

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

MUT

time

0.01s

(

0.01s elapsed)

GC

time

0.01s

(

0.02s elapsed)

EXIT

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

Total

time

0.02s

(

0.03s elapsed)

%GC

time

60.0%

(69.5% elapsed)

Alloc rate

1,767,939,507 bytes per MUT second

Productivity

40.0% of total user, 26.0% of total elapsed

Был распечатан результат и отчёт о работе программы. Разберёмся с показателями:

bytes allocated in the heap

-- число байтов выделенных в куче

-- за всё время работы программы

bytes copied during GC

-- число скопированных байтов

-- за всё время работы программы

bytes maximum residency

-- в каком объёме памяти работала программа

-- в скобках указано число глубоких очисток

bytes maximum slop

-- максимум потерь памяти из-за фрагментации

total memory in use

-- сколько всего памяти было запрошено у ОС

Показатель bytes maximum residency измеряется только при глубокой очистке, поскольку новая память

выделяется именно в этот момент. Размер памяти выделенной в куче гораздо больше общего объёма памяти.

Так происходит потому, что этот показатель указывает на общее число памяти в куче за всё время работы

программы. Ведь мы переиспользуем не нужную нам память. По этому показателю можно судить о том,

сколько замыканий (объектов) было выделено в куче.

Следующие две строчки говорят о числе сборок мусора. Мы видим, что GC выполнил 21 поверхностную

очистку (поколение 0) и 3 глубоких (покколение 1). Дальше идут показатели скорости. INIT и EXIT – это

164 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

инициализация и завершение программы. MUT – это полезная нагрузка, время, которая наша программа тра-

тила на изменение (MUTation) значений. GC – время сборки мусора. Далее GHC сообщил нам о том, что мы

провели 60% времени в сборке мусора. Это очень плохо. Продуктивность программы очень низкая. Затратна

глубокая сборка мусора, поверхностная – это дело обычное. Теперь посмотрим на показатели строгой версии

этой программы:

module Main where

import Data.List(foldl’)

sum’ = foldl’ (+) 0

main = print $ sum’ [1 .. 1e5]

Скомпилируем:

$ ghc --make sumStrict.hs -rtsopts -fforce-recomp

Посмотрим на статистику:

$ ./sumStrict +RTS -sstderr

5.00005e9

10,474,128 bytes allocated in the heap

24,324 bytes copied during GC

27,072 bytes maximum residency (1 sample(s))

27,388 bytes maximum slop

1 MB total memory in use (0 MB lost due to fragmentation)

Tot time (elapsed)

Avg pause

Max pause

Gen

0

19 colls,

0 par

0.00s

0.00s

0.0000s

0.0000s

Gen

1

1 colls,

0 par

0.00s

0.00s

0.0001s

0.0001s

INIT

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

MUT

time

0.01s

(

0.01s elapsed)

GC

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

EXIT

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

Total

time

0.01s

(

0.01s elapsed)

%GC

time

0.0%

(3.0% elapsed)

Alloc rate

1,309,266,000 bytes per MUT second

Productivity 100.0% of total user, 116.0% of total elapsed

Мы видим, что произошла лишь одна глубокая сборка. И это существенно сказалось на продуктивности.

Кромке того мы видим, что программа заняла лишь 27 Кб памяти, вместо 2 Мб как в прошлом случае. Теперь

давайте покрутим ручки у GC. В GHC можно устанавливать разные параметры сборки мусора с помощью

флагов. Все флаги можно посмотреть в документации GHC. Мы обратим внимание на несколько флагов.

Флаг H назначает минимальное значение для стартового объёма кучи. Флаг A назначает объём памяти для

яслей. По умолчанию размер яслей равен 512 Кб (эта цифра может измениться). Изменением этих параметров

мы можем отдалить сборку мусора. Чем дольше работает программа между сборками, тем выше вероятность

того, что многие объекты уже не нужны.

Давайте убедимся в том, что поверхностные очистки происходят очень быстро и совсем не тормозят

программу. Установим размер яслей на 32 Кб вместо 512 Кб как по умолчанию (размер пишется сразу за

флагом, за цифрой идёт k или m):

$ ./sumStrict +RTS -A32k -sstderr

...

Tot time (elapsed)

Avg pause

Max pause

Gen

0

318 colls,

0 par

0.00s

0.00s

0.0000s

0.0000s

Gen

1

1 colls,

0 par

0.00s

0.00s

0.0001s

0.0001s

...

MUT

time

0.01s

(

0.01s elapsed)

GC

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

...

%GC

time

0.0%

(11.8% elapsed)

Статистика выполнения программы | 165

Мы видим, что за счёт уменьшения памяти очистки существенно участились, но это не сказалось на об-

щем результате. С помощью флага H[size] мы можем устанавливать рекомендуемое минимальное значение

для размера кучи. Оно точно не будет меньше. Вернёмся к первому варианту и выделим алгоритму побольше

памяти, например 20 Мб:

./sum +RTS -A1m -H20m -sstderr

5.00005e9

14,145,284 bytes allocated in the heap

319,716 bytes copied during GC

324,136 bytes maximum residency (1 sample(s))

60,888 bytes maximum slop

22 MB total memory in use (1 MB lost due to fragmentation)

Tot time (elapsed)

Avg pause

Max pause

Gen

0

2 colls,

0 par

0.00s

0.00s

0.0001s

0.0001s

Gen

1

1 colls,

0 par

0.00s

0.00s

0.0007s

0.0007s

INIT

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

MUT

time

0.02s

(

0.02s elapsed)

GC

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

EXIT

time

0.00s

(

0.00s elapsed)

Total

time

0.02s

(

0.02s elapsed)

%GC

time

0.0%

(4.4% elapsed)

Alloc rate

884,024,998 bytes per MUT second

Productivity 100.0% of total user, 78.6% of total elapsed

Произошла лишь одна глубокая очистка (похоже, что эта очистка соответствует начальному выделению

памяти) и продуктивность программы стала стопроцентной. С помощью флага S вместо s мы можем по-

смотреть более детальную картину управления памяти. Будут распечатаны показатели памяти для каждой

очистки.

./sum +RTS -Sfile

В файле file мы найдём такую таблицу:

память

время

выделено скопировано в живых

GC

Total

Тип очистки

Alloc

Copied

Live

GC

GC

TOT

TOT

Page Flts

bytes

bytes

bytes

user

elap

user

elap

545028

150088

174632

0.00

0.00

0.00

0.00

0

0

(Gen:

1)

523264

298956

324136

0.00

0.00

0.00

0.00

0

0

(Gen:

0)

...

Итак у нас появился один существенный показатель качества программ. Это количество глубоких очи-

сток. Во время глубокой очистки вычислитель производит две затратные операции: сканирование всей кучи

и запрос у системы возможно большого блока памяти. Чем меньше таких очисток, тем лучше. Сократить их

число можно удачной комбинацией показателей A и H. Но не стоит сразу начинать обновлять параметры по

умолчанию, если ваша программа работает слишком медленно. Лучше сначала попробовать изменить ал-

горитм. Найти функцию, которая слишком много ленится и ограничить её с помощью seq или энергичных

образцов. В этом примере у нас была всего одна функция, поэтому поиск не составил труда. Но что если их

уже очень много? Скорее всего так и будет. Не стоит оптимизировать не рабочую программу. А в рабочей

программе обычно много функций. Но это не так страшно, помимо суммарных показателей GHC позволяет

собирать более конкретную статистику.

Стоит отметить функцию performGC из модуля System.Mem, она форсирует поверхностную сборку мусора.

Допустим вы чистаете какие-то данные из файла и тут же преобразуете их в структуру данных. После того

как чтение данных закончится, вы знаете, что промежуточные данные связаные с чтением вам уже не нужны.

Выполнив performGC вы можете подсказать об этом вычислителю.

Профилирование функций

Время и общий объём памяти

Процесс отслеживания показателей память/скорость называется профилированием программы. Всё вро-

де бы работает, но работает слишком медленно, необходимо установить причину. Рассмотрим такую про-

грамму:

166 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

module Main where

concatR = foldr (++) []

concatL = foldl (++) []

fun :: Double

fun = test concatL - test concatR

where test f = last $ f $ map return [1 .. 1e6]

main = print fun

У нас есть подозрение, что какая-то из двух функций concatX работает слишком медленно. Мы можем

посмотреть какая, если добавим к ним специальную прагму SCC:

concatR = {-# SCC ”right” #-} foldr (++) []

concatL = {-# SCC ”left”

#-} foldl (++) []

Напомню, что прагмой называется специальный блочный комментарий с решёткой. Это специальное со-

общение компилятору. Прагмой SCC мы устанавливаем так называемый центр затрат (cost center). Она пи-

шется сразу за знаком равно. В кавычках пишется имя, под которым статиситика войдёт в итоговый отчёт.

После этого вычислитель будет следить за нагрузкой, которая приходится на эту функцию. Теперь нам нужно

скомпилировать модуль с флагом prof, который активирует подсчёт статистики в центрах затрат:

$ ghc --make concat.hs -rtsopts -prof -fforce-recomp

$ ./concat +RTS -p

Второй командой мы запускаем программу и передаём вычислителю флаг p. После этого будет создан

файл concat. prof. Откроем этот файл:

concat +RTS -p -RTS

total time

=

1.45 secs

(1454 ticks @ 1000 us, 1 processor)

total alloc = 1,403,506,324 bytes

(excludes profiling overheads)

COST CENTRE MODULE

%time %alloc

left

Main

99.8

99.8

individual

inherited

COST CENTRE MODULE

no.

entries

%time %alloc

%time %alloc

MAIN

MAIN

46

0

0.0

0.0

100.0

100.0

CAF

GHC.Integer.Logarithms.Internals

91

0

0.0

0.0

0.0

0.0

CAF

GHC.IO.Encoding.Iconv

71

0

0.0

0.0

0.0

0.0

CAF

GHC.IO.Encoding

70

0

0.0

0.0

0.0

0.0

CAF

GHC.IO.Handle.FD

57

0

0.0

0.0

0.0

0.0

CAF

GHC.Conc.Signal

56

0

0.0

0.0

0.0

0.0

CAF

Main

53

0

0.2

0.2

100.0

100.0

right

Main

93

1

0.0

0.0

0.0

0.0

left

Main

92

1

99.8

99.8

99.8

99.8

Мы видим, что почти всё время работы программа провела в функции concatL. Функция concatR была

вычислена мгновенно (time) и почти не потребовала ресусов памяти (alloc). У нас есть две пары колонок ре-

зультатов. individual указывает на время вычисления функции, а inherited – на время вычисления функции

и всех дочерних функций. Колонка entries указывает число вызовов функции. Если мы хотим проверить все

функции мы можем не указывать функции прагмами. Для этого при компиляции указывается флаг auto-all.

Отметим также, что все константы определённый на самом верхнем уровне модуля, сливаются в один центр.

Они называются в отчёте как CAF. Для того чтобы вычислитель следил за каждой константой по отдельности

необходимо указать флаг caf-all. Попробуем на таком модуле:

module Main where

fun1 = test concatL - test concatR

fun2 = test concatL + test concatR

Статистика выполнения программы | 167

test f = last $ f $ map return [1 .. 1e4]

concatR = foldr (++) []

concatL = foldl (++) []

main = print fun1 >> print fun2

Скомпилируем:

$ ghc --make concat2.hs -rtsopts -prof -auto-all -caf-all -fforce-recomp

$ ./concat2 +RTS -p

0.0

20000.0

После этого можно открыть файл concat2. prof и посмотреть итоговую статистику по всем значениям.

Программа с включённым профилированием будет работать гораздо медленей, не исключено, что ей не

хватит памяти на стеке, в этом случае вы можете добавить памяти с помощью флага вычислителя K, впрочем

если это произойдёт GHC подскажет вам что делать.

Динамика изменения объёма кучи

В предыдущем разделе мы смотрели общее время и память затраченные на вычисление функции. В этом

мы научимся измерять динамику изменения расхода памяти на куче. По этому показателю можно понять

в какой момент в программе возникают утечки памяти. Мы увидим характерные горбы на картинках, ко-

гда GC будет активно запрашивать новую память. Для этого сначала нужно скомпилировать программу с

флагом prof как и в предыдущем разделе, а при выполнении программы добавить один из флагов hc, hm,

hd, hy или hr. Все они начинаются с буквы h, от слова heap (куча). Вторая буква указывает тип графика,

какими показателями мы интересуемся. Все они создают специальный файл имяПриложения. hp, который мы

можем преобразовать в график в формате PostScript с помощью программы hp2ps, она устанавливается

автоматически вместе с GHC.

Рассмотрим типичную утечку памяти (из упражнения к предыдущей главе):

module Main where

import System.Environment(getArgs)

main = print . sum2 . xs . read =<< fmap head getArgs

where xs n = [1 .. 10 ^ n]

sum2 :: [Int] -> (Int, Int)

sum2 = iter (0, 0)

where iter c

[]

= c

iter c

(x:xs) = iter (tick x c) xs

tick :: Int -> (Int, Int) -> (Int, Int)

tick x (c0, c1) | even x

= (c0, c1 + 1)

| otherwise = (c0 + 1, c1)

Скомпилируем с флагом профилирования:

$ ghc --make leak.hs -rtsopts -prof -auto-all

Статистика вычислителя показывает, что эта программа вызывала глубокую очистку 8 раз и выполняла

полезную работу лишь 40% времени.

$ ./leak 6 +RTS -K30m -sstderr

...

Tot time (elapsed)

Avg pause

Max pause

Gen

0

493 colls,

0 par

0.26s

0.26s

0.0005s

0.0389s

Gen

1

8 colls,

0 par

0.14s

0.20s

0.0248s

0.0836s

...

Productivity

40.5% of total user, 35.6% of total elapsed

Теперь посмотрим на профиль кучи.

168 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

$ ./leak 6 +RTS -K30m -hc

(500000,500000)

$ hp2ps -e80mm -c leak.hp

В первой команде мы добавили флаг hc для того, чтобы создать файл с расширением . hp. Он содержит

таблицу с показателями размера кучи, которые вычислитель замеряет через равные промежутки времени. Мы

можем изменять интервал с помощью флага iN, где N – время в секундах. Второй командой мы преобразуем

профиль в картинку. Флаг c, говорит о том, что мы хотим получить цветную картинку, а флаг e80mm, говорит

о том, что мы собираемся вставить картинку в текст LaTeX. После e указан размер в миллиметрах. Мы видим

характерный горб (рис. 10.10).

leak 6 +RTS -K30m -hc

3,008,476 bytes x seconds

Fri Jun 1 21:17 2012

bytes

14M

12M

(103)tick/sum2.iter/sum2/m...

10M

8M

(102)main.xs/main/Main.CAF

6M

4M

(101)sum2.iter/sum2/main/M...

2M

0M

0.0

0.1

0.1

0.2

0.2

0.2

seconds

Рис. 10.10: Профиль кучи для утечки памяти

В картинку не поместились имена функций мы можем увеличить строку флагом L. Теперь все имена

поместились (рис. 10.11).

$ ./leak 6 +RTS -K30m -hc -L45

(500000,500000)

$ hp2ps -e80mm -c leak.hp

С помощью флага hd посмотрим на объекты, которые застряли в куче (рис. 10.12):

$ ./leak 6 +RTS -K30m -hd -L45

(500000,500000)

$ hp2ps -e80mm -c leak.hp

Теперь куча разбита по типу объектов (замыканий) (рис. 10.12). BLACKHOLE это специальный объект, ко-

торый заменяет THUNK во время его вычисления. I# – это скрытый конструктор Int. sat_sUa и sat_sUd – это

имена застрявших отложенных вычислений. Если бы наша программа была очень большой на этом месте мы

бы запустили профилирование по функциям с флагом p и из файла leak. prof узнали бы в каких функциях

программа тратит больше всего ресурсов. После этого мы бы пошли смотреть исходный код подозрительных

функций и после внесённых изменений снова посмотрели бы на графики кучи.

Если подумать, что мы делаем? Мы создаём отложенное вычисление, которое обещает построить большой

список, вытягиваем из списка по одному элементу и, если элемент оказывается чётным, прибавляем к одному

элементу пары, а если не чётным, то к другому. Проблема в том, что внутри пары происходит накопление

отложенных вычислений, необходимо сразу вычислять значения перед запаковыванием их в пару. Изменим

код:

{-# Language BangPatterns #-}

module Main where

import System.Environment(getArgs)

Статистика выполнения программы | 169

leak 6 +RTS -K30m -hc -L45

2,489,935 bytes x seconds

Fri Jun 1 23:11 2012

bytes

14M

12M

(103)tick/sum2.iter/sum2/main/Main.CAF

10M

8M

(102)main.xs/main/Main.CAF

6M

4M

(101)sum2.iter/sum2/main/Main.CAF

2M

0M

0.0

0.0

0.0

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.2

0.2

0.2

0.2

seconds

Рис. 10.11: Профиль кучи для утечки памяти

leak 6 +RTS -K30m -hd -L45

3,016,901 bytes x seconds

Fri Jun 1 23:14 2012

bytes

14M

BLACKHOLE

12M

10M

I#

8M

6M

<main:Main.sat_sUa>

4M

<main:Main.sat_sUd>

2M

0M

0.0

0.1

0.1

0.2

0.2

0.2

seconds

Рис. 10.12: Профиль кучи для утечки памяти

main = print . sum2 . xs . read =<< fmap head getArgs

where xs n = [1 .. 10 ^ n]

sum2 :: [Int] -> (Int, Int)

sum2 = iter (0, 0)

where iter c

[]

= c

iter c

(x:xs) = iter (tick x c) xs

tick :: Int -> (Int, Int) -> (Int, Int)

tick x (! c0, ! c1) | even x

= (c0, c1 + 1)

| otherwise = (c0 + 1, c1)

Мы сделали функцию tick строгой. Теперь посмотрим на профиль:

$ ghc --make leak2.hs -rtsopts -prof -auto-all

$ ./leak2 6 +RTS -K30m -hc

(500000,500000)

170 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

$ hp2ps -e80mm -c leak2.hp

Не получилось (рис. 10.13). Как же так. Посмотрим на расход памяти отдельных функций. tick стала

строгой, но этого не достаточно, потому что в первом аргументе iter накапливаются вызовы tick. Сделаем

iter строгой по первому аргументу:

leak2 6 +RTS -K30m -hc

1,854,625 bytes x seconds

Fri Jun 1 21:38 2012

bytes

12M

10M

(102)main.xs/main/Main.CAF

8M

6M

(101)sum2.iter/sum2/main/M...

4M

2M

0M

0.0

0.0

0.0

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.2

0.2

0.2

seconds

Рис. 10.13: Опять двойка

sum2 :: [Int] -> (Int, Int)

sum2 = iter (0, 0)

where iter ! c

[]

= c

iter ! c

(x:xs) = iter (tick x c) xs

Теперь снова посмотрим на профиль:

$ ghc --make leak2.hs -rtsopts -prof -auto-all

$ ./leak2 6 +RTS -K30m -hc

(500000,500000)

$ hp2ps -e80mm -c leak2.hp

Мы видим (рис. 10.14), что память резко подскакивает и остаётся постоянной. Но теперь показатели

измеряются не в мегабайтах, а в килобайтах. Мы справились. Остальные флаги hX позволяют наблюдать за

разными специфическими объектами в куче. Мы можем узнать сколько памяти приходится на разные модули

(hm), сколько памяти приходится на разные конструкторы (hd), на разные типы замыканий (hy).

Поиск источников внезапной остановки

case-выражения и декомпозиция в аргументах функции могут стать источником очень неприятных оши-

бок. Программа прошла проверку типов, завелась и вот уже работает-работает как вдруг мы видим на экране:

*** Exception: Prelude. head: empty list

или

*** Exception: Maybe. fromJust: Nothing

И совсем не понятно откуда эта ошибка. В каком модуле сидит эта функция. Может мы её импортировали

из чужой библиотеки или написали сами. Как раз для таких случаев в GHC предусмотрен специальный флаг

xc.

Посмотрим на выполнение такой программы:

Статистика выполнения программы | 171

leak2 6 +RTS -hc

5,944 bytes x seconds

Fri Jun 1 21:51 2012

bytes

30k

(51)PINNED

25k

20k

(72)GHC.IO.Encoding.CAF

15k

(59)GHC.IO.Handle.FD.CAF

10k

(58)GHC.Conc.Signal.CAF

5k

0k

0.0

0.0

0.0

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.2

0.2

0.2

seconds

Рис. 10.14: Профиль кучи без утечки памяти

module Main where

addEvens :: Int -> Int -> Int

addEvens a b

| even a && even b = a + b

q = zipWith addEvens [0, 2, 4, 6, 7, 8, 10] (repeat 0)

main = print q

Для того, чтобы воспользоваться флагом xc необходимо скомпилировать программу с возможностью про-

филирования:

$ ghc --make break.hs -rtsopts -prof

$ ./break +RTS -xc

*** Exception (reporting due to +RTS -xc): (THUNK_2_0), stack trace:

Main.CAF

break: break.hs:(4,1)-(5,30): Non-exhaustive patterns in function addEvens

Так мы узнали в каком месте кода проявился злосчастный вызов, это строки (4,1)-(5,30). Что соот-

ветствует определению функции addEvens. Не очень полезная информация. Мы и так бы это узнали. Нам

бы хотелось узнать тот путь, по которому шла программа к этому вызову. Проблема в том, что все вызовы

слились в один CAF для модуля. Так разделим их:

$ ghc --make break.hs -rtsopts -prof -caf-all -auto-all

$ ./break +RTS -xc

*** Exception (reporting due to +RTS -xc): (THUNK_2_0), stack trace:

Main.addEvens,

called from Main.q,

called from Main.CAF:q

--> evaluated by: Main.main,

called from :Main.CAF:main

break: break.hs:(4,1)-(5,30): Non-exhaustive patterns in function addEvens

Теперь мы видим путь к этому вызову, мы пришли в него из знчения q, которое было вызвано из main.

10.7 Оптимизация программ

В этом разделе мы поговорим о том этапе компиляции, на котором происходят преобразования Core ->

Core. Мы называли этот этап упрощением программы.

172 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

Флаги оптимизации

Мы можем задавать степень оптимизации программы специальными флагами. Самые простые флаги на-

чинаются с большой буквы O. Естесственно, чем больше мы оптимизируем, тем дольше компилируется код.

Поэтому не стоит увлекаться оптимизацией на начальном этапе проектирования. Посмотрим какие возмож-

ности у нас есть:

• без -O – минимум оптимизаций, код компилируется как можно быстрее.

• -O0 – выключить оптимизацию полностью

• -O – умеренная оптимизация.

• O2 – активная оптимизация, код компилируется дольше, но пока O2 не сильно выигрывает у O по про-

дуктивности.

Для оптимизации мы компилируем программу с заданным флагом, например попробуйте скомпилиро-

вать самый первый пример с флагом O:

ghc --make sum.hs -O

и утечка памяти исчезнет.

Посмотреть описание конкретных шагов оптимизации можно в документации к GHC. Например при вклю-

чённой оптимизации GHC применяет анализ строгости. В ходе него GHC может исправить простые утечки

памяти за нас. Стоит отметить оптимизацию -fexcess-precision, он может существенно ускорить програм-

мы, в которых много вычислений с Double. Но при этом вычисления могут потерять в точности, округление

становится непредсказуемым.

Прагма INLINE

Если мы посмотрим в исходный файл для модуля Prelude, то мы найдём такое определение для компо-

зиции функций:

-- | Function composition.

{-# INLINE (.) #-}

-- Make sure it has TWO args only on the left, so that it inlines

-- when applied to two functions, even if there is no final argument

(. )

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

(. ) f g = \x -> f (g x)

Помимо знакомого нам определения и комментариев мы видим новую прагму INLINE. Она указывает

компилятору на то, что на этапе упрощения программы необходимо заменить вызов функции на её правую

часть. Этот процесс называют встраиванием функций. Замена будет произведена только в случае полного

применения функции, если синтаксическая арность (количество аргументов слева от знака равно) совпадает

с числом переданных в функцию аргументов. Поэтому для GHC есть существенная разница между определе-

ниями:

(. ) f g = \x -> f (g x)

(. ) f g x = f (g x)

Встраиванием функций мы экономим на создании лишних объектов в куче, но при этом код может су-

щественно разбухнуть. GHC пользуется эвристическим алгоритмом при определении когда функцию стоит

встраивать, а когда – нет. По умолчанию GHC проводит встраивание только внутри модуля. Если мы компи-

лируем с флагом O, функции будут встраиваться между модулями. Для этого GHC сохраняет в интерфейсном

файле (с расширением . hi) не только типы функций, но и павые части достаточно кратких функций. Дли-

на функции определяется числом узлов в синтаксическом дереве кода её правой части. Директивой INLINE

мы приказываем GHC встроить функцию. Также есть более слабая версия этой прагмы –INELINABLE. Этой

прагмой мы рекомендуем произвести встраивание функции не смотря на её величину.

Задать порог величины функции для встраивания можно с помощью флага -funfolding-use-

threshold=16. Отметим, что если функция не является экспортируемой и используется лишь один раз,

то GHC втроит её в любом случае, поэтому стоит определять списки экспортируемых определений в шапке

модуля, иначе компилятор будет считать, что экспортируются все определения.

Прагма INLINE может стоять в любом месте, где можно было бы объявить тип значения. Так например

можно указать компилятору встраивать методы класса:

Оптимизация программ | 173

instance Monad T where

{-# INLINE return #-}

return = ...

{-# INLINE (>>=) #-}

(>>=)

= ...

Встраивание значений может существенно ускорить программу. Но не стоит венчать каждую экспортиру-

емую функцию прагмой INLINE, возможно GHC встроит их автоматически. Посмотреть какие функции были

встроены можно по определениям, попавшим в файл . hi.

Например если мы скомпилируем такой код с флагом ddump-hi:

module Inline(f, g) where

g :: Int -> Int

g x = x + 2

f :: Int -> Int

f x = g $ g x

то среди прочих определений увидим:

ghc -c -ddump-hi -O Inline. hs

...

f :: GHC.Types.Int -> GHC.Types.Int

{- Arity: 1, HasNoCafRefs, Strictness: U(L)m,

Unfolding: InlineRule (1, True, False)

(\ x :: GHC.Types.Int ->

case x of wild { GHC.Types.I# x1 ->

GHC.Types.I# (GHC.Prim.+# (GHC.Prim.+# x1 2) 2) }) -}

...

В этом виде прочесть функцию не так просто. Ко всем именам добавлены имена модулей. Приведём

вывод к более простому виду с помощью флага dsuppress-all:

ghc -c -ddump-hi -dsuppress-all -O Inline. hs

...

f :: Int -> Int

{- Arity: 1, HasNoCafRefs, Strictness: U(L)m,

Unfolding: InlineRule (1, True, False)

(\ x :: Int -> case x of wild { I# x1 -> I# (+# (+# x1 2) 2) }) -}

...

Мы видим, что все вызовы функции g были заменены. Если вы всё же подозреваете, что GHC не справ-

ляется с встраиванием ваших часто используемых функций и это сказывается, попробуйте добавить к ним

INLINE, но при этом лучше узнать, привело ли это к росту производительности, проверить с помощью про-

филирования.

Отметим также прагму NOINLINE с её помощью мы можем запретить встраивание функции. Эта праг-

ма часто используется при различных трюках с unsafePerformIO, встраивание функции, которая содержит

неконтролируемые побочные эффекты, может повлиять на её результат.

Прагма RULES

Разработчики GHC хотели, чтобы их компилятор был расширяемым и программист мог бы определять

специфические для его приложения правила оптимизации. Для этого была придумана прагма RULES. За счёт

чистоты функций мы можем в очень простом виде выражать инварианты программы. Инвариант – это неко-

торое свойство значения, которое остаётся постоянным при некоторых преобразованиях. Наиболее распро-

странённые инварианты имеют собственные имена. Например, это коммутативность сложения:

forall a b. a + b = b + a

Здесь мы пишем: для любых a и b изменение порядка следования аргументов у (+) не влияет на результат.

С ключевым словом forall мы уже когда-то встречались, когда говорили о типе ST. Помните тип функции

runST? Пример свойства функции map:

forall f g.

map f . map g = map (f . g)

174 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

Это свойство принято называть дистрибутивностью. Мы видим, что функция композиции дистрибутив-

на относительно функции map. Инварианты определяют скрытые закономерности значений. За счёт чистоты

функций мы можем безболезненно заменить в любом месте программы левую часть на правую или наобо-

рот. Оптимизация начинается тогда, когда мы понимаем, что одна из частей может быть вычислена гораздо

эффективнее другой. Так в примере с map выражение справа от знака равно гораздо эффективнее, поскольку

в нём мы не строим промежуточный список. Особенно ярко разница проявляется в энергичной стратегии

вычислений. Или посмотрим на такое совсем простое свойство:

map id = id

Если мы заменим левую часть на правую, то число сэкономленных усилий будет пропорционально длине

списка. Вряд ли программист станет писать такие выражения, однако они могут появиться после выполнения

других оптимизаций, например после многих встраиваний различных функций.

Можно представить, что эти правила являются дополнительными уравнениями в определении функции:

map f []

= []

map f (x:xs)

= f x : map f xs

map id a

= a

map f (map g x) = map (f . g) x

Словно теперь мы можем проводить сопоставление с образцом не только по конструкторам, но и по выра-

жениям самого языка и функция map стала конструктором. Что интересно, зависимости могут быть какими

угодно, они могут выражать закономерности, присущие той области, которую мы описываем. В дополни-

тельных уравнениях мы подставляем аргументы так же как и в обычных, если где-нибудь в коде программы

находится соответствие с левой частью уравнения, мы заменяем её на правую. При этом мы пишем правила

так, чтобы действительно происходила оптимизация программы, поэтому слева пишется медленная версия.

Такие дополнительные правила пишутся в специальной прагме RULES:

{-# RULES

”map/compose”

forall f g x.

map f (map g x)

= map (f . g) x

”map/id”

map id

= id

#-}

Первым в кавычках идёт имя правила. Оно используется только для подсчёта статистики (например ес-

ли мы хотим узнать сколько правил сработало в данном прогоне программы). За именем правила пишут

уравнение. В одной прагме может быть несколько уравнений. Правила разделяются точкой с запятой или

переходом на другу строку. Все свободные переменные правила перечисляются в окружении forall (... )

. ~. Компилятор доверяет нам абсолютно. Производится только проверка типов. Никаких других проверок не

проводится. Выполняется ли на самом деле это свойство, будет ли вычисление правой части действительно

проще программы вычисления левой – известно только нам.

Отметим то, что прагма RULES применяется до тех пор пока есть возможность её применять, при этом мы

можем войти в бесконечный цикл:

{-# RULES

”infinite”

forall a b. f a b = f b a

#-}

С помощью прагмы RULES можно реализовать очень сложные схемы оптимизации. Так в Prelude реализу-

ется слияние (fusion) списков. За счёт этой оптимизации многие выражения вида свёртка/развёртка не будут

производить промежуточных списков. Этой схеме будет посвящена отдельная глава. Например если список

преобразуется серией функций map, filter и foldr промежуточные списки не строятся.

Посмотрим как работает прагма RULES, попробуем скомпилировать такой код:

module Main where

data List a = Nil | Cons a (List a)

deriving (Show)

foldrL :: (a -> b -> b) -> b -> List a -> b

foldrL cons nil x = case x of

Nil

-> nil

Cons a as

-> cons a (foldrL cons nil as)

Оптимизация программ | 175

mapL :: (a -> b) -> List a -> List b

mapL = undefined

{-# RULES

”mapL”

forall f xs.

mapL f xs = foldrL (Cons . f) Nil xs

#-}

main = print $ mapL (+100) $ Cons 1 $ Cons 2 $ Cons 3 Nil

Функция mapL не определена, вместо этого мы сделали косвенное определение в прагме RULES. Проверим,

для того чтобы RULES заработали, необходимо компилировать с одним из флагов оптимизаций O или O2:

$ ghc --make -O Rules.hs

$ ./Rules

Rules: Prelude.undefined

Что-то не так. Дело в том, что GHC слишком поторопился и заменил простую функцию mapL на её опре-

деление. Функция $ также очень короткая, если бы нам удалось задержать встраивание mapL, тогда $ превра-

тилось бы в обычное применение и наши правила сработали бы.

Фазы компиляции

Для решения этой проблемы в прагмы RULES и INLINE были введены ссылки на фазы компиляции. С по-

мощью них мы можем указать GHC в каком порядке реагировать на эти прагмы. Фазы пишутся в квадратных

скобках:

{-# INLINE [2] someFun #-}

{-# RULES

”fun” [0] forall ...

”fun” [1] forall ...

”fun” [~1] forall ...

#-}

Компиляция выполняется в несколько фаз. Фазы следуют некотрого заданного целого числа, например

трёх, до нуля. Мы можем сослаться на фазу двумя способами: просто номером и номером с тильдой. Ссылка

без тильды говорит: попытайся применить это правило как можно раньше до тех пор пока не наступит данная

фаза, далее не применяй. Ссылка с тильдой говорит: подожди до наступления этой фазы. В нашем примере

мы задержим встраивание для mapL и foldrL так:

{-# INLINE [1] foldrL #-}

foldrL :: (a -> b -> b) -> b -> List a -> b

{-# INLINE [1] mapL #-}

mapL :: (a -> b) -> List a -> List b

Посмотреть какие правила сработали можно с помощью флага ddump-rule-firings. Теперь скомпилиру-

ем:

$ ghc --make -O Rules.hs -ddump-rule-firings

...

Rule fired: SPEC Main.$fShowList [GHC.Integer.Type.Integer]

Rule fired: mapL

Rule fired: Class op show

...

$ ./Rules

Cons 101 (Cons 102 (Cons 103 Nil))

Среди прочих правил, определённых в стандартных библиотеках, сработало и наше. Составим правила,

которые будут проводить оптимизацию слияние для наших списков, они будут заменять последовательное

применение mapL на один mapL c композицией функций, также промежуточный список будет устранён в

связке foldrL/mapL.

176 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

Прагма UNPACK

Наш основной враг на этапе оптимизации программы это лишние объекты кучи. Чем меньше объектов

мы создаём на пути к результату, тем эффективнее наша программа. С помощью прагмы INLINE мы можем

избавиться от многих объектов, связанных с вызовом функции, это объекты типа FUN. Прагма UNPACK позволя-

ет нам бороться с лишними объектами типа CON. В прошлой главе мы говорили о том, что значения в Haskell

содержат дополнительную служебную информацию, которая необходима на этапе вычисления, например

значение сначала было отложенным, потом мы до него добрались и вычислили, возможно оно оказалось не

определённым значением (undefined). Такие значения называются запакованными (boxed). Незапакованное

значение, это примитивное значение, как оно представлено в памяти компьютера. Вспомним определение

целых чисел:

data Int = I# Int#

По традиции все незапакованные значения пишутся с решёткой на конце. Запакованные значения позво-

ляют отклдывать вычисления, пользоваться undefined при определении функции. Но за эту гибкость прихо-

дится платить. Вспомним расход памяти в выражении [Pair 1 2]

nil = []

-- глобальный объект (не в счёт)

let x1

= I# 1

-- 2 слова

x2

= I# 2

-- 2 слова

p

= Pair x1 x2

-- 3 слова

val = Cons p nil

-- 3 слова

in

val

------------

-- 10 слов

Получилось десять слов для списка из одного элемента, который фактически хранит два значения. Размер

списка, который хранит такие пары будет зависеть от числа элементов N как 10 N. Тогда как полезная

нагрузка составляет 2 N. С помощью прагмы UNPACK мы можем отказаться от ленивой гибкости в пользу

меньшего расхода памяти. Эта прагма позволяет встраивать

один конструктор в поле другого. Это поле должно быть строгим (с пометкой ! ) и мономорфным (тип поля

должен быть конкретным типом, а не параметром), причём подчинённый тип должен содержать лишь один

конструктор (у него нет альтернатив):

data PairInt = PairInt

{-# UNPACK #-} !Int

{-# UNPACK #-} !Int

Мы конкретизировали поля Pair и сделали их строгими с помощью восклицательных знаков. После этого

значения из конструктора Int будут храниться прямо в конструкторе PairInt:

nil = []

-- глобальный объект (не в счёт)

let p

= PairInt 1 2

-- 3 слова

val = Cons p nil

-- 3 слова

in

val

------------

-- 6 слов

Так мы сократим размер до 6 N. Но мы можем пойти ещё дальше. Если этот тип является ключевым

типом нашей программы и мы расчитываем на то, что в нём будет хранится много значений мы можем

создать специальный список для таких пар и распаковать значение списка:

data ListInt = ConsInt {-# UNPACK #-} !PairInt

| NilInt

nil = NilInt

let val = ConsInt 1 2 nil

-- 4 слова

in

val

-----------

-- 4 слова

Значение будет встроено дважды и получится, что у нашего нового конструктора Cons уже три поля.

Отметим, что эта прагма имеет смысл лишь при включённом флаге оптимизации -O или выше. Если мы

не включим этот флаг, то компилятор не будет проводить встраивание функций, поэтому при вычислении

функций вроде

Оптимизация программ | 177

sumPair :: PairInt -> Int

sumPair (Pair a b) = a + b

Плюс не будет встроен и вместо того, чтобы сразу сложить два числа с помощью примитивной функции,

компилятор сначала запакует их в конструктор I# и затем применит функцию +, в которой опять распакует

их, сложит и затем, снова запаковав, вернёт результат.

Компилятор автоматически запаковывает все такие значения при передаче в ленивую функцию, это мо-

жет привести к снижению быстродействия даже при включённом флаге оптимизации, при недостаточном

встраивании. Это необходимо учитывать. В таких случая проводите профилирование, убедитесь в том, что

оптимизация привела к повышению эффективности.

В стандартных библиотеках предусмотрено много незапакованных типов. Например это специальные

кортежи. Они пишутся с решётками:

newtype ST s a = ST (STRep s a)

type STRep s a = State# s -> (# State# s, a #)

Это определение типа ST. Специальные кортежи используются для возврата нескольких значений напря-

мую, без создания промежуточного кортежа в куче. В этом случае значения будут сохранены в регистрах

или на стеке. Для использования специальных значений необходимо активировать расширения MagicHash и

UnboxedTuples

Разработчики различных библиотек могут предоставлять несколько вариантов своих данных: ленивые

версии и незапакованные. Например в ST-массив незапакованных значений STUArray s i a эквивалентен

массиву значений в C. В таком массиве можно хранить лишь примитивные типы.

10.8 Краткое содержание

Эта глава была посвящена компилятору GHC. Мы говорим Haskell подразумеваем GHC, говорим GHC

подразумеваем Haskell. К сожалению на данный момент у этого компилятора нет достойных конкурентов.

А может и к счастью, ведь если бы не было GHC, у нас была бы бурная конкуренция среди компиляторов

поплоше. Мы бы не знали, что они не так хороши. Но у нас не было бы программ, которые способны тягаться

по скорости с С. И мы бы говорили: ну декларативное программирование, что поделаешь, за радость аб-

стракций приходится платить. Но есть GHC! Всё-таки это очень трудно: написать компилятор для ленивого

языка

Отметим другие компиляторы: Hugs разработан Марком Джонсом (написан на C), nhc98 основанный

Николасом Райомо (Niklas Röjemo) этот компилятор задумывался как легковесный и простой в установке, он

разрабатывался при поддержке NUTEK, Йоркского университета и Технического университета Чалмерса. От

этого компилятора отпочковался YHC, Йоркский компилятор. UHC – компилятор Утрехтского университета,

разработан для тестирования интересных идей в теории типов. JHC (Джон Мичэм, John Meacham) и LHC

(Дэвид Химмельступ и Остин Сипп, David Himmelstrup, Austin Seipp) компиляторы предназначенные для

проведения более сложных оптимизаций программ с помощью преобразований дерева программы.

В этой главе мы узнали как вычисляются программы в GHC. Мы узнали об этапах компиляции. Снача-

ла проводится синтаксический анализ программы и проверка типов, затем код Haskell переводится на язык

Core. Это сильно урезанная версия Haskell. После этого проводятся оптимизации, которые преобразуют де-

рево программы. На последнем этапе Core переводится на ещё более низкоуровневый, но всё ещё функцио-

нальный язык STG, который превращается в низкоуровневый код и исполняется вычислителем. Посмотреть

на текст вашей программы в Core и STG можно с помощью флагов ddump-simpl ddump-stg при этом лучше

воспользоваться флагом ddump-suppress-all для пропуска многочисленных деталей. Хардкорные разработ-

чики Haskell смотрят Core для того чтобы понять насколько строгой оказалась та или иная функция, как

аргументы размещаются в памяти. Но это уже высший пилотаж искусства оптимизации на Haskell.

Мы узнали о том как работает сборщик мусора и научились просматривать разные параметры работы

программы. У нас появилось несколько критериев оценки производительности программ: минимум глубоких

очисток и отсутствие горбов на графике изменения кучи. Мы потренировались в охоте за утечками памяти

и посмотрели как разные типы профилирования могут подсказать нам в каком месте затаилась ошибка.

Отметим, что не стоит в каждой медленной программе искать утечку памяти. Так в примере concat у нас не

было утечек памяти, просто один из алгоритмов работал очень плохо и через профилирование функций мы

узнали какой.

Также мы познакомились с новыми прагмами оптимизации программ. Это встраиваемые функции INLINE,

правила преобразования выражений RULE и встраиваемые конструкторы UNPACK. Разработчики GHC отмеча-

ют, что грамотное использование прагмы INLINE может существенно повысить скорость программы. Если

мы встраиваем функцию, которая используется очень часто, нам не нужно создавать лишних отложенных

вычислений при её вызовах.

178 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

Надеюсь, что содержание этой главы упростит понимание программ. Как они вычисляются, куда идёт

память, почему она висит в куче. При оптимизации программ предпочитайте изменение алгоритма перед

настройкой параметров компилятора под плохой алгоритм. Вспомните самый первый пример, увеличением

памяти под сборку мусора нам удалось вытянуть ленивую версию sum, но ведь строгая версия требовала в

100 раз меньше памяти, причём её запросы не зависели от величины списка. Если бы мы остановились на

ленивой версии, вполне могло бы так статься, что первый год нас бы устраивали результаты, но потом наши

аппетиты могли возрасти. И вдруг программа, так тщательно настроенная, взорвалась. За год мы, конечно,

многое позабыли о её внутренностях, искать ошибку было бы гораздо труднее. Впрочем не так безнадёжно:

включаем auto-all, caf-all с флагом prof и смотрим отчёт после флага p.

10.9 Упражнения

• Попытайтесь понять причину утечки памяти в примере с функцией sum2 на уровне STG. Не запоминайте

этот пример, вроде, ага, тут у нас копятся отложенные вычисления в аргументе. Переведите на STG и

посмотрите в каком месте происходит слишком много вызовов let-выражений. Переведите и пример

без утечки памяти, а также промежуточный вариант, который не сработал. Для этого вам понадобится

выразить энергичный образец через функцию seq.

Подсказка: За счёт семантики case-выражений нам не нужно специальных конструкций для того чтобы

реализовать seq в STG:

seq = FUN( a b ->

case a of

x -> b

)

При этом вызов функции seq будет встроен. Необходимо будет заменить в коде все вызовы seq на пра-

вую часть определения (без FUN). Также обратите внимание на то, что плюс не является примитивной

функцией:

plusInt = FUN( ma mb ->

case ma of

I# a -> case mb of

I# b -> case (primitivePlus a b) of

res -> I# res

)

В этой функции всплыла на поверхность одна тонкость. Если бы мы писали это выражение в Haskell,

то мы бы сразу вернули результат (I#(primitivePlus a b)), но мы пишем в STG и конструктор может

принять только атомарное выражение. Тогда мы могли бы подумать и сохранить его по старинке в

let-выражении:

-> let v = primitivePlus a b

in

I# v

Но это не правильное выражение в STG! Конструкция в правой части let-выражения должна быть объ-

ектом кучи, а у нас там простое выражение. Но было бы плохо добавить к нему THUNK, поскольку это

выражение содержит вызов примитивной функции на незапакованных значениях. Эта операция выпол-

няется очень быстро. Было бы плохо создавать для неё специальный объект на куче. Поэтому мы сразу

вычисляем это выражение в третьем case. Эта функция также будет встроенной, необходимо заменить

все вызовы на определение.

• Набейте руку в профилировании, пусть это станет привычкой. Вы долго писали большую программу и

теперь вы можете узнать много подробностей из её жизни, что происходит с ней во время вычисления

кода. Вернитесь к прошлой главе и попрофилируйте разные примеры. В конце главы мы рассматрива-

ли пример с поиском корней, там мы создавали большой список промежуточных результатов и в нём

искали решение. Я говорил, что такие алгоритмы очень эффективны при ленивой стратегии вычис-

лений, но так ли это? Будьте критичны, не верьте на слово, ведь теперь у вас есть инструменты для

проверки моих туманных гипотез.

• Откройте документацию к GHC. Пролистайте её. Проникнитесь уважением к разработчикам GHC. Най-

дите исходники GHC и почитайте их. Посмотрите на Haskell-код, написанный профессионалами. Вы-

берите функцию наугад и попытайтесь понять как она строит свой результат.

Упражнения | 179

• Откройте документацию вновь. Нас интересует глава Profiling. Найдите в разделе профилирование

кучи как выполняется retainer profiling. Это специальный тип профилирования направленный на по-

иск данных, которые удерживают в памяти другие данные (типичный сценарий для утечек памяти).

Разберитесь с этим типом профилирования (флаг hr).

• Постройте систему правил, которая выполняет слияние для списков List, определённых в примере для

прагмы RULES. Сравните показатели производительности с правилами и без (для этого скомпилируйте

дважды с флагом O и без) на тестовом выражении:

main = print $ sumL $

mapL (\x -> x - 1000) $ mapL (+100) $ mapL (*2) $ genL 0 1e6

Функция sumL находит сумму элементов в списке, функция genL генерирует список чисел с единичным

шагом от первого аргумента до второго.

Подсказка: вам нужно воспользоваться такими свойствами (не забудьте о фазах компиляции)

mapL f (mapL g xs)

= ...

foldrL cons nil (mapL f xs)

= ...

• Откройте исходный код Prelude и присмотритесь к различным прагмам. Попытайтесь понять почему

они там используются.

180 | Глава 10: Реализация Haskell в GHC

Глава 11

Ленивые чудеса

В прошлой главе мы узнали, что такое ленивые вычисления. В этой главе мы посмотрим чем они хо-

роши. С ними можно делать невозможные вещи. Обращаться к ещё не вычисленным значениям, работать с

бесконечными данными.

Мы пишем программу, чтобы решить какую-нибудь сложную задачу. Часто так бывает, что сложная задача

оказывается сложной до тех пор пока её не удаётся разбить на отдельные независимые подзадачи. Мы решаем

задачи по-меньше, потом собираем из них решения, из этих решений собираем другие решения и вот уже

готова программа. Но мы решаем задачу не на листочке, нам необходимо объяснить её компьютеру. И тот

язык, на котором мы пишем программу, оказывает сильное влияние на то как мы будем решать задачу. Мы не

можем разбить программу на независимые подзадачи, если в том языке на котором мы собираемся объяснять

задачу компьютеру нет средств для того, чтобы собрать эти решения вместе.

Об этом говорит Джон Хьюз (John Huges) в статье “Why functional programming matters”. Он приводит та-

кую метафору. Если мы делаем стул и у нас нет хорошего клея. Единственное что нам остаётся это вырезать

из дерева стул целиком. Это невероятно трудная задача. Гораздо проще сделать отдельные части и потом

собрать вместе. Функциональные языки программирования предоставляют два новых вида “клея”. Это функ-

ции высшего порядка и ленивые вычисления. В статье можно найти много примеров. Некоторые из них мы

рассмотрим в этой главе.

С функциями высших порядков мы уже знакомы, они позволяют склеивать небольшие решения. С их

помощью мы можем параметризовать функцию другой функцией (поведением). Они дают нам возможность

выделять сложные закономерности и собирать их в функции. Ленивые вычисления же предназначены для

склеивания больших программ. Они синхронизируют выполнение подзадач, избавляя нас от необходимости

выполнять это вручную.

Эта идея разбиения программы на независимые части приводит нас к понятию модульности. Когда мы

решаем задачу мы пытаемся разложить её на простейшие составляющие. При этом часто оказывается, что

эти составляющие применимы не только для нашей задачи, но и для многих других. Мы получаем целый

букет решений, там где искали одно.

11.1 Численные методы

Рассмотрим несколько численных методов. Все эти методы построены на понятии сходимости. У нас есть

последовательность решений и она сходится к одному решению, но мы не знаем когда. Мы только знаем,

что промежуточные решения будут всё ближе и ближе к итоговому.

Поскольку у нас ленивый язык мы сначала построим все возможные решения, а затем выберем итоговое.

Так же как мы делали это в прошлой главе, когда искали корни уравнения методом неподвижной точки. Эти

примеры взяты из статьи “Why functional programming matters” Джона Хьюза.

Дифференцирование

Найдём производную функции в точке. Посмотрим на математическое определение производной:

f ( x + h) − f ( x)

f ( x) = lim

h→ 0

h

Производная это предел последовательности таких отношений, при h стремящемся к нулю. Если предел

сходится, то производная определена. Для того чтобы решить эту задачу мы начнём с небольшого значе-

ния h и будем постепенно уменьшать его, вычисляя промежуточные значения производной. Как только они

перестанут сильно изменяться мы будем считать, что мы нашли предел последовательности

Этот процесс напоминает то, что мы делали при поиске корня уравнения методом неподвижной точки.

Мы можем взять из того решения функцию определения сходимости последовательности:

| 181

converge :: (Ord a, Num a) => a -> [a] -> a

converge eps (a:b:xs)

| abs (a - b) <= eps

= a

| otherwise

= converge eps (b:xs)

Теперь осталось только создать последовательность значений производных. Напишем функцию, которая

вычисляет промежуточные решения:

easydiff :: Fractional a => (a -> a) -> a -> a -> a

easydiff f x h = (f (x + h) - f x) / h

Мы возьмём начальное значение шага и будем последовательно уменьшать его вдвое:

halves = iterate (/2)

Соберём все части вместе:

diff :: (Ord a, Fractional a) => a -> a -> (a -> a) -> a -> a

diff h0 eps f x = converge eps $ map (easydiff f x) $ iterate (/2) h0

where easydiff f x h = (f (x + h) - f x) / h

Сохраним эти определения в отдельном модуле и найдём производную какой-нибудь функции. Проте-

стируем решение на экспоненте. Известно, что производная экспоненты равна самой себе:

*Numeric> let exp’ = diff 1 1e-5 exp

*Numeric> let test x = abs $ exp x - exp’ x

*Numeric> test 2

1.4093421286887065e-5

*Numeric> test 5

1.767240203776055e-5

Интегрирование

Теперь давайте поинтегрируем функции одного аргумента. Интеграл это площадь кривой под графиком

функции. Если бы кривая была прямой, то мы могли бы вычислить интеграл по формуле трапеций:

easyintegrate :: Fractional a => (a -> a) -> a -> a -> a

easyintegrate f a b = (f a + f b) * (b - a) / 2

Но мы хотим интегрировать не только прямые линии. Мы представим, что функция является ломаной

прямой линией. Мы посчитаем интеграл на каждом из участков и сложим ответы. При этом чем ближе точки

друг к другу, тем точнее можно представить функцию в виде ломаной прямой линии, тем точнее будет

значение интеграла.

Проблема в том, что мы не знаем заранее насколько близки должны быть точки друг к другу. Это зависит

от функции, которую мы хотим проинтегрировать. Но мы можем построить последовательность решений.

На каждом шаге мы будем приближать функцию ломаной прямой, и на каждом шаге число изломов будет

расти вдвое. Как только решение перестанет меняться мы вернём ответ.

Построим последовательность решений:

integrate :: Fractional a => (a -> a) -> a -> a -> [a]

integrate f a b = easyintegrate f a b :

zipWith (+) (integrate a mid) (integrate mid b)

where mid = (a + b)/2

Первое решение является площадью под прямой, которая соединяет концы отрезка. Потом мы делим от-

резок пополам, строим последовательность приближений и складываем частичные суммы с помощью функ-

ции zipWith.

Эта версия функции хоть и наглядная, но не эффективная. Функция f вычисляется заново при каждом ре-

курсивном вызове. Было бы хорошо вычислять её только для новых значений. Для этого мы будем передавать

значения с предыдущего шага:

integrate :: Fractional a => (a -> a) -> a -> a -> [a]

integrate f a b = integ f a b (f a) (f b)

where integ f a b fa fb = (fa+fb)*(b-a)/2 :

zipWith (+) (integ f a m fa fm)

(integ f m b fm fb)

where m

= (a + b)/2

fm = f m

182 | Глава 11: Ленивые чудеса

В этой версии мы вычисляем значения в функции f лишь один раз для каждой точки. Запишем итоговое

решение:

int :: (Ord a, Fractional a) => a -> (a -> a) -> a -> a -> a

int eps f a b = converge eps $ integrate f a b

Мы опять воспользовались функцией converge, нам не нужно было её переписывать. Проверим решение.

Для проверки также воспользуемся экспонентой. В прошлой главе мы узнали, что

∫ x

ex = 1 +

etdt

0

Посмотрим, так ли это для нашего алгоритма:

*Numeric> let exp’ = int 1e-5 exp 0

*Numeric> let test x = abs $ exp x - 1 -

exp’ x

*Numeric> test 2

8.124102876649886e-6

*Numeric> test 5

4.576306736225888e-6

*Numeric> test 10

1.0683757864171639e-5

Алгоритм работает. В статье ещё рассмотрены методы повышения точности этих алгоритмов. Что инте-

ресно для улучшения точности не надо менять существующий код. Функция принимает последовательность

промежуточных решений и преобразует её.

11.2 Степенные ряды

Напишем модуль для вычисления степенных рядов. Этот пример взят из статьи Дугласа МакИлроя

(Douglas McIlroy) “Power Series, Power Serious”. Степенной ряд представляет собой функцию, которая опре-

деляется списком коэффициентов:

F ( x) = f 0 + f 1 x + f 2 x 2 + f 3 x 3 + f 4 x 4 + ...

Степенной ряд содержит бесконечное число слагаемых. Для вычисления нам потребуются функции сло-

жения и умножения. Ряд F ( x) можно записать и по-другому:

F ( x) = F 0( x)

= f 0 + xF 1( x)

= f 0 + x( f 1 + xF 2( x))

Это определение очень похоже на определение списка. Ряд есть коэффициент f 0 и другой ряд F 1( x)

умноженный на x. Поэтому для представления рядов мы выберем конструкцию похожую на список:

data Ps a = a :+: Ps a

deriving (Show, Eq)

Но в нашем случае списки бесконечны, поэтому у нас лишь один конструктор. Далее мы будем писать

просто f + xF 1, без скобок для аргумента.

Определим вспомогательные функции для создания рядов:

p0 :: Num a => a -> Ps a

p0 x = x :+: p0 0

ps :: Num a => [a] -> Ps a

ps []

= p0 0

ps (a:as) = a :+: ps as

Обратите внимание на то, как мы дописываем бесконечный хвост нулей в конец ряда. Теперь давайте

определим функцию вычисления ряда. Мы будем вычислять лишь конечное число степеней.

eval :: Num a => Int -> Ps a -> a -> a

eval 0 _

_ = 0

eval n (a :+: p) x = a + x * eval (n-1) p x

В первом случае мы хотим вычислить ноль степеней ряда, поэтому мы возвращаем ноль, а во втором

случае значение ряда a+ xP складывается из числа a и значения ряда P умноженного на заданное значение.

Степенные ряды | 183

Арифметика рядов

В результате сложения и умножения рядов также получается ряд. Также мы можем создать ряд из числа.

Эти операции говорят о том, что мы можем сделать степенной ряд экземпляром класса Num.

Сложение

Рекурсивное представление ряда f + xF позволяет нам очень кратко выражать операции, которые мы

хотим определить. Теперь у нас нет бесконечного набора коэффициентов, у нас всего лишь одно число и ещё

один ряд. Операции существенно упрощаются. Так сложение двух бесконечных рядов имеет вид:

F + G = ( f + xF 1) + ( g + xG 1) = ( f + g) + x( F 1 + G 1)

Переведём на Haskell:

(f :+: fs) + (g :+: gs) = (f + g) :+: (fs + gs)

Умножение

Умножим два ряда:

F ∗ G = ( f + xF 1) ∗ ( g + xG 1) = f g + x( f G 1 + F 1 ∗ G)

Переведём:

(.*) :: Num a => a -> Ps a -> Ps a

k .* (f :+: fs) = (k * f) :+: (k .* fs)

(f :+: fs) * (g :+: gs) = (f * g) :+: (f .* gs + fs * (g :+: gs))

Дополнительная операция (.*) выполняет умножение всех коэффициентов ряда на число.

Класс Num

Соберём определения для методов класса Num вместе:

instance Num a => Num (Ps a) where

(f :+: fs) + (g :+: gs) = (f + g) :+: (fs + gs)

(f :+: fs) * (g :+: gs) = (f * g) :+: (f .* gs + fs * (g :+: gs))

negate (f :+: fs) = negate f :+: negate fs

fromInteger n = p0 (fromInteger n)

(.*) :: Num a => a -> Ps a -> Ps a

k .* (f :+: fs) = (k * f) :+: (k .* fs)

Методы abs и signum не определены для рядов. Обратите внимание на то, как рекурсивное определение

рядов приводит к рекурсивным определениям функций для рядов. Этот приём очень характерен для Haskell.

Поскольку наш ряд это число и ещё один ряд за счёт рекурсии мы можем воспользоваться операцией, которую

мы определяем, на “хвостовом” ряде.

Деление

Результат деления Q удовлетворяет соотношению:

F = Q ∗ G

Переписав F , G и Q в нашем представлении, получим

f + xF 1 = ( q + xQ 1) ∗ G = qG + xQ 1 ∗ G = q( g + xG 1) + xQ 1 ∗ G

= qg + x( qG 1 + Q 1 ∗ G)

Следовательно

q

= f / g

Q 1 = ( F 1 − qG 1)/ G

Если g = 0 деление имеет смысл только в том случае, если и f = 0. Переведём на Haskell:

184 | Глава 11: Ленивые чудеса

class Fractional a => Fractional (Ps a) where

(0 :+: fs) / (0 :+: gs) = fs / gs

(f :+: fs) / (g :+: gs) = q :+: ((fs - q .* gs)/(g :+: gs))

where q = f/g

fromRational x = p0 (fromRational x)

Производная и интеграл

Производная одного члена ряда вычисляется так:

d xn = nxn− 1

dx

Из этого выражения по свойствам производной

d

d

d

( f ( x) + g( x)) =

f ( x) +

g( x)

dx

dx

dx

d ( k ∗ f( x)) = k ∗ d f( x)

dx

dx

мы можем получить формулу для всего ряда:

d F( x) = f 1 + 2 f 2 x + 3 f 3 x 2 + 4 f 4 x 3 + ...

dx

Для реализации нам понадобится вспомогательная функция, которая будет обновлять значение допол-

нительного множителя n в выражении nxn− 1:

diff :: Num a => Ps a -> Ps a

diff (f :+: fs) = diff’ 1 fs

where diff’ n (g :+: gs) = (n * g) :+: (diff’ (n+1) gs)

Также мы можем вычислить и интеграл степенного ряда:

int :: Fractional a => Ps a -> Ps a

int (f :+: fs) = 0 :+: (int’ 1 fs)

where int’ n (g :+: gs) = (g / n) :+: (int’ (n+1) gs)

Элементарные функции

Мы можем выразить элементарные функции через операции взятия производной и интегрирования. К

примеру уравнение для ex выглядит так:

dy = y

dx

Проинтегрируем с начальным условием y(0) = 1:

∫ x

y( x) = 1 +

y( t) dt

0

Теперь переведём на Haskell:

expx = 1 + int expx

Кажется невероятным, но это и есть определение экспоненты. Так же мы можем определить и функции

для синуса и косинуса:

d sin x = cos x,

sin(0) = 0 ,

dx

d cos x = − sin x, cos(0) = 1

dx

Что приводит нас к:

sinx = int cosx

cosx = 1 - int sinx

И это работает! Вычисление этих функций возможно за счёт того, что вне зависимости от аргумента

функция int вернёт ряд, у которого первый коэффициент равен нулю. Это значение подхватывается и ис-

пользуется на следующем шаге рекурсивных вычислений.

Через синус и косинус мы можем определить тангенс:

tanx = sinx / cosx

Степенные ряды | 185

11.3 Водосборы

В этом примере мы рассмотрим одну интересную технику рекурсивных вычислений, которая называется

мемоизацией (memoization). Она заключается в том, что мы запоминаем все значения, с которыми вызывалась

функция и, если с данным значением функция уже вычислялась, просто используем значение из памяти, а

если значение ещё не вычислялось, вычисляем его и сохраняем.

В ленивых языках программирования для мемоизации функций часто используется такой приём. Мы со-

храняем все значения функции в некотором контейнере, а затем обращаемся к элементам. При этом значения

сохраняются в контейнере и не перевычисляются. Это происходит за счёт ленивых вычислений. Что интерес-

но вычисляются не все значения, а лишь те, которые нам действительно нужны, те которые мы извлекаем из

контейнера хотя бы один раз.

Посмотрим на такой классический пример. Вычисление чисел Фибоначчи. Каждое последующее число

ряда Фибоначчи равно сумме двух предыдущих. Наивное определение выглядит так:

fib :: Int -> Int

fib 0 = 0

fib 1 = 1

fib n = fib (n-1) + fib (n-2)

В этом определении число вычислений растёт экспоненциально. Для того чтобы вычислить fib n нам

нужно вычислить fib (n-1) и fib (n-2), для того чтобы вычислить каждое из них нам нужно вычислить

ещё два числа, и так вычисления удваиваются на каждом шаге. Если мы вызовем в интерпретаторе fib 40,

то вычислитель зависнет. Что интересно в этой функции вычисления пересекаются, они могут быть пере-

использованы. Например для вычисления fib (n-1) и fib (n-2) нужно вычислить fib (n-2) (снова), fib

(n-3), fib (n-3) (снова) и fib (n-4).

Если мы сохраним все значения функции в списке, каждый вызов функции будет вычислен лишь один

раз:

fib’ :: Int -> Int

fib’ n = fibs !! n

where fibs = 0 : 1 : zipWith (+) fibs (tail fibs)

Попробуем вычислить для 40:

*Fib> fib’ 40

102334155

*Fib> fib’ 4040

700852629

Вычисления происходят мгновенно. Если задача состоит из множества подзадач, которые самоподобны

и для вычисления последующих подзадач используются решения из предыдущих, стоит задуматься об ис-

пользовании мемоизации. Такие задачи называются задачами динамического программирования. Вычисление

чисел Фибоначчи яркий пример задачи динамического программирования.

Рассмотрим такую задачу. Дана прямоугольная “карта местности”, в каждой клетке целым числом ука-

зана высота точки. Необходимо разметить местность по следующим правилам:

• Из каждой клетки карты вода стекает не более чем в одном из четырёх возможных направлений (“се-

вер”, “юг”, “запад”, “восток”).

• Если у клетки нет ни одного соседа с высотой меньше её собственной высоты, то эта клетка – водосток,

и вода из неё никуда дальше не течёт.

• Иначе вода из текущей клетки стекает на соседнюю клетку с минимальной высотой.

• Если таких соседей несколько, то вода стекает по первому из возможных направлений из списка “на

север”, “на запад”, “на восток”, “на юг”.

Все клетки из которых вода стекает в один и тот же водосток принадлежат к одному бассейну водосбо-

ра. Необходимо отметить на карте все бассейны. Решение этой задачи встретилось мне в статье Дмитрия

Астапова “Рекурсия+мемоизация = динамическое программирование”. Здесь оно и приводится с незначи-

тельными изменениями.

Карта местности представлена в виде двумерного массива, в каждой клетке которого отмечена высота

точки, нам необходимо получить двумерный массив того же размера, который вместо высот содержит метки

водостоков. Мы будем отмечать их буквами латинского алфавита в том порядке, в котором они встречаются

при обходе карты сверху вниз, слева направо. Например:

186 | Глава 11: Ленивые чудеса

1 2 3 4 5 6

a a a b b b

7 8 9 2 4 5

a a b b b b

3 5 3 3 6 7

->

c c d b b e

6 4 5 5 3 1

f g d b e e

2 2 4 5 3 7

f g g h h e

Для представления двумерного массива мы воспользуемся типом Array из стандартного модуля

Data.Array. Тип Array имеет два параметра:

data Array i a

Первый указывает на индекс, а второй на содержание. Массивы уже встречались нам в главе о типе ST.

Напомню, что подразумевается, что этот тип является экземпляром класса Ix, который описывает целочис-

ленные индексы, вспомним его определение:

class Ord a => Ix a where

range

:: (a, a) -> [a]

index

:: (a, a) -> a -> Int

inRange

:: (a, a) -> a -> Bool

rangeSize

:: (a, a) -> Int

Первый аргумент у всех этих функций это пара, которая представляет верхнюю и нижнюю грань после-

довательности. Попробуйте догадаться, что делают методы этого класса по типам и именам.

Для двумерного массива индекс будет задаваться парой целых чисел:

import Data.Array

type Coord = (Int, Int)

type HeightMap = Array Coord Int

type SinkMap

= Array Coord Coord

Значение типа HeightMap хранит карту высот, значение типа SinkMap хранит в каждой координате, ту

точку, которая является водостоком для данной точки. Нам необходимо построить функцию:

flow :: HeightMap -> SinkMap

Мы будем решать эту задачу рекурсивно. Представим, что мы знаем водостоки для всех точек кроме

данной. Для каждой точки мы можем узнать в какую сторону из неё стекает вода. При этом водосток для

следующей точки такой же как и для текущей. Если же из данной точки вода никуда не течёт, то она сама

является водостоком. Мы определим эту функцию через комбинатор неподвижной точки fix.:

flow :: HeightMap -> SinkMap

flow arr = fix $ \result -> listArray (bounds arr) $

map (\x -> maybe x (result ! ) $ getSink arr x) $

range $ bounds arr

getSink :: HeightMap -> Coord -> Maybe Coord

Мы ищем решение в виде неподвижной точки функции, которая принимает карту стоков и возвращает

карту стоков. Функция getSink по данной точке на карте вычисляет соседнюю точку, в которую стекает вода.

Эта функция частично определена, поскольку для водостоков нет такой соседней точки, в которую бы утекала

вода. Функция listArray конструирует значение типа Array из списка значений. Первым аргументом она

принимает диапазон значений для индексов. Размеры массива совпадают с размерами карты высот, поэтому

первым аргументом мы передаём bounds arr.

Теперь разберёмся с тем как заполняются значения в список. Сначала мы создаём список координат

исходной карты высот с помощью выражения:

range $ bounds arr

После этого мы по координатам точек находим водостоки, причём сразу для всех точек. Это происходит

в лямбда-функции:

\x -> maybe x (result ! ) $ getSink arr x

Водосборы | 187

Мы принимаем текущую координату и с помощью функции getSink находим соседнюю точку, в которую

убегает вода. Если такой точки нет, то в следующем выражении мы вернём исходную точку, поскольку в этом

случае она и будет водостоком, а если такая соседняя точка всё-таки есть мы спросим результат из будущего.

Мы обратимся к результату (result ! ), посмотрим каким окажется водосток для соседней точки и вернём

это значение. Поскольку за счёт ленивых вычислений значения результирующего массива вычисляются лишь

один раз, после того как мы найдём водосток для данной точки этим результатом смогут воспользоваться

все соседние точки. При этом порядок обращения к значениям из будущих вычислений не играет роли.

Осталось только определить функцию поиска ближайшего стока и функцию разметки.

getSink :: HeightMap -> Coord -> Maybe Coord

getSink arr (x, y)

| null sinks = Nothing

| otherwise

= Just $ snd $ minimum $ map (\i -> (arr! i, i)) sinks

where sinks = filter p [(x+1, y), (x-1, y), (x, y-1), (x, y+1)]

p i

= inRange (bounds arr) i && arr ! i < arr ! (x, y)

В функции разметки мы воспользуемся ассоциативным массивом из модуля Data.Map. Функция nub из

модуля Data.List убирает из списка повторяющиеся элементы. Затем мы составляем список пар из коорди-

нат водостоков и меток и в самом конце размечаем исходный массив:

label :: SinkMap -> LabelMap

label a = fmap (m M.! ) a

where m = M. fromList $ flip zip [’a’ .. ] $ nub $ elems a

11.4 Ленивее некуда

Мы выяснили, что значение может редуцироваться только при сопоставлении с образцом и в специальной

функции seq. Функцию seq мы можем применять, а можем и не применять. Но кажется, что в декомпозиции

мы не можем уйти от необходимости проведения хотя бы одной редукции. Оказывается можем, в Haskell для

этого предусмотрены специальные ленивые образцы (lazy patterns). Они обозначаются знаком тильда:

lazyHead :: [a] -> a

lazyHead ~(x:xs) = x

Перед скобками сопоставления с образцом пишется символ тильда. Этим мы говорим вычислителю: до-

верься мне, здесь точно такой образец, можешь даже не проверять дальше. Он и правда дальше не пойдёт.

Например если мы напишем такое определение:

lazySafeHead :: [a] -> Maybe a

lazySafeHead ~(x:xs) = Just x

lazySafeHead []

= Nothing

Если мы подставим в эту функцию пустой список мы получим ошибку времени выполнения, вычислитель

доверился нам в первом уравнении, а мы его обманули. Сохраним в модуле Strict и проверим:

Prelude Strict> :! ghc --make Strict

[1 of 1] Compiling Strict

( Strict. hs, Strict. o )

Strict. hs:67:0:

Warning: Pattern match(es) are overlapped

In the definition of ‘lazySafeHead’: lazySafeHead [] = ...

Prelude Strict> :l Strict

Ok, modules loaded: Strict.

Prelude Strict> lazySafeHead [1,2,3]

Just 1

Prelude Strict> lazySafeHead []

Just *** Exception: Strict. hs:(67,0)-(68,29): Irrefutable

pattern failed for pattern (x : xs)

При компиляции нам даже сообщили о том, что образцы в декомпозиции пересекаются. Но мы были

упрямы и напоролись на ошибку, если мы поменяем образцы местами, то всё пройдёт гладко:

Prelude Strict> :! ghc --make Strict

[1 of 1] Compiling Strict

( Strict. hs, Strict. o )

Prelude Strict> :l Strict

Ok, modules loaded: Strict.

Prelude Strict> lazySafeHead []

Nothing

188 | Глава 11: Ленивые чудеса

Отметим, что сопоставление с образцом в let и where выражениях является ленивым. Функцию lazyHead

мы могли бы написать и так:

lazyHead a = x

where (x:xs) = a

lazyHead a =

let (x:xs) = a

in

x

Посмотрим как используются ленивые образцы при построении потоков, или бесконечных списков. Мы

будем представлять функции одного аргумента потоками значений с одинаковым шагом. Так мы будем пред-

ставлять непрерывные функции дискретными сигналами. Считаем, что шаг дискретизации (или шаг между

соседними точками) нам известен.

f : R → R ⇒ fn = f ( nτ ) ,

n = 0 , 1 , 2 , ...

Где τ – шаг дискретизации, а n пробегает все натуральные числа. Определим функцию решения диффе-

ренциальных уравнений вида:

dx = f( t)

dt

x(0) = ˆ

x

Символ ˆ x означает начальное значение функции x. Перейдём к дискретным сигналам:

xn−xn− 1 = f

τ

n,

x 0 = ˆ

x

Где τ – шаг дискретизации, а x и f – это потоки чисел, индекс n пробегает от нуля до бесконечности

по всем точкам функции, превращённой в дискретный сигнал. Такой метод приближения дифференциаль-

ных уравнений называют методом Эйлера. Теперь мы можем выразить следующий элемент сигнала через

предыдущий.

xn = xn− 1 + τ fn, x 0 = ˆ

x

Закодируем это уравнение:

-- шаг дискретизации

dt :: Fractional a => a

dt = 1e-3

-- метод Эйлера

int :: Fractional a => a -> [a] -> [a]

int x0 (f:fs) = x0 : int (x0 + dt * f) fs

Смотрите в функции int мы принимаем начальное значение x0 и поток всех значений функции пра-

вой части уравнения, поток значений функции f( t). Мы помещаем начальное значение в первый элемент

результата, а остальные значения получаем рекурсивно.

Определим две вспомогательные функции:

time :: Fractional a => [a]

time = [0, dt .. ]

dist :: Fractional a => Int -> [a] -> [a] -> a

dist n a b = ( / fromIntegral n) $

foldl’ (+) 0 $ take n $ map abs $ zipWith (-) a b

Функция time пробегает все значения отсчётов шага дискретизации по времени. Это тождественная функ-

ция представленная в виде потока с шагом dt.

Функция проверки результата dist принимает два потока и по ним считает расстояние между ними. Эта

функция говорит, что расстояние между двумя потоками в n первых точках равно сумме модулей разности

между значениями потоков. Для того чтобы оценить среднее расхождение, мы делим в конце результат на

число точек.

Также импортируем для удобства символьный синоним для fmap из модуля Control.Applicative.

Ленивее некуда | 189

import Control.Applicative((<$> ))

...

Проверим функцию int. Для этого сохраним все новые функции в модуле Stream. hs. Загрузим модуль

в интерпретатор и вычислим производную какой-нибудь функции. Найдём решение для правой части кон-

станты и проверим, что у нас получилась тождественная функция:

*Stream> dist 1000 time $ int 0 $ repeat 1

7.37188088351104e-17

Функции практически совпадают, порядок ошибки составляет 10 − 16. Так и должно быть для линейных

функций. Посмотрим, что будет если в правой части уравнения стоит тождественная функция:

*Stream> dist 1000 ((\t -> t^2/2) <$> time) $ int 0 time

2.497500000001403e-4

Решение этого уравнения равно функции t 2 . Здесь мы видим, что результаты уже не такие хорошие.

2

Есть функции, которые определяются рекурсивно в терминах дифференциальных уравнений, например

экспонента будет решением такого уравнения:

dx = x

dt

∫ t

x( t) = x(0) +

x( τ ) dτ

0

Опишем это уравнение в Haskell:

e = int 1 e

Наше описание копирует исходное математическое определение. Добавим это уравнение в модуль Stream

и проверим результаты:

*Stream> dist 1000 (map exp time) e

^CInterrupted.

К сожалению вычисление зависло. Нажмём ctrl+c и разберёмся почему. Для этого распишем вычисление

потока чисел e:

e

-- раскроем e

=>

int 1 e

-- раскроем int, во втором варгументе

-- int стоит декомпозиция,

=>

int 1 e@(f:fs)

-- для того чтобы узнать какое уравнение

-- для int выбрать нам нужно раскрыть

-- второй аргумент, узнать корневой

-- конструктор, раскроем второй аргумент:

=>

int 1 (int 1 e)

=>

int 1 (int 1e@(f:fs))

-- такая же ситуация

=>

int 1 (int 1 (int 1 e))

Проблема в том, что первый элемент решения мы знаем, мы передаём его первым аргументом и присо-

единяем к решению, но справа от знака равно. Но для того чтобы перейти в правую часть вычислителю нужно

проверить все аргументы, в которых есть декомпозиция. И он начинает проверять, но слишком рано. Нам

бы хотелось, чтобы он сначала присоединил к решению первый аргумент, а затем выполнял бы вычисления

следующего элемента.

C помощью ленивых образцов мы можем отложить декомпозицию второго аргумента на потом:

int :: Fractional a => a -> [a] -> [a]

int x0 ~(f:fs) = x0 : int (x0 + dt * f) fs

Теперь мы видим:

*Stream> dist 1000 (map exp time) e

4.988984990735441e-4

190 | Глава 11: Ленивые чудеса

Вычисления происходят. С помощью взаимно-рекурсивных функций мы можем определить функции си-

нус и косинус:

sinx = int 0 cosx

cosx = int 1 (negate <$> sinx)

Эти функции описывают точку, которая бегает по окружности. Вот математическое определение:

dx

=

y

dt

dy

=

−x

dt

x(0)

=

0

y(0)

=

1

Проверим в интерпретаторе:

*Stream> dist 1000 (sin <$> time) sinx

1.5027460329809257e-4

*Stream> dist 1000 (cos <$> time) cosx

1.9088156807382827e-4

Так с помощью ленивых образцов нам удалось попасть в правую часть уравнения для функции int, не рас-

крывая до конца аргументы в левой части. С помощью этого мы могли ссылаться в сопоставлении с образцом

на значение, которое ещё не было вычислено.

11.5 Краткое содержание

Ленивые вычисления повышают модульность программ. Мы можем в одной части программы создать все

возможные решения, а в другой выбрать лучшие по какому-либо признаку. Также мы посмотрели на инте-

ресную технику написания рекурсивных функций, которая называется мемоизацией. Мемоизация означает,

что мы не вычисляем повторно значения некоторой функции, а сохраняем их и используем в дальнейших

вычислениях. Мы узнали новую синтаксическую конструкцию. Оказывается мы можем не только бороться с

ленью, но и поощрять её. Лень поощряется ленивыми образцами. Они отменяют приведение к слабой заголо-

вочной нормальной форме при декомпозиции аргументов. Они пишутся как обычные образцы, но со знаком

тильда:

lazyHead ~(x:xs) = x

Мы говорим вычислителю: поверь мне, это значение может иметь только такой вид, потом посмотришь

так ли это, когда значения тебе понадобятся. Поэтому ленивые образцы проходят сопоставление с образцом

в любом случае.

Сопоставление с образцом в let и where выражениях является ленивым. Функцию lazyHead мы могли бы

написать и так:

lazyHead a = x

where (x:xs) = a

lazyHead a =

let (x:xs) = a

in

x

11.6 Упражнения

Мы побывали на выставке ленивых программ. Присмотритесь ещё раз к решениям задач этой главы и

подумайте какую роль сыграли ленивые вычисления в каждом из случаев, какие мотивы обыгрываются в

этих примерах. Также подумайте каким было бы решение, если бы в Haskell использовалась стратегия вы-

числения по значению. Критически настроенные читатели могут с помощью профилирования проверить

эффективность программ из этой главы.

Краткое содержание | 191

Глава 12

Структурная рекурсия

Структурная рекурсия определяет способ построения и преобразования значений по виду типа (по со-

ставу его конструкторов). Функции, которые преобразуют значения мы будем называть свёрткой (fold), а

функции которые строят значения – развёрткой (unfold). Эта рекурсия встречается очень часто, мы уже поль-

зовались ею и не раз, но в этой главе мы остановимся на ней поподробнее.

12.1 Свёртка

Свёртку значения можно представить как процесс, который заменяет в дереве значения все конструкторы

на подходящие по типу функции.

Логические значения

Вспомним определение логических значений:

data Bool = True | False

У нас есть два конструктора-константы. Любое значение типа Bool может состоять либо из одного кон-

структора True, либо из одного конструктора False. Функция свёртки в данном случае принимает две кон-

станты одинакового типа a и возвращает функцию, которая превращает значение типа Bool в значение

типа a, заменяя конструкторы на переданные значения:

foldBool :: a -> a -> Bool -> a

foldBool true false = \b -> case b of

True

-> true

False

-> false

Мы написали эту функцию в композиционном стиле для того, чтобы подчеркнуть, что функция преобра-

зует значение типа Bool. Определим несколько знакомых функций через функцию свёртки, начнём с отри-

цания:

not :: Bool -> Bool

not = foldNat False True

Мы поменяли конструкторы местами, если на вход поступит True, то мы вернём False и наоборот. Теперь

посмотрим на “и” и “или”:

(||), (&& ) :: Bool -> Bool -> Bool

(||) = foldNat

(const True)

id

(&& ) = foldNat

id

(const False)

Определение функций “и” и “или” через свёртки подчёркивает, что они являются взаимно обратными.

Смотрите, эти функции принимают значение типа Bool и возвращают функцию Bool -> Bool. Фактически

функция свёртки для Bool является if-выражением, только в этот раз мы пишем условие в конце.

192 | Глава 12: Структурная рекурсия

Натуральные числа

У нас был тип для натуральных чисел Пеано:

data Nat = Zero | Succ Nat

Помните мы когда-то записывали определения типов в стиле классов:

data Nat where

Zero :: Nat

Succ :: Nat -> Nat

Если мы заменим конструктор Zero на значение типа a, то конструктор Succ нам придётся заменять на

функцию типа a -> a, иначе мы не пройдём проверку типов. Представим, что Nat это класс:

data Nat a where

zero :: a

succ :: a -> a

Из этого определения следует функция свёртки:

foldNat :: a -> (a -> a) -> (Nat -> a)

foldNat zero succ = \n -> case n of

Zero

-> zero

Succ m

-> succ (foldNat zero succ m)

Обратите внимание на рекурсивный вызов функции foldNat мы обходим всё дерево значения, заменяя

каждый конструктор. Определим знакомые функции через свёртку:

isZero :: Nat -> Bool

isZero = foldNat True (const False)

Посмотрим как вычисляется эта функция:

isZero Zero

=>

True

-- заменили конструктор Zero

isZero (Succ (Succ (Succ Zero)))

=>

const False (const False (const False True))

-- заменили и Zero и Succ

=>

False

Что интересно за счёт ленивых вычислений на самом деле во втором выражении произойдёт лишь одна

замена. Мы не обходим всё дерево, нам это и не нужно, а смотрим лишь на первый конструктор, если там

Succ, то произойдёт замена на постоянную функцию, которая игнорирует свой второй аргумент и рекурсив-

ного вызова функции свёртки не произойдёт, совсем как в исходном определении!

even, odd :: Nat -> Bool

even

= foldNat True

not

odd

= foldNat False not

Эти функции определяют чётность числа, сдесь мы пользуемся тем свойством, что not (not a) == a.

Определим сложение и умножение:

add, mul :: Nat -> Nat -> Nat

add a

= foldNat a

Succ

mul a

= foldNat Zero

(add a)

Свёртка | 193

Maybe

Вспомним определение типа для результата частично определённых функций:

data Maybe a = Nothing | Just a

Перепишем словно это класс:

data Maybe a b where

Nothing :: b

Just

:: a -> b

Этот класс принимает два параметра, поскольку исходный тип Maybe принимает один. Теперь несложно

догадаться как будет выглядеть функция свёртки, мы просто получим стандартную функцию maybe. Дадим

определение экземпляра функтора и монады через свёртку:

instance Functor Maybe where

fmap f = maybe Nothing (Just . f)

instance Monad Maybe where

return

= Just

ma >>= mf

= maybe Nothing mf ma

Списки

Функция свёртки для списков это функция foldr. Выведем её из определения типа:

data [a] = a : [a] | []

Представим, что это класс:

class [a] b where

cons

:: a -> b -> b

nil

:: b

Теперь получить определение для foldr совсем просто:

foldr :: (a -> b -> b) -> b -> [a] -> b

foldr cons nil = \x -> case x of

a:as

-> a ‘cons‘ foldr cons nil as

[]

-> nil

Мы обходим дерево значения, заменяя конструкторы методами нашего воображаемого класса. Опреде-

лим несколько стандартных функций для списков через свёртку.

Первый элемент списка:

head :: [a] -> a

head = foldr const (error ”empty list”)

Объединение списков:

(++) :: [a] -> [a] -> [a]

a ++ b = foldr (:) b a

В этой функции мы реконструируем заново первый список но в самом конце заменяем пустой список в

хвосте a на второй аргумент, так и получается объединение списков. Обратите внимание на эту особенность,

скорость выполнения операции (++) зависит от длины первого списка. Поэтому между двумя выражениями

((a ++ b) ++ c) ++ d

a ++ (b ++ (c ++ d))

Нет разницы в итоговом результате, но есть огромная разница по скорости вычисления! Второй гораздо

быстрее. Убедитесь в этом! Реализуем объединение списка списков в один список:

concat :: [[a]] -> [a]

concat = foldr (++) []

194 | Глава 12: Структурная рекурсия

Через свёртку можно реализовать и функцию преобразования списков:

map :: (a -> b) -> [a] -> [b]

map f = foldr ((:) . f) []

Если смысл выражения ((:) . f) не совсем понятен, давайте распишем его типы:

f

(:)

a

------->

b

------->

([b] -> [b])

Напишем функцию фильтрации:

filter :: (a -> Bool) -> [a] -> [a]

filter p = foldr (\a as -> foldBool (a:as) as (p a)) []

Тут у нас целых две функции свёртки. Если значение предиката p истинно, то мы вернём все элементы

списка, а если ложно отбросим первый элемент. Через foldr можно даже определить функцию с хвостовой

рекурсией foldl. Но это не так просто. Всё же попробуем. Для этого вспомним определение:

foldl :: (a -> b -> a) -> a -> [b] -> a

foldl f s []

= s

foldl f s (a:as)

= foldl f (f s a) as

Нам нужно привести это определение к виду foldr, нам нужно выделить два метода воображаемого

класса списка cons и nil:

foldr :: (a -> b -> b) -> b -> [a] -> b

foldr cons nil = \x -> case x of

a:as

-> a ‘cons‘ foldr cons nil as

[]

-> nil

Перенесём два последних аргумента определения foldl в правую часть, воспользуемся лямбда-

функциями и case-выражением:

foldl :: (a -> b -> a) -> [b] -> a -> a

foldl f = \x -> case x of

[]

-> \s -> s

a:as

-> \s -> foldl f as (f s a)

Мы поменяли местами порядок следования аргументов (второго и третьего). Выделим тождественную

функцию в первом уравнении case-выражения и функцию композиции во втором.

foldl :: (a -> b -> a) -> [b] -> a -> a

foldl f = \x -> case x of

[]

-> id

a:as

-> foldl f as . (flip f a)

Теперь выделим функции cons и nil:

foldl :: (a -> b -> a) -> [b] -> a -> a

foldl f = \x -> case x of

[]

-> nil

a:as

-> a ‘cons‘ foldl f as

where nil

= id

cons

= \a b -> b . flip f a

= \a

-> ( . flip f a)

Теперь запишем через foldr:

foldl :: (a -> b -> a) -> a -> [b] -> a

foldl f s xs = foldr (\a -> ( . flip f a)) id xs s

Кажется мы ошиблись в аргументах, ведь foldr принимает три аргумента. Дело в том, что в функции

foldr мы сворачиваем списки в функции, последний аргумент предназначен как раз для результирующей

функции. Отметим, что из определения можно исключить два последних аргумента с помощью функции

flip.

Свёртка | 195

Вычислительные особенности foldl и foldr

Если посмотреть на выражение, которое получается в результате вычисления foldr и foldl можно понять

почему они так называются.

В левой свёртке foldl скобки группируются влево, поэтому на конце l (left):

foldl f s [a1, a2, a3, a4] =

(((s ‘f‘ a1) ‘f‘ a2) ‘f‘ a3) ‘f‘ a4

В правой свёртке foldr скобки группируются вправо, поэтому на конце r (right):

foldr f s [a1, a2, a3, a4]

a1 ‘f‘ (a2 ‘f‘ (a3 ‘f‘ (a4 ‘f‘ s)))

Кажется, что если функция f ассоциативна

(a ‘f‘ b) ‘f‘ c

= a ‘f‘ (b ‘f‘ c)

то нет разницы какую свёртку применять. Разницы нет по смыслу, но может быть существенная разница

в скорости вычисления. Рассмотрим функцию concat, ниже два определения:

concat

= foldl (++) []

concat

= foldr (++) []

Какое выбрать? Результат и в том и в другом случае одинаковый (функция ++ ассоциативна). Стоит вы-

брать вариант с правой свёрткой. В первом варианте скобки будут группироваться влево, это чудовищно

скажется на производительности. Особенно если в конце небольшие списки:

Prelude> let concatl

= foldl (++) []

Prelude> let concatr

= foldr (++) []

Prelude> let x = [1 .. 1000000]

Prelude> let xs = [x,x,x] ++ map return x

Последним выражением мы создали список списков, в котором три списка по миллиону элементов, а в

конце миллион списков по одному элементу. Теперь попробуйте выполнить concatl и concatr на списке xs.

Вы заметите разницу по скорости печати. Также для сравнения можно установить флаг: :set +s.

Также интересной особенностью foldr является тот факт, что за счёт ленивых вычислений foldr не нужно

знать весь список, правая свёртка может работать и на бесконечных списках, в то время как foldl не вернёт

результат, пока не составит всё выражение. Например такое выражение будет вычислено:

Prelude> foldr (&& ) undefined $ True : True : repeat False

False

За счёт ленивых вычислений мы отбросили оставшуюся (бесконечную) часть списка. По этим примерам

может показаться, что левая свёртка такая не нужна совсем, но не все операции ассоциативны. Иногда полез-

но собирать результат в обратном порядке, например так в Prelude определена функция reverse, которая

переворачивает список:

reverse :: [a] -> [a]

reverse = foldl (flip (:)) []

Деревья

Мы можем определить свёртку и для деревьев. Вспомним тип:

data Tree a = Node a [Tree a]

Запишем в виде класса:

data Tree a b where

node :: a -> [b] -> b

В этом случае есть одна тонкость. У нас два рекурсивных типа: само дерево и внутри него – список. Для

преобразования списка мы воспользуемся функцией map:

196 | Глава 12: Структурная рекурсия

foldTree :: (a -> [b] -> b) -> Tree a -> b

foldTree node = \x -> case x of

Node a as -> node a (map (foldTree node) as)

Найдём список всех меток:

labels :: Tree a -> [a]

labels = foldTree $ \a bs -> a : concat bs

Мы объединяем все метки из поддеревьев в один список и присоединяем к нему метку из текущего узла.

Сделаем дерево экземпляром класса Functor:

instance Functor Tree where

fmap f = foldTree (Node . f)

Очень похоже на map для списков. Вычислим глубину дерева:

depth :: Tree a -> Int

depth = foldTree $ \a bs -> 1 + foldr max 0 bs

В этой функции за каждый узел мы прибавляем к результату единицу, а в списке находим максимум

среди всех поддеревьев.

12.2 Развёртка

С помощью развёртки мы постепенно извлекаем значение рекурсивного типа из значения какого-нибудь

другого типа. Этот процесс очень похож на процесс вычисления по имени. Сначала у нас есть отложенное

вычисление или thunk. Затем мы применяем к нему функцию редукции и у нас появляется корневой кон-

структор. А в аргументах конструктора снова сидят thunk’и. Мы применяем редукцию к ним. И так пока не

“развернём” всё значение.

Списки

Для разворачивания списков в Data.List есть специальная функция unfoldr. Присмотримся сначала к

её типу:

unfoldr :: (b -> Maybe (a, b)) -> b -> [a]

Функция развёртки принимает стартовый элемент, а возвращает значение типа пары от Maybe. Типом

Maybe мы кодируем конструкторы списка:

data [a] b where

(:)

:: a -> b -> b

-- Maybe (a, b)

[]

:: b

-- Nothing

Конструктор пустого списка не нуждается в аргументах, поэтому его мы кодируем константой Nothing.

Объединение принимает два аргумента голову и хвост, поэтому Maybe содержит пару из головы и следующего

элемента для разворачивания. Закодируем это определение:

unfoldr :: (b -> Maybe (a, b)) -> b -> [a]

unfoldr f = \b -> case (f b) of

Just (a, b’) -> a : unfoldr f b’

Nothing

-> []

Или мы можем записать это более кратко с помощью свёртки maybe:

unfoldr :: (b -> Maybe (a, b)) -> b -> [a]

unfoldr f = maybe [] (\(a, b) -> a : unfoldr f b)

Смотрите, перед нами коробочка (типа b) с подарком (типа a), мы разворачиваем, а там пара: подарок

(типа a) и ещё одна коробочка. Тогда мы начинаем разворачивать следующую коробочку и так далее по

цепочке, пока мы не развернём не обнаружим Nothing, это означает что подарки кончились.

Типичный пример развёртки это функция iterate. У нас есть стартовое значение типа a и функция по-

лучения следующего элемента a -> a

Развёртка | 197

iterate :: (a -> a) -> a -> [a]

iterate f = unfoldr $ \s -> Just (s, f s)

Поскольку Nothing не используется цепочка подарков никогда не оборвётся. Если только нам не будет

лень их разворачивать. Ещё один характерный пример это функция zip:

zip :: [a] -> [b] -> [(a, b)]

zip = curry $ unfoldr $ \x -> case x of

([]

, _)

-> Nothing

(_

, [])

-> Nothing

(a:as

, b:bs)

-> Just ((a, b), (as, bs))

Если один из списков обрывается, то прекращаем разворачивать. А если оба содержат голову и хвост, то

мы помещаем в голову списка пару голов, а в следующий элемент для разворачивания пару хвостов.

Потоки

Для развёртки хорошо подходят типы у которых, всего один конструктор. Тогда нам не нужно кодировать

альтернативы. Например рассмотрим потоки:

data Stream a = a :& Stream a

Они такие же как и списки, только без конструктора пустого списка. Функция развёртки для потоков

имеет вид:

unfoldStream :: (b -> (a, b)) -> b -> Stream a

unfoldStream f

= \b -> case f b of

(a, b’) -> a :& unfoldStream f b’

И нам не нужно пользоваться Maybe. Напишем функции генерации потоков:

iterate :: (a -> a) -> a -> Stream a

iterate f = unfoldStream $ \a -> (a, f a)

repeat :: a -> Stream a

repeat = unfoldStream $ \a -> (a, a)

zip :: Stream a -> Stream b -> Stream (a, b)

zip = curry $ unfoldStream $ \(a :& as, b :& bs) -> ((a, b), (as, bs))

Натуральные числа

Если присмотреться к натуральным числам, то можно заметить, что они очень похожи на списки. Списки

без элементов. Это отражается на функции развёртки. Для натуральных чисел мы будем возвращать не пару

а просто слкедующий элемент для развёртки:

unfoldNat :: (a -> Maybe a) -> a -> Nat

unfoldNat f = maybe Zero (Succ . unfoldNat f)

Напишем функцию преобразования из целых чисел в натуральные:

fromInt :: Int -> Nat

fromInt = unfoldNat f

where f n

| n == 0

= Nothing

| n >

0

= Just (n-1)

| otherwise = error ”negative number”

Обратите внимание на то, что в этом определении не участвуют конструкторы для Nat, хотя мы и строим

значение типа Nat. Конструкторы для Nat как и в случае списков кодируются типом Maybe. Развёртка ис-

пользуется гораздо реже свёртки. Возможно это объясняется необходимостью кодирования типа результата

некоторым промежуточным типом. Определения теряют в наглядности. Смотрим на функцию, а там Maybe

и не сразу понятно что мы строим: натуральные числа, списки или ещё что-то.

198 | Глава 12: Структурная рекурсия

12.3 Краткое содержание

В этой главе мы познакомились с особым видом рекурсии. Мы познакомились со структурной рекурсией.

Типы определяют не только значения, но и способы их обработки. Структурная рекурсия может быть выведе-

на из определения типа. Есть языки программирования, в которых мы определяем тип и получаем функции

структурной рекурсии в подарок. Есть языки, в которых структурная рекурсия является единственным воз-

можным способом составления рекурсивных функций.

Обратите внимание на то, что в этой главе мы определяли рекурсивные функции, но рекурсия встреча-

лась лишь в определении для функции свёртки и развёртки. Все остальные функции не содержали рекурсии,

более того почти все они определялись в бесточечном стиле. Структурная рекурсия это своего рода комби-

натор неподвижной точки, но не общий, а специфический для данного рекурсивного типа.

Структурная рекурсия бывает свёрткой и развёрткой.

Cвёрткой (fold) мы получаем значение некоторого произвольного типа из данного рекурсивного типа. При

этом все конструкторы заменяются на функции, которые возвращают новый тип.

Развёрткой (unfold) мы получаем из произвольного типа значение данного рекурсивного типа. Мы словно

разворачиваем его из значения, этот процесс очень похож на ленивые вычисления.

Мы узнали некоторые стандартные функции структурной рекурсии: cond или if-выражения, maybe, foldr,

unfoldr.

12.4 Упражнения

• Определите развёртку для деревьев из модуля Data.Tree.

• Определите с помощью свёртки следующие функции:

sum, prod

:: Num a => [a] -> a

or,

and

:: [Bool] -> Bool

length

:: [a] -> Int

cycle

:: [a] -> [a]

unzip

:: [(a,b)] -> ([a],[b])

unzip3

:: [(a,b,c)] -> ([a],[b],[c])

• Определите с помощью развёртки следующие функции:

infinity

:: Nat

map

:: (a -> b) -> [a] -> [b]

iterateTree :: (a -> [a]) -> a -> Tree a

zipTree

:: Tree a -> Tree b -> Tree (a, b)

• Поэкспериментируйте в интерпретаторе с только что определёнными функциями и теми функциями,

что мы определяли в этой главе.

• Рассмотрим ещё один стандартный тип. Он определён в Prelude. Это тип Either (дословно – один из

двух). Этот тип принимает два параметра:

data Either a b = Left a | Right b

Значение может быть либо значением типа a, либо значением типа b. Часто этот тип используют как

Maybe с информацией об ошибке. Конструктор Left хранит сообщение об ошибке, а конструктор Right

значение, если его удалось вычислить.

Например мы можем сделать такие определения:

headSafe :: [a] -> Either String a

headSafe []

= Left ”Empty list”

headSafe (x:_)

= Right x

divSafe :: Fractional a => a -> a -> Either String a

divSafe a 0 = Left ”division by zero”

divSafe a b = Right (a/b)

Для этого типа также определена функция свёртки она называется either. Не подглядывая в Prelude,

определите её.

Краткое содержание | 199

• Список является частным случаем дерева. Список это дерево, в каждом узле которого, лишь однин

дочерний узел. Деревья из модуля Data.Tree похожи на списки, но есть в них одно существенное

отличие. Они всегда содержат хотя бы один элемент. Пустой список не может быть представлен в виде

такого дерева. Например это различие сказывается, еслим вы захотите определить функцию-аналог

takeWhile для деревьев.

Определите деревья, которые не страдают от этого недостатка. Определите для них функции свёрт-

ки/развёртки, а также функции, которые мы определили для стандартных деревьев. Определите функ-

цию takeWhile (в рекурсивном виде и в виде развёртки) и сделайте их экземпляром класса Monad,

похожий на экземпляр для списков.

200 | Глава 12: Структурная рекурсия

Глава 13

Поиграем

Вот и закончилась первая часть книги. Мы узнали основные конструкции языка Haskell. В этой главе

мы напишем законченную программу для игры в пятнашки. Ну или почти законченную, глава венчается

упражнениями.

13.1 Стратегия написания программ

Описание задачи

Решение задачи начинается с описания проблемы и наброска решения. Мы хотим создать программу,

в которой можно будет играть в пятнашки. Если вам не знакома это игра, то взгляните на рисунок. Игра

начинается с позиции, в которой все фишки перемешаны. Необходимо, переставляя фишки, вернуться в

исходное положение. Каждым ходом мы двигаем одну фишку на пустое поле. В исходном положении фишки

идут по порядку.

9

1

4

8

1

2

3

4

13

11

5

5

6

7

8

2

10

7

3

9

10 11 12

15 14 12

6

13 14 15

Рис. 13.1: Случайное и конечное состояние игры пятнашки

Программа будет перемешивать фишки и отображать поле для игры. Она будет спрашивать следующий

ход и обновлять поле после хода. Если мы расставим все фишки по порядку, программа сообщит нам об этом

и предложит начать новую игру. В каждый момент мы можем не только сделать ход, но и покинуть игру или

начать всё заново. Известно, что не из любого положения можно расставить фишки по порядку. Поэтому наш

алгоритм перемешивания должен генерировать только такие позиции, для которых решение возможно.

Набросок решения

Программа, которую мы хотим написать, будет вести диалог с пользователем. Она показывает поле для

игры и спрашивает следующий ход. Потом она распознаёт ход, и показывает обновлённое поле. И так далее.

Нам нужно как-то организовать этот диалог.

При этом в программе можно выделить две независимые части. Одна отвечает за сам диалог. Она прини-

мает реплики пользователя и отображает поле для игры. А другая часть отвечает за правила игры пятнашки:

как ходы влияют на поле, какое положение является победным, как перемешивать фишки.

| 201

У нас будет два отдельных модуля: один для описания игры, назовём его Game, а другой для описания

диалога с пользователем. Мы назовём его Loop (петля или цикл), поскольку диалог это зацикленная проце-

дура получения реплики и реакции на реплику.

Такой вот набросок-ориентир. После этого можно приступать к реализации. Но с чего начать?

Каркас. Типы и классы

В Haskell программы обычно начинают строить с каркаса – с типов и классов. Нам нужно выделить ос-

новные сущности и подумать какие типы подходят для их описания лучше всего.

В нашей задаче есть поле с фишками и ходы. Мы делаем ходы и фишки двигаются. Поле – это матрица

или двумерный массив. У нас есть два индекса, которые пробегают значения от нуля до трёх. В каждой

ячейке массива хранятся фишки. Фишки обозначаются целыми числами:

type Pos

= (Int, Int)

type Label

= Int

type Board

= Array Pos Label

Пустую фишку мы будем также обозначать числом. Физически когда мы ходим, мы меняем положение

одной фишки. Но в нашем описании мы меняем местами две фишки, поскольку пустая фишка также обозна-

чается номером. Когда мы ходим, мы меняем положение пустой фишки, одним ходом мы можем сместить

её вверх, вниз, влево или вправо. Введём специальный тип для обозначения ходов:

data Move = Up | Down | Left | Right

Для того чтобы при каждом ходе не искать пустую клетку, давайте сохраним её текущее положение. Тип

Game будет содержать текущее положение пустой клетки и положение фишек:

data Game = Game {

emptyField

:: Pos,

gameBoard

:: Board }

Вот и все типы для описания игры. Сохраним их в модуле Game. Теперь подумаем о типах для диалога

с пользователем. В этом модуле наверняка будет много функций с типом IO, потому что в нём происходит

взаимодействие с игроком. Но, что является каркасом для диалога?

Если мы хотим с кем-нибудь общаться, необходимо чтобы у нас был с собеседником общий язык, он и

будет каркасом для диалога. Вспомним, что мы ожидаем от пользователя. Пользователь может:

• Сделать ход

• Начать новую игру

• Выйти из игры

Если пользователь делает ход мы показываем новое положение поля, если он начинает новую игру мы

показываем ему новую перемешанную позицию, давайте у нас будет разная степень перемешанности фи-

гур. При перемешивании мы стартуем из победного положения и начинаем случайным образом делать хо-

ды. Чем больше ходов мы сделаем тем сложнее будет собрать игру. Поэтому пользователь будет указывать

число шагов для перемешивания при запросе новой игры. Если пользователь попросит закончить игру мы

попрощаемся и выйдем из игры.

На основе этих рассуждений вырисовывается следующий тип для сообщений:

data Query = Quit | NewGame Int | Play Move

Значение типа Query (запрос) может быть константа Quit (выход), запрос новой игры NewGame с числом,

которое указывает на сложность новой игры, также игрок может просто сделать ход Play Move.

А каков формат наших ответов? Все наши ответы на самом деле будут вызовами функции putStrLn мы

будем отвечать пользователю изменениями экрана. Поэтому у нас нет специального типа для ответов. Итак

у нас есть каркас, который можно начинать покрывать значениями. На этом этапе у нас есть два модуля. Это

модуль Loop:

module Loop where

import Game

data Query = Quit | NewGame Int | Play Move

202 | Глава 13: Поиграем

И модуль Game:

module Game where

import Data.Array

data Move = Up | Down | Left | Right

deriving (Enum)

type Label = Int

type Pos = (Int, Int)

type Board = Array Pos Label

data Game = Game {

emptyField

:: Pos,

gameBoard

:: Board }

Ленивое программирование

Мы уже знаем как происходят ленивые вычисления. Мы принимаем выражение и начинаем очищать его

от синонимов от корня к листьям или сверху вниз. Оказывается таким способом можно писать программы.

Более того в функциональном программировании это очень распространённый подход. Мы начинаем со

спецификации задачи (неформального описания) и потихоньку вытягиваем из него выражения языка Haskell.

Начинаем мы с корня, с самой верхней функции. Эта функция будет состоять из подвыражений. Когда мы

напишем верхнюю функцию, мы перейдём к подвыражениям. И так мы будем спускаться пока не напишем

всю программу.

Кажется, что такой подход очень не надёжен. Ведь мы сможем запустить программу только когда напи-

шем её целиком. На каждом промежуточном шаге у нас есть неопределённые подвыражения. Получается,

что очень долгое время мы будем писать программу, не зная работает она или нет.

Оказывается, что в Haskell есть решение этой проблемы. Нам поможет значение undefined. Мы будем

писать только тип функции (и мысленно будем говорить, пусть она делает то-то), а вместо определения

будем писать undefined. При этом конечно мы не сможем выполнять программу, вычислитель подорвётся

на первом же значении, но мы сможем узнать осмысленна ли наша программа с точки зрения компилятора,

проходит ли она проверку типов. В Haskell это большой плюс. Если программа прошла проверку типов, то

скорее всего она будет работать.

Такой подход написания программ называется написанием сверху вниз. Мы начинаем с самой верхней

функции и потихоньку вычищаем все undefined. Если вспомнить ленивые вычисления, то там роль undefined

выполняли отложенные вычисления.

В чём преимущества такого подхода? Посмотрим на дерево (рис. ?? ). Если мы идём сверху вниз, то в

самом начале у нас лишь одна задача, потом их становится всё больше и больше. Они дробятся, но источ-

ник у них один. Мы всегда знаем, что нам нужно чтобы закончить нашу задачу. Написать это, это и это

подвыражение. Беда только в том, что это подвыражение содержит ещё больше подвыражений. Но сложные

подвыражения мы можем оставить на потом и заняться другими. А потом, когда мы их доделаем может вдруг

оказаться, что это сложное выражение нам и не нужно.

Рис. 13.2: Дерево задач

Стратегия написания программ | 203

Если же мы начинаем идти из листьев, то у нас много отправных точек, которые должны сойтись в одной

цели. При этом они могут и не сойтись, мы можем застрять в одной точке и потратить слишком много

времени. И на остальные задачи у нас не хватит сил или мы можем потратить много времени на решение

задачи, которая совсем не нужна для итогового решения. Также как и в вычислениях по значению, мы можем

застрять на вычислении бесконечного значения, даже если в итоговом ответе нам понадобится лишь его

малая часть.

Ещё один плюс решения сверху вниз состоит в экономии усилий. Мы можем написать всю программу в

виде функций, которые состоят лишь из определений типов. И утрясти общую схему программы на типах.

Также при реализации отдельных частей программы, мы можем воспользоваться упрощёнными алгорит-

мами, достаточными для тестирования приложения, оставив отрисовку деталей на потом. Мы не тратим

время на реализацию, а смотрим как программа выглядит “вцелом”. Если общий набросок нас устраивает

мы можем начать заполнять дыры и детализировать отдельные выражения. Так мы будем детализировать-

детализировать пока не придём к первоначальному решению. Далее если у нас останется время мы можем

сменить реализацию некоторых частей. Но общая схема останется прежней, она уже устоялась на уровне ти-

пов. Часто такую стратегию разработки называют разработкой через прототипы (developing by prototyping).

При этом процесс написания приложения можно представить как процесс сходимости, приближения к преде-

лу. У нас есть серия промежуточных решений или прототипов, которые с каждым шагом всё точнее и точнее

описывают итоговую программу. Также если мы работаем в команде, то дробление задачи на подзадачи про-

исходит естественно, в ходе детализации, мы можем распределить нагрузку, распределив разные undefined

между участниками проекта.

Слово undefined будет встречаться очень часто, буквально в каждом значении. Оно очень длинное, и

часто писать его будет слишком утомительно. Определим удобный синоним. Я обычно использую un или

lol (что-нибудь краткое и удобное для автоматического поиска):

un :: a

un = undefined

Но давайте приступим к реализации нашей игры. Самая верхняя функция, будет запускать программу.

Назовём её play. Это функция взаимодействия с пользователем она ведёт диалог, поэтому её тип будет IO

():

play :: IO ()

play = un

Итак у нас появилась корневая функция. Что мы будем в ней делать? Для начала мы поприветствуем игро-

ка (функция greetings). Затем предложим ему начать игру (функция setup), после чего запустим цикл игры

(функция gameLoop). Приветствие это просто надпись на экране, поэтому тип у него будет IO (). Предложе-

ние игры вернёт стартовую позицию для игры, поэтому тип будет IO Game. Цикл игры принимает состояние

и продолжает диалог. В типах это выражается так:

play :: IO ()

play = greetings >> setup >>= gameLoop

greetings :: IO ()

greetings = un

setup :: IO Game

setup = un

gameLoop :: Game -> IO ()

gameLoop = un

Сохраним эти определения в модуле Loop и загрузим модуль с программой в интерпретатор:

Prelude> :l Loop

[1 of 2] Compiling Game

( Game. hs, interpreted )

[2 of 2] Compiling Loop

( Loop. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Game, Loop.

*Loop>

Модуль загрузился. Он потянул за собой модуль Game, потому что мы воспользовались типом Move из

этого модуля. Программа прошла проверку типов, значит она осмысленна и мы можем двигаться дальше.

У нас три варианта дальнейшей детализации это функции greetings, setup и gameLoop. Мы пока пропу-

стим greetings там мы напишем какое-нибудь приветствие и сообщим игроку куда он попал и как ходить.

204 | Глава 13: Поиграем

В функции setup нам нужно начать первую игру. Для начала игры нам нужно узнать её сложность, на

сколько ходов перемешивать позицию. Это значит, что нам нужно спросить у игрока целое число. Мы спро-

сим число функцией getLine, а затем попробуем его распознать. Если пользователь ввёл не число, то мы

попросим его повторить ввод. Функция readInt :: String -> Maybe Int распознаёт число. Она возвращает

целое число завёрнутое в Maybe, потому что строка может оказаться не числом. Затем это число мы исполь-

зуем в функции shuffle (перемешать), которая будет возвращать позицию, которая перемешана с заданной

глубиной.

-- в модуль Loop

setup :: IO Game

setup = putStrLn ”Начнём новую игру?” >>

putStrLn ”Укажите сложность (положительное целое число): ” >>

getLine >>= maybe setup shuffle . readInt

readInt :: String -> Maybe Int

readInt = un

-- в модуль Game:

shuffle :: Int -> IO Game

shuffle = un

Функция shuffle возвращает состояние игры Game, которое завёрнуто в IO. Оно завёрнуто в IO, потому

что перемешивать позицию мы будем случайным образом, это значит, что мы воспользуемся функциями из

модуля Random. Мы хотим чтобы каждая новая игра начиналась с новой позиции, поэтому скорее всего где-то

в недрах функции shuffle мы воспользуемся newStdGen, которая и потянет за собой тип IO.

Игра перемешивается согласно правилам, поэтому функцию shuffle мы поселим в модуле Game. А функ-

ция readInt это скорее элемент взаимодействия с пользователем, ведь в ней мы распознаём число в строчном

ответе, она останется в модуле Loop.

Проверим работает ли наша программа:

*Loop> :r

[1 of 2] Compiling Game

( Game. hs, interpreted )

[2 of 2] Compiling Loop

( Loop. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Game, Loop.

*Loop>

Работает! Можно спускаться по дереву выражения ниже. Сейчас нам предстоит написать одну из самых

сложных функций, это функция gameLoop.

13.2 Пятнашки

Цикл игры

Функция цикла игры принимает текущую позицию. При этом у нас два варианта. Возможно игра пришла

в конечное положение (isGameOver) и мы можем сообщить игроку о том, что он победил (showResults), если

это не так, то мы покажем текущее положение (showGame), спросим ход (askForMove) и среагируем на ход

(reactOnMove).

-- в модуль Loop

gameLoop :: Game -> IO ()

gameLoop game

| isGameOver game

= showResults game >> setup >>= gameLoop

| otherwise

= showGame game >> askForMove >>= reactOnMove game

showResults :: Game -> IO ()

showResults = un

showGame :: Game -> IO ()

showGame = un

Пятнашки | 205

askForMove :: IO Query

askForMove = un

reactOnMove :: Game -> Query -> IO ()

reactOnMove = un

-- в модуль Game

isGameOver :: Game -> Bool

isGameOver = un

Как определить закончилась игра или нет это скорее дело модуля Game. Все остальные функции принадле-

жат модулю Loop. Функция askForMove возвращает реплику пользователя и тут же направляет её в функцию

reactOnMove. Функции showGame и showResults ничего не возвращают, они только меняют состояния экрана.

После того как игра закончится мы предложим игроку начать новую.

Обратите внимание на то, как даже не дав определение функции, мы всё же очерчиваем её смысл в

объявлении типа. Так посмотрев на функцию askForMove и сопоставив тип с именем, мы можем понять, что

эта функция предназначена для запроса значения типа Query, для запроса реплики пользователя. А по типу

функции showGame мы можем понять, что она проводит какой-то побочный эффект, судя по имени что-то

показывает, из типа видно что показывает значение типа Game или текущую позицию.

Отображение позиции

Определим функции отображения результата и позиции. Когда игра закончится мы покажем итоговое

положение и объявим результат.

showResults :: Game -> IO ()

showResults g = showGame g >> putStrLn ”Игра окончена.”

Теперь определим функцию showGame. Если тип Game является экземпляром класса Show, то определение

окажется совсем простым:

-- в модуль Loop

showGame :: Game -> IO ()

showGame = putStrLn . show

-- в модуль Game

instance Show Game where

show = un

Реакция на реплики пользователя

Теперь нужно определить функции askForMove и reactOnMove. Первая функция требует установить про-

токол реплик пользователя, в каком виде он будет набирать значения типа Query. Нам пока лень об этом

думать и мы перейдём к функции reactOnMove. Вспомним её тип:

reactOnMove :: Game -> Query -> IO ()

Функция принимает текущее положение и запрос пользователя. И ничего не возвращает, она продолжает

игру. В любом случае в этой функции будет сопоставление с образцом по запросам пользователя так что

можно написать:

reactOnMove :: Game -> Query -> IO ()

reactOnMove game query = case query of

Quit

->

NewGame n

->

Play

m

->

Рассмотрим каждый из случаев. В первом случае пользователь говорит, что ему надоело и он уже наиг-

рался. Чтож попрощаемся и вернём значение единичного типа.

206 | Глава 13: Поиграем

...

Quit

-> quit

...

quit :: IO ()

quit = putStrLn ”До встречи.” >> return ()

В следующем варианте пользователь хочет начать всё заново. Так начнём!

NewGame n

-> gameLoop =<< shuffle n

Мы вызвали функцию перемешивания shuffle с заданным уровнем сложности. И рекурсивно вызвали

цикл игры с новой позицией. Всё началось по новой. В третьей альтернативе пользователь делает ход, на это

мы должны обновить позицию запустить цикл игры с новым значением:

-- в модуль Loop

Play

m

-> gameLoop $ move m game

-- в модуль Game

move :: Move -> Game -> Game

move = un

Функция move обновляет согласно правилам текущую позицию. Соберём все определения вместе:

reactOnMove :: Game -> Query -> IO ()

reactOnMove game query = case query of

Quit

-> quit

NewGame n

-> gameLoop =<< shuffle n

Play

m

-> gameLoop $ move m game

Слушаем игрока

Теперь всё же вернёмся к функции askForMove, научимся слушать пользователя. Сначала мы скажем

какую-нибудь вводную фразу, предложение ходить (showAsk) затем запросим строку стандартной функцией

getLine, потом нам нужно будет распознать (parseQuery) в строке значение типа Query. Если распознать его

нам не удастся, мы напомним пользователю как с нами общаться (remindMoves) и попросим сходить вновь:

askForMove :: IO Query

askForMove = showAsk >>

getLine >>= maybe askAgain return . parseQuery

where askAgain = wrongMove >> askForMove

parseQuery :: String -> Maybe Query

parseQuery = un

wrongMove :: IO ()

wrongMove = putStrLn ”Не могу распознать ход.” >> remindMoves

showAsk :: IO ()

showAsk = un

remindMoves :: IO ()

remindMoves = un

Механизм распознавания похож на случай с распознаванием числа. Значение завёрнуто в тип Maybe. И в

самом деле функция определена лишь частично, ведь не все строки кодируют то, что нам нужно.

Функции parseQuery и remindMoves тесно связаны. В первой мы распознаём ввод пользователя, а во вто-

рой напоминаем пользователю как мы закодировали его запросы. Тут стоит остановиться и серьёзно поду-

мать. Как закодировать значения типа Query, чтобы пользователю было удобно набирать их? Но давайте

отвлечёмся от этой задачи, она слишком серьёзная. Оставим её на потом, а пока проверим не ушли ли мы

слишком далеко, возможно наша программа потеряла смысл. Проверим типы!

*Loop> :r

[1 of 2] Compiling Game

( Game. hs, interpreted )

[2 of 2] Compiling Loop

( Loop. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Game, Loop.

Пятнашки | 207

Приведём код в порядок

Нам осталось дописать функции распознавания запросов и несколько маленьких функций с фразами и

модуль Loop будет готов. Но перед тем как сделать это давайте упорядочим функции. Видно, что у нас выде-

лилось несколько задач по типу общения с пользователем. У нас есть задачи, в которых мы что-то показываем

пользователю, меняем состояние экрана и есть задачи, в которых мы просим от пользователя какие-то дан-

ные, ожидаем запросы функцией getLine. Также в самом верху выражения программы у нас расположены

функции, которые координируют действия остальных, это третья группа. Сгруппируем функции по этому

принципу.

Основные функции

play :: IO ()

play = greetings >> setup >>= gameLoop

gameLoop :: Game -> IO ()

gameLoop game

| isGameOver game

= showResults game >> setup >>= gameLoop

| otherwise

= showGame game >> askForMove >>= reactOnMove game

setup :: IO Game

setup = putStrLn ”Начнём новую игру?” >>

putStrLn ”Укажите сложность (положительное целое число): ” >>

getLine >>= maybe setup shuffle . readInt

Запросы от пользователя (getLine)

reactOnMove :: Game -> Query -> IO ()

reactOnMove game query = case query of

Quit

-> quit

NewGame n

-> gameLoop =<< shuffle n

Play

m

-> gameLoop $ move m game

askForMove :: IO Query

askForMove = showAsk >>

getLine >>= maybe askAgain return . parseQuery

where askAgain = wrongMove >> askForMove

parseQuery :: String -> Maybe Query

parseQuery = un

readInt :: String -> Maybe Int

readInt = un

Ответы пользователю (putStrLn)

greetings :: IO ()

greetings = un

showResults :: Game -> IO ()

showResults g = showGame g >> putStrLn ”Игра окончена.”

showGame :: Game -> IO ()

showGame = putStrLn . show

showAsk :: IO ()

showAsk = un

quit :: IO ()

quit = putStrLn ”До встречи.” >> return ()

По этим функциям видно, что нам немного осталось. Теперь вернёмся к запросам пользователя.

Формат запросов

Можно вывести с помощью deriving экземпляр класса Read для типа Query и читать их функцией read.

Но это плохая идея, потому что пользователь нашей программы может и не знать Haskell. Лучше введём

сокращённые имена для всех значений. Например такие:

208 | Глава 13: Поиграем

left

-- Play Left

right

-- Play Rigth

up

-- Play Up

down

-- Play Down

quit

-- Quit

new n

-- NewGame n

Можно обратить внимание на то, что все команды начинаются с разных букв. Воспользуемся этим и дадим

пользователю возможность набирать команды одной буквой. Это приводит на с к таким определениям для

функций разбора значения и напоминания ходов:

parseQuery :: String -> Maybe Query

parseQuery x = case x of

”up”

-> Just $ Play Up

”u”

-> Just $ Play Up

”down”

-> Just $ Play Down

”d”

-> Just $ Play Down

”left”

-> Just $ Play Left

”l”

-> Just $ Play Left

”right” -> Just $ Play Right

”r”

-> Just $ Play Right

”quit”

-> Just $ Quit

”q”

-> Just $ Quit

’n’:’e’:’w’:’ ’:n

-> Just . NewGame =<< readInt n

’n’:’ ’:n

-> Just . NewGame =<< readInt n

_

-> Nothing

remindMoves :: IO ()

remindMoves = mapM_ putStrLn talk

where talk = [

”Возможные ходы пустой клетки:”,

”

left

или l

-- налево”,

”

right

или r

-- направо”,

”

up

или u

-- вверх”,

”

down

или d

-- вниз”,

”Другие действия:”,

”

new int

или n int -- начать новую игру, int - целое число,”,

”указывающее на сложность”,

”

quit

или q

-- выход из игры”]

Проверим работоспособность:

Prelude> :l Loop

[1 of 2] Compiling Game

( Game. hs, interpreted )

[2 of 2] Compiling Loop

( Loop. hs, interpreted )

Loop. hs:46:28:

Ambiguous occurrence ‘Left’

It could refer to either ‘Prelude.Left’,

imported from ‘Prelude’ at Loop. hs:1:8-11

(and originally defined in ‘Data.Either’)

or ‘Game.Left’,

imported from ‘Game’ at Loop. hs:5:1-11

(and originally defined at Game. hs:10:25-28)

Loop. hs:47:28:

Ambiguous occurrence ‘Left’

...

...

Failed, modules loaded: Game.

*Game>

По ошибкам видно, что произошёл конфликт имён. Конструкторы Left и Right уже определены в Prelude.

Это конструкторы типа Either. Давайте скроем их, добавим в модуль такую строчку:

import Prelude hiding (Either(.. ))

Пятнашки | 209

Теперь проверим:

*Game> :r

[2 of 2] Compiling Loop

( Loop. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Game, Loop.

*Loop>

Всё работает, можно двигаться дальше.

Последние штрихи

В модуле Loop нам осталось определить несколько маленьких функций. Поиск по слову un говорит нам

о том, что осталось определить функции “

greetings

:: IO ()

readInt

:: String -> Maybe Int

showAsk

:: IO ()

Самая простая это функция showAsk, она приглашает игрока сделать ход:

showAsk :: IO ()

showAsk = putStrLn ”Ваш ход: ”

Теперь функция распознавания целого числа:

import Data.Char (isDigit)

...

readInt :: String -> Maybe Int

readInt n

| all isDigit n = Just $ read n

| otherwise

= Nothing

В первой альтернативе мы с помощью стандартной функции isDigit :: Char -> Bool проверяем, что

строка состоит из одних только чисел. Если все символы числа, то мы пользуемся функцией из модуля Read

и читаем целое число, иначе возвращаем Nothing.

Последняя функция, это функция приветствия. Когда игрок входит в игру он сталкивается с её результа-

тами. Определим её так:

-- в модуль Loop

greetings :: IO ()

greetings = putStrLn ”Привет! Это игра пятнашки” >>

showGame initGame >>

remindMoves

-- в модуль Game

initGame :: Game

initGame = un

Сначала мы приветствуем игрока, затем показываем состояние (initGame), к которому ему нужно стре-

миться, и напоминаем как делаются ходы. На этом определении мы раскрыли все выражения в модуле Loop,

нам остался лишь модуль Game.

Правила игры

Определим модуль Game, но мы будем определять его не с чистого листа. Те функции, которые нам нуж-

ны уже определились в ходе описания диалога с пользователем. Нам нужно уметь составлять начальное

состояние initGame, уметь составлять перемешанное состояние игры shuffle, нам нужно уметь реагиро-

вать на ходы move, определять какая позиция является выигрышной isGameOver и уметь показывать фишки

в красивом виде. Приступим!

initGame

:: Game

shuffle

:: Int -> IO Game

isGameOver

:: Game -> Bool

move

:: Move -> Game -> Game

instance Show Game where

show = un

Таков наш план.

210 | Глава 13: Поиграем

Начальное состояние

Начнём с самой простой функции, составим начальное состояние:

initGame :: Game

initGame = Game (3, 3) $ listArray ((0, 0), (3, 3)) $ [0 .. 15]

Мы будем кодировать фишки цифрами от нуля до 14, а пустая клетка будет равна 15. Это просто согла-

шения о внутреннем представлении фишек, показывать мы их будем совсем по-другому.

С этим значением мы можем легко определить функцию определения конца игры. Нам нужно только

добавить deriving (Eq) к типу Game. Тогда функция isGameOver примет вид:

isGameOver :: Game -> Bool

isGameOver = ( == initGame)

Делаем ход

Напишем функцию:

move :: Move -> Game -> Game

Она обновляет позицию после хода. В пятнашках не во всех позициях доступны все ходы. Если пустышка

находится на краю, мы не можем вывести её за пределы доски. Это необходимо как-то учесть. Каждый ход

задаёт направление обмена фишками. Если у нас есть текущее положение пустышки и ход, то по ходу мы

можем узнать направление, а по направлению ту фишку, которая займёт место пустышки после хода. При

этом нам необходимо проверять находится ли та фишка, которую мы хотим поместить на пустое место в пре-

делах доски. Например если пустышка расположена в самом верху и мы хотим сделать ход Up (передвинуть

её ещё выше), то положение игры не должно измениться.

import Prelude hiding (Either(.. ))

newtype Vec = Vec (Int, Int)

move :: Move -> Game -> Game

move m (Game id board)

| within id’ = Game id’ $ board // updates

| otherwise

= Game id board

where id’ = shift (orient m) id

updates = [(id, board ! id’), (id’, emptyLabel)]

-- определение того, что индексы внутри доски

within :: Pos -> Bool

within (a, b) = p a && p b

where p x = x >= 0 && x <= 3

-- смещение положение по направдению

shift :: Vec -> Pos -> Pos

shift (Vec (va, vb)) (pa, pb) = (va + pa, vb + pb)

-- направление хода

orient :: Move -> Vec

orient m = Vec $ case m of

Up

-> (-1, 0)

Down

-> (1 , 0)

Left

-> (0 , -1)

Right

-> (0 , 1)

-- метка для пустой фишки

emptyLabel :: Label

emptyLabel = 15

Маленькие функции within, shift, orient, emptyLabel делают как раз то, что подписано в комментариях.

Думаю, что их определение не сложно понять. Но есть одна тонкость, поскольку в функции orient мы поль-

зуемся конструкторами Left и Right необходимо спрятать тип Either из Prelude. Мы ввели дополнительный

тип Vec для обозначения смещения, чтобы случайно не подставить вместо него индексы.

Разберёмся с функцией move. Сначала мы вычисляем положение фишки, которая пойдёт на пустое место

id’. Мы делаем это, сместив (shift) положение пустышки (id) по направлению хода (orient a).

Мы обновляем массив, который описывает доску с помощью специальной функции //. Посмотрим на её

тип:

Пятнашки | 211

(//) :: Ix i => Array i a -> [(i, a)] -> Array i a

Она принимает массив и список обновлений в этом массиве. Обновления представлены в виде пары

индекс-значение. В охранном выражении мы проверяем, если индекс перемещаемой фишки в пределах дос-

ки, то мы возвращаем новое положение, в котором пустышка уже находится в положении id’ и массив об-

новлён. Мы составляем список обновлений updates bз двух элементов, это перемещения фишки и пустышки.

Если же фишка за пределами доски, то мы возвращаем исходное положение.

Перемешиваем фишки

Игра начинается с такого положения, в котором все фишки перемешаны. Но перемешивать фишки про-

извольным образом было бы не честно, поскольку известно, что в пятнашках половина расстановок не при-

водит к выигрышу. Поэтому мы будем перемешивать так: мы стартуем из начального положения и делаем

несколько ходов произвольным образом. Количество ходов определяет сложность игры:

shuffle :: Int -> IO Game

shuffle n = (iterate (shuffle1 =<< ) $ pure initGame) !! n

shuffle1 :: Game -> IO Game

shuffle1 = un

Функция shuffle1 перемешивает фишки один раз. С помощью функции iterate мы строим список рас-

становок, которые мы получаем на каждом шаге перемешивания. В самом конце мы выбираем из списка

n-тую позицию. Обратите внимание на то, что мы не можем просто написать:

iterate shuffle1 initGame

Так у нас не совпадут типы. Для функции iterate нужно чтобы вход и выход функции имели одинаковые

типы. Поэтому мы пользуемся в функции iterate методами классов Monad и Applicative (глава 6).

Теперь определим функцию shuffle1. Мы делаем ход в текущей позиции, который мы выбрали случай-

ным образом из списка доступных ходов. Выбором случайного элемента из списка, будет заниматься функция

randomElem, а функция nextMoves будет возвращать список доступных ходов для данного положения:

shuffle1 :: Game -> IO Game

shuffle1 g = flip move g <$> (randomElem $ nextMoves g)

randomElem :: [a] -> IO a

randomElem = un

nextMoves :: Game -> [Move]

nextMoves = un

Нам осталось определить всего две функции, и всё готово для игры. Определим выбор случайного эле-

мента из списка:

import System.Random

...

randomElem :: [a] -> IO a

randomElem xs = (xs !! ) <$> randomRIO (0, length xs - 1)

Мы генерируем случайное число в диапазоне индексов списка и затем извлекаем элемент. Теперь функ-

ция определения ходов в текущем положении:

nextMoves g = filter (within . moveEmptyTo . orient) allMoves

where moveEmptyTo v = shift v (emtyField g)

allMoves = [Up, Down, Left, Right]

Мы выполняем схожие операции с теми, что были в функции move. Мы фильтруем из списка всех ходов

те, что выводят пустую фишку за пределы доски.

212 | Глава 13: Поиграем

Отображение положения

Я немного поторопился, нам осталась ещё одна функция. Это отображение позиции. Я не буду подробно

останавливаться на теле функции, скажу лишь то, что она составляет строку так как это показано в коммен-

тарии к функции.

--

+----+----+----+----+

--

|

1 |

2 |

3 |

4 |

--

+----+----+----+----+

--

|

5 |

6 |

7 |

8 |

--

+----+----+----+----+

--

|

9 | 10 | 11 | 12 |

--

+----+----+----+----+

--

| 13 | 14 | 15 |

|

--

+----+----+----+----+

--

instance Show Game where

show (Game _ board) = ”\n” ++ space ++ line ++

(foldr (\a b -> a ++ space ++ line ++ b) ”\n” $ map column [0 .. 3])

where post id = showLabel $ board ! id

showLabel n

= cell $ show $ case n of

15 -> 0

n

-> n+1

cell ”0”

= ”

”

cell [x]

= ’ ’:’ ’: x :’ ’:[]

cell [a,b] = ’ ’: a : b :’ ’:[]

line = ”+----+----+----+----+\n”

nums = ((space ++ ”|”) ++ ) . foldr (\a b -> a ++ ”|” ++ b) ”\n” .

map post

column i = nums $ map (\x -> (i, x)) [0 .. 3]

space = ”\t”

Теперь мы можем загрузить модуль Loop в интерпретатор и набрать play. Немного отвлечёмся и поигра-

ем.

Prelude> :l Loop

[1 of 2] Compiling Game

( Game. hs, interpreted )

[2 of 2] Compiling Loop

( Loop. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Loop, Game.

*Loop> play

Привет! Это игра пятнашки

+----+----+----+----+

|

1 |

2 |

3 |

4 |

+----+----+----+----+

|

5 |

6 |

7 |

8 |

+----+----+----+----+

|

9 | 10 | 11 | 12 |

+----+----+----+----+

| 13 | 14 | 15 |

|

+----+----+----+----+

Возможные ходы пустой клетки:

left

или l

-- налево

right

или r

-- направо

up

или u

-- вверх

down

или d

-- вниз

Другие действия:

new int

или n int -- начать новую игру, int - целое число,

указывающее на сложность

quit

или q

-- выход из игры

Начнём новую игру?

Укажите сложность (положительное целое число):

5

+----+----+----+----+

|

1 |

2 |

3 |

4 |

+----+----+----+----+

|

5 |

6 |

7 |

8 |

+----+----+----+----+

Пятнашки | 213

|

9 |

| 10 | 11 |

+----+----+----+----+

| 13 | 14 | 15 | 12 |

+----+----+----+----+

Ваш ход:

r

+----+----+----+----+

|

1 |

2 |

3 |

4 |

+----+----+----+----+

|

5 |

6 |

7 |

8 |

+----+----+----+----+

|

9 | 10 |

| 11 |

+----+----+----+----+

| 13 | 14 | 15 | 12 |

+----+----+----+----+

Ваш ход:

r

+----+----+----+----+

|

1 |

2 |

3 |

4 |

+----+----+----+----+

|

5 |

6 |

7 |

8 |

+----+----+----+----+

|

9 | 10 | 11 |

|

+----+----+----+----+

| 13 | 14 | 15 | 12 |

+----+----+----+----+

Ваш ход:

d

+----+----+----+----+

|

1 |

2 |

3 |

4 |

+----+----+----+----+

|

5 |

6 |

7 |

8 |

+----+----+----+----+

|

9 | 10 | 11 | 12 |

+----+----+----+----+

| 13 | 14 | 15 |

|

+----+----+----+----+

Игра окончена.

Ураа, получилось. Мы так долго писали программу, проверяя лишь типы, и в самом конце, когда мы

закончили определение, всё работает. Конечно не всё работает так гладко, я уже написал эту программу и

объясняю готовое решение, но когда общая схема программы утряслась, возможные ошибки определяются

на раз. Мы могли вызвать отображение позиции не в том порядке или забыть проверку конца игры, всё это

несколько строчек изменений.

Самые неприятные ошибки происходят, когда в середине выясняется, что мы ошиблись с типами. Типы,

которые мы выбрали не могут описать явление, возможно мы не можем делать какие-то операции, которые

нам, как неожиданно выяснилось, очень нужны. Это значит, что нужно менять каркас. Менять каркас, это

значит сносить весь дом и строить новый. Возможно разрушения окажутся локальными, мы строим не дом,

а город. И сносить придётся не всё, а несколько кварталов. Но это тоже большие перемены. Поэтому шаг

определения типов очень важен. Впрочем сносить кварталы в Haskell одно удовольствие, посольку стоит

нам изменить какой-нибудь тип, например убрать какой-нибудь тип или изменить имя, компилятор тут же

подскажет нам какие функции стали бессмысленными. Более коварные изменения связаны с добавлением

конструктора-альтернативы. Например нам вдруг не понравился тип Bool и мы решили сделать его более

человечным. Мы решили добавить ещё одно значение:

data Bool = True | False | IDonTKnow

Это может привести к неполному рассмотрению альтернатив в case-выражениях и сопоставлениях с об-

разцом в аргументах функции. Такие ошибки крайн неприятны, поскольку они происходят на этапе выпол-

нения программы, когда новое значение IDonTKnow дойдёт до case. В этом случае нам на выручку может

прийти функция свёртки, если мы вместе с типом изменим и функцию свёртки, это скажется на всех функ-

циях, которые были определены через неё. Чем больше таких функций, тем больше ошибок мы поймаем.

214 | Глава 13: Поиграем

13.3 Упражнения

• Измените диалог с пользователем. Сделайте так чтобы у игры было главное меню, в котором игрок

выбирает разные побочные функции, вроде выхода, начать новую игру, подсказка и игровое меню, в

котором игрок только передвигает фишки. Когда игрок собирает игру он попадает в главное меню.

• Добавьте в игру подсчёт статистики. Если игрок дошёл до победной позиции он узнаёт за сколько ходов

ему удалось решить задачу. Также ведётся история предыдущих попыток, по которой пользователь

может следить как изменяются его результаты.

• Подумайте можно ли выделить интерфейс игры в отдельный класс так, чтобы модуль Loop не зависел

от конкретной реализации игры. Чтобы можно было, опираясь на абстрактные методы, вроде show для

Game, или реакции на ход, вести диалог с пользователем. Попробуйте переписать игру пятнашки с

помощью такого класса.

• Попробуйте написать другую игру, например игру раскладывания пасьянса, крестики-нолики или

шашки, не меняя модуля Loop. Так чтобы вы сделали необходимые экземпляры для классов из преды-

дущего упражнения, а всё остальное поведение следовало из них.

Упражнения | 215

Глава 14

Лямбда-исчисление

В этой главе мы узнаем о лямбда-исчислении. Лямбда-исчисление описывает понятие алгоритма. Ещё

до появления компьютеров в 30-е годы двадцатого века математиков интересовал вопрос о возможности со-

здания алгоритма, который мог бы на основе заданных аксиом дать ответ о том верно или нет некоторое

логическое высказывание. Например у нас есть базовые утверждения и логические связки такие как “и”,

“или”, “для любого из”, “существует один из”, с помощью которых мы можем строить из базовых высказы-

ваний составные. Некоторые из них окажутся ложными, а другие истинными. Нам интересно узнать какие.

Но для решения этой задачи прежде всего необходимо было понять а что же такое алгоритм?

Ответ на этот вопрос дали Алонсо Чёрч (Alonso Church) и Алан Тьюринг (Alan Turing). Чёрч разработал

лямбда-исчисление, а Тьюринг теорию машин Тьюринга. Оказалось, что задача автоматического определе-

ния истинности формул в общем случае не имеет решения.

В основе лямбда-исчисление лежит понятие функции. Мы можем составлять сложные функции из про-

стейших, а также подставлять в функции аргументы, которые могут быть как константами так и другими

функциями. Как только мы составили выражение мы можем передать его вычислителю. Он подставляет ар-

гументы в функции и возвращает такое выражение, в котором невозможно далее проводить подстановки

аргументов. Этот процесс проведения подстановок считается вычислением алгоритма.

В рамках теории машин Тьюринга алгоритм описывается по-другому. Машина Тьюринга имеет внут-

реннее состояние, Состояние содержит некоторое значение, которое изменяется по ходу работы машины.

Машина живёт не сама по себе, она читает ленту символов. Лента символов – это большая цепочка букв.

На каждую букву машина реагирует серией действий. Она может изменить значение состояния, обновить

букву в ленте или перейти к следующему или предыдущему символу. Есть состояния, которые обозначают

конец работы, они называются терминальными. Как только машина дойдёт до терминального состояния мы

считаем, что вычисление алгоритма закончилось. После этого мы можем считать результат из состояний

машины.

Функциональные языки программирования основаны на лямбда-исчислении. Поэтому мы будем гово-

рить именно об этом описании алгоритма.

14.1 Лямбда исчисление без типов

Составление термов

Можно считать, что лямбда исчисление это такой маленький язык программирования. В нём есть множе-

ство символов, которые считаются переменными, они что-то обозначают и неделимы. В лямбда-исчислении

программный код называется термом. Для написания программного кода у нас есть всего три правила:

• Переменные x, y, z … являются термами.

• Если M и N – термы, то ( MN) – терм.

• Если x – переменная, а M – терм, то ( λx. M) – терм

В формальном описании добавляют ещё одно правило, оно говорит о том, что других термов нет. Первое

правило, говорит о том, что у нас есть алфавит символов, который что-то обозначает, эти символы явля-

ются базовыми строительными блоками программы. Второе и третье правила говорят о том как из базовых

элементов получаются составные. Второе правило – это правило применения функции к аргументу. В нём

M обозначает функцию, а N обозначает аргумент. Все функции являются функциями одного аргумента, но

они могут принимать и возвращать функции. Поэтому применение трёх аргументов к функции F un будет

выглядеть так:

216 | Глава 14: Лямбда-исчисление

((( F un Arg 1) Arg 2) Arg 3)

Третье правило говорит о том как создавать функции. Специальный символ лямбда ( λ) в выражении

( λx. M ) говорит о том, что мы собираемся определить функцию с аргументом x и телом функции M . С та-

кими функциями мы уже сталкивались. Это безымянные функции. Приведём несколько примеров функций.

Начнём с самого простого, определим тождественную функцию:

( λx. x)

Функция принимает аргумент x и тут же возвращает его в теле. Теперь посмотрим на константную функ-

цию:

( λx. ( λy. x))

Константная функция является функцией двух аргументов, поэтому наш терм принимает переменную

x и возвращает другой терм функцию ( λy. x). Эта функция принимает y, а возвращает x. В Haskell мы бы

написали это так:

\x -> (\y -> x)

Точка сменилась на стрелку, а лямбда потеряла одну ножку. Теперь определим композицию. Композиция

принимает две функции одного аргумента и направляет выход второй функции на вход первой:

( λf. ( λg. ( λx. ( f ( gx)))))

Переменные f и g – это функции, которые участвуют в композиции, а x это вход результирующей функ-

ции. Уже в таком простом выражении у нас пять скобок на конце. Давайте введём несколько соглашений,

которые облегчат написание термов:

Пишем

Подразумеваем

Опустим внешние скобки:

λx. x

( λx. x)

В применении группируем скобки

f ghx

(( f g) h) x

влево:

Ф функциях группируем скобки

λx. λy. x

( λx. ( λy. x))

вправо:

Пишем функции нескольких

λxy. x

( λx. ( λy. x))

аргументов с одной лямбдой:

С этими соглашениями мы можем переписать терм для композиции так:

λf gx. f ( gx)

Сравните с выражением на языке Haskell:

\f g x -> f (g x)

Выражения очень похожи. Haskell иногда называют засахаренной версией лямбда исчисления. В лямбда-

исчислении мы не будем ставить пробелы для применения аргументов к функции. Мы будем считать, что

все имена однобуквенные. При этом переменные мы будем писать с маленькой буквы, а составные термы с

большой.

Определим ещё несколько функций. Например так выглядит функция flip:

λf xy. f yx

Или можно записать в более явном виде, выделим функцию двух аргументов:

λf. λxy. f yx

Определим функцию on, она принимает функцию двух аргументов ∗ и функцию одного аргумента f, а

возвращает функцию двух аргументов, в которой к аргументам сначала применяется функция f, а затем они

передаются в функцию ∗:

λ ∗ f. λx. ∗ ( f x)( f x)

В лямбда-исчислении есть только префиксное применение поэтому мы написали ∗( fx)( fx) вместо при-

вычного ( fx) ∗ ( fx). Здесь операция ∗ это не только умножение, а любая бинарная функция.

Лямбда исчисление без типов | 217

Абстракция

Функции в лямбда-исчислении называют абстракциями. Мы берём терм M и параметризуем его по пе-

ременной x в выражении λx.M. При этом если в терме M встречается переменная x, то она становится свя-

занной. Например в терме λx.λy.x$ Переменная x является связанной, но в терме λy.x, она уже не связана.

Такие переменные называют свободными. Множество связанных переменных терма M мы будем обозначать

BV ( M )$ от англ. bound variables, а множество свободных переменных мы будем обозначать F V ( M ) от англ.

free variables.

На интуитивном уровне процесс абстракции заключается в том, что мы смотрим на несколько частных

случаев и видим в них что-то общее. Это общее мы выделяем в функцию, которая параметризована частно-

стями. Например мы видим выражения:

λx. + xx,

λx. ∗ xx

И в том и в другом у нас есть функция двух аргументов + или ∗ и мы делаем из неё функцию одного

аргумента. Мы можем абстрагировать (параметризовать) это поведение в такую функцию:

λb. λx. bxx

На Haskell мы бы записали это так:

\b -> \x -> b x x

Редукция. Вычисление термов

Процесс вычисления термов заключается в подстановке аргументов во все функции. Выражения вида:

( λx. M ) N

Заменяются на

M [ x = N ]

Эта запись означает, что в терме M все вхождения x заменяются на терм N. Этот процесс называется

редукцией терма. А выражения вида ( λx. M) N называются редексами. Проведём к примеру редукцию терма:

( λb. λx. bxx) ∗

Для этого нам нужно в терме ( λx. bxx) заменить все вхождения переменной b на переменную ∗. После

этого мы получим терм:

λx. ∗ xx

В этом терме нет редексов. Это означает, что он вычислен или находится в нормальной форме.

α-преобразование

При подстановке необходимо следить за тем, чтобы у нас не появлялись лишние связывания переменных.

Например рассмотрим такой редекс:

( λxy. x) y

После подстановки за счёт совпадения имён переменных мы получим тождественную функцию:

λy. y

Переменная y была свободной, но после подстановки стала связанной. Необходимо исключить такие

случаи. Поскольку с ними получается, что имена связанных переменных в определении функции влияют на

её смысл. Например смысл такого выражения

( λxz. x) y

После подстановки будет совсем другим. Но мы всего лишь изменили обозначение локальной перемен-

ной y на z. И смысл изменился, для того чтобы исключить такие случаи пользуются переименованием пе-

ременных или α-преобразованием. Для корректной работы функций необходимо следить за тем, чтобы все

переменные, которые были свободными в аргументе, остались свободными и после подстановки.

218 | Глава 14: Лямбда-исчисление

β-редукция

Процесс подстановки аргументов в функции называется β-редукцией. В редексе ( λx. M) N вместо свобод-

ных вхождений x в M мы подставляем N. Посмотрим на правила подстановки:

x[ x = N ]

⇒ N

y[ x = N ]

⇒ y

( P Q)[ x = N ]

⇒ ( P [ x = N] Q[ x = N])

( λy. P )[ x = N ] ⇒ ( λy. P [ x = N ]) ,

y /

∈ F V ( N)

( λx. P )[ x = N ] ⇒ ( λx. P )

Первые два правила определяют подстановку вместо переменных. Если переменная совпадает с той, на

место которой мы подставляем терм N, то мы возвращаем терм N, иначе мы возвращаем переменную:

x[ x = N ] ⇒ N

y[ x = N ] ⇒ y

Подстановка применения термов равна применению термов, в которых произведена подстановка:

( P Q)[ x = N ] ⇒ ( P [ x = N ] Q[ x = N ])

При подстановке в лямбда-функции необходимо учитывать связность переменных. Если переменная ар-

гумента отличается от той переменной на место которой происходит подстановка, то мы заменяем в теле

функции все вхождения этой переменной на N:

( λy. P )[ x = N ] ⇒ ( λy. P [ x = N ]) ,

y /

∈ F V ( N)

Условие y / ∈ F V ( N) означает, что необходимо следить за тем, чтобы в N не оказалось свободной пере-

менной с именем y, иначе после подстановки она окажется связанной. Если такая переменная в N всё-таки

окажется мы проведём α-преобразование в терме $ λy. M и заменим y на какую-нибудь другую переменную.

В последнем правиле мы ничего не меняем, поскольку переменная x оказывается связанной. А мы про-

водим подстановку только вместо свободных переменных:

( λx. P )[ x = N ] ⇒ ( λx. P )

Отметим, что не любой терм можно вычислить, например у такого терма нет нормальной формы:

( λx. xx)( λx. xx)

На каждом шаге редукции мы будем вновь и вновь возвращаться к исходному терму.

Стратегии редукции

В главе о ленивых вычислениях нам встретились две стратегии вычисления выражений. Это вычисление

по имени и вычисление по значению. Также там мы узнали о том, что ленивые вычисления это улучшенная

версия вычисления по имени, в которой аргументы функций вычисляются не более одного раза.

Эти стратегии вычисления пришли из лямбда-исчисления. Если нам нужно избавиться от всех редексов

в выражении, то с какого редекса лучше начать? В вычислении по значению ( аппликативная стратегия) мы

начинаем с самого левого редекса, который не содержит других редексов, то есть с самого маленького подвы-

ражения. А в вычислении по имени ( нормальная стратегия) мы начинаем с самого левого внешнего редекса.

Левый редекс означает, что в записи выражения он находится ближе всех к началу выражения.

Теорема (Карри) Если у терма есть нормальная форма, то последовательное сокращение самого левого

внешнего редекса приводит к ней.

Эта теорема говорит о том, что стратегия вычисления по имени может вычислить все термы, которые

имеют нормальную форму. В том, что вычисление по значению может не справиться с некоторыми такими

термами мы можем на следующем примере:

( λxy. x) z (( λx. xx)( λx. xx))

Этот терм имеет нормальную форму z несмотря на то, что мы передаём вторым аргументом в констант-

ную функцию терм, у которого нет нормальной формы. Алгоритм вычисления по значению зависнет при

вычислении второго аргумента. В то время как алгоритм вычисления по имени начнёт с самого внешнего

терма и там определит, что второй аргумент не нужен.

Ещё один важный результат в лямбда-исчислении был сформулирован в следующей теореме:

Лямбда исчисление без типов | 219

Теорема (Чёрча-Россера) Если терм X редуцируется к термам Y 1 и Y 2, то существует терм L, к которому

редуцируются и терм Y 1 и терм Y 2.

Эта теорема говорит о том, что у терма может быть только одна нормальная форма. Поскольку если бы

их было две, то существовал третий терм, к которому можно было бы редуцировать эти нормальные формы.

Но по определению нормальной формы, мы не можем её редуцировать. Из этого следует, что нормальные

формы должны совпадать.

Теорема Чёрча-Россера указывает на способ сравнения термов. Для того чтобы понять равны термы или

нет, необходимо привести их к нормальной форме и сравнить. Если термы совпадают в нормальной форме,

значит они равны.

Рекурсия. Комбинатор неподвижной точки

В лямбда-исчислении все функции являются безымянными. Это означает, что мы не можем в теле функ-

ции вызвать саму функции, ведь мы не можем на неё сослаться, кажется, что у нас нет возможности строить

рекурсивные функции. Однако это не так. Нам на помощь придёт комбинатор неподвижной точки. По опре-

делению комбинатор неподвижной точки решает задачу: для терма F найти терм X такой, что

F X = X

Существует много комбинаторов неподвижной точки. Рассмотрим Y -комбинатор:

Y = λf. ( λx. f ( xx))( λx. f ( xx))

Убедимся в том, что для любого терма F , выполнено тождество: F ( Y F ) = Y F :

Y F = ( λx. F ( xx))( λx. F ( xx)) = F ( λx. F ( xx))( λx. F ( xx)) = F ( Y F ) Так с помощью Y -комбинатора можно составлять рекурсивные функции.

Кодирование структур данных

Вы наверное заметили, что пока мы составляли лишь обобщённые функции. Эти функции комбинируют

другие функции, они не выполняют никаких действий над элементами. Что если нам захочется вычислять

логические значения или воспользоваться числами?

Оказывается, что логические значения, числа, пары, списки и другие конструкции могут быть закодиро-

ваны с помощью термов лямбда-исчисления. Тезис Чёрча утверждает, что с помощью лямбда-терма можно

представить любую вычислимую числовую функцию. В 1936 году Чёрч с помощью лямбда-исчисления дока-

зал существование неразрешимых проблем в теории чисел. Из этого следовала неразрешимость арифметики

и неразрешимость исчисления логики предикатов первого порядка. Система аксиом называется разрешимой

в том случае, если существует такой алгоритм, который позволяет по виду формулы определить следует ли

она из заданных аксиом или нет.

Посмотрим как с помощью термов кодируются структуры данных. Далее для сокращения записи мы бу-

дем считать, что в лямбда исчислении можно определять синонимы с помощью знака равно. Запись N = M

говорит о том, что мы дали обозначение N терму M. Этой операции нет в лямбда-исчислении, но мы будем

пользоваться ею для удобства.

Логические значения

Суть логических значений заключается в операторе If, с помощью которого мы можем организовывать

ветвление алгоритма. Есть два терма T rue и F alse, которые для любых термов a и b, обладают свойствами:

If T rue a b

=

a

If F alse a b

=

b

Термы T rue, F alse и If, удовлетворяющие таким свойствам выглядят так:

T rue

=

λt f. t

F alse

=

λt f. f

If

=

λb x y. bxy

220 | Глава 14: Лямбда-исчисление

Проверим выполнение свойств:

If T rue a b ⇒ ( λb x y. bxy)( λt f. t) a b ⇒ ( λt f. t) a b ⇒ a

If F alse a b ⇒ ( λb x y. bxy)( λt f. f ) a b ⇒ ( λt f. f ) a b ⇒ b

Свойства выполнены. Логические константы кодируются постоянными функциями двух аргументов.

Функция True возвращает первый аргумент, игнорируя второй. А функция False делает то же самое, но на-

оборот. В такой интерпретации логическое отрицание можно закодировать с помощью функции flip. Также

мы можем выразить и другие логические операции:

And

=

λa b. a b F alse

Or

=

λa b. a T rue b

Мы определили логические значения не конкретными значениями, а свойствами функций. Мы построили

функции, которые ведут себя как логические значения. Этот способ определения напоминает, определение

класса типов. Мы объявили три метода T rue, F alse и If и сказали, что экземпляр класса должен удовле-

творять определённым свойствам, которые накладывают взаимные ограничения на методы класса. Ни один

из методов не имеет смысла по отдельности, важно то как они взаимодействуют.

Натуральные числа

Оказывается, что с помощью термов лямбда исчисления можно закодировать и натуральные числа с

арифметическими операциями. Мы будем кодировать числа Пеано. Для этого нам понадобится нулевой

элемент и функция определения следующего элемента. Их можно закодировать так:

Zero

=

λsz. z

Succ

=

λnsz. s( nsz)

Как и в случае логических значений числа кодируются функциями двух аргументов. Число определяется

по терму, подсчётом цепочки первых аргументов s. Например так выглядит число два:

Succ ( Succ Zero) ⇒ ( λnsz. s( nsz))( Succ Zero) ⇒ λsz. s(( Succ Zero) sz) ⇒

λsz. s(( λnsz. s( nsz)) Zero) sz ⇒ λsz. s( s( Zero s z)) ⇒ λsz. s( sz)

И мы получили два вхождения первого аргумента в теле функции. Определим сложение и умножение.

Сложение принимает две функции двух аргументов и возвращает функцию двух аргументов.

Add = λ m n s z. m s ( n s z)

В этой функции мы применяем m раз аргумент s к значению, в котором аргумент s применён n раз, так

мы и получаем m + n применений аргумента s. Сложим 3 и 2:

Add 3 2 ⇒ λs z. 3 s (2 s z) ⇒ λs z. 3 s ( s ( s z)) ⇒ λs z. s ( s ( s ( s ( s z)))) ⇒ 5

В умножении чисел m и n мы будем m раз складывать число n:

M ul = λm n s z. m ( Add n) Zero

Лямбда исчисление без типов | 221

Конструктивная математика

В конструктивной математике существование объекта может быть доказано только описанием алгорит-

ма, с помощью которого можно построить объект. Например доказательство методом “от противного” от-

вергается.

Лямбда исчисление строит конструктивное описание функции. По лямбда-терму мы можем не только

вычислять значения функции, но и понять как она была построена. В классической теории, функция это

множество пар ( x, f( x)) аргумент-значение, которое обладает свойством:

x = y ⇒ f ( x) = f ( y)

По этому определению мы ничего не можем сказать о внутренней структуре функции. Мы можем со-

бирать из одних функций другие с помощью подстановки значений, но мы никак не сможем понять, что

находится внутри функции. Лямбда исчисление решает эту проблему.

Расширение лямбда исчисления

Предположим, что мы решили написать язык программирования на основе лямбда-исчисления. Было бы

очень неэффективно представлять числа с помощью чисел Пеано. Ведь у нас есть процессор и мы можем

спросить у него чему равно значение и получить ответ очень быстро.

В этом случае пользуются расширенным лямбда исчислением. В нём два типа примитивов это перемен-

ные и константы. Для констант мы можем определять специальные правила редукции. Например мы можем

дополнить исчисление константами:

+ , ∗, 0 , 1 , 2 , ...

И ввести для них правила редукции, которые запрашивают ответ у процессора:

a + b

=

AddW ithCP U ( a, b)

a ∗ b = M ulW ithCP U ( a, b)

Так же мы можем определить и константы для логических значений:

T rue, F alse, If, N ot, And, Or

И определить правила редукции:

If T rue a b

=

a

If F alse a b

=

b

N ot T rue

=

F alse

N ot F alse

=

T rue

Add F alse a

=

F alse

Add T rue b

=

b

. . .

Такие правила называют δ-редукцией (дельта-редукция).

14.2 Комбинаторная логика

Одновременно с лямбда-исчислением развивалась комбинаторная логика. Она отличается более ком-

пактным представлением. Есть всего лишь одно правило, это применение функции к аргументу. А функции

строятся не из произвольных термов, а из набора основных функций. Набор основных функций называют

базисом.

Рассмотрим лямбда-термы:

λx. x,

λy. y,

λz. z

Все эти термы несут один и тот же смысл. Они представляют тождественную функцию. Они равны, но с

точностью до обозначений. Эта навязчивая проблема с переобозначением аргументов была решена в комби-

наторной логике. Посмотрим как строятся термы:

222 | Глава 14: Лямбда-исчисление

• Есть набор переменных x, y, z, …. Переменная – это терм.

• Есть две константы K и S, они являются термами.

• Если M и N – термы, то ( MN) – терм.

• Других термов нет.

Определены правила редукции для базисных термов:

Kxy

=

x

Sxyz

=

xz( yz)

В этих правилах мы пользуемся соглашением о расстановки скобок. Также как и в лямбда исчислении в

применении скобки группируются влево. Когда мы пишем Kxy, мы подразумеваем (( Kx) y). Термы в ком-

бинаторной логике принято называть комбинаторами. Редукция происходит до тех пор пока мы можем за-

менять вхождения базисных комбинаторов. Так если мы видим связку KXY или SXY Z, где X, Y , Z произ-

вольные термы, то мы можем их заменить согласно правилам редукции. Такие связки называют редексами.

Если в терме нет ни одного редекса, то он находится в нормальной форме. Замену редекса принято называть

свёрткой

Интересно, что комбинаторы K и S совпадают с определением класса Applicative для функций:

instance Applicative (r-> ) where

pure a r = a

(<*> ) a b r = a r (b r)

В этом определении у функций есть общее окружение r, из которого они могут читать значения, так же как

и в случае типа Reader. В методе pure (комбинатор K) мы игнорируем окружение (это константная функция),

а в методе <*> (комбинатор S) передаём окружение в функцию и аргумент и составляем применение функции

в контексте окружения r к значению, которое было получено в контексте того же окружения.

Вернёмся к проблеме различного представления тождественной функции в лямбда-исчислении. В ком-

бинаторной логике тождественная функция выражается так:

I = SKK

Проверим, определяет ли этот комбинатор тождественную функцию:

Ix = SKKx = Kx( Kx) = x

Сначала мы заменили I на его определение, затем свернули по комбинатору S, затем по левому комби-

натору K. В итоге получилось, что

Ix = x

Связь с лямбда-исчислением

Комбинаторная логика и лямбда-исчисление тесно связаны между собой. Можно определить функцию

φ, которая переводит термы комбинаторной логики в термы лямбда-исчисления:

φ( x)

=

x

φ( K)

=

λxy. x

φ( S)

=

λxyz. xz( yz)

φ( XY )

=

φ( X) φ( Y )

В первом уравнении x – переменная. Также можно определить функцию ψ, которая переводит термы

лямбда-исчисления в термы комбинаторной логики.

Комбинаторная логика | 223

ψ( x)

=

x

ψ( XY )

=

ψ( X) ψ( Y )

ψ( λx. Y )

=

[ x] . ψ( Y )

Запись [ x] . T , где x – переменная, T – терм, обозначает такой терм D, из которого можно получить терм

T подстановкой переменной x, выполнено свойство:

([ x] . T ) x = T

Эта запись означает параметризацию терма T по переменной x. Терм [ x] . T можно получить с помощью

следующего алгоритма:

[ x] . x

=

SKK

[ x] . X

=

KX,

x /

∈ V ( X)

[ x] . XY

=

S([ x] . X)([ x] . Y )

В первом уравнении мы заменяем переменную на тождественную функцию, поскольку переменные сов-

падают. Запись V ( X) во втором уравнении обозначает множество всех переменных в терме X. Поскольку

переменная по которой мы хотим параметризовать терм (или абстрагировать) не участвует в самом терме,

мы можем проигнорировать её с помощью постоянной функции K. В последнем уравнении мы параметри-

зуем применение.

С помощью этого алгоритма можно для любого терма T , все переменные которого содержатся в

{x 1 , ...xn} составить такой комбинатор D, что Dx 1 ...xn = T . Для этого мы последовательно парметризуем

терм T по всем переменным:

[ x 1 , ..., xn] . T = [ x 1] . ([ x 2 , ..., xn] . T )

Так постепенно мы придём к выражению, считаем что скобки группируются вправо:

[ x 1] . [ x 2] . ... [ xn] . T

Немного истории

Комбинаторную логику открыл Моисей Шейнфинкель. В 1920 году на докладе в Гёттингене он рассказал

основные положения этой теории. Комбинаторная логика направлена на выделение простейших строитель-

ных блоков математической логики. В этом докладе появилось понятие частичного применения. Шейнфин-

кель показал как функции многих переменных могут быть сведены к функциям одного переменного. Далее

в докладе описываются пять основных функций, называемых комбинаторами:

Ix

= x

– функция тождества

Cxy = x

– константная функция

T xyz = xzy

– функция перестановки

Zxyz = x( yz)

– функция группировки

Sxyz = xz( yz)

– функция слияния

С помощью этих функций можно избавиться в формулах от переменных, так например свойство комму-

тативности функции A можно представить так: T A = A. Эти комбинаторы зависят друг от друга. Можно

убедиться в том, что:

I

=

SCC

Z

=

S( CS) S

T

=

S( ZZS)( CC)

Все комбинаторы выражаются через комбинаторы C и S. Ранее мы пользовались другими обозначениями

для этих комбинаторов. Обозначения K и S ввёл Хаскель Карри (Haskell Curry). Независимо от Шейнфинкеля

он переоткрыл комбинаторную логику и существенно развил её. В современной комбинаторной логике для

обозначения комбинаторов I, C, T , Z и S (по Шейнфинкелю) принято использовать имена I, K, C, B, S

(по Карри).

224 | Глава 14: Лямбда-исчисление

14.3 Лямбда-исчисление с типами

Мы можем добавить в лямбда-исчисление типы. Предположим, что у нас есть множество V базовых типов.

Тогда тип это:

T = V | T → T

Тип может быть либо одним элементом из множества базовых типов. Либо стрелочным (функциональ-

ным) типом. Выражение “терм M имеет тип α” принято писать так: Mα. Стрелочный тип α → β как и в

Haskell говорит о том, что если у нас есть значение типа α, то с помощью операции применения мы можем

из терма с этим стрелочным типом получить терм типа β.

Опишем правила построения термов в лямбда-исчислении с типами:

• Переменные xα, yβ, zγ, … являются термами.

• Если Mα→β и Nα – термы, то ( Mα→βNα) β – терм.

• Если xα – переменная и Mβ – терм, то ( λxα. Mβ) α→β – терм

• Других термов нет.

Типизация накладывает ограничение на то, какие выражения мы можем комбинировать. В этом есть

плюсы и минусы. Теперь наша система является строго нормализуемой, это означает, что любой терм име-

ет нормальную форму. Но теперь мы не можем выразить все функции на числах. Например мы не можем

составить Y -комбинатор, поскольку теперь самоприменение ( ee) невозможно.

Мы ввели типы, но лишились рекурсии. Как нам быть? Эта проблема решается с помощью введения

специальной константы Y ( τ→τ) →τ

τ

, которая обозначает комбинатор неподвижной точки. Правило редукции

для Y :

( Yτ f τ→τ ) τ = ( f τ→τ ( Yτ f τ→τ )) τ

Можно убедиться в том, что это правило роходит проверку типов. Типизированное лямбда-исчисление

дополненное комбинатором неподвижной точки способно выразить все числовые функции.

14.4 Краткое содержание

В этой главе мы познакомились с лямбда-исчислением и комбинаторной логикой, двумя конструктив-

ными теориями функций. Конструктивными в том смысле, что определение функции содержит не набор

значений, а рецепт получения этих значений. В лямбда-исчислении мы видим как функция была построена,

из каких простейших частей она состоит. Редукция термов позволяет вычислять функции.

Мы узнали, что функциями можно кодировать логические значения и числа. Узнали, что все численные

функции могут быть закодированы лямбда-термами.

14.5 Упражнения

• С помощью редукции убедитесь в том, что верны формулы (в терминах Карри) :

B

=

S( KS) S

C

=

S( BBS)( KK)

Bxyz

=

xzy

Cxyz

=

x( yz)

• Попробуйте закодировать пары с помощью лямбда термов. Вам необходимо построить три функции:

P air, F st, Snd, которые обладают свойствами:

Лямбда-исчисление с типами | 225

F st ( P air a b)

=

a

Snd ( P air a b)

=

b

• в комбинаторной логике тоже есть комбинатор неподвижной точки, найдите его с помощью алгоритма

приведения термов лямбда исчисления к термам комбинаторной логики. Для краткости лучше вместо

SKK писать просто I.

• Напишите типы Lam и App, которые описывают лямбда-термы и термы комбинаторной логики в Haskell.

Напишите функции перевода из значений Lam в App и обратно.

226 | Глава 14: Лямбда-исчисление

Глава 15

Теория категорий

Многие понятия в Haskell позаимствованы из теории категорий, например это функторы, монады. Теория

категорий – это скорее язык, математический жаргон, она настолько общая, что кажется ей нет никакого

применения. Возможно это и так, но в этом языке многие сущности, которые лишь казались родственными

и было смутное интуитивное ощущение их близости, становятся тождественными.

Теория категорий занимается описанием функций. В лямбда-исчислении основной операцией была под-

становка значения в функцию, а в теории категорий мы сосредоточимся на операции композиции. Мы будем

соединять различные объекты так, чтобы структура объектов сохранялась. Структура объекта будет опреде-

ляться свойствами, которые продолжают выполнятся после преобразования объекта.

15.1 Категория

Мы будем говорить об объектах и связях между ними. Связи принято называть “стрелками” или “мор-

физмами”. Далее мы будем пользоваться термином стрелка. У стрелки есть начальный объект, его называют

доменом (domain) и конечный объект, его называют кодоменом (codomain).

f

A

B

В этой записи стрелка f соединяет объекты A и B, в тексте мы будем писать это так f : A → B, словно

стрелка это функция, а объекты это типы. Мы будем обозначать объекты большими буквами A, B, C, …, а

стрелки – маленькими буквами f, g, h, … Для того чтобы связи было интереснее изучать мы введём такое

правило:

f

A

B

g

f ; g

C

Если конец стрелки f указывает на начало стрелки g, то должна быть такая стрелка f ; g, которая обозна-

чает составную стрелку. Вводится специальная операция “точка с запятой”, которая называется композицией

стрелок: Это правило говорит о том, что связи распространяются по объектам. Теперь у нас есть не просто

объекты и стрелки, а целая сеть объектов, связанных между собой. Тот факт, что связи действительно рас-

пространяются отражается свойством:

f ; ( g ; h) = ( f ; g) ; h

Это свойство называют ассоциативностью. Оно говорит о том, что стрелки, которые образуют составную

стрелку являются цепочкой и нам не важен порядок их группировки, важно лишь кто за кем идёт. Подра-

зумевается, что стрелки f, g и h имеют подходящие типы для композиции, что их можно соединять. Это

свойство похоже на интуитивное понятие пути, как цепочки отрезков.

Связи между объектами можно трактовать как преобразования объектов. Стрелка f : A → B – это способ,

с помощью которого мы можем перевести объект A в объект B. Композиция в этой аналогии приобретает

естественную интерпретацию. Если у нас есть способ f : A → B преобразования объекта A в объект B, и

способ g : B → C преобразования объекта B в объект C, то мы конечно можем, применив сначала f, а

затем g, получить из объекта A объект C.

Когда мы думаем о стрелках как о преобразовании, то естественно предположить, что у нас есть преобра-

зование, которое ничего не делает, как тождественная функция. В будем говорить, что для каждого объекта

A есть стрелка idA, которая начинается из этого объекта и заканчивается в нём же.

| 227

idA : A → A

Тот факт, что стрелка idA ничего не делает отражается свойствами, которые должны выполняться для

всех стрелок:

idA ; f

=

f

f ; idA

=

f

Если мы добавим к любой стрелке тождественную стрелку, то от этого ничего не изменится.

Всё готово для того чтобы дать формальное определение понятия категории (category). Категория это:

• Набор объектов (object).

• Набор стрелок (arrow) или морфизмов (morphism).

• Каждая стрелка соединяет два объекта, но объекты могут совпадать. Так обозначают, что стрелка f

начинается в объекте A и заканчивается в объекте B:

f : A → B

При этом стрелка соединяет только два объекта:

f : A → B, f : A → B

⇒

A = A , B = B

• Определена операция композиции или соединения стрелок. Если конец одной стрелки совпадает с

началом другой, то их можно соединить вместе:

f : A → B, g : B → C

⇒ f ; g : A → C

• Для каждого объекта есть стрелка, которая начинается и заканчивается в этом объекте. Эту стрелку

называют тождественной (identity):

idA : A → A

Должны выполняться аксиомы:

• Тождество id

id ; f = f

f ; id = f

• Ассоциативность ;

f ; ( g ; h) = ( f ; g) ; h

Приведём примеры категорий.

• Одна точка с одной тождественной стрелкой образуют категорию.

• В категории Set объектами являются все множества, а стрелками – функции. Стрелки соединяются с

помощью композиции функций, тождественная стрелка, это тождественная функция.

• В категории Hask объектами являются типы Haskell, а стрелками – функции, стрелки соединяются с

помощью композиции функций, тождественная стрелка, это тождественная функция.

• Ориентированный граф может определять категорию. Объекты – это вершины, а стрелки это связанные

пути в графе. Соединение стрелок – это соединение путей, а тождественная стрелка, это путь в котором

нет ни одного ребра.

228 | Глава 15: Теория категорий

• Упорядоченное множество, в котором есть операция сравнения на больше либо равно задаёт катего-

рию. Объекты – это объекты множества. А стрелки это пары объектов таких, что первый объект меньше

второго. Первый объект в паре считается начальным, а второй конечным.

( a, b) : a → b

если a ≤ b

Стрелки соединяются так:

( a, b) ; ( b, c) = ( a, c)

Тождественная стрелка состоит из двух одинаковых объектов:

ida = ( a, a)

Можно убедиться в том, что это действительно категория. Для этого необходимо проверить аксиомы

ассоциативности и тождества. Важно проверить, что те стрелки, которые получаются в результате ком-

позиции, не нарушали бы основного свойства данной структуры, то есть тот факт, что второй элемент

пары всегда больше либо равен первого элемента пары.

Отметим, что бывают такие области, в которых стрелки или преобразования с одинаковыми именами

могут соединять несколько разных объектов. Например в Haskell есть классы, поэтому функции с одними

и теми же именами могут соединять разные объекты. Если все условия категории для объектов и стрелок

выполнены, кроме этого, то такую систему называют прекатегорией (pre-category). Из любой прекатегории

не сложно сделать категорию, если включить имена объектов в имя стрелки. Тогда у каждой стрелки будут

только одна пара объектов, которые она соединяет.

15.2 Функтор

Вспомним определение класса Functor:

class Functor f where

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

В этом определении участвуют тип f и метод fmap. Можно сказать, что тип f переводит произвольные

типы a в специальные типы f a. В этом смысле тип f является функцией, которая определена на типах. Метод

fmap переводит функции общего типа a -> b в специальные функции f a -> f b.

При этом должны выполняться свойства:

fmap id

= id

fmap (f . g) = fmap f . fmap g

Теперь вспомним о категории Hask. В этой категории объектами являются типы, а стрелками функции.

Функтор f отображает объекты и стрелки категории Hask в объекты и стрелки f Hask. При этом оказывается,

что за счёт свойств функтора f Hask образует категорию.

• Объекты – это типы f a.

• Стрелки – это функции fmap f.

• Композиция стрелок это просто композиция функций.

• Тождественная стрелка это fmap id.

Проверим аксиомы:

fmap f . fmap id = fmap f . id = fmap f

fmap id . fmap f = id . fmap f = fmap f

fmap f . (fmap g . fmap h)

=

fmap f . fmap (g . h)

=

fmap (f . (g . h))

=

fmap ((f . g) . h)

=

fmap (f . g) . fmap h

=

(fmap f . fmap g) . fmap h

Функтор | 229

Видно, что аксиомы выполнены, так функтор f порождает категорию f Hask. Интересно, что поскольку

Hask содержит все типы, то она содержит и типы f Hask. Получается, что мы построили категорию внутри

категории. Это можно пояснить на примере списков. Тип [] погружает любой тип в список, а функцию для

любого типа можно превратить в функцию, которая работает на списках с помощью метода fmap. При этом с

помощью класса Functor мы проецируем все типы и все функции в мир списков [a]. Но сам этот мир списков

содержится в категории Hask.

С помощью функторов мы строим внутри одной категории другую категорию, при этом внутренняя ка-

тегория обладает некоторой структурой. Так если раньше у нас были только произвольные типы a и произ-

вольные функции a -> b, то теперь все объекты имеют тип [a] и все функции имеют тип [a] -> [b]. Также и

функтор Maybe переводит произвольное значение, в значение, которое обладает определённой структурой. В

нём выделен дополнительный элемент Nothing, который обозначает отсутствие значения. Если по типу val

:: a мы ничего не можем сказать о содержании значения val, то по типу val :: Maybe a, мы знаем один

уровень конструкторов. Например мы уже можем проводить сопоставление с образцом.

Теперь давайте вернёмся к теории категорий и дадим формальное определение понятия. Пусть A и B –

категории, тогда функтором из A в B называют отображение F , которое переводит объекты A в объекты B

и стрелки A в стрелки B, так что выполнены следующие свойства:

F f

:

F A →B F B если f : A →A B

F idA

=

idF A

для любого объекта A из A

F ( f ; g)

=

F f ; F g

если ( f ; g) подходят по типам

Здесь запись →A и →B означает, что эти стрелки в разных категориях. После отображения стрелки f

из категории A мы получаем стрелку в категории B, это и отражено в типе F f : F A →B F B. Первое

свойство говорит о том, что после отображения стрелки соединяют те же объекты, что и до отображения.

Второе свойства говорит о сохранении тождественных стрелок. А последнее свойство, говорит о том, что

“пути” между объектами также сохраняются. Если мы находимся в категории A в объекте A и перед нами

есть путь состоящий из нескольких стрелок в объект B, то неважно как мы пойдём в F B либо мы пройдём

этот путь в категории A и в самом конце переместимся в F B или мы сначала переместимся в F A и затем

пройдём по образу пути в категории F B. Так и так мы попадём в одно и то же место. Схематически это

можно изобразить так:

f

g

A

B

C

F

F

F

F A

F B

F C

F f

F g

Стрелки сверху находятся в категории A, а стрелки снизу находятся в категории B. Функтор F : A → A,

который переводит категорию A в себя называют эндофунктором (endofunctor). Функторы отображают одни

категории в другие сохраняя структуру первой категории. Мы словно говорим, что внутри второй категории

есть структура подобная первой. Интересно, что последовательное применение функторов, также является

функтором. Мы будем писать последовательное применение функторов F и G слитно, как F G. Также можно

определить и тождественный функтор, который ничего не делает с категорией, мы будем обозначать его как

IA или просто I, если категория на которой он определён понятна из контекста. Это говорит о том, что мы

можем построить категорию, в которой объектами будут другие категории, а стрелками будут функторы.

15.3 Естественное преобразование

В программировании часто приходится переводить данные из одной структуры в другую. Каждая из

структур хранит какие-то конкретные значения, но мы ничего с ними не делаем мы просто перекладываем

содержимое из одного ящика в другой. Например в нашем ящике только один отсек, но вдруг нам пришло

бесконечно много подарков, что поделать нам приходится сохранить первый попавшийся, отбросив осталь-

ные. Главное в этой аналогии это то, что мы ничего не меняем, а лишь перекладываем содержимое из одной

структуры в другую.

В Haskell это можно описать так:

onlyOne :: [a] -> Maybe a

onlyOne []

= Nothing

onlyOne (a:as)

= Just a

В этой функции мы перекладываем элементы из списка [a] в частично определённое значение Maybe.

Тоже самое происходит и в функции concat:

230 | Глава 15: Теория категорий

concat :: [[a]] -> [a]

Элементы перекладываются из списка списков в один список. В теории категорий этот процесс называ-

ется естественным преобразованием. Структуры определяются функторами. Поэтому в определении будет

участвовать два функтора. В функции onlyOne это были функторы [] и Maybe. При перекладывании элемен-

тов мы можем просто выбросить все элементы:

burnThemALl :: [a] -> ()

burnThemAll = const ()

Можно сказать, что единичный тип также определяет функтор. Это константный функтор, он переводит

любой тип в единственное значение (), а функцию в id:

data Empty a = Empty

instance Functor Empty where

fmap = const id

Тогда тип функции burnThemAll будет параметризован и слева и справа от стрелки:

burnThemAll :: [a] -> Empty a

burnThemAll = const Empty

Пусть даны две категории A и B и два функтора F, G : A → B. Преобразованием (transformation) в B из

F в G называют семейство стрелок ε:

εA : F A →B GA

для любого A из A

Рассмотрим преобразование onlyOne :: [a] -> Maybe a. Категории A и B в данном случае совпадают~–

это категория Hask. Функтор F – это список, а функтор G это Maybe. Преобразование onlyOne для каждого

объекта a из Hask определяет стрелку

onlyOne :: [a] -> Maybe a

Так мы получаем семейство стрелок, параметризованное объектом из Hask:

onlyOne :: [Int] -> Maybe Int

onlyOne :: [Char] -> Maybe Char

onlyOne :: [Int -> Int] -> Maybe (Int -> Int)

...

...

Теперь давайте определим, что значит перекладывать из одной структуры в другую, не меняя содержа-

ния. Представим, что функтор – это контейнер. Мы можем менять его содержание с помощью метода fmap.

Например мы можем прибавить единицу ко всем элементам списка xs с помощью выражения fmap (+1) xs.

Точно так же мы можем прибавить единицу к частично определённому значению. С точки зрения теории ка-

тегорий суть понятия “останется неизменным при перекладывании” заключается в том, что если мы возьмём

любую функцию к примеру прибавление единицы, то нам неважно когда её применять до функции onlyOne

или после. И в том и в другом случае мы получим одинаковый ответ. Давайте убедимся в этом:

onlyOne $ fmap (+1) [1,2,3,4,5]

=>

onlyOne [2,3,4,5,6]

=>

Just 2

fmap (+1) $ onlyOne [1,2,3,4,5]

=>

fmap (+1) $ Just 1

=>

Just 2

Результаты сошлись, обратите внимание на то, что функции fmap (+1) в двух вариантах являются раз-

ными функциями. Первая работает на списках, а вторая на частично определённых значениях. Суть в том,

что если при перекладывании значение не изменилось, то нам не важно когда выполнять преобразование

внутри функтора [] или внутри функтора Maybe. Теперь давайте выразим это на языке теории категорий.

Преобразование ε в категории B из функтора F в функтор G называют естественным (natural), если

F f ; εB = εA ; Gf

для любого f : A →A B

Естественное преобразование | 231

Это свойство можно изобразить графически:

ε

F A

A

GA

F f

Gf

F B

GB

εB

По смыслу ясно, что если у нас есть три структуры данных (или три функтора), если мы просто пере-

ложили данные из первой во вторую, а затем переложили данные из второй в третью, ничего не меняя. То

итоговое преобразование, которое составлено из последовательного применения перекладывания данных

также не меняет данные. Это говорит о том, что композиция двух естественных преобразований также явля-

ется естественным преобразованием. Также мы можем составить тождественное преобразование, для двух

одинаковых функторов F : A → B, это будет семейство тождественных стрелок в категории B. Получает-

ся, что для двух категорий A и B мы можем составить категорию F tr( A, B), в которой объектами будут

функторы из A в B, а стрелками будут естественные преобразования. Поскольку естественные преобразова-

ния являются стрелками, которые соединяют функторы, мы будем обозначать их как обычные стрелки. Так

запись η : F → G обозначает преобразование η, которое переводит функтор F в функтор G.

Интересно, что изначально создатели теории категорий Саундедерс Маклейн и Сэмюэль Эйленберг при-

думали понятие естественного преобразования, а затем, чтобы дать ему обоснование было придумано поня-

тие функтора, и наконец для того чтобы дать обоснование функторам были придуманы категории. Катего-

рии содержат объекты и стрелки, для стрелок есть операция композиции. Также для каждого объекта есть

тождественная стрелка. Функторы являются стрелками в категории, в которой объектами являются другие

категории. А естественные преобразования являются стрелками в категории, в которой объектами являются

функторы. Получается такая иерархия структур.

15.4 Монады

Монадой называют эндофунктор T : A → A, для которого определены два естественных преобразования

η : I → T и µ : T T → T и выполнены два свойства:

• T ηA ; µA = idTA

• T µA ; µTA = µTTA ; µA

Преобразование η – это функция return, а преобразование µ – это функция join. В теории категорий в

классе Monad другие методы. Перепишем эти свойства в виде функций Haskell:

join . fmap return

= id

join . fmap join

= join . join

Порядок следования аргументов изменился, потому что мы пользуемся обычной композицией (через

точку). Выражение T ηA означает применение функтора T к стрелке ηA. Ведь преобразование это семейство

стрелок, которые параметризованы объектами категории. На языке Haskell это означает применить fmap к

полиморфной функции (функции с параметром).

Также эти свойства можно изобразить графически:

T η

T A

A

µ

T T A

A

T A

T µ

T T T A

A

T T A

µT A

µA

T T A

T A

µA

Категория Клейсли

Если у нас есть монада T , определённая в категории A, то мы можем построить в этой категории кате-

горию специальных стрелок вида A → T B. Эту категорию называют категорией Клейсли.

• Объекты категории Клейсли AT – это объекты исходной категории A.

232 | Глава 15: Теория категорий

• Стрелки в AT это стрелки из A вида A → T B, мы будем обозначать их A →T B

• Композиция стрелок f : A →T B и g : B →T C определена с помощью естественных преобразований

монады T :

f ; T g = f ; T g ; µ

Значок ; T указывает на то, что слева от равно композиция в AT . Справа от знака равно используется

композиция в исходной категории A.

• Тождественная стрелка – это естественное преобразование η.

Можно показать, что категория Клейсли действительно является категорией и свойства операций компо-

зиции и тождества выполнены.

15.5 Дуальность

Интересно, что если в категории A перевернуть все стрелки, то снова получится категория. Попробуйте

нарисовать граф со стрелками, и затем мысленно переверните направление всех стрелок. Все пути исход-

ного графа перейдут в перевёрнутые пути нового графа. При этом пути будут проходить через те же точки.

Сохранятся композиции стрелок, только все они будут перевёрнуты. Такую категорию обозначают Aop. Но

оказывается, что переворачивать мы можем не только категории но и свойства категорий, или утверждения

о категориях, эту операцию называют дуализацией. Определим её:

dual A

=

A

если A является объектом

dual x

=

x

если x обозначает стрелку

dual ( f : A → B) = dual f : B → A

A и B поменялись местами

dual ( f ; g)

=

dual g ; dual f

f и g поменялись местами

dual ( idA)

=

idA

Есть такое свойство, если и в исходной категории A выполняется какое-то утверждение, то в перевёр-

нутой категории Aop выполняется перевёрнутое (дуальное) свойство. Часто в теории категорий из одних

понятий получают другие дуализацией. При этом мы можем не проверять свойства для нового понятия,

они будут выполняться автоматически. К дуальным понятиям обычно добавляют приставку “ко”. Приведём

пример, получим понятие комонады.

Для начала вспомним определение монады. Монада – это эндофунктор (функтор, у которого совпадают

начало и конец или домен и кодомен) T : A → A и два естественных преобразования η : I → T и

µ : T T → T , такие что выполняются свойства:

• T η ; µ = id

• T µ ; µ = µ ; µ

Дуализируем это определение. Комонада – это эндофунктор T : A → A и два естественных преобразо-

вания η : T → I и µ : T T → T , такие что выполняются свойства

• µ ; T η = id

• µ ; T µ = µ ; µ

Мы просто переворачиваем домены и кодомены в стрелках и меняем порядок в композиции. Проверьте

сошлись ли типы. Попробуйте нарисовать графическую схему свойств комонады и сравните со схемой для

монады.

Можно также определить и категорию коКлейсли. В категории коКлейсли все стрелки имеют вид T A →

B. Теперь дуализируем композицию из категории Клейсли:

f ; T g = f ; T g ; µ

Теперь получим композицию в категории коКлейсли:

g ; T f = µ ; T g ; f

Мы перевернули цепочки композиций слева и справа от знака равно. Проверьте сошлись ли типы. Не

забывайте что в этом определении η и µ естественные преобразования для комонады. Нам не нужно прове-

рять является ли категория коКлейсли действительно категорией. Нам не нужно опять проверять свойства

Дуальность | 233

стрелки тождества и ассоциативности композиции, если мы уже проверили их для монады. Следовательно

перевёрнутое утверждение будет выполняться в перевёрнутой категории коКлейсли. В этом основное пре-

имущество определения через дуализацию.

Этим приёмом мы можем воспользоваться и в Haskell, дуализируем класс Monad:

class Monad m where

return

:: a -> m a

(>>=)

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

Перевернём все стрелки:

class Comonad c where

coreturn

:: c a -> a

cobind

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

15.6 Начальный и конечный объекты

Начальный объект

Представим, что в нашей категории есть такой объект 0, который соединён со всеми объектами. При-

чём стрелка начинается из этого объекта и для каждого объекта может быть только одна стрелка которая

соединят данный объект с 0. Графически эту ситуацию можно изобразить так:

. . .

A 1

A 2

. . .

0

A 3

. . .

. . .

A 4

Такой объект называют начальным (initial object). Его принято обозначать нулём, словно это начало от-

счёта. Для любого объекта A из категории A с начальным объектом 0 существует и только одна стрел-

ка f : 0 → B. Можно сказать, что начальный объект определяет функцию, которая переводит объекты A в

стрелки f : 0 → A. Эту функцию обозначают специальными скобками ( | · |), она называется катаморфизмом

(catamorphism).

( | A |) = f : 0 → A

У начального объекта есть несколько важных свойств. Они очень часто встречаются в разных вариациях,

в понятиях, которые определяются через понятие начального объекта:

( | 0 |) = id 0

тождество

f, g : 0 → A ⇒ f = g

уникальность

f : A → B

⇒ ( | A |) ; f = ( | B |)

слияние (fusion)

Эти свойства следуют из определения начального объекта. Свойство тождества говорит о том, что стрелка

ведущая из начального объекта в начальный является тождественной стрелкой. В самом деле по определе-

нию начального объекта для каждого объекта может быть только одна стрелка, которая начинается в 0 и

заканчивается в этом объекте. Стрелка ( | 0 |) начинается в 0 и заканчивается в 0, но у нас уже есть одна та-

кая стрелка, по определению категории для каждого объекта определена тождественная стрелка, значит эта

стрелка является единственной.

Второе свойство следует из единственности стрелки, ведущей из начального объекта в данный. Третье

свойство лучше изобразить графически:

f

A

B

( | A |)

( | B |)

0

Поскольку стрелки ( | A |) и f можно соединить, то должна быть определена стрелка ( | A |) ; f : 0 → B, но

поскольку в категории с начальным объектом из начального объекта 0 в объект B может вести лишь одна

стрелка, то стрелка ( | A |) ; f должна совпадать с ( | B |).

234 | Глава 15: Теория категорий

Конечный объект

Дуализируем понятие начального объекта. Пусть в категории A есть объект 1, такой что для любого

объекта A существует и только одна стрелка, которая начинается из этого объекта и заканчивается в объекте

1. Такой объект называют конечным (terminal object):

. . .

A 1

A 2

. . .

1

A 3

. . .

. . .

A 4

Конечный объект определяет в категории функцию, которая ставит в соответствие объектам стрелки,

которые начинаются из данного объекта и заканчиваются в конечном объекте. Такую функцию называют

анаморфизмом (anamorphism), и обозначают специальными скобками [( · )], которые похожи на перевёрнутые

скобки для катаморфизма:

[( A )] = f : A → 1

Можно дуализировать и свойства:

[( 1 )] = id 1

тождество

f, g : A → 1 ⇒ f = g

уникальность

f : A → B

⇒ f ; [( B )] = [( A )]

слияние (fusion)

Приведём иллюстрацию для свойства слияния:

f

A

B

[( A )]

[( B )]

1

15.7 Сумма и произведение

Давным-давно, когда мы ещё говорили о типах, мы говорили, что типы конструируются с помощью двух

базовых операций: суммы и произведения. Сумма говорит о том, что значение может быть либо одним зна-

чением либо другим. А произведение обозначает сразу несколько значений. В Haskell есть два типа, которые

представляют собой сумму и произведение в общем случае. Тип для суммы это Either:

data Either a b = Left a | Right b

Произведение в самом общем виде представлено кортежами:

data (a, b) = (a, b)

В теории категорий сумма и произведение определяются как начальный и конечный объекты в специаль-

ных категориях. Теория категорий изучает объекты по тому как они взаимодействуют с остальными объек-

тами. Взаимодействие обозначается с помощью стрелок. Специальные свойства стрелок определяют объект.

Например представим, что мы не можем заглядывать внутрь суммы типов, как бы мы могли взаимодей-

ствовать с объектом, который представляет собой сумму двух типов A+ B? Нам необходимо уметь создавать

объект типа A + B из объектов A и B извлекать их из суммы. Создание объектов происходит с помощью

двух специальных конструкторов:

inl : A → A + B

inr : B → A + B

Сумма и произведение | 235

Также нам хочется уметь как-то извлекать значения. По смыслу внутри суммы A+ B хранится либо объект

A либо объект B и мы не можем заранее знать какой из них, поскольку внутреннее содержание A + B от

нас скрыто, но мы знаем, что это только A или B. Это говорит о том, что если у нас есть две стрелки A → C

и B → C, то мы как-то можем построить A + B → C. У нас есть операция:

out( f, g) : A + B → C

f : A → C, g : B → C

При этом для того, чтобы стрелки inl, inr и out были согласованы необходимо, чтобы выполнялись

свойства:

inl ; out( f, g) = f

inr ; out( f, g) = g

Для любых функций f и g. Графически это свойство можно изобразить так:

A

inl

A + B

inr

B

out

f

g

C

Итак суммой двух объектов A и B называется объект A + B и две стрелки inl : A → A + B и inr : B →

A + B такие, что для любых двух стрелок f : A → C и g : B → C определена одна и только одна стрелка

h : A + B → C такая, что выполнены свойства:

inl ; h = f

inr ; h = g

В этом определении объект A + B вместе со стрелками inl и inr, определяет функцию, которая по

некоторому объекту C и двум стрелкам f и g строит стрелку h, которая ведёт из объекта A + B в объект

C. Этот процесс определения стрелки по объекту напоминает определение начального элемента. Построим

специальную категорию, в которой объект A+ B будет начальным. Тогда функция out будет катаморфизмом.

Функция out принимает две стрелки и возвращает третью. Посмотрим на типы:

f : A → C

inl : A → A + B

g : B → C

inr : B → A + B

Каждая из пар стрелок в столбцах указывают на один и тот же объект, а начинаются они из двух разных

объектов A и B. Определим категорию, в которой объектами являются пары стрелок ( a 1 , a 2), которые на-

чинаются из объектов A и B и заканчиваются в некотором общем объекте D. Эту категорию ещё называют

клином. Стрелками в этой категории будут такие стрелки f : ( d 1 , d 2) → ( e 1 , e 2), что стрелки в следующей

диаграмме коммутируют (не важно по какому пути идти из двух разных точек).

A

B

d

e

1

2

e 1

d 2

D

E

f

Композиция стрелок – это обычная композиция в исходной категории, в которой определены объекты A

и B, а тождественная стрелка для каждого объекта, это тождественная стрелка для того объекта, в котором

сходятся обе стрелки. Можно проверить, что это действительно категория.

Если в этой категории есть начальный объект, то мы будем называть его суммой объектов A и B. Две

стрелки, которые содержит этот объект мы будем называть inl и inr, а общий объект в котором эти стрелки

сходятся будем называть A + B. Теперь если мы выпишем определение для начального объекта, но вме-

сто произвольных стрелок и объектов подставим наш конкретный случай, то мы получим как раз исходное

определение суммы.

Начальный объект ( inl : A → A + B, inr : B → A + B) ставит в соответствие любому объекту

( f : A → C, g : B → C) стрелку h : A + B → C такую, что выполняются свойства:

236 | Глава 15: Теория категорий

A

inl

A + B

inr

B

h

f

g

C

А как на счёт произведения? Оказывается, что произведение является дуальным понятием по отношению

к сумме. Его иногда называют косуммой, или сумму называют копроизведением. Дуализируем категорию,

которую мы строили для суммы.

У нас есть категория A и в ней выделено два объекта A и B. Объектами новой категории будут пары

стрелок ( a 1 , a 2), которые начинаются в общем объекте C а заканчиваются в объектах A и B. Стрелками в

этой категории будут стрелки исходной категории h : ( e 1 , e 2) → ( d 1 , d 2) такие что следующая диаграмма

коммутирует:

A

B

e 1

d 2

d

e

1

2

D

E

f

Композиция и тождественные стрелки позаимствованы из исходной категории A. Если в этой категории

существует конечный объект. То мы будем называть его произведением объектов A и B. Две стрелки этого

объекта обозначаются как ( exl, exr), а общий объект из которого они начинаются мы назовём A×B. Теперь

распишем определение конечного объекта для нашей категории пар стрелок с общим началом.

Конечный объект ( exl : A×B → A, exr : A×B → B) ставит в соответствие любому объекту категории

( f : C → A, g : C → B) стрелку h : C → A × B. При этом выполняются свойства:

A

exl

A × B

exr

B

h

f

g

C

Итак мы определили сумму, а затем на автомате, перевернув все утверждения, получили определение

произведения. Но что это такое? Соответствует ли оно интуитивному понятию произведения?

Так же как и в случае суммы в теории категорий мы определяем понятие, через то как мы можем с ним

взаимодействовать. Посмотрим, что нам досталось от абстрактного определения. У нас есть обозначение

произведения типов A × B. Две стрелки exl и exr. Также у нас есть способ получить по двум функциям

f : C → A и g : C → B стрелку h : C → A × B. Для начала посмотрим на типы стрелок конечного объекта:

exl : A × B → A

exr : A × B → B

По типам видно, что эти стрелки разбивают пару на составляющие. По смыслу произведения мы точно

знаем, что у нас есть в A × B и объект A и объект B. Эти стрелки позволяют нам извлекать компоненты

пары. Теперь посмотрим на анаморфизм:

[( f, g )] : C → A × B

f : C → A, g : C → B

Эта функция позволяет строить пару по двум функциям и начальному значению. Но, поскольку здесь мы

ничего не вычисляем, а лишь связываем объекты, мы можем по паре стрелок, которые начинаются из общего

источника связать источник с парой конечных точек A × B.

При этом выполняются свойства:

[( f, g )] ; exl = f

[( f, g )] ; exr = g

Эти свойства говорят о том, что функции построения пары и извлечения элементов из пары согласованы.

Если мы положим значение в первый элемент пары и тут же извлечём его, то это тоже само если бы мы не

использовали пару совсем. То же самое и со вторым элементом.

Сумма и произведение | 237

15.8 Экспонента

Если представить, что стрелки это функции, то может показаться, что все наши функции являются функ-

циями одного аргумента. Ведь у стрелки есть только один источник. Как быть если мы хотим определить

функцию нескольких аргументов, что она связывает? Если в нашей категории определено произведение объ-

ектов, то мы можем представить функцию двух аргументов, как стрелку, которая начинается из произведе-

ния:

(+) : N um × N um → N um

Но в лямбда-исчислении нам были доступны более гибкие функции, функции могли принимать на вход

функции и возвращать функции. Как с этим обстоят дела в теории категорий? Если перевести определение

функций высшего порядка на язык теории категорий, то мы получим стрелки, которые могут связывать дру-

гие стрелки. Категория с функциями высшего порядка может содержать свои стрелки в качестве объектов.

Стрелки как объекты обозначаются с помощью степени, так запись BA означает стрелку A → B. При этом

нам необходимо уметь интерпретировать стрелку, мы хотим уметь подставлять значения. Если у нас есть

объект BA, то должна быть стрелка

eval : BA × A → B

На языке функций можно сказать, что стрелка eval принимает функцию высшего порядка A → B и зна-

чение типа A, а возвращает значение типа B. Объект BA называют экспонентой. Теперь дадим формальное

определение.

Пусть в категории A определено произведение. Экспонента – это объект BA вместе со стрелкой eval :

BA × A → B такой, что для любой стрелки f : C × A → B определена стрелка curry( f ) : C → BA при

этом следующая диаграмма коммутирует:

C

C × A

f

curry( f )

( curry( f ) , id)

BA

BA × A

B

Давайте разберёмся, что это всё означает. По смыслу стрелка curry( f) это каррированная функция двух

аргументов. Вспомните о функции curry из Haskell. Диаграмма говорит о том, что если мы каррированием

функции двух аргументов получим функцию высшего порядка C → BA, а затем с помощью функции eval

получим значение, то это всё равно, что подставить два значения в исходную функцию. Запись ( curry( f) , id)

означает параллельное применение двух стрелок внутри пары:

( f, g) : A × A → B × B ,

f : A → B, g : A → B

Так применив стрелки curry( f) : C → BA и id : A → A к паре C × A, мы получим пару BA × A.

Применение здесь условное мы подразумеваем применение в функциональной аналогии, в теории категорий

происходит связывание пар объектов с помощью стрелки ( f, g).

Интересно, что и экспоненту можно получить как конечный объект в специальной категории. Пусть есть

категория A и в ней определено произведение объектов A и B. Построим категорию, в которой объектами

являются стрелки вида:

C × A → B

где C – это произвольный объект исходной категории. Стрелкой между объектами c : C × A → B и

d : D × A → B в этой категории будет стрелка f : C → D из исходной категории, такая, что следующая

диаграмма коммутирует:

C

C × A

f

c

( f, id)

D

D × A

B

Если в этой категории существует конечный объект, то он является экспонентой. А функция curry явля-

ется анаморфизмом для экспоненты.

238 | Глава 15: Теория категорий

15.9 Краткое содержание

Теория категорий изучает понятия через то как эти понятия взаимодействуют друг с другом. Мы забываем

о том, как эти понятия реализованы, а смотрим лишь на свойства связей.

Мы узнали что такое категория. Категория это структура с объектами и стрелками. Стрелки связывают

объекты. Причём связи могут соединятся. Также считается, что объект всегда связан сам с собой. Мы узнали,

что есть такие категории, в которых сами категории являются объектами, а стрелки в таких категориях мы

назвали функторами. Также мы узнали, что сами функторы могут стать объектами в некоторой категории,

тогда стрелки в этой категории мы будем называть естественными преобразованиями.

Мы узнали что такое начальный и конечный объект и как с помощью этих понятий можно определить

сумму и произведение типов. Также мы узнали как в теории категорий описываются функции высших по-

рядков.

15.10 Упражнения

• Проверьте аксиомы категории (ассоциативность и тождество) для категории функторов и категории

естественных преобразований.

• Изоморфизмом называют такие стрелки f : A → B и g : B → A, для которых выполнено свойство:

f ; g = idA

g ; f = idB

Объекты A и B называют изоморфными, если они связаны изоморфизмом, это обозначают так: A ∼

= B.

Докажите, что все начальные и конечные элементы изоморфны.

• Поскольку сумма и произведение типов являются начальным и конечным объектами в специальных

категориях для них также выполняются свойства тождества, уникальности и слияния. Выпишите эти

свойства для суммы и произведения.

• Подумайте как можно определить экземпляр класса Comonad для потоков:

data Stream a = a :& Stream a

Можно ли придумать экземпляр для класса Monad?

• Дуальную категорию для категории A обозначают Aop. Если F является функтором в категории Aop,

то в исходной категории его называют контравариантным функтором. Выпишите определение функто-

ра в Aop, а затем с помощью дуализации получите свойства контравариантного функтора в исходной

категории A.

Краткое содержание | 239

Глава 16

Категориальные типы

В этой главе мы узнаем как в теории категорий определяются типы. В теории категорий типы определяют-

ся как начальные и конечные объекты в специальных категориях, которые называются алгебрами функторов.

Для понимания этой главы хорошо освежить в памяти главу о структурной рекурсии, там где мы говорили

о свёртках и развёртках.

16.1 Программирование в стиле оригами

Оригами – состоит из двух слов “свёртка” и “бумага”. При программировании в стиле оригами все функ-

ции строятся через функции свёртки и развёртки. Есть даже такие языки программрования, в которых это

единственный способ определения рекурсии. Этот стиль очень хорошо подходит для ленивых языков про-

граммирования, поскольку в связке:

fold f . unfold g

функции свёртки и развёртки работают синхронно. Функция развёртки не производит новых элементов

до тех пор пока они не понадобятся во внешней функции свёртки.

Помните в одной из глав мы говорили о том, что рекурсивные функции можно определять через функцию

fix.

Например так выглядит рекурсивная функция сложения всех чисел от одного до n:

sumInt :: Int -> Int

sumInt 0 = 0

sumInt n = n + sumInt (n-1)

Эту функцию мы можем переписать с помощью функции fix. При вычислении fix f будет составлено

значение

f (f (f (f ... )))

Теперь перепишем функцию sumInt через fix:

sumInt = fix $ \f n ->

case n of

0

-> 0

n

-> n + f (n - 1)

Смотрите лямбда функция в аргументе fix принимает функцию и число, а возвращает число. Тип этой

функции (Int -> Int) -> (Int -> Int). После применения функции fix мы как раз и получим функцию

типа Int -> Int. В лямбда функции рекурсивный вызов был заменён на вызов функции-параметра f.

Оказывается, что этот приём может быть применён и для рекурсивных типов данных. Мы можем создать

обобщённый тип, который обозначает рекурсивный тип:

newtype Fix f = Fix { unFix :: f (Fix f) }

В этой записи мы получаем уравнение неподвижной точки Fix f = f (Fix f), где f это некоторый тип

с параметром. Определим тип целых чисел:

240 | Глава 16: Категориальные типы

data N a = Zero | Succ a

type Nat = Fix N

Теперь создадим несколько конструкторов:

zero :: Nat

zero = Fix Zero

succ :: Nat -> Nat

succ = Fix . Succ

Сохраним эти определения в модуле Fix. hs и посмотрим в интерпретаторе на значения и их типы, ghc не

сможет вывести экземпляр Show для типа Fix, потому что он зависит от типа с параметром, а не от конкретно-

го типа. Для решения этой проблемы нам придётся определить экземпляры вручную и подключить несколько

расширений языка. Помните в главе о ленивых вычислениях мы подключали расширение BangPatterns? Нам

понадобятся:

{-# Language FlexibleContexts, UndecidableInstances #-}

Теперь определим экземпляры для Show и Eq:

instance Show (f (Fix f)) => Show (Fix f) where

show x = ”(” ++ show (unFix x) ++ ”)”

instance Eq (f (Fix f)) => Eq (Fix f) where

a == b = unFix a == unFix b

Определим списки-оригами:

data L a b = Nil | Cons a b

deriving (Show)

type List a = Fix (L a)

nil :: List a

nil = Fix Nil

infixr 5 ‘cons‘

cons :: a -> List a -> List a

cons a = Fix . Cons a

В типе L мы заменили рекурсивный тип на параметр. Затем в записи List a = Fix (L a) мы произ-

водим замыкание по параметру. Мы бесконечно вкладываем тип L a во второй параметр. Так получается

рекурсивный тип для списков. Составим какой-нибудь список:

*Fix> :r

[1 of 1] Compiling Fix

( Fix. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Fix.

*Fix> 1 ‘cons‘ 2 ‘cons‘ 3 ‘cons‘ nil

(Cons 1 (Cons 2 (Cons 3 (Nil))))

Спрашивается, зачем нам это нужно? Зачем нам записывать рекурсивные типы через тип Fix? Оказыва-

ется при такой записи мы можем построить универсальные функции fold и unfold, они будут работать для

любого рекурсивного типа.

Помните как мы составляли функции свёртки? Мы строили воображаемый класс, в котором сворачивае-

мый тип заменялся на параметр. Например для списка мы строили свёртку так:

class [a] b where

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

[]

:: b

После этого мы легко получали тип для функции свёртки:

foldr :: (a -> b -> b) -> b -> ([a] -> b)

Программирование в стиле оригами | 241

Она принимает методы воображаемого класса, в котором тип записан с параметром, а возвращает функ-

цию из рекурсивного типа в тип параметра.

Сейчас мы выполняем эту процедуру замены рекурсивного типа на параметр в обратном порядке. Сначала

мы строим типы с параметром, а затем получаем из них рекурсивные типы с помощью конструкции Fix.

Теперь методы класса с параметром это наши конструкторы исходных классов, а рекурсивный тип записан

через Fix. Если мы сопоставим два способа, то мы сможем получить такой тип для функции свёртки:

fold :: (f b -> b) -> (Fix f -> b)

Смотрите функция свёртки по-прежнему принимает методы воображаемого класса с параметром, но те-

перь класс перестал быть воображаемым, он стал типом с параметром. Результатом функции свёртки будет

функция из рекурсивного типа Fix f в тип параметр.

Аналогично строится и функция unfold:

unfold :: (b -> f b) -> (b -> Fix f)

В первой функции мы указываем один шаг разворачивания рекурсивного типа, а функция развёртки

рекурсивно распространяет этот один шаг на потенциально бесконечную последовательность применений

этого одного шага.

Теперь давайте определим эти функции. Но для этого нам понадобится от типа f одно свойство. Он

должен быть функтором, опираясь на это свойство, мы будем рекурсивно обходить этот тип.

fold :: Functor f => (f a -> a) -> (Fix f -> a)

fold f = f . fmap (fold f) . unFix

Проверим эту функцию по типам. Для этого нарисуем схему композиции:

f

fmap (fold f)

f

Fix f

f (Fix f)

f a

a

Сначала мы разворачиваем обёртку Fix и получаем значение типа f (Fix f), затем с помощью fmap мы

внутри типа f рекурсивно вызываем функцию свёртки и в итоге получаем значение f a, на последнем шаге

мы выполняем свёртку на текущем уровне вызовом функции f.

Аналогично определяется и функция unfold. Только теперь мы сначала развернём первый уровень, затем

рекурсивно вызовем развёртку внутри типа f и только в самом конце завернём всё в тип Fix:

unfold :: Functor f => (a -> f a) -> (a -> Fix f)

unfold f = Fix . fmap (unfold f) . f

Схема композиции:

Fix

fmap (unold f)

f

Fix f

f (Fix f)

f a

a

Возможно вы уже догадались о том, что функция fold дуальна по отношению к функции unfold, это

особенно наглядно отражается на схеме композиции. При переходе от fold к unfold мы просто перевернули

все стрелки заменили разворачивание типа Fix на заворачивание в Fix.

Определим несколько функций для натуральных чисел и списков в стиле оригами. Для начала сделаем

L и N экземпляром класса Functor:

instance Functor N where

fmap f x = case x of

Zero

-> Zero

Succ a

-> Succ (f a)

instance Functor (L a) where

fmap f x = case x of

Nil

-> Nil

Cons a b

-> Cons a (f b)

Это всё что нам нужно для того чтобы начать пользоваться функциями свёртки и развёртки! Определим

экземпляр Num для натуральных чисел:

instance Num Nat where

(+) a = fold $ \x -> case x of

Zero

-> a

Succ x

-> succ x

(*) a = fold $ \x -> case x of

242 | Глава 16: Категориальные типы

Zero

-> zero

Succ x

-> a + x

fromInteger = unfold $ \n -> case n of

0

-> Zero

n

-> Succ (n-1)

abs = undefined

signum = undefined

Сложение и умножение определены через свёртку, а функция построения натурального числа из чис-

ла типа Integer определена через развёртку. Сравните с теми функциями, которые мы писали в главе про

структурную рекурсию. Теперь мы не передаём отдельно две функции, на которые мы будем заменять кон-

структоры. Эти функции закодированы в типе с параметром. Для того чтобы этот код заработал нам придётся

добавить ещё одно расширение TypeSynonymInstances наши рекурсивные типы являются синонимами, а не

новыми типами. В рамках стандарта Haskell мы можем определять экземпляры только для новых типов, для

того чтобы обойти это ограничение мы добавим ещё одно расширение.

*Fix> succ $ 1+2

(Succ (Succ (Succ (Succ (Zero)))))

*Fix> ((2 * 3) + 1) :: Nat

(Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Succ (Zero))))))))

*Fix> 2+2 == 2*(2::Nat)

True

Определим функции на списках. Для начала определим две вспомогательные функции, которые извле-

кают голову и хвост списка:

headL :: List a -> a

headL x = case unFix x of

Nil

-> error ”empty list”

Cons a _

-> a

tailL :: List a -> List a

tailL x = case unFix x of

Nil

-> error ”empty list”

Cons a b

-> b

Теперь определим несколько новых функций:

mapL :: (a -> b) -> List a -> List b

mapL f = fold $ \x -> case x of

Nil

-> nil

Cons a b

-> f a ‘cons‘ b

takeL :: Int -> List a -> List a

takeL = curry $ unfold $ \(n, xs) ->

if n == 0 then Nil

else Cons (headL xs) (n-1, tailL xs)

Сравните эти функции с теми, что мы определяли в главе о структурной рекурсии. Проверим работают

ли эти функции:

*Fix> :r

[1 of 1] Compiling Fix

( Fix. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Fix.

*Fix> takeL 3 $ iterateL (+1) zero

(Cons (Zero) (Cons (Succ (Zero)) (Cons (Succ (Succ (Zero))) (Nil))))

*Fix> let x = 1 ‘cons‘ 2 ‘cons‘ 3 ‘cons‘ nil

*Fix> mapL (+10) $ x ‘concatL‘ x

(Cons 11 (Cons 12 (Cons 13 (Cons 11 (Cons 12 (Cons 13 (Nil)))))))

Обратите внимание, на то что с большими буквами мы пишем Cons и Nil когда хотим закодировать

функции для свёртки-развёртки, а с маленькой буквы пишем значения рекурсивного типа. Надеюсь, что вы

разобрались на примерах как устроены функции fold и unfold, потому что теперь мы перейдём к теории,

которая за этим стоит.

Программирование в стиле оригами | 243

16.2 Индуктивные и коиндуктивные типы

С точки зрения теории категорий функция свёртки является катаморфизмом, а функция развёртки – ана-

морфизмом. Напомню, что катаморфизм – это функция которая ставит в соответствие объектам категории

с начальным объектом стрелки, которые начинаются из начального объекта, а заканчиваются в данном объ-

екте. Анаморфизм – это перевёрнутый наизнанку катаморфизм.

Начальным и конечным объектом будет рекурсивный тип. Вспомним тип свёртки:

fold :: Functor f => (f a -> a) -> (Fix f -> a)

Функция свёртки строит функции, которые ведут из рекурсивного типа в произвольный тип, поэтому в

данном случае рекурсивный тип будет начальным объектом. Функция развёртки строит из произвольного

типа данный рекурсивный тип, на языке теории категорий она строит стрелку из произвольного объекта в

рекурсивный, это означает что рекурсивный тип будет конечным объектом.

unfold :: Functor f => (a -> f a) -> (a -> Fix f)

Категории, которые определяют рекурсивные типы таким образом называются (ко)алгебрами функторов.

Видите в типе и той и другой функции стоит требование о том, что f является функтором. Катаморфизм и

анаморфизм отображают объекты в стрелки. По типу функций fold и unfold мы можем сделать вывод, что

объектами в нашей категории будут стрелки вида

f a -> a

или для свёрток:

a -> f a

А стрелками будут обычные функции одного аргумента. Теперь дадим более формальное определение.

Эндофунктор F : A → A определяет стрелки α : F A → A, которые называется F - алгебрами. Стрелку

h : A → B называют F - гомоморфизмом, если следующая диаграмма коммутирует:

F A

α

A

F h

h

F B

B

β

Или можно сказать по другому, для F -алгебр α : F A → A и β : F B → B выполняется:

F h ; β = α ; h

Это свойство совпадает со свойством естественного преобразования только вместо одного из функторов

мы подставили тождественный функтор I. Определим категорию Alg( F ), для категории A и эндофунктора

F : A → A

• Объектами являются F -алгебры F A → A, где A – объект категории A

• Два объекта α : F A → A и β : F B → B соединяет F -гомоморфизм h : A → B. Это такая стрелка из

A, для которой выполняется:

F h ; β = α ; h

• Композиция и тождественная стрелка взяты из категории A.

Если в этой категории есть начальный объект inF : F T → T , то определён катаморфизм, который

переводит объекты F A → A в стрелки T → A. Причём следующая диаграмма коммутирует:

in

F T

F

T

F ( | α |)

( | α |)

F A

A

α

Этот катаморфизм и будет функцией свёртки для рекурсивного типа . Понятие Alg( F ) можно перевернуть

и получить категорию CoAlg( F ).

244 | Глава 16: Категориальные типы

• Объектами являются F -коалгебры A → F A, где A – объект категории A

• Два объекта α : F A → A и β : F B → B соединяет F -когомоморфизм h : A → B. Это такая стрелка

из A, для которой выполняется:

h ; α = β ; F h

• Композиция и тождественная стрелка взяты из категории A.

Если в этой категории есть конечный объект, его называют outF : T → F T , то определён анаморфизм,

который переводит объекты A → F A в стрелки A → T .

Причём следующая диаграмма коммутирует:

in

T

F

F T

[( α )]

F [( α )]

A

F A

α

Если для категории A и функтора F определены стрелки inF и outF , то они являются взаимнообратными

и определяют изоморфизм T ∼

= F T . Часто объект T в случае Alg( F ) обозначают µF , поскольку начальный

объект определяется функтором F , а в случае CoAlg( F ) обозначают νF .

Типы, которые являются начальными объектами, принято называть индуктивными, а типы, которые яв-

ляются конечными объектами – коиндуктивными.

Существование начальных и конечных объектов

Мы говорили, что если начальный(конечный) объект существует, а когда он существует? Рассмотрим

один важный случай. Если категория является категорией, в которой объектами являются полные частично

упорядоченные множества, а стрелками являются монотонные функции, такие категории называют CPO, и

функтор – полиномиальный, то начальный и конечный объекты существуют.

Полные частично упорядоченные множества

Оказывается на значениях можно ввести частичный порядок. Порядок называется частичным, если отно-

шение ≤ определено не для всех элементов, а лишь для некоторых из них. Частичный порядок на значениях

отражает степень неопределённости значения. Самый маленький объект это полностью неопределённое зна-

чение ⊥. Любое значение типа содержит больше определённости чем ⊥.

Для того чтобы не путать упорядочивание значений по степени определённости с обычным числовым

порядком, пользуются специальным символом . Запись

a

b

означает, что b более определено (или информативнее) чем a.

Так для логических значений определены два нетривиальных сравнения:

data Bool = T rue | F alse

⊥

T rue

⊥

F alse

Мы будем называть нетривиальными сравнения в которых, компоненты слева и справа от не равны. На-

пример ясно, что T rue

T rue или ⊥

⊥. Это тривиальные сравнения и мы их будем лишь подразумевать.

Считается, что если два значения определены полностью, то мы не можем сказать какое из них информатив-

нее. Так к примеру для логических значений мы не можем сказать какое значение более определено T rue

или F alse.

Рассмотрим пример по-сложнее. Частично определённые значения:

data M aybe a = N othing | Just a

Индуктивные и коиндуктивные типы | 245

⊥

N othing

⊥

J ust ⊥

⊥

J ust a

J ust a

J ust b,

если a

b

Если вспомнить как происходит вычисление значения, то значение a менее определено чем b, если взрыв-

ное значение ⊥ в a находится ближе к корню значения, чем в b. Итак получается, что в категории Hask объ-

екты это множества с частичным порядком. Что означает требование монотонности функции?

Монотонность в контексте операции

говорит о том, что чем больше определён вход функции тем больше

определён выход:

a

b

⇒ f a

f b

Это требование накладывает запрет на возможность проведения сопоставления с образцом по значению

⊥. Иначе мы можем определять немонотонные функции вроде:

isBot :: Bool -> Bool

isBot undefined = True

isBot _

= undefined

Полнота частично упорядоченного множества означает, что у любой последовательности xn

x 0

x 1

x 2

...

есть значение x, к которому она сходится. Это значение называют супремумом множества. Что такое

полные частично упорядоченные множества мы разобрались. А что такое полиномиальный функтор?

Полиномиальный функтор

Полиномиальный функтор – это функтор который построен лишь с помощью операций суммы, произве-

дения, постоянных функторов, тождественного фуктора и композиции функторов. Определим эти операции:

• Сумма функторов F и G определяется через операцию суммы объектов:

( F + G) X = F X + GX

• Произведение функторов F и G определяется через операцию произведения объектов:

( F × G) X = F X × GX

• Постоянный функтор отображает все объекты категории в один объект, а стрелки в тождественнубю

стрелку этого объекта, мы будем обозначать постоянный функтор подчёркиванием:

AX

=

A

Af

=

idA

• Тождественный функтор оставляет объекты и стрелки неизменными:

IX

=

X

If

=

f

• Композиция функторов F и G это последовательное применение функторов

F GX = F ( GX)

246 | Глава 16: Категориальные типы

По определению функции построенные с помощью этих операций называют полиномиальными. Опреде-

лим несколько типов данных с помощью полиномиальных функторов. Определим логические значения:

Bool = µ(1 + 1)

Объект 1 обозначает любую константу, это конечный объект исходной категории. Нам не важны имена

конструкторов, но важна структура типа. µ обозначает начальный объект в F -алгебре.

Определим натуральные числа:

N at = µ(1 + I)

Эта запись обозначает начальный объект для F -алгебры с функтором F = 1 + I. Посмотрим на опреде-

ление списка:

ListA = µ(1 + A × I)

Список это начальный объект F -алгебры 1 + A × I. Также можно определить бинарные деревья:

BT reeA = µ( A + I × I)

Определим потоки:

StreamA = ν( A × I)

Потоки являются конечным объектом F -коалгебры, где F = A × I.

16.3 Гиломорфизм

Оказывается, что с помощью катаморфизма и анаморфизма мы можем определить функцию fix, то есть

мы можем выразить любую рекурсивную функцию с помощью структурной рекурсии.

Функция fix строит бесконечную последовательность применений некоторой функции f.

f (f (f ... )))

Сначала с помощью анаморфизма мы построим бесконечный список, который содержит функцию f во

всех элементах:

repeat f = f : f : f : ...

А затем заменим конструктор : на применение. В итоге мы получим такую функцию:

fix :: (a -> a) -> a

fix = foldr ($) undefined . repeat

Убедимся, что эта функция работает:

Prelude> let fix = foldr ($) undefined . repeat

Prelude> take 3 $ y (1:)

[1,1,1]

Prelude> fix (\f n -> if n==0 then 0 else n + f (n-1)) 10

55

Теперь давайте определим функцию fix через функции cata и ana:

fix :: (a -> a) -> a

fix = cata (\(Cons f a) -> f a) . ana (\a -> Cons a a)

Эта связка анаморфизм с последующим катаморфизмом встречается так часто, что ей дали специальное

имя. Гиломорфизмом называют функцию:

hylo :: Functor f => (f b -> b) -> (a -> f a) -> (a -> b)

hylo phi psi = cata phi . ana psi

Отметим, что эту функцию можно выразить и по-другому:

Гиломорфизм | 247

hylo :: Functor f => (f b -> b) -> (a -> f a) -> (a -> b)

hylo phi psi = phi . (fmap $ hylo phi psi) . psi

Этот вариант более эффективен по расходу памяти, мы не строим промежуточное значение Fix f, а сразу

обрабатываем значения в функции phi по ходу их построения в функции psi. Давайте введём инфиксную

операцию гиломорфизм для этого определения:

(>> ) :: Functor f => (a -> f a) -> (f b -> b) -> (a -> b)

psi >> phi = phi . (fmap $ hylo phi psi) . psi

Теперь давайте скроем одноимённую функцию из Prelude и определим несколько рекурсивных функций

с помощью гиломорфизма. Начнём с функции вычисления суммы чисел от нуля до данного числа:

sumInt :: Int -> Int

sumInt = range >> sum

sum x = case x of

Nil

-> 0

Cons a b -> a + b

range n

| n == 0

= Nil

| otherwise = Cons n (n-1)

Сначала мы создаём в функции range список всех чисел от данного числа до нуля. А затем в функции

sum складываем значения. Теперь мы можем легко определить функцию вычисления факториала:

fact :: Int -> Int

fact = range >> prod

prod x = case x of

Nil

-> 1

Cons a b -> a * b

Напишем функцию, которая извлекает из потока n-тый элемент. Сначала определим тип для потока:

type Stream a = Fix (S a)

data S a b = a :& b

deriving (Show, Eq)

instance Functor (S a) where

fmap f (a :& b) = a :& f b

headS :: Stream a -> a

headS x = case unFix x of

(a :& _) -> a

tailS :: Stream a -> Stream a

tailS x = case unFix x of

(_ :& b) -> b

Теперь функцию извлечения элемента:

getElem :: Int -> Stream a -> a

getElem = curry (enum >> elem)

where elem ((n, a) :& next)

| n == 0

= a

| otherwise = next

enum (a, st) = (a, headS st) :& (a-1, tailS st)

В функции enum мы добавляем к элементам потока убывающую последовательность чисел, она стартует

из данного числа. Элемент, который нам нужен, будет содержать в этой последовательности число ноль. В

функции elem мы как раз и извлекаем тот элемент рядом с которым хранится число ноль. Обратите внима-

ние на то, что рекурсия встроена в этот алгоритм, если данное число не равно нулю, мы просто извлекаем

следующий элемент.

С помощью этой функции мы можем вычислить n-тое число из ряда чисел Фибоначчи. Сначала создадим

поток чисел Фибоначчи:

248 | Глава 16: Категориальные типы

fibs :: Stream Int

fibs = ana (\(a, b) -> a :& (b, a+b)) (0, 1)

Теперь просто извлечём n-тый элемент из потока чисел Фибоначчи:

fib :: Int -> Int

fib = flip getElem fibs

Вычислим поток всех простых чисел. Мы будем вычислять его по алгоритму “решето Эратосфена”. В

начале алгоритма у нас есть поток целых чисел и известно, что первое число является простым.

2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 …

В процессе этого алгоритма мы вычёркиваем все не простые числа. Сначала мы ищем первое не зачёркну-

тое число и помещаем его в результирующий поток, а на следующий шаг алгоритма мы передаём исходный,

поток в котором зачёркнуты все числа кратные тому, что мы положили последним:

2

3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, …

Теперь мы ищем первое незачёркнутое число и помещаем его в результат. А на следующий шаг рекусии

передаём поток, в котором зачёркнуты все числа кратные новому простому числу:

2, 3

4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, …

И так далее, на каждом шаге мы будем получать одно простое число. Зачёркивание мы будем имитиро-

вать с помощью типа Maybe. Всё начинается с потока целых чисел, в котором не зачёркнуто ни одно число:

nums :: Stream (Maybe Int)

nums = mapS Just $ iterateS (+1) 2

mapS :: (a -> b) -> Stream a -> Stream b

mapS f = ana $ \xs -> (f $ headS xs) :& tailS xs

iterateS :: (a -> a) -> a -> Stream a

iterateS f = ana $ \x -> x :& f x

В силу ограничений системы типов Haskell мы не можем определить экземпляр Functor для типа Stream,

поскольку Stream является не самостоятельным типом а типом-синонимом. Поэтому нам приходится опре-

делить функцию mapS. Определим шаг рекурсии:

primes :: Stream Int

primes = ana erato nums

erato xs = n :& erase n ys

where n

= fromJust $ headS xs

ys = dropWhileS isNothing xs

Переменная n содержит первое не зачёркнутое число на данном шаге. Переменная ys указывает на спи-

сок чисел, из начала которого удалены все зачёркнутые числа. Функции isNothing и fromJust взяты из стан-

дартного модуля Data.Maybe. Нам осталось определить лишь две функции. Это аналог функции dropWhile

на списках. Эта функция удаляет из начала списка все элементы, которые удовлетворяют некоторому пре-

дикату. Вторая функция erase вычёркивает все числа в потоке кратные данному.

dropWhileS :: (a -> Bool) -> Stream a -> Stream a

dropWhileS p = psi >> phi

where phi ((b, xs) :& next) = if b then next else xs

psi xs = (p $ headS xs, xs) :& tailS xs

В этой функции мы сначала генерируем список пар, который содержит значения предиката и остатки

списка, а затем находим в этом списке первый такой элемент, значение которого равно False.

erase :: Int -> Stream (Maybe a) -> Stream (Maybe a)

erase n xs = ana phi (0, xs)

where phi (a, xs)

| a == 0

= Nothing

:& (a’, tailS xs)

| otherwise = headS xs :& (a’, tailS xs)

where a’ = if a == n-1 then 0 else (a+1)

Гиломорфизм | 249

В функции erase мы заменяем на Nothing каждый элемент, порядок следования которого кратен аргу-

менту n. Проверим, что у нас получилось:

*Fix> primes

(2 :& (3 :& (5 :& (7 :& (11 :& (13 :& (17 :& (19 :& (23 :& (29 :& (31 :& (37 :& (41 :& (43 :& (47 :& (53 :& (59 :&

(61 :& (67 :& (71 :& (73 :& (79 :& (83 :& (89 :& (97 :&

(101 :& (103 :& (107 :& (109 :& (113 :& (127 :& (131 :&

...

16.4 Краткое содержание

В этой главе мы узнали, что любая рекурсивная функция может быть выражена через структурную ре-

курсию. Мы узнали как в теории категорий определяются типы. Типы являются начальными и конечными

объектами в специальных категориях, которые называются алгебрами функторов. Слоган теории категорий

гласит:

Управляющие структуры определяются структурой типов.

Определив тип, мы получаем вместе с ним две функции структурной рекурсии, это катаморфизм (для

начальных объектов) и анаморфизм (для конечных объектов). С помощью катаморфизма мы можем свора-

чивать значение данного типа в значения любого другого типа, а с помощью анаморфизма мы можем раз-

ворачивать значения данного типа из значений любого другого типа. Также мы узнали, что категория Hask

является категорией CPO, категорией полных частично упорядоченных множеств.

16.5 Упражнения

• Потренируйтесь в определении рекурсивных функций через гиломорфизм. Попробуйте переписать как

можно больше определений из главы о структурной рекурсии в терминах типа Fix и функций cata, ana

и hylo. Также потренируйтесь на стандартных функциях из модуля Prelude. Определите новые типы

через Fix например деревья из модуля Data.Tree. Попробуйте свои силы на функциях по-сложнее

например алгоритме эвристического поиска.

• Определите монадные версии рекурсивных функций:

cataM :: (Monad m, Traversable t) => (t a -> m a) -> Fix t -> m a

anaM

:: (Monad m, Traversable t) => (a -> m (t a)) -> (a -> m (Fix t))

hyloM :: (Monad m, Traversable t) => (t b -> m b) -> (a -> m (t a)) -> (a -> m b) С помощью этих функций мы, например, можем преобразовывать дерево выражения и при этом обнов-

лять какое-нибудь состояние или читать из общего окружения.

В этом определении стоит новый класс Traversable. Разберитесь с ним самостоятельно. Немного под-

скажу. Этот класс появился вместе с классом Applicative. Когда разработчики поняли о существова-

нии полезной абстракции, которая ослабляет класс Monad, они также обратили внимание на функцию

sequence:

sequence :: Monad m => [m a] -> m [a]

sequence = foldr (liftM2 (:)) (return [])

Эту функцию можно записать с помощью одних лишь методов класса Applicative. Поэтому ограниче-

ние в контексте функции избыточно. Класс Traversable предназначени для устранения этой неточно-

сти. Посмотрим на основной метод класса:

class (Functor t, Foldable t) => Traversable t where

traverse :: Applicative f => (a -> f b) -> t a -> f (t b)

Тип очень похож на тип функции mapM. И не случайно, ведь mapM определяется через sequence. Только

теперь вместо списка стоит более общий тип. Это тип Foldable, который определяет список как нечто,

на чём можно проводить операции свёртки.

250 | Глава 16: Категориальные типы

Глава 17

Дополнительные возможности

В этой главе мы рассмотрим некоторые дополнительные возможности языка и расширения, они часто

используются в серьёзных программах. Можно писать программы и без них, но с ними гораздо легче и увле-

кательней.

17.1 Пуд сахара

В этом разделе мы рассмотрим специальный синтаксический сахар, который позволяет более кратко

записывать операции для некоторых структур.

Сахар для списков

Перечисления

Для класса Enum определён специальный синтаксис составления последовательностей перечисляемых

значений. Так например мы можем составить список целых чисел от нуля до десяти:

Prelude> [0 .. 10]

[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

А так мы можем составить бесконечную последовательность положительных чисел:

Prelude> take 20 $ [0 .. ]

[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19]

Мы можем составлять последовательности с определённым шагом. Так можно выделить все чётные по-

ложительные числа:

Prelude> take 20 $ [0, 2 .. ]

[0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24,26,28,30,32,34,36,38]

А так мы можем составить убывающую последовательность чисел:

Prelude> [10, 9 .. 0]

[10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0]

Что интересно в списке могут находиться не только числа, а любые значения из класса Enum. Например

определим тип:

data Day

= Monday | Tuesday | Wednesday | Thursday

| Friday | Saturday | Sunday

deriving (Show, Enum)

Теперь мы можем написать:

*Week> [Friday .. Sunday]

[Friday, Saturday, Sunday]

*Week> [ Monday .. ]

[Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday, Sunday]

Также шаг последовательности может быть и дробным:

*Week> [0, 0.5 .. 4]

[0.0,0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0,3.5,4.0]

| 251

Генераторы списков

Генераторы списков (list comprehensions) объединяют в себе функции преобразования и фильтрации спис-

ков. Они записываются так:

[ f x | x <- list, p x]

В этой записи мы фильтруем список list предикатом p и преобразуем результат функцией f. Например

возведём в квадрат все чётные элементы списка:

Prelude> [x*x | x <- [1 .. 10], even x]

[4,16,36,64,100]

Предикатов может быть несколько, так например мы можем оставить лишь положительные чётные числа:

Prelude> [x | x <- [-10 .. 10], even x, x >= 0]

[0,2,4,6,8,10]

Также элементы могут браться из нескольких списков, посмотрим на все возможные комбинации букв из

пары слов:

Prelude> [ [x,y] | x <- ”Hello”, y <- ”World”]

[”HW”,”Ho”,”Hr”,”Hl”,”Hd”,”eW”,”eo”,”er”,”el”,

”ed”,”lW”,”lo”,”lr”,”ll”,”ld”,”lW”,”lo”,”lr”,

”ll”,”ld”,”oW”,”oo”,”or”,”ol”,”od”]

Сахар для монад, do-нотация

Монады используются столь часто, что для них придумали специальный синтаксис, который облегчает

подстановку специальных значений в функции нескольких переменных. Монады позволяют комбинировать

специальные функции вида

a -> m b

Если бы эти функции выглядели как обычные функции:

a -> b

их можно было свободно комбинировать с другими функциями. А так нам постоянно приходится поль-

зоваться методами класса Monad. Очень часто функции с побочными эффектами имеют вид:

a1 -> a2 -> a3 -> ... -> an -> m b

А теперь представьте, что вам нужно подставить специальное значение третьим аргументом такой функ-

ции и затем передать ещё в одну такую же функцию. Для облегчения участи программистов было придумано

специальное окружение do, в котором специальные функции комбинируются так словно они являются обыч-

ными. Для этого используется обратная стрелка. Посмотрим как определяется функция sequence в окруже-

нии do:

sequence :: [m a] -> m [a]

sequence []

= return []

sequence (mx:mxs)

= do

x

<- mx

xs <- sequence mxs

return (x:xs)

Во втором уравнении сначала мы говорим вычислителю словом do о том, что выражения записаны в мире

монады m. Запись с перевёрнутой стрелкой x <- mx означает, что мы далее в do-блоке можем пользоваться

значением x так словно оно имеет тип просто a, но не m a. Смотрите в этом определении мы сначала извле-

каем первый элемент списка, затем извлекаем хвост списка, приведённый к типу m [a], и в самом конце мы

соединяем голову и хвост и в самом конце оборачиваем результат в специальное значение.

Например мы можем построить функцию, которая дважды читает строку со стандартного ввода и затем

возвращает объединение двух строк:

252 | Глава 17: Дополнительные возможности

getLine2 :: IO String

getLine2 = do

a <- getLine

b <- getLine

return (a ++ b)

В do-нотации можно вводить локальные переменные с помощью слова let:

t = do

b <- f a

c <- g b

let x = c + b

y = x + c

return y

Посмотрим как do-нотация переводится в выражение, составленное с помощью методов класса Monad:

do

a <- ma

=>

ma >>= (\a -> exp)

exp

do

exp1

=>

exp1 >> exp2

exp2

do

let x = fx

=>

let x = fx

y = fy

y = fy

exp

in

exp

Переведём с помощью этих правил определение для второго уравнения из функции sequence

sequence (mx:mxs) = do

x

<- mx

mx >>= (\x -> do

xs

<- sequence mxs

=>

xs <- sequence mxs

=>

return (x:xs)

return (x:xs))

=>

mx >>= (\x -> sequence mxs >>= (\xs -> return (x:xs)))

do или Applicative?

С появлением класса Applicative во многих случаях do-нотация теряет свою ценность. Так например

любой do-блок вида:

f mx my = do

x <- mx

y <- my

return (op x y)

Можно записать гораздо короче:

f = liftA2 op

Например напишем функцию, которая объединяет два файла в один:

appendFiles :: FilePath -> FilePath -> FilePath -> IO ()

С помощью do-нотации:

appendFiles file1 file2 resFile = do

a <- readFile file1

b <- readFile file2

writeFile resFile (a ++ b)

А теперь с помощью класса Applicative:

appendFiles file1 file2 resFile = writeFile resFile =<<

liftA2 (++) (readFile file1) (readFile file2)

Пуд сахара | 253

17.2 Расширения

Расширение появляется в ответ на проблему, с которой трудно или невозможно справится в рамках стан-

дарта Haskell. Мы рассмотрим несколько наиболее часто используемых расширений. Расширения подключа-

ются с помощью специального комментария. Он помещается в начале модуля. Расширение действует только

в текущем модуле.

{-# LANGUAGE

ExtentionName1, ExtentionName2, ExtentionName3 #-}

Обратите внимание на символ решётка, обрамляющие комментарии. Слово LANGUAGE говорит компи-

лятору о том, что мы хотим воспользоваться расширениями с именами ExtentionName1, ExtentionName2,

ExtentionName3. Такой комментарий называется прагмой (pragma). Часто компилятор ghc в случае ошибки

предлагает нам подключить расширение, в котором ошибка уже не будет ошибкой, а возможностью языка.

Он говорит возможно вы имели в виду расширение XXX. Например попробуйте загрузить в интерпретатор

модуль:

module Test where

class Multi a b where

В этом случае мы увидим ошибку:

Prelude> :l Test

[1 of 1] Compiling Test

( Test. hs, interpreted )

Test. hs:3:0:

Too many parameters for class ‘Multi’

(Use -XMultiParamTypeClasses to allow multi-parameter classes)

In the class declaration for ‘Multi’

Failed, modules loaded: none.

Компилятор сообщает нам о том, что у нас слишком много параметров в классе Multi. В рамках стандар-

та Haskell можно создавать лишь классы с одним параметром. Но за сообщением мы видим подсказку, если

мы воспользуемся расширением -XMultiParamTypeClasses, то всё будет хорошо. В этом сообщении имя рас-

ширения закодировано в виде флага. Мы можем запустить ghc или ghci с этим флагом и тогда расширение

будет активировано, и модуль загрузится. Попробуем:

Prelude> :q

Leaving GHCi.

$ ghci -XMultiParamTypeClasses

Prelude> :l Test

[1 of 1] Compiling Test

( Test. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Test.

*Test>

Модуль загрузился! У нас есть и другая возможность подключить модуль с помощью прагмы LANGUAGE.

Имя расширения записано во флаге после символов -X. Добавим в модуль Test расширение с именем

MultiParamTypeClasses:

{-# LANGUAGE MultiParamTypeClasses #-}

module Test where

class Multi a b where

Теперь загрузим ghci в обычном режиме:

*Test> :q

Leaving GHCi.

$ ghci

Prelude> :l Test

[1 of 1] Compiling Test

( Test. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Test.

254 | Глава 17: Дополнительные возможности

Обобщённые алгебраические типы данных

Предположим, что мы хотим написать компилятор небольшого языка. Наш язык содержит числа и логиче-

ские значения. Мы можем складывать числа и умножать. Для логических значений определена конструкция

if-then-else. Определим тип синтаксического дерева для этого языка:

data Exp = ValTrue

| ValFalse

| If Exp Exp Exp

| Val Int

| Add Exp Exp

| Mul Exp Exp

deriving (Show)

В этом определении кроется одна проблема. Наш тип позволяет нам строить бессмысленные выражения

вроде Add ValTrue (Val 2) или If (Val 1) ValTrue (Val 22). Наш тип Val включает в себя все хорошие вы-

ражения и много плохих. Эта проблема проявится особенно ярко, если мы попытаемся определить функцию

eval, которая вычисляет значение для нашего языка. Получается, что тип этой функции:

eval :: Exp -> Either Int Bool

Для решения этой проблемы были придуманы обобщённые алгебраические типы данных (generalised

algebraic data types, GADTs). Они подключаются расширением GADTs. Помните когда-то мы говорили, что

типы можно представить в виде классов. Например определение для списка

data List a = Nil | Cons a (List a)

можно мысленно переписать так:

data List a where

Nil

:: List a

Cons :: a -> List a -> List a

Так вот в GADT определения записываются именно в таком виде. Обобщение заключается в том, что

теперь на месте произвольного параметра a мы можем писать конкретные типы. Определим тип GExp

{-# LANGUAGE GADTs #-}

data Exp a where

ValTrue

:: Exp Bool

ValFalse

:: Exp Bool

If

:: Exp Bool -> Exp a -> Exp a -> Exp a

Val

:: Int -> Exp Int

Add

:: Exp Int -> Exp Int -> Exp Int

Mul

:: Exp Int -> Exp Int -> Exp Int

Теперь у нашего типа Exp появился параметр, через который мы кодируем дополнительные ограничения

на типы операций. Теперь мы не сможем составить выражение Add ValTrue ValFalse, потому что оно не

пройдёт проверку типов.

Определим функцию eval:

eval :: Exp a -> a

eval x = case x of

ValTrue

-> True

ValFalse

-> False

If p t e

-> if eval p then eval t else eval e

Val n

-> n

Add a b

-> eval a + eval b

Mul a b

-> eval a * eval b

Если eval получит логическое значение, то будет возвращено значение типа Bool, а на значение типа Exp

Int будет возвращено целое число. Давайте убедимся в этом:

Расширения | 255

*Prelude> :l Exp

[1 of 1] Compiling Exp

( Exp. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Exp.

*Exp> let notE x = If x ValFalse ValTrue

*Exp> let squareE x = Mul x x

*Exp>

*Exp> eval $ squareE $ If (notE ValTrue) (Val 1) (Val 2)

4

*Exp> eval $ notE ValTrue

False

*Exp> eval $ notE $ Add (Val 1) (Val 2)

< interactive>:1:14:

Couldn’t match expected type ‘Bool’ against inferred type ‘Int’

Expected type: Exp Bool

Actual type: Exp Int

In the return type of a call of ‘Add’

In the second argument of ‘($)’, namely ‘Add (Val 1) (Val 2)’

Сначала мы определили две вспомогательные функции. Затем вычислили несколько значений. Haskell

очень часто применяется для построения компиляторов. Мы рассмотрели очень простой язык, но в более

сложном случае суть останется прежней. Дополнительный параметр позволяет нам закодировать в парамет-

ре тип функций нашего языка. Спрашивается: зачем нам дублировать вычисления в функции eval? Зачем нам

сначала кодировать выражение конструкторами, чтобы только потом получить то, что мы могли вычислить

и напрямую.

При таком подходе у нас есть полный контроль за деревом выражения, мы можем проводить дополни-

тельную оптимизацию выражений, если нам известны некоторые закономерности. Ещё функция eval может

вычислять совсем другие значения. Например она может по виду выражения составлять код на другом языке.

Возможно этот язык гораздо мощнее Haskell по вычислительным способностям, но беднее в плане вырази-

тельности, гибкости синтаксиса. Тогда мы будем в функции eval проецировать разные конструкции Haskell

в конструкции другого языка. Такие программы называются предметно-ориентированными языками програм-

мирования (domain specific languages). Мы кодируем в типе Exp некоторую область и затем надстраиваем

над типом Exp разные полезные функции. На самом последнем этапе функция eval переводит всё дерево

выражения в значение или код другого языка.

Отметим, что не так давно было предложено другое решение этой задачи. Мы можем закодировать типы

функций в классе:

class E exp where

true

:: exp Bool

false

:: exp Bool

iff

:: exp Bool -> exp a -> exp a -> exp a

val

:: Int -> exp Int

add

:: exp Int -> exp Int -> exp Int

mul

:: exp Int -> exp Int -> exp Int

Преимуществом такого подхода является модульность. Мы можем спокойно разделить выражение на две

составляющие части:

class (Log exp, Arith exp) => E exp

class Log exp where

true

:: exp Bool

false

:: exp Bool

iff

:: exp Bool -> exp a -> exp a -> exp a

class Arith exp where

val

:: Int -> exp Int

add

:: exp Int -> exp Int -> exp Int

mul

:: exp Int -> exp Int -> exp Int

Интерпретация дерева выражения в этом подходе заключается в создании экземпляра класса. Например

создадим класс-вычислитель Eval:

newtype Eval a = Eval { runEval :: a }

instance Log Eval where

256 | Глава 17: Дополнительные возможности

true

= Eval True

false

= Eval False

iff p t e = if runEval p then t else e

instance Arith Eval where

val

= Eval

add a b = Eval $ runEval a + runEval b

mul a b = Eval $ runEval a * runEval b

instance E Eval

Теперь проведём такую же сессию вычисления значений, но давайте теперь сначала определим их в тексте

программы:

notE :: Log exp => exp Bool -> exp Bool

notE x = iff x true false

squareE :: Arith exp => exp Int -> exp Int

squareE x = mul x x

e1 :: E exp => exp Int

e1 = squareE $ iff (notE true) (val 1) (val 2)

e2 :: E exp => exp Bool

e2 = notE true

Загрузим в интерпретатор:

*Exp> :r

[1 of 1] Compiling Exp

( Exp. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Exp.

*Exp> runEval e1

4

*Exp> runEval e2

False

Получились такие же результаты и в этом случае нам не нужно подключать никаких расширений. Теперь

создадим тип-принтер, он будет распечатывать выражение:

newtype Print a = Print { runPrint :: String }

instance Log Print where

true

= Print ”True”

false

= Print ”False”

iff p t e = Print $ ”if (” ++ runPrint p ++ ”) {”

++ runPrint t ++ ”}”

++ ”{” ++ runPrint e ++ ”}”

instance Arith Print where

val n

= Print $ show n

add a b = Print $ ”(” ++ runPrint a ++ ”)+(” ++ runPrint b ++ ”)”

mul a b = Print $ ”(” ++ runPrint a ++ ”)*(” ++ runPrint b ++ ”)”

Теперь распечатаем предыдущие выражения:

*Exp> :r

[1 of 1] Compiling Exp

( Exp. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Exp.

*Exp> runPrint e1

”(if (if (True) {False}{True}) {1}{2})*(if (if (True) {False}{True}) {1}{2})”

*Exp> runPrint e2

”if (True) {False}{True}”

При таком подходе нам не пришлось ничего менять в выражениях, мы просто заменили тип выражения

и оно автоматически подстроилось под нужный результат. Подробнее об этом подходе можно почитать на

сайте http://okmij.org/ftp/tagless-final/course/course.html или в статье Жака Каре (Jacques Carette), Олега Киселёва (Oleg Kiselyov) и Чунг-Че Шена (Chung-chieh Shan) Finally Tagless, Partially Evaluated.

Расширения | 257

Семейства типов

Семейства типов позволяют выражать зависимости типов. Например представим, что класс определяет

не только методы, но и типы. Причём новые типы зависят от конкретного экземпляра класса. Посмотрим,

например, на определение линейного пространства из библиотеки vector-space:

class AdditiveGroup v where

zeroV

:: v

(^+^)

:: v -> v -> v

negateV :: v -> v

class AdditiveGroup v => VectorSpace v where

type Scalar v

:: *

(*^)

:: Scalar v -> v -> v

Линейное пространство это математическая структура, объектами которой являются вектора и скаля-

ры. Для векторов определена операция сложения, а для скаляров операции сложения и умножения. Кроме

того определена операция умножения вектора на скаляр. При этом должны выполнятся определённые свой-

ства. Мы не будем подробно на них останавливаться, вкратце заметим, что эти свойства говорят о том, что

мы действительно пользуемся операциями сложения и умножения. В классе VectorSpace мы видим новую

конструкцию, объявление типа. Мы говорим, что есть производный тип, который следует из v. Далее через

двойное двоеточие мы указываем его вид. В данном случае это простой тип без параметров.

Вид (kind) это тип типа. Простой тип без параметра обозначается звёздочкой. Тип с параметром обозна-

чается как функция * -> *. Если бы тип принимал два параметра, то он обозначался бы * -> * -> *. Также

параметры могут быть не простыми типами а типами с параметрами, например тип, который обозначает

композицию типов:

newtype O f g a = O { unO :: f (g a) }

имеет вид (* -> *) -> (* -> *) -> * -> *.

Определим класс векторов на двумерной сетке и сделаем его экземпляром класса VectorSpace. Для нача-

ла создадим новый модуль с активным расширением TypeFamilies и запишем в него классы для линейного

пространства

{-# Language TypeFamilies #-}

module Point2D where

class AdditiveGroup v where

...

Теперь определим новый тип:

data V2 = V2 Int Int

deriving (Show, Eq)

Сделаем его экземпляром класса AdditiveGroup:

instance AdditiveGroup V2 where

zeroV

= V2 0 0

(V2 x y)

^+^ (V2 x’ y’)

= V2 (x+x’) (y+y’)

negateV (V2 x y)

= V2 (-x) (-y)

Мы складываем и вычитаем значения в каждом из элементов кортежа. Нейтральным элементом от-

носительно сложения будет кортеж, состоящий из двух нулей. Теперь определим экземпляр для класса

VectorSpace. Поскольку кортеж состоит из двух целых чисел, скаляр также будет целым числом:

instance VectorSpace V2 where

type Scalar V2 = Int

s *^ (V2 x y) = V2 (s*x) (s*y)

Попробуем вычислить что-нибудь в интерпретаторе:

258 | Глава 17: Дополнительные возможности

*Prelude> :l Point2D

[1 of 1] Compiling Point2D

( Point2D. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Point2D.

*Point2D> let v =

V2 1 2

*Point2D> v ^+^ v

V2 2 4

*Point2D> 3 *^ v ^+^ v

V2 4 8

*Point2D> negateV $ 3 *^ v ^+^ v

V2 (-4) (-8)

Семейства функций дают возможность организовывать вычисления на типах. Посмотрим на такой клас-

сический пример. Реализуем в типах числа Пеано. Нам понадобятся два типа. Один для обозначения нуля,

а другой для обозначения следующего элемента:

{-# Language TypeFamilies, EmptyDataDecls #-}

module Nat where

data Zero

data Succ a

Значения этих типов нам не понадобятся, поэтому мы воспользуемся расширением EmptyDataDecls, ко-

торое позволяет определять типы без значенеий. Значениями будут комбинации типов. Мы определим опе-

рации сложения и умножения для чисел. Для начала определим сложение:

type family Add a b :: *

type instance Add a Zero

= a

type instance Add a (Succ b)

= Succ (Add a b)

Первой строчкой мы определили семейство функций Add, у которого два параметра. Определение семей-

ства типов начинается с ключевой фразы type family. За двоеточием мы указали тип семейства. В данном

случае это простой тип без параметра. Далее следуют зависимости типов для семейства Add. Зависимости

типов начинаются с ключевой фразы type instance. В аргументах мы словно пользуемся сопоставлением с

образцом, но на этот раз на типах. Первое уравнение:

type instance Add a Zero

= a

Говорит о том, что если второй аргумент имеет тип ноль, то мы вернём первый аргумент. Совсем как в

обычном функциональном определении сложения для натуральных чисел Пеано. а во втором уравнении мы

составляем рекурсивное уравнение:

type instance Add a (Succ b)

= Succ (Add a b)

Точно также мы можем определить и умножение:

type family Mul a b :: *

type instance Mul a Zero

= Zero

type instance Mul a (Succ b)

= Add a (Mul a b)

При этом нам придётся подключить ещё одно расширение UndecidableInstances, поскольку во втором

уравнении мы подставили одно семейство типов в другое. Этот флаг часто используется в сочетании с рас-

ширением TypeFamilies. Семейства типов фактически позволяют нам определять функции на типах. Это

ведёт к тому, что алгоритм вывода типов становится неопределённым. Если типы правильные, то компиля-

тор сможет это установить, но если они окажутся неправильными, может возникнуть такая ситуация, что

компилятор зациклится и будет бесконечно долго искать соответствие одного типа другому. Теперь про-

верим результаты. Для этого мы создадим специальный класс, который будет переводить значения-типы в

обычные целочисленные значения:

class Nat a where

toInt :: a -> Int

instance Nat Zero where

toInt = const 0

instance Nat a => Nat (Succ a) where

toInt x = 1 + toInt (proxy x)

proxy :: f a -> a

proxy = undefined

Расширения | 259

Мы определили для каждого значения-типа экземпляр класса Nat, в котором мы можем переводить типы

в числа. Функция proxy позволяет нам извлечь значение из типа-конструктора Succ, так мы поясняем ком-

пилятору тип значения. При этом мы нигде не пользуемся значениями типов Zero и Succ, ведь у этих типов

нет значений. Поэтому в экземпляре для Zero мы пользуемся постоянной функцией const.

Теперь посмотрим, что у нас получилось:

Prelude> :l Nat

*Nat> let x = undefined :: (Mul (Succ (Succ (Succ Zero))) (Succ (Succ Zero)))

*Nat> toInt x

6

Видно, что с помощью класса Nat мы можем извлечь значение, закодированное в типе. Зачем нам эти

странные типы-значения? Мы можем использовать их в двух случаях. Мы можем кодировать значения в типе

или проводить более тонкую проверку типов.

Помните когда-то мы определяли функции для численного интегрирования. Там точность метода была

жёстко задана в тексте программы:

dt :: Fractional a => a

dt = 1e-3

-- метод Эйлера

int :: Fractional a => a -> [a] -> [a]

int x0 ~(f:fs) = x0 : int (x0 + dt * f) fs

В этом примере мы можем создать специальный тип потоков, у которых шаг дискретизации будет зако-

дирован в типе.

data Stream n a = a :& Stream n a

Параметр n кодирует точность. Теперь мы можем извлекать точность из типа:

dt :: (Nat n, Fractional a) => Stream n a -> a

dt xs = 1 / (fromIntegral $ toInt $ proxy xs)

where proxy :: Stream n a -> n

proxy = undefined

int :: (Nat n, Fractional a) => a -> Stream n a -> Stream n a

int x0 ~(f:& fs) = x0 :& int (x0 + dt fs * f) fs

Теперь посмотрим как мы можем сделать проверку типов более тщательной. Представим, что у нас есть

тип матриц. Известно, что сложение определено только для матриц одинаковой длины, а для умножения

матриц число столбцов одной матрицы должно совпадать с числом колонок другой матрицы. Мы можем

отразить все эти зависимости в целочисленных типах:

data Mat n m a = ...

instance Num a => AdditiveGroup (Mat n m a) where

a ^+^ b

= ...

zeroV

= ...

negateV a

= ...

mul :: Num a => Mat n m a -> Mat m k a -> Mat n k a

При таких определениях мы не сможем сложить матрицы разных размеров. Причём ошибка будет вычис-

лена до выполнения программы. Это освобождает от проверки границ внутри алгоритма умножения матриц.

Если алгоритм запустился, то мы знаем, что размеры аргументов соответствуют.

Скоро в ghc появится поддержка чисел на уровне типов. Это будет специальное расширение

TypeLevelNats, при включении которого можно будет пользоваться численными литералами в типах,

также будут определены операции-семейства типов на численных типах с привычными именами +, *.

Классы с несколькими типами

Рассмотрим несколько полезных расширений, относящихся к определению классов и экземпляров клас-

сов. Расширение MultiParamTypeClasses позволяет объявлять классы с несколькими аргументами. Например

взгляните на такой класс:

class Iso a b where

to

:: a -> b

from

:: b -> a

Так мы можем определить изоморфизм между типами a и b

260 | Глава 17: Дополнительные возможности

Экземпляры классов для синонимов

Расширение TypeSynonymInstances позволяет определять экземпляры для синонимов типов. Мы уже

пользовались этим расширением, когда определяли рекурсивные типы через тип Fix, там нам нужно бы-

ло определить экземпляр Num для синонима Nat:

type Nat = Fix N

instance Num Nat where

В рамках стандарта все суперклассы должны быть простыми. Все они имеют вид T a. Если мы хотим хотим

использовать суперклассы с составными типами, нам придётся подключить расширение FlexibleContexts.

Этим расширением мы пользовались, когда определяли экземпляр Show для Fix:

instance Show (f (Fix f)) => Show (Fix f) where

show x = ”(” ++ show (unFix x) ++ ”)”

Функциональные зависимости

Класс можно представить как множество типов, для которых определены данные операции. С появлением

расширения MultiParamTypeClasses мы можем определять операции класса для нескольких типов. Так наше

множество классов превращается в отношение. Наш класс связывает несколько типов между собой. Если из

одной компоненты отношения однозначно следует другая, такое отношение принято называть функцией.

Например обычную функцию одного аргумента можно представить как множество пар (x, f x). Для того

чтобы множество таких пар было функцией необходимо, чтобы выполнялось свойство:

forall x, y.

x == y => f x == f y

Для одинаковых входов мы получаем одинаковые выходы. С функциональными зависимостями мы мо-

жем ввести такое ограничение на классы с несколькими аргументами. Рассмотрим практический пример.

Библиотека Boolean определяет обобщённые логические значения,

class Boolean b where

true, false :: b

notB

:: b -> b

(&&*), (||*) :: b -> b -> b

Логические значения определены в терминах простейших операций, теперь мы можем обобщить связку

if-then-else и классы Eq и Ord:

class Boolean bool => IfB bool a | a -> bool where

ifB :: bool -> a -> a -> a

class Boolean bool => EqB bool a | a -> bool where

(==*), (/=*) :: a -> a -> bool

class Boolean bool => OrdB bool a | a -> bool where

(<*), (>=*), (>*), (<=*) :: a -> a -> bool

Каждый из классов определён на двух типах. Один из них играет роль обычных логических значений, а

второй тип~– это такой же параметр как и в обычных классах из модуля Prelude. В этих определениях нам

встретилась новая конструкция: за переменными класса через разделитель “или” следует что-то похожее на

тип функции. В этом типе мы говорим, что из типа a следует тип bool, или тип a однозначно определяет тип

bool. Эта информация помогает компилятору выводить типы. Если он встретит в тексте выражение v = a <*

b и тип одного из аргументов a или b известен, то тип v будет определён по зависимости.

Зачем нам может понадобиться такая система классов? Например, с ней мы можем определить экземпляр

Boolean для предикатов или функций вида a -> Bool и затем определить три остальных класса для функций

вида a -> b. Мы сравниваем не отдельные логические значения, а функции которые возвращают логические

значения. Так в выражении ifB c t e функция c играет роль “маски”, если на данном значении функция c

вернт истину, то мы воспользуемся значением функции t, иначе возьмём результат из функции e. Например

так мы можем определить функцию модуля:

*Boolean> let absolute = ifB (> 0) id negate

*Boolean> map absolute [-10 .. 10]

[10,9,8,7,6,5,4,3,2,1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

Расширения | 261

Мы можем указать несколько зависимостей (через запятую) или зависимость от нескольких типов (через

пробел, слева от стрелки):

class C a b c | a -> b, b c -> a where

...

Отметим, что многие функциональные зависимости можно выразить через семейства типов. Пример из

библиотеки Boolean можно было бы записать так:

class Boolean a where

true, false

:: a

(&&*), (||*)

:: a -> a -> a

class Boolean (B a) => IfB a where

type B a :: *

ifB :: (B a) -> a -> a -> a

class IfB a => EqB a where

(==*), (/=*) :: a -> a -> B a

class IfB a => OrdB a where

(<*), (>*), (>=*), (<=*) :: a -> a -> B a

Исторически первыми в Haskell появились функциональные зависимости. Поэтому некоторые пакеты на

Hackage определены в разных вариантах. Семейства типов используются более охотно.

Ограничение мономорфизма

В Haskell мы можем не писать типы функций. Они будут выведены компилятором автоматически. Но

написание типов функций считается признаком хорошего стиля. Поскольку по типам можно догадаться чем

функция занимается. Но есть в правиле вывода типов одно исключение. Если мы напишем:

f = show

То компилятор сообщит нам об ошибке. Это выражение приводит к ошибке, которая вызвана ограничени-

ем мономорфизма. Мы говорили о нём в главе о типах. Часто в сильно обобщённых библиотеках, с больши-

ми зависимостями в типах выписывать типы крайне неудобно. Например в библиотеке создания парсеров

Parsec. С этим ограничением приходится писать огромные объявления типов для крохотных выражений.

Что-то вроде:

fun :: (Stream s m t, Show t) => ParsecT s u m a -> ParsecT s u m [a]

fun = g . h (q x) y

И так для любого выражения. В этом случае лучше просто выключить ограничение, добавив в начало

файла:

{-# Language NoMonomorphismRestriction #-}

Полиморфизм высших порядков

Когда мы говорили об ST нам встретилась функция с необычным типом:

runST :: (forall s. ST s a) -> a

Слово forall обозначает для любых. Любой полиморфный тип в Haskell подразумевает, что он определён

для любых типов. Например, когда мы пишем:

reverse :: [a] -> [a]

map

:: (a -> b) -> [a] -> [b]

На самом деле мы пишем:

reverse :: forall a. [a] -> [a]

map

:: forall a b. (a -> b) -> [a] -> [b]

262 | Глава 17: Дополнительные возможности

По названию слова forall может показаться, что оно несёт в себе много свободы. Оно говорит о том, что

функция определена для любых типов. Но если присмотреться, то эта свобода оказывается жёстким огра-

ничением. “Для любых” означает, что мы не можем делать никаких предположений о внутренней природе

значения. Мы не можем разбирать такие значения на составляющие части. Мы можем только подставлять

их в новые полиморфные функции (как в map), отбрасывать (как const) или перекладывать из одного ме-

ста в другое (как в swap или reverse). Мы можем немного смягчить ограничение, если укажем в контексте

функции какие классы определены для значений данного типа.

Все стандартные полиморфные типы имеют вид:

fun :: forall a b .. z. Expr(a, b, ... , z)

Причём Expr не содержит forall, а только стрелки и применение новых типов к параметрам. Такой тип

называют полиморфным типом первого порядка (rank). Если forall стоит справа от стрелки, то его можно

вынести из выражения, например, следующие выражения эквивалентны:

fun :: forall a.

a -> (forall b. b -> b)

fun :: forall a b. a -> (b -> b)

Так мы можем привести не стандартный тип к стандартному. Если же forall встречается слева от стрел-

ки, как в функции runST, то его уже нельзя вынести. Это приводит к повышению порядка полиморфизма.

Порядок полиморфизма определяется как самый максимум среди всех подвыражений, что стоят слева от

стрелки плюс один. Так в типе

runST :: (forall s. ST s a) -> a

Слева от стрелки стоит тип первого порядка, прибавив единицу, получим порядок для всего выражения.

Если вдруг нам захочется воспользоваться такими типами, мы можем включить одно из расширений:

{-# Language Rank2Types #-}

{-# Language RankNTypes #-}

В случае рангов произвольного порядка алгоритм вывода типов может не завершиться. В этом случае нам

придётся помогать компилятору расставляя типы сложных функций вручную.

Лексически связанные типы

Мы уже привыкли к тому, что когда мы пишем

swap :: (a, b) -> (b, a)

компилятор понимает, что a и b указывают на один и тот же тип слева и справа от стрелки. При этом типы

a и b не обязательно разные. Иногда нам хочется расширить действие контекста функции и распространить

его на всё тело функции. Например ранее в этой главе, когда мы имитировали числа через типы, для того

чтобы извлечь число из типа, мы пользовались трюком с функцией proxy:

instance Nat a => Nat (Succ a) where

toInt x = 1 + toInt (proxy x)

proxy :: f a -> a

proxy = undefined

Единственное назначение функции proxy~– это передача информации о типе. Было бы гораздо удобнее

написать:

instance Nat a => Nat (Succ a) where

toInt x = 1 + toInt (undefined :: a)

Проблема в том, что по умолчанию любой полиморфный тип в Haskell имеет первый ранг, компилятор

читает нашу запись как (x :: forall a. a), и получается, что мы говорим: x имеет любой тип, какой

захочешь! Не очень полезная информация. Компилятор заблудился и спрашивает у нас: “куда пойти?” А

мы ему: “да куда захочешь”. Как раз для таких случаев существует расширение ScopedTypeVariables. Оно

связывает тип, объявленный в заголовке класса/функции с типами, которые встречаются в теле функции.

В случае функций есть одно отличие от случая с классами. Если мы хотим расширить действие переменной

из объявления типа функции, необходимо упомянуть её в слове forall в стандартном положении (как для

типа первого порядка). У нас был ещё один пример с proxy:

Расширения | 263

dt :: (Nat n, Fractional a) => Stream n a -> a

dt xs = 1 / (fromIntegral $ toInt $ proxy xs)

where proxy :: Stream n a -> n

proxy = undefined

В этом случае мы пишем:

{-# Language ScopedTypeVariables #-}

...

dt :: forall n. (Nat n, Fractional a) => Stream n a -> a

dt xs = 1 / (fromIntegral $ toInt (undefined :: n))

Обратите внимение на появление forall в определении типа. Попробуйте скомпилировать пример без

него или переместите его в другое место. Во многих случаях применения этого рсширения можно избежать

с помощью стандартной функции asTypeOf, посмотрим на определение из Prelude:

asTypeOf :: a -> a -> a

asTypeOf x y = x

Фактически это функция const, оба типа которой одинаковы. Она часто используется в инфиксной форме

для фиксации типа первого аргумента:

q = f $ x ‘asTypeOf‘ var

Получается очень наглядно, словно это предложение обычного языка.

И другие удобства и украшения

Стоит упомянуть несколько расширений. Они лёгкие для понимания, в основном служат украшению

записи или для сокращения рутинного кода.

Директива deriving может использоваться только с несколькими стандартными классами, но если мы

определили тип-обёртку через newtype или просто синоним, то мы можем очень просто определить новый

тип экземпляром любого класса, который доступен завёрнутому типу. Как раз для этого существует расши-

рение GeneralizedNewtypeDeriving:

newtype MyDouble = MyDouble Double

deriving (Show, Eq, Enum, Ord, Num, Fractional, Floating)

Мы говорили о том, что обычные числа в Haskell перегружены, иногда возникает необходимость в пе-

регруженных строках, как раз для этого существует расширение OverloadedStrings. При этом за обычной

записью строк может скрываться любой тип из класса:

class IsString a where

fromString :: String -> a

Расширение TypeOperators позволяет определять инфиксные имена не только для конструкторов типов,

но и для самих типов, синонимов типов и даже классов:

data a :+: b = Left a | Right b

17.3 Краткое содержание

В этой главе мы затронули малую часть возможностей, которые предоставляются системой ghc. Haskell

является полигоном для испытания самых разнообразных идей. Это экспериментальный язык. Но в практиче-

ских целях в 1998 году был зафиксирован стандарт языка, его обычно называют Haskell98. Любое расшире-

ние подключается с помощью специальной прагмы Language. Новый стандарт Haskell Prime включит в себя

наиболее устоявшиеся расширения. Также мы рассмотрели несколько полезных классов и синтаксических

конструкций, которые, возможно, облегчают написание программ.

17.4 Упражнения

Это была справочная глава, присмотритесь к рассмотренным возможностям и подумайте какие нужны

вам, а какие нет. Возможно вы вовсе не будете ими пользоваться, но некоторые из них могут встретиться

вам в чужом коде или в библиотеках.

264 | Глава 17: Дополнительные возможности

Глава 18

Средства разработки

В этой главе мы познакомимся с основными средствами разработки больших программ. Мы научимся

устанавливать и создавать библиотеки, писать документацию.

18.1 Пакеты

В Haskell есть ещё один уровень организации данных, мы можем объединять модули в пакеты (package).

Также как и модули пакеты могут зависеть от других пакетов, если они пользуются модулями их этих па-

кетов. Одним пакетом мы уже пользовались и довольно часто, это пакет base, который содержит все стан-

дартные модули, например такие как Prelude, Control.Applicative или Data.Function. Для создания и

установки пакетов существует приложение cabal. Оно определяет протокол организации и распростране-

ния модулей Haskell.

Создание пакетов

Предположим, что мы написали программу, которая состоит из нескольких модулей. Пусть все модули

хранятся в директории с именем src. Для того чтобы превратить набор модулей в пакет, нам необходимо

поместить в одну директорию с src два файла:

• имяПакета. cabal – файл с описанием пакета.

• Setup. hs – файл с инструкциями по установке пакета

.cabal

Посмотрим на простейший файл с описанием библиотеки, этот файл находится в одной директории с

той директорией, в которой содержатся все модули приложения и имеет расширение . cabal:

Name

: Foo

Version

: 1.0

Library

build-depends

: base

exposed-modules

: Foo

Сначала идут свойства пакета. Общий формат определения свойства:

ИмяСвойства : Значение

В примере мы указали имя пакета Foo, и версию 1.0. После того, как мы указали все свойства, мы опре-

деляем будет наш пакет библиотекой или исполняемой программой или возможно он будет и тем и другим.

Если пакет будет библиотекой, то мы помещаем за набором атрибутов слово Library, а если это исполняе-

мая программа, то мы помещаем слово Executable, после мы пишем описание модулей пакета, зависимости

от других пакетов, какие модули будут видны пользователю. Формат составления описаний в этой части та-

кой же как и в самом начале файла. Сначала идёт зарезервированное слово-атрибут, затем через двоеточие

следует значение. Обратите внимание на отступы за словом Library, они обязательны и сделаны с помощью

пробелов, cabal не воспринимает табуляцию.

Файл . cabal может содержать комментарии, они делаются также как и в Haskell, закомментированная

строка начинается с двойного тире.

| 265

Setup.hs

Файл Setup. hs содержит информацию о том как устанавливается библиотека. При установке могут ис-

пользоваться другие программы и библиотеки. Пока мы будем пользоваться простейшим случаем:

import Distribution.Simple

main = defaultMain

Этот файл позволяет нам создавать библиотеки и приложения, которые созданы только с помощью

Haskell. Это не так уж и мало!

Создаём библиотеки

Типичный файл . cabal для библиотеки выглядит так:

Name:

pinocchio

Version:

1.1. 1

Cabal-Version:

>= 1.2

License:

BSD3

License-File:

LICENSE

Author:

Mister Geppetto

Homepage:

http://pinocchio. sourceforge. net/

Category:

AI

Synopsis:

Tools for creation of woodcrafted robots

Build-Type:

Simple

Library

Build-Depends: base

Hs-Source-Dirs: src/

Exposed-modules:

Wood.Robot.Act, Wood.Robot.Percept, Wood.Robot.Think

Other-Modules:

Wood.Robot.Internals

Этим файлом мы описали библиотеку с именем pinocchio, версия 1.1.1, она использует версию cabal

не ниже 1.2. Библиотека выпущена под лицензией BSD3. Файл с лицензией находится в текущей директо-

рии под именем LICENSE. Автор библиотеки Mister Geppetto. Подробнее узнать о библиотеке можно на её

домашней странице http://pinocchio. sourceforge. net/. Атрибут Category указывает на широкую отрасль

знаний, к которой принадлежит наша библиотека. В данном случае мы описываем библиотеку для построе-

ния роботов из дерева, об этом мы пишем в атрибуте Synopsis (краткое описание), поэтому наша библиоте-

ка принадлежит к категории искусственный интеллект или сокращённо AI. Последний атрибут Build-Type

указывает на тип сборки пакета. Мы будем пользоваться значением Simple, который соответствует сборке с

помощью простейшего файла Setup. hs, который мы рассмотрели в предыдущем разделе.

После описания пакета, идёт слово Library, ведь мы создаём библиотеку. Далее в атрибуте Build-

Depends

мы указываем зависимости для нашего пакета. Здесь мы перечисляем все пакеты, которые мы используем в

своей библиотеке. В данном случае мы пользовались лишь стандартной библиотекой base. В атрибуте hs-

source-dirs мы указываем, где искать директорию с исходным кодом библиотеки. Затем мы указываем три

внешних модуля, они будут доступны пользователю после установки библиотеки (атрибут Exposed-Modules),

и внутренние скрытые модули (атрибут Other-Modules).

Создаём исполняемые программы

Типичный файл . cabal для исполняемой программы:

Name:

micro

Version:

0.0

Cabal-Version:

>= 1.2

License:

BSD3

Author:

Tony Reeds

Synopsis:

Small programming language

Build-Type:

Simple

Executable micro

266 | Глава 18: Средства разработки

Build-Depends:

base, parsec

Main-Is:

Main. hs

Hs-Source-Dirs: micro

Executable micro-repl

Main-Is:

Main. hs

Build-Depends:

base, parsec

Hs-Source-Dirs: repl

Other-Modules:

Utils

В этом файле мы описываем две программы. Компилятор языка и интерпретатор языка micro. Если срав-

нить этот файл с файлом для библиотеки, то мы заметим лишь один новый атрибут. Это Main-Is. Он указыва-

ет в каком модуле содержится функция main. После установки этого пакета будут созданы два исполняемых

файла. С именами micro и micro-repl.

Установка пакета

Пакеты устанавливаются с помощью команды install. Необходимо перейти в директорию пакета, ту,

в которой находятся два служебных файла (. cabal и Setup. hs) и директория с исходниками, и запустить

команду:

cabal install

Если мы нигде не ошиблись в описании пакета, не перепутали табуляцию с пробелами при отступах, или

указали без ошибок все зависимости, то пакет успешно установится. Если это библиотека, то мы сможем

подключать экспортируемые ей модули в любом другом модуле, просто указав их в директиве import. При

этом нам уже не важно, где находятся модули библиотеки. Мы имеем возможность импортировать их из

любого модуля. Если же пакет был исполняемой программой, будут созданы бинарные файлы программ. В

конце cabal сообщит нам куда он их положил.

Иногда возникают проблемы с пакетами, которые генерируют исполняемые файлы, а затем с их помощью

устанавливают другие пакеты. Проблема возникает из-за того, что cabal может положить бинарный файл в

директорию, которая не видна следующим программам, которые хотят продолжить установку. В этом слу-

чае необходимо либо переложить созданные бинарные файлы в директорию, которая будет им видна, или

добавить директорию с новыми бинарными файлами в PATH (под UNIX, Linux). Переменная операционной

системы PATH содержит список всех путей, в которых система ищет исполняемые программы, если путь не

указан явно. Посмотреть содержание PATH можно, вызвав:

$ echo $PATH

Появится строка директорий, которые записаны через двоеточие. Для того чтобы добавить директорию

/data/dir в PATH необходимо написать:

$ PATH=$PATH:/data/dir

Эта команда добавит директорию в PATH для текущей сессии в терминале, если мы хотим записать её

насовсем, мы добавим эту команду в специальный скрытый файл . bashrc, он находится в домашней дирек-

тории пользователя. Под Windows добавить директорию в PATH можно с помощью графического интерфейса.

Кликните правой кнопкой мыши на иконку My Computer (Мой Компьютер), в появившемся меню выбери-

те вкладку Properties (Свойства). Появится окно System Properties (Свойства системы), в нём выберите

вкладку Advanced и там нажмите на кнопку Environment variables (Переменные среды). И в этом окне будет

строка Path, её мы и хотим отредактировать, добавив необходимые нам пути.

Давайте потренируемся и создадим библиотеку и исполняемую программу. Создадим библиотеку, кото-

рая выводит на экран Hello World. Создадим директорию hello, и в ней создадим директорию src. Эта ди-

ректория будет содержать исходный код. Главный модуль библиотеки экспортирует функцию приветствия:

module Hello where

import Utility.Hello(hello)

import Utility.World(world)

helloWorld = hello ++ ”, ” ++ world ++ ”!”

Главный модуль программы Main. hs определяет функцию main, которая выводит текст приветствия на

экран:

Пакеты | 267

module Main where

import Hello

main = print helloWorld

У нас будет два внутренних модуля, каждый из которых определяет синоним для одного слова. Мы по-

местим их в папку Utility. Это модуль Utility.Hello

module Utility.Hello where

hello = ”Hello”

И модуль Utility.World:

module Utility.World where

world = ”World”

Исходники готовы, теперь приступим к описанию пакета. Создадим в корневой директории пакета файл

hello. cabal.

Name:

hello

Version:

1.0

Cabal-Version:

>= 1.2

License:

BSD3

Author:

Anton

Synopsis:

Little example of cabal usage

Category:

Example

Build-Type:

Simple

Library

Build-Depends: base == 4.*

Hs-Source-Dirs: src/

Exposed-modules:

Hello

Other-Modules:

Utility.Hello

Utility.World

Executable hello

Build-Depends: base == 4.*

Main-Is: Main. hs

Hs-Source-Dirs: src/

В этом файле мы описали библиотеку и программу. В строке base == 4.* мы указали версию пакета base.

Запись 4.* означает любая версия, которая начинается с четвёрки. Осталось только поместить в корневую

директорию пакета файл Setup. hs.

import Distribution.Simple

main = defaultMain

Теперь мы можем переключиться на корневую директорию пакета и установить пакет:

anton@anton-desktop:~/haskell-notes/code/ch-17/hello$ cabal install

Resolving dependencies...

Configuring hello-1.0...

Preprocessing library hello-1.0...

Preprocessing executables for hello-1.0...

Building hello-1.0...

[1 of 3] Compiling Utility.World

( src/Utility/World. hs, dist/build/Utility/World. o )

[2 of 3] Compiling Utility.Hello

( src/Utility/Hello. hs, dist/build/Utility/Hello. o )

[3 of 3] Compiling Hello

( src/Hello. hs, dist/build/Hello. o )

Registering hello-1.0...

[1 of 4] Compiling Utility.World

( src/Utility/World. hs, dist/build/hello/hello-tmp/Utility/World. o )

[2 of 4] Compiling Utility.Hello

( src/Utility/Hello. hs, dist/build/hello/hello-tmp/Utility/Hello. o )

[3 of 4] Compiling Hello

( src/Hello. hs, dist/build/hello/hello-tmp/Hello. o )

[4 of 4] Compiling Main

( src/Main. hs, dist/build/hello/hello-tmp/Main. o )

Linking dist/build/hello/hello ...

Installing library in /home/anton/. cabal/lib/hello-1.0/ghc-7.4. 1

Installing executable(s) in /home/anton/. cabal/bin

Registering hello-1.0...

268 | Глава 18: Средства разработки

Мы видим сообщения о процессе установки. После установки в текущей директории пакета появилась

директория dist, в которую были помещены скомпилированные файлы библиотеки. В последних строках

cabal сообщил нам о том, что он установил библиотеку в директорию:

Installing library in /home/anton/. cabal/lib/hello-1.0/ghc-7.4. 1

и исполняемый файл в директорию:

Installing executable(s) in /home/anton/. cabal/bin

С помощью различных флагов мы можем контролировать процесс установки пакета. Назначать дополни-

тельные директории, указывать куда поместить скомпилированные файлы. Подробно об этом можно почи-

тать в справке, выполнив в командной строке одну из команд:

cabal --help

cabal install --help

Если у вас не получилось сразу установить пакет не отчаивайтесь и почитайте сообщения об ошибках

из cabal, он информативно жалуется о забытых зависимостях и неспособности правильно прочитать файл с

описанием пакета.

Удаление библиотеки

Установленные с помощью cabal файлы видны из любого модуля. Имена модулей регистрируются гло-

бально. Если нам захочется установить библиотеку с уже зарегистрированным именем, произойдёт хаос.

Возможно прежняя библиотека нам уже не нужна. Как нам удалить её? Посмотрим на решение для компи-

лятора ghc. Мы можем посмотреть список всех зарегистрированных в ghc библиотек с помощью команды:

$ ghc-pkg list

Cabal-1.8.0.6

array-0.3.0.1

base-4.2.0.2

...

...

Появится длинный список с именами библиотек. Для удаления одной из них мы можем выполнить ко-

манду:

ghc-pkg unregister имя-библиотеки

Например так мы можем удалить только что установленную библиотеку hello:

$ ghc-pkg unregister hello

Репозиторий пакетов Hackage

Если у нас подключен интернет, то мы можем воспользоваться наследием сообщества Haskell и уста-

новить пакет с Hackage. Там расположено много-много-много пакетов. Любой разработчик Haskell может

добавить свой пакет на Hackage. Посмотреть на пакеты можно на сайте этого репозитория:

http://hackage.haskell.org

Если для вашей задачи необходимо выполнить какую-нибудь довольно общую задачу, например написать

тип красно-чёрных деревьев или построить парсер или возможно вам нужен веб-сервер, поищите этот пакет

на Hackage, он там наверняка окажется, ещё и в нескольких вариантах.

Для установки пакета с Hackage нужно просто написать

cabal install имя-пакета

Возможно нам нужен очень новый пакет, который был только что залит автором на Hackage. Тогда вы-

полняем:

cabal update

Происходит обновление данных о загруженных на Hackage. Что хорошо, вы можете загрузить исходники

из Hackage, например у вас никак не получается написать пакет, который устанавливался бы без ошибок.

Просто загрузим исходники какого-нибудь пакета из Hackage и посмотрим на пример рабочего пакета.

Пакеты | 269

Дополнительные атрибуты пакета

В файле . cabal также часто указывают такие атрибуты как:

Maintainer Поле содержит адрес электронной почты технической поддержки

Stability Статус версии библиотеки (стабильная, экспериментальная, нестабильная).

Description Подробное описание назначения пакета. Оно помещается на главную страницу пакета в доку-

ментации.

Extra-Source-Files В этом поле можно через пробел указать дополнительные файлы, включаемые в пакет.

Это могут быть примеры использования, описание в формате PDF или хроника изменений и другие

служебные файлы.

License-file Путь к файлу с лицензией.

ghc-options Флаги компиляции для GHC. Если в нашей библиотеке мы активно пользуемся продвинуты-

ми прагмами оптимизации, необходимо сообщить об этом компилятору пользователя. Например, мы

можем написать в этом атрибуте -O или -O2.

Установка библиотек для профилирования

Помните когда-то мы занимались профилированием? Это было в главе, посвящённой устройству GHC.

Мы включали флаг -prof и всё шло гладко. Там мы профилировали код, в котором участвовали лишь

стандартные библиотеки из пакета base, такие как Prelude. Но если мы попробуем профилировать код с

какими-нибудь другими библиотеками, установленными с помощью cabal, GHC возмутится и скажет, что

для профилирования не хватает специальной версии библиотеки имярек. Для того чтобы иметь возможность

профилировать код, в котором участвуют другие библиотеки необходимо установить их с возможностью

профилирования. Это делается при установке с помощью специального флага –“enable-library-profiling

или –“enable-executable-profiling (если мы устанавливаем исполняемое приложение):

$ cabal install имярек --reinstall --enable-library-profiling

Библиотека будет установлена в двух экземплярах: для исполнения и профилирования. Возможно биб-

лиотека имярек потребует переустановки некоторых библиотек, от которых она зависит. Повторяем эту про-

цедуру для этих библиотек и возвращаемся к исходной библиотеке. К сожалению, избежать переустановки

библиотек нельзя. Но мы можем сделать так, чтобы все будущие библиотеки устанавливались с возмож-

ностью профилирования. Для этого необходимо отредактировать файл настроек программы cabal. Ищем

директори, в которой cabal хранит свои служебные файлы. Если вы пользуетесь Linux, то скорее всего это

скрытая директория . cabal в вашей домашней директории. Если вы пользуетесь Windows, положение ди-

ректории зависит от версии системы. Но ничего, узнать её положение можно, выполнив в ghci

Prelude> :m System.Directory

Prelude System.Directory> getAppUserDataDirectory ”cabal”

Присмотритесь к этой директории в ней вы найдёте много полезных данных. В ней находятся испол-

няемые программы, скомпилированные библиотеки, а также исходный код библиотек. В этой директории

находится и файл config с настройками для cabal. Ищем строчку с полем library-profiling: False. Меня-

ем значение на True и раскомментируем эту строчку, если она закомментирована. После этого cabal install

будет устанавливать библиотеки для профилирования. На первых порах это вызовет массу неудобств из-за

необходимости переустановки многих библиотек.

18.2 Создание документации с помощью Haddock

Если мы зайдём на Hackage, то там мы увидим длинный список пакетов, отсортированных по категориям.

К какой категории какой пакет относится мы указываем в . cabal-файле в атрибуте Category. Далее рядом с

именем пакета мы видим краткое описание, оно берётся из атрибута Synopsis. Если мы зайдём на страницу

одного из пакетов, то там мы увидим страницу в таком же формате, что и документация к стандартным

библиотекам. Мы видим описание пакета и ниже иерархию модулей. Мы можем зайти в заинтересовавший

нас модуль и посмотреть на объявленные функции, типы и классы. В самом низу страницы находится ссылка

к исходникам пакета.

“Домашняя страница” пакета была создана с помощью приложения Haddock. Оно генерирует документа-

цию в формате html по специальным комментариям. Haddock встроен в cabal, например мы можем сделать

документацию к нашему пакету hello. Для этого нужно переключиться на корневую директорию пакета и

вызвать:

270 | Глава 18: Средства разработки

cabal haddock

После этого в директории dist появится директория doc, в которой внутри директории html находится

созданная документация. Мы можем открыть файл index. html и там мы увидим “иерархию нашего” модуля.

В модуле пока нет ни одной функции, так получилось потому, что Haddock помещает в документацию лишь

те функции, у которых есть объявление типа. Если мы добавим в модуле Hello. hs: к единственной функции

объявление типа:

helloWorld :: String

helloWorld = hello ++ ”, ” ++ world ++ ”!”

И теперь перезапустим haddock. То мы увидим, что в модуле Hello появилась одна запись.

Комментарии к определениям

Прокомментировать любое определение можно с помощью комментария следующего вида:

-- | Here is the comment

helloWorld :: String

helloWorld = hello ++ ”, ” ++ world ++ ”!”

Обратите внимание на значок “или”, сразу после комментариев. Этот комментарий будет включен в

документацию. Также можно писать комментарии после определения для этого к комментарию добавляется

значок степени:

helloWorld :: String

helloWorld = hello ++ ”, ” ++ world ++ ”!”

-- ^ Here is the comment

К сожалению на момент написания этих строк Haddock может включать в документацию лишь латинские

символы. Комментарии могут простираться несколько строк:

-- | Here is the type.

-- It contains three elements.

-- That’s it.

data T = A | B | C

Также они могут быть блочными:

{-|

Here is the type.

It contains three elements.

That’s it.

-}

data T = A | B | C

Мы можем комментировать не только определение целиком, но и отдельные части. Например так мы

можем пояснить отдельные аргументы у функции:

add :: Num a => a

-- ^ The first argument

-> a

-- ^ The second argument

-> a

-- ^ The return value

Методы класса и отдельные конструкторы типа можно комментировать как обычные функции:

data T

-- | constructor A

= A

-- | constructor B

| B

-- | constructor C

| C

Или так:

Создание документации с помощью Haddock | 271

data T = A

-- ^ constructor A

| B

-- ^ constructor B

| C

-- ^ and so on

Комментарии к классу:

-- | С-class

class С a where

-- | f-function

f :: a -> a

-- | g-function

g :: a -> a

Комментарии к модулю

Комментарии к модулю помещаются перед объявлением имени модуля. Эта информация попадёт в самое

начало страницы документации:

-- | Little example

module Hello where

Структура страницы документации

Если модуль большой, то его бывает удобно разделить на части, словно разделы в главе книги. Определе-

ния группируются по функциональности и помещаются в разные разделы или даже подразделы. Структура

документации определяется с помощью специальных комментариев в экспорте модуля. Посмотрим на при-

мер:

-- | Little example

module Hello(

-- * Introduction

-- | Here is the little example to show you

-- how to make docs with Haddock

-- * Types

-- | The types.

T(.. ),

-- * Classes

-- | The classes.

C(.. ),

-- * Functions

helloWorld

-- ** Subfunctions1

-- ** Subfunctions2

) where

...

Комментарии со звёздочкой создают раздел, а с двумя звёздочками – подраздел. Те определения, ко-

торые экспортируются за комментариями со звёздочкой попадут в один раздел или подраздел. Если сразу

за комментарием со звёздочкой идёт комментарий со знаком “или”, то он будет помещён в самое начало

раздела. В нём мы можем пояснить по какому принципу группируются определения в данном разделе.

Разметка

С помощью специальных символов можно выделять различные элементы текста, например, ссылки, куски

кода, названия определений или модулей. Haddock установит необходимые ссылки и выделит элемент в

документации.

При этом символы \, ’, ‘, ”, @, < являются специальными, если вы хотите воспользоваться одним из

специальных символов в тексте необходимо написать перед ним обратный слэш \. Также символы для обо-

значения комментариев *, |, ^ и > являются специальными, если они расположены в самом начале строки.

272 | Глава 18: Средства разработки

Параграфы

Параграфы определяются по пустой сроке в комментарии. Так например мы можем разбить текст на два

параграфа:

-- | The first paragraph goes here.

--

-- The second paragraph goes here.

fun :: a -> b

Блоки кода

Существует два способа обозначения блоков кода:

-- | This documentation includes two blocks of code:

--

-- @

--

f x = x + x

--

g x = x

-- @

--

-- >

g x = x * 42

В первом варианте мы заключаем блок кода в окружение ...@@. Так мы можем выделить целый кусок

кода. Для выделения одной строки мы можем воспользоваться знаком > .

Примеры вычисления в интерпретаторе

В Haddock мы можем привести пример вычисления выражения в интерпретаторе. Это делается с помощью

тройного символа > :

-- | Two examples are given bellow:

--

-- >>> 2+3

-- 5

--

-- >>> print 1 >> print 2

-- 1

-- 2

Строки, которые идут сразу за строкой с символом >>> помечаются как результат выполнения выражения

в интерпретаторе.

Имена определений

Для того чтобы выделить имя любого определения, будь то функция, тип или класс, необходимо заклю-

чить его в ординарные кавычки, как в ’T’. При этом Haddock установит ссылку к определению и подсветит

имя в тексте. Для того чтобы сослаться на определение из другого модуля необходимо написать его полное

имя, то есть с приставкой имени модуля, например функция fun, определённая в модуле M, имеет полное

имя M. fun, тогда в комментариях мы обозначаем её ’M.fun’.

Ординарные кавычки часто используются в английском языке как апострофы, в таких сочетаниях как

don’t, isn’t. Перед такими вхождениями ординарных кавычек можно не писать обратный слэш. Haddock сумеет

отличить их от идентификатора.

Курсив и моноширинный шрифт

Для выделения текста курсивом, он заключается в окружение ... . Для написания текста моноширинным

шрифтом, он заключается в окружение ...@@.

Модули

Для обозначения модулей используются двойные кавычки, как в

-- | This is a reference to the ”Foo” module.

Создание документации с помощью Haddock | 273

Списки

Список без нумерации обозначается с помощью звёздочек:

-- | This is a bulleted list:

--

--

* first item

--

--

* second item

Пронумерованный список, обозначается символами (n) или n. (n с точкой), где n – некоторое целое

число:

-- | This is an enumerated list:

--

--

(1) first item

--

--

2. second item

Список определений

Определения обозначаются квадратными скобками, например комментарий:

-- | This is a definition list:

--

--

[@foo@] The description of @foo@.

--

--

[@bar@] The description of @bar@.

в документации будет выглядеть так:

foo The description of foo.

bar The description of bar.

Для выделения текста моноширинным шрифтом мы воспользовались окружением ...@@.

URL

Ссылки на сайты включаются с помощью окружения <...> .

Ссылки внутри модуля

Для того чтобы сослаться на какой-нибудь текст внутри модуля, его необходимо отметить ссылкой. Для

этого мы помещаем в том месте, на которое мы хотим сослаться, запись #label#, где label – это идентифика-

тор ссылки. Теперь мы можем сослаться на это место из другого модуля с помощью записи ” module#label”,

где module – имя модуля, в котором находится ссылка label.

18.3 Краткое содержание

В этой главе мы познакомились с основными элементами арсенала разработчика программ. Мы научи-

лись создавать библиотеки и документировать их.

18.4 Упражнения

Вспомните один из примеров и превратите его в библиотеку. Например, напишите библиотеку для нату-

ральных чисел Пеано.

274 | Глава 18: Средства разработки

Глава 19

Ориентируемся по карте

Рассмотрим задачу поиска маршрута на карте. У нас есть карта метро и нам нужно проложить маршрут

от одной станции к другой. Карта метро~– это граф, узлы обозначают станции, а рёбра соединяют соседние

станции. Предположим, что мы знаем расстояния между всеми станциями и нам надо найти кратчайший

путь от станции площадь Баха до станции Таинственный лес (рис. 19.1).

Космодром

Запад

Таинственный

лес

Призрак

Инева

ул.Булычёва

Троллев мост

Тилль

Сириус

Звезда

Север

Лао

Юг

Де

пл.Баха

Крест

пл.Шекспира

Дно болота

Родник

Восток

Рис. 19.1: Схема метрополитена

Давайте переведём этот рисунок на Haskell. Сначала опишем имена линий и станций:

module Metro where

data Station = St Way Name

deriving (Show, Eq)

data Way = Blue | Black | Green | Red | Orange

deriving (Show, Eq)

data Name = Kosmodrom | UlBylichova | Zvezda

| Zapad | Ineva | De | Krest | Rodnik | Vostok

| Yug | Sirius | Til | TrollevMost | Prizrak | TainstvenniyLes

| DnoBolota | PlBakha | Lao | Sever

| PlShekspira

deriving (Show, Eq)

Предположим, что нам известны координаты каждой из станций. По ним мы можем вычислять расстояние

между станциями по прямой:

| 275

data Point = Point

{ px :: Double

, py :: Double

} deriving (Show, Eq)

place :: Name -> Point

place x = uncurry Point $ case x of

Kosmodrom

-> (-3,7)

UlBylichova

-> (-2,4)

Zvezda

-> (0,1)

Zapad

-> (1,7)

Ineva

-> (0.5, 4)

De

-> (0, -1)

Krest

-> (0, -3)

Rodnik

-> (0, -5)

Vostok

-> (-1, -7)

Yug

-> (-7, -1)

Sirius

-> (-3,0)

Til

-> (3,2)

TrollevMost

-> (5,4)

Prizrak

-> (8,6)

TainstvenniyLes

-> (11,7)

DnoBolota

-> (-7, -4)

PlBakha

-> (-3, -3)

Lao

-> (3.5,0)

Sever

-> (6,1)

PlShekspira

-> (3, -3)

dist :: Point -> Point -> Double

dist a b = sqrt $ (px a - px b)^2 + (py a - py b)^2

stationDist :: Station -> Station -> Double

stationDist (St n a) (St m b)

| n /= m && a == b

= penalty

| otherwise

= dist (place a) (place b)

where penalty = 1

Расстояние между точками вычисляется по формуле Евклида (dist). Если у станций одинаковые имена,

но они расположены на разных линиях мы будем считать, что расстояние между ними равно единице. Теперь

нам необходимо описать связность станций. Мы опишем связность в виде функции, которая для данной

станции возвращает список всех соседних с ней станций:

metroMap :: Station -> [Station]

metroMap x = case x of

St Black Kosmodrom

-> [St Black UlBylichova]

St Black UlBylichova

->

[St Black Kosmodrom, St Black Zvezda, St Red UlBylichova]

St Black

Zvezda

->

[St Black UlBylichova, St Blue

Zvezda, St Green Zvezda]

...

Приведён пример заполнения только для одной линии. Остальные линии заполняются аналогично. Об-

ратите внимание на то, что некоторые станции имеют одинаковые имена, но находятся на разных линиях.

Всё готово для того чтобы написать функцию поиска маршрута. Для этого мы воспользуемся алгоритмом

A*.

19.1 Алгоритм эвристического поиска А*

Наша задача относится к задачам поиска путей на графе. Путём на графе называют такую последователь-

ность узлов, в которой для любых двух соседних узлов существует ребро, которое их соединяет. В нашем

случае графом является карта метро, узлами~– станции, рёбрами~– линии между станциями, а путями~–

маршруты.

Представим, что мы находимся в узле A и нам необходимо попасть в узел B и единственное, что нам

известно~– это все соседние узлы с тем, в котором мы находимся. У нас есть возможность перейти в один

276 | Глава 19: Ориентируемся по карте

из соседних узлов и посмотреть нет ли среди их соседей узла B. В этом случае нам ничего не остаётся кроме

того как бродить по карте от станции к станции в случайном порядке, пока мы не натолкнёмся на узел B или

все узлы не кончатся. Такой поиск называют слепым.

Вот если бы у нас был компас, который в каждой точке указывал в сторону цели нам было бы гораздо

проще. Такой компас принято называть эвристикой. Это функция, которая принимает узел и возвращает

число. Чем меньше число, тем ближе узел к цели. Обычно эвристика указывает не точное расстояние до

цели, поскольку мы не знаем где цель, а приблизительную оценку. Мы не знаем расстояние до цели, но

догадываемся, нам кажется, что она где-то там, ещё чуть-чуть и мы найдём её. Примером эвристики для

поиска по карте может быть функция, которая вычисляет расстояние по прямой до цели. Предположим, что

мы не знаем где находится цель (какая дорога к ней ведёт), но мы знаем её координаты. Также мы знаем

координаты каждой вершины, в которой мы находимся. Тогда мы можем легко вычислить расстояние по

прямой до цели и наш поиск станет гораздо более осмысленным.

Так находясь в точке A мы можем сразу пойти в тот соседний узел, который ближе всех к цели. Такой

поиск называют поиском по первому лучшему приближению. В поиске A* учитывается не только расстояние

до цели, но и то расстояние, которое мы уже прошли. Мы выбираем не ту вершину, которая ближе к цели, а

ту для которой полный путь до цели будет минимальным. Ведь пока мы идём мы можем запоминать какое

расстояние мы уже прошли. Прибавив к этому значению, то которое мы получим с помощью эвристики мы

получим полный (предполагаемый) путь до цели.

Поиск А* гораздо лучше поиска по первому лучшему приближению. Его часто применяют в компьютерных

играх для поиска пути или принятия решений.

Принято разделять поиск на графе и поиск на дереве. Если мы идём по графу, то вершины могут по-

вторятся (они образуют циклы). В случае поиска на дереве мы считаем, что все вершины уникальны. При

поиске на графе очень важно запоминать те вершины, в которых мы уже побывали. Иначе мы будем очень

часто ходить кругами.

В Haskell очень удобно работать с данными, которые имеют иерархическую структуру. Их можно пред-

ставить в виде дерева, обычно в таких типах у нас есть конструкторы-константы и конструкторы, которые

собирают составные значения. Граф выходит за рамки этого класса данных, потому что рёбра графов могут

образовывать циклы. Но мы схитрим и представим граф поиска в виде дерева. Корнем нашего дерева будет

начальная точка поиска, а поддеревьями для данной вершины узла будут все вершины-соседи. В таком де-

реве будет очень много повторяющихся узлов, так например мы можем пойти в соседнюю вершину, потом

вернуться обратно, опять пойти в туже соседнюю вершину, и так до бесконечности. Для того, чтобы избежать

подобных ситуаций мы будем запоминать те вершины, в которых мы уже побывали и не рассматривать их,

если они встретятся нам ещё раз.

Сформулируем задачу поиска в типах. У нас есть дерево поиска, которое содержит все возможные раз-

ветвления, также каждая вершина содержит значение эвристики, по нему мы знаем насколько близка данная

вершина к цели. Также у нас есть специальный предикат, который определён на вершинах, по нему мы мо-

жем узнать является ли данная вершина целью. Нам нужно получить путь, или цепочку вершин, которая

будет начинаться в корне дерева поиска и заканчиваться в целевой вершине.

search :: Ord h => (a -> Bool) -> Tree (a, h) -> Maybe [a]

Здесь a – это значение вершины и h – значение эвристики. Обратите внимание на зависимость Ord h в

контексте, ведь мы собираемся сравнивать эти значения по близости к цели. При обходе дерева мы будем

запоминать повторяющиеся вершины, для этого мы воспользуемся типом множество из стандартного мо-

дуля Data.Set. Внутри Set могут хранится только значения, для которых определены операции сравнения,

поэтому нам придётся добавить в контекст ещё одну зависимость:

import Data.Tree

import qualified Data.Set as S

search :: (Ord h, Ord a) => (a -> Bool) -> Tree (a, h) -> Maybe [a]

Поиск будет заключаться в том, что мы будем обходить дерево от корня к узлам. При этом среди всех

узлов-альтернатив мы будем просматривать узлы с наименьшим значением эвристики. В этом нам помо-

жет специальная структура данных, которая называется очередью с приоритетом (priority queue). Эта очередь

хранит элементы с учётом их старшинства (приоритета). Мы можем добавлять в неё элементы и извлекать

элементы. При этом мы всегда будем извлекать элемент с наименьшим приоритетом. Мы воспользуемся

очередями из библиотеки fingertree. Для начала установим библиотеку:

cabal install fingertree

Теперь посмотрим в документацию и узнаем какие функции нам доступны. Документацию к пакету мож-

но найти на сайте http://hackage.haskell.org/package/fingertree. Пока отложим детальное изучение ин-

терфейса, отметим лишь то, что мы можем добавлять элементы к очереди и извлекать элементы с учётом

приоритета:

Алгоритм эвристического поиска А* | 277

insert

:: Ord k => k -> v -> PQueue k v -> PQueue k v

minView :: Ord k => PQueue k v -> Maybe (v, PQueue k v)

Вернёмся к функции search. Я бы хотел обратить ваше внимание на то, как мы будем разрабатывать эту

функцию. Вспомним, что Haskell – ленивый язык. Это означает, что при обработке рекурсивных типов данных,

функция “углубляется” в значение лишь тогда, когда функция, которая вызвала эту функцию попросит её об

этом. Это даёт нам возможность работать с потенциально бесконечными структурами данных и, что более

важно, разделять сложный алгоритм на независимые составляющие.

В функции search нам необходимо обойти все элементы в порядке значения эвристики и остановиться

в вершине, на которой целевой предикат вернёт True. Но для начала мы добавим к вершинам их пути из

корня, для того чтобы в конце мы смогли узнать как мы попали в текущую вершину. Итак наша функция

разбивается на три составляющие:

search :: (Ord h, Ord a) => (a -> Bool) -> Tree (a, h) -> Maybe [a]

search isGoal =

findPath isGoal . flattenTree . addPath

выпишем типы составляющих функций и проверим код в интерпретаторе.

un = undefined

findPath :: (a -> Bool) -> [Path a] -> Maybe [a]

findPath = un

flattenTree :: (Ord h, Ord a) => Tree (Path a, h) -> [Path a]

flattenTree = un

addPath :: Tree (a, h) -> Tree (Path a, h)

addPath = un

data Path a = Path

{ pathEnd

:: a

, path

:: [a]

}

Обратите внимание на то как поступающие на вход данные разделились между функциями. Информа-

ция о приоритете вершин не идёт дальше функции flattenTree, а предикат isGoal используется только в

функции findPath. Модуль прошёл проверку типов и мы можем детализировать функции дальше:

addPath :: Tree (a, h) -> Tree (Path a, h)

addPath = iter []

where iter ps t = Node (Path val (reverse ps’), h) $

iter ps’ <$> subForest t

where (val, h)

= rootLabel t

ps’

= val : ps

В этой функции мы просто присоединяем к данной вершине все родительские вершины, так мы составля-

ем маршрут от данной вершины до начальной, поскольку мы всё время добавляем новые вершины в начало

списка, в итоге у нас получаются перевёрнутые маршруты, поэтому перед тем как обернуть значение в кон-

структор Path мы переворачиваем список. На самом деле нам нужно перевернуть только один путь. Путь,

который ведёт к цели, но за счёт того, что язык у нас ленивый, функция reverse будет применена не сразу, а

лишь тогда, когда нам действительно понадобится значение пути. Это как раз и произойдёт лишь один раз,

в самом конце программы, лишь для одного значения!

Давайте пока пропустим функцию flattenTree и сначала определим функцию findPath. Эта функция

принимает все вершины, которые мы обошли если бы шли без цели (функции isGoal) и ищет среди них

первую, которая удовлетворяет предикату. Для этого мы воспользуемся стандартной функцией find из мо-

дуля Data.List:

findPath :: (a -> Bool) -> [Path a] -> Maybe [a]

findPath isGoal =

fmap path . find (isGoal . pathEnd)

Напомню тип функции find, она принимает предикат и список, а возвращает первое значение списка, на

котором предикат вернёт True:

find :: (a -> Bool) -> [a] -> Maybe a

278 | Глава 19: Ориентируемся по карте

Функция fmap применяется из-за того, что результат функции find завёрнут в Maybe, это частично опре-

делённая функция. В самом деле ведь в списке может и не оказаться подходящего значения.

Осталось определить функцию flattenTree. Было бы хорошо определить её так, чтобы она была развёрт-

кой для списка. Поскольку функция find является свёрткой (может быть определена через fold), вместе эти

функции работали бы очень эффективно. Мы определим функцию flattenTree через взаимную рекурсию.

Две функции будут по очереди вызывать друг друга. Одна из них будет извлекать следующее значение из

очереди, а другая – проверять не встречалось ли нам уже такое значение, и добавлять новые элементы в

очередь.

flattenTree :: (Ord h, Ord a) => Tree (Path a, h) -> [Path a]

flattenTree a = ping none (singleton a)

ping :: (Ord h, Ord a) => Visited a -> ToVisit a h -> [Path a]

ping visited toVisit

| isEmpty toVisit = []

| otherwise

= pong visited toVisit’ a

where (a, toVisit’) = next toVisit

pong :: (Ord h, Ord a)

=> Visited a -> ToVisit a h -> Tree (Path a, h) -> [Path a]

pong visited toVisit a

| inside a visited

= ping visited toVisit

| otherwise

= getPath a :

ping (insert a visited) (schedule (subForest a) toVisit)

Типы Visited и ToVisit обозначают наборы вершин, которые мы уже посетили и которые только собира-

емся посетить. Не вдаваясь в подробности интерфейса этих типов, давайте присмотримся к функциям ping и

pong с точки зрения функции, которая их будет вызывать, а именно функции findPath. Эта функция ожидает

на входе список. Внутри она обходит список в поисках нужного элемента, поэтому она будет применять со-

поставление с образцом, разбирая список на части. Сначала она запросит сопоставление с пустым списком,

запустится функция ping с пустым множеством посещённых вершин (none) и одним элементом в очереди

вершин (singleton a), которые предстоит посетить. Функция ping проверит не является ли очередь пустой,

очередь содержит один элемент, поэтому она перейдёт к следующему случаю и извлечёт из очереди один

элемент (next), который будет передан в функцию pong. Функция pong проверит нет ли в списке уже посе-

щённых элементов того, который был только что извлечён (inside a visited). Если это окажется так, то

она запросит следующий элемент у функции ping. Если же исходный элемент окажется новым, она добавит

его в список (getPath a : ... ) и запланирует обход всех дочерних деревьев данного элемента (schedule

(subForest a) toVisit). При первом заходе исходный элемент окажется новым и функция findPath поймёт,

что список не пустой и остановит вычисление. Она немного передохнёт и примется за следующий случай.

Там она будет извлекать первый элемент списка и сопоставлять его с предикатом. При этом первый элемент

уже вычислен. Мы воспользуемся этим, убедимся в том, что он не является целью и рекурсивно вызовем

функцию find на хвосте списка. Функция findPath запросит следующее значение и так далее.

Наша функция flattenPath не является развёрткой, но очень похожа на неё тем, что позволяет вычислять

результирующий список частично. Например функция length требует полного обхода списка. Мы не можем

использовать её с бесконечными списками. Теперь давайте разберёмся с подчинёнными функциями:

getPath :: Tree (Path a, h) -> Path a

getPath = fst . rootLabel

Функции для множества вершин, которые мы уже посетили:

import qualified Data.Set as S

...

type Visited a

= S.Set a

none :: Ord a => Visited a

none = S. empty

insert :: Ord a => Tree (Path a, h) -> Visited a -> Visited a

insert = S. insert . pathEnd . getPath

inside :: Ord a => Tree (Path a, h) -> Visited a -> Bool

inside = S. member . pathEnd . getPath

Алгоритм эвристического поиска А* | 279

Функции для очереди тех вершин, что мы только собираемся посетить:

import Data.Maybe

import qualified Data.PriorityQueue.FingerTree as Q

...

type ToVisit a h = Q.PQueue h (Tree (Path a, h))

priority t = (snd $ rootLabel t, t)

singleton :: Ord h => Tree (Path a, h) -> ToVisit a h

singleton = uncurry Q. singleton . priority

next :: Ord h => ToVisit a h -> (Tree (Path a, h), ToVisit a h)

next = fromJust . Q. minView

isEmpty :: Ord h => ToVisit a h -> Bool

isEmpty = Q. null

schedule :: Ord h => [Tree (Path a, h)] -> ToVisit a h -> ToVisit a h

schedule = Q. union . Q. fromList . fmap priority

Эти функции очень простые, они специализируют более общие функции для типов Set и

PQueue, вы наверняка легко разберётесь с ними, заглянув в документацию к модулям Data.Set и

Data.PriorityQueue.FingerTree.

Осталось только написать функцию, которая будет составлять дерево поиска для алгоритма A*. Она при-

нимает функцию ветвления, а также функцию расстояния до цели и строит по ним дерево поиска:

astarTree :: (Num h, Ord h)

=> (a -> [(a, h)]) -> (a -> h) -> a -> Tree (a, h)

astarTree alts distToGoal s0 = unfoldTree f (s0, 0)

where f (s, h) = ((s, heur h s), next h <$> alts s)

heur h s = h + distToGoal s

next h (a, d) = (a, d + h)

Поиск маршрутов в метро

Теперь давайте посмотрим как наша функция справится с задачей поиска маршрутов в метро:

metroTree :: Station -> Station -> Tree (Station, Double)

metroTree init goal = astarTree distMetroMap (stationDist goal) init

connect :: Station -> Station -> Maybe [Station]

connect a b = search (== b) $ metroTree a b

main = print $ connect (St Red Sirius) (St Green Prizrak)

К примеру найдём маршрут от станции “Дно Болота” до станции “Призрак”:

*Metro> connect (St Orange DnoBolota) (St Green Prizrak)

Just [St Orange DnoBolota, St Orange PlBakha,

St Red PlBakha, St Red Sirius, St Green Sirius,

St Green Zvezda, St Green Til,

St Green TrollevMost, St Green Prizrak]

*Metro> connect (St Red PlShekspira) (St Blue De)

Just [St Red PlShekspira, St Red Rodnik, St Blue Rodnik,

St Blue Krest, St Blue De]

*Metro> connect (St Red PlShekspira) (St Orange De)

Nothing

В третьем случае маршрут не был найден, поскольку у нас нет станции De на оранжевой ветке.

19.2 Тестирование с помощью QuickCheck

Мы проверили три случая, ещё три случая, ещё три случая, ожидаемый результат сходится с тем, что

возвращает нам интерпретатор, но можем ли мы быть уверены в том, что алгоритм действительно работает?

280 | Глава 19: Ориентируемся по карте

Для Haskell была разработана специальная библиотека тестирования QuickCheck, которая упрощает про-

цесс проверки программ. Мы можем сформулировать свойства, которые обязательно должны выполняться,

а QuickCheck сгенерирует случайный набор данных и проверит наши свойства на них.

Например в нашей задаче путь из A в B должен совпадать с перевёрнутым путём из B в A. Также все станции

в маршруте должны быть соседними. Давайте проверим эти свойства. Для этого нам нужно сформулировать

их в виде предикатов:

module Test where

import Control.Applicative

import Metro

prop1 :: Station -> Station -> Bool

prop1 a b = connect a b == (fmap reverse $ connect b a)

prop2 :: Station -> Station -> Bool

prop2 a b = maybe True (all (uncurry near) . pairs) $ connect a b

pairs :: [a] -> [(a, a)]

pairs xs = zip xs (drop 1 xs)

near :: Station -> Station -> Bool

near a b = a ‘elem‘ (fst <$> distMetroMap b)

Установим QuickCheck:

cabal install QuickCheck

Теперь нам нужно подсказать QuickCheck как генерировать случайные значения типа Station. QuickCheck

тестирует функции, которые принимают значения из класса Arbitrary и возвращают Bool. Класс Arbitrary

отвечает за генерацию случайных значений.

Основной метод arbitrary возвращает генератор случайных значений:

class Arbitrary a where

arbitrary :: Gen a

Мы воспользуемся тем, что этот класс уже определён для многих стандартных типов. Кроме того класс

Gen явялется монадой. Мы сгенерируем случайное целое число и отобразим его в одну из станций. Сделать

это можно разными способами, мы начнём из одной станции и будем случайно блуждать по карте:

import Test.QuickCheck

...

instance Arbitrary Station where

arbitrary = ($ s0) . foldr (. ) id . fmap select <$> ints

where ints = vector =<< choose (0, 100)

s0 = St Blue De

select :: Int -> Station -> Station

select i s = as !! mod i (length as)

where as = fst <$> distMetroMap s

Мы воспользовались двумя функциями из бибилотеки QuickCheck. Это vector и choose. Первая строит

список случайных чисел заданной длины, а вторая выбирает случайное число из заданного диапазона. Теперь

мы можем протетстировать наши предикаты с помощью функции quickCheck:

*Test Prelude> quickCheck prop1

+++ OK, passed 100 tests.

*Test Prelude> quickCheck prop2

+++ OK, passed 100 tests.

*Test Prelude>

Свойства прошли тестирование на выборке из 100 комбинаций аргументов. Если нам интересно, мы

можем с помощью функции verboseCheck посмотреть на каких именно значениях проводилось тестирование:

Тестирование с помощью QuickCheck | 281

*Test Prelude> verboseCheck prop2

Passed:

St Black Kosmodrom

St Red UlBylichova

Passed:

St Black UlBylichova

St Orange Sever

Passed:

St Red Sirius

St Blue Krest

...

Если бы свойство не выполнилось, QuickCheck сообщил бы нам об этом и показал бы те элементы, для

которых свойство не выполнилось. Давайте составим такое свойство искусственно. Например, проверим,

находятся ли все станции на одной линии:

fakeProp :: Station -> Station -> Bool

fakeProp (St a _) (St b _) = a == b

Посмотрим, что на это скажет QuickCheck:

*Test Prelude> quickCheck fakeProp

*** Failed! Falsifiable (after 1 test):

St Green Sirius

St Blue Rodnik

По умолчанию QuickCheck проверит свойство сто раз. Для изменения этих настроек, мы можем восполь-

зоваться функцией quickCheckWith, дополнительным параметром она принимает значение типа Arg, которое

содержит параметры тестирования. Например протестируем первое свойство 500 раз:

*Test> quickCheckWith (stdArgs{ maxSuccess = 500 }) prop1

+++ OK, passed 500 tests.

Мы воспользовались стандартными настройками (stdArgs) и изменили один параметр.

Формирование тестовой выборки

Предположим, что мы уверены в правильной работе алгоритма для голубой и чёрной ветки метро, но

сомневаемся в остальных. Как раз для этого случая в QuickCheck предусмотрена функция a==> b. Это функ-

ция обозначает условную проверку, свойство b будет протестировано только в том случае, если свойство a

окажется верным. Иначе тестовые данные будут отброшены.

notBlueAndBlack a b = cond a && cond b ==> prop1 a b

where cond (St a _) = a /= Blue && a /= Black

Далее тестируем как обычно:

*Test> quickCheck notBlueAndBlack

+++ OK, passed 100 tests.

Также с помощью функции forAll мы можем подсказать QuickCheck на каких данных тестировать свой-

ство.

forAll :: (Show a, Testable prop) => Gen a -> (a -> prop) -> Property

Эта функция принимает генератор случайных значений и свойство, которое зависит от тех значений,

которые создаются этим генератором. К примеру, пусть нас интересуют только все возможные пути между

четырьмя станциями: (St Blue De), (St Red Lao), (St Green Til) и (St Orange Sever). Воспользуемся

функцией elements :: [a] -> Gen a, она как раз принимает список значений, и возвращает генератор,

который случайным образом выбирает любое значение из этого списка.

testFor = forAll (liftA2 (,) gen gen) $ uncurry prop1

where gen = elements [St Blue De, St Red Lao,

St Green Til, St Orange Sever]

Проверим, те ли значения попали в выборку:

282 | Глава 19: Ориентируемся по карте

*Test> verboseCheckWith (stdArgs{ maxSuccess = 3 }) testFor

Passed:

(St Blue De, St Orange Sever)

Passed:

(St Orange Sever, St Red Lao)

Passed:

(St Red Lao, St Red Lao)

+++ OK, passed 3 tests.

Мы можем настроить формирование выборки ещё одним способом. Для этого мы сделаем специальный

тип обёртку над Station и определим для ненго свой экземпляр класса Arbitrary:

newtype OnlyOrange = OnlyOrange Station

newtype Only4

= Only4

Station

instance Arbitrary OnlyOrange where

arbitrary = OnlyOrange . St Orange <$>

elements [DnoBolota, PlBakha, Krest, Lao, Sever]

instance Arbitrary Only4 where

arbitrary = Only4 <$> elements [St Blue De, St Red Lao,

St Green Til, St Orange Sever]

После этого мы можем очень легко комбинировать различные выборки при тестировании.

*Test> quickCheck $ \(Only4 a) (Only4 b) -> prop1 a b

+++ OK, passed 100 tests.

*Test> quickCheck $ \(Only4 a) (OnlyOrange b) -> prop1 a b

+++ OK, passed 100 tests.

*Test> quickCheck $ \a (OnlyOrange b) -> prop2 a b

+++ OK, passed 100 tests.

Классификация тестовых случаев

Мы можем попросить у QuickCheck, чтобы он разбил тестовую выборку на классы и в конце тестирования

сообщил бы нам сколько элементов в какой класс попали. Это делается с помощью функции classify:

classify :: Testable prop => Bool -> String -> prop -> Property

Она принимает условие классификации, метку класса и свойство. Например так мы можем разбить вы-

борку по типам линий:

prop3 :: Station -> Station -> Property

prop3 a@(St wa _) b@(St wb _) =

classify (wa == Orange || wb == Orange) ”Orange” $

classify (wa == Black

|| wb == Black)

”Black”

$

classify (wa == Red

|| wb == Red)

”Red”

$ prop1 a b

Протестируем:

*Test> quickCheck prop3

+++ OK, passed 100 tests:

34% Red

15% Orange

9% Black

8% Orange, Red

6% Black, Red

5% Orange, Black

19.3 Оценка быстродействия с помощью criterion

Недавно появилась библиотека unordered-containers. Она предлагает более эффективную реализацию

нескольких структур из стандартной библиотеки containers. Например там мы можем найти тип HashSet.

Почему бы нам не заменить на него стандартный тип Set?

Оценка быстродействия с помощью criterion | 283

cabal install unordered-containers

Изменения отразятся лишь на контекстах объявлений типов. Элементы принадлжежащие множеству

HashSet должны быть экземплярами классов Eq и Hashable. Новый класс Hashable нужен для ускорения

работы с данными. Давайте посмотрим на этот класс:

Prelude> :m Data.Hashable

Prelude Data.Hashable> :i Hashable

class Hashable a where

hash :: a -> Int

hashWithSalt :: Int -> a -> Int

-- Defined in ‘Data.Hashable’

...

... много экземпляров

Обязательный метод класса hash даёт нам возможность преобразовать элемент в целое число. Это число

называют хеш-ключом. Хеш-ключи используеются для хранения элементов в хеш-таблицах. Мы не будем

подробно на них останавливаться, отметим лишь то, что они позволяют очень быстро извлекать данные из

контейнеров и обновлять данные.

Теперь просто скопируйте модуль Astar. hs измените одну строчку, и добавьте ещё одну (в шапке моду-

ля):

import qualified Data.HashSet as S

import Data.Hashable

Попробуйте загрузить модуль в интерпретатор. ghci выдаст длинный список ошибок, это – хорошо. По

ним вы сможете легко догадать в каких местах необходимо заменить Ord a на (Hashable a, Eq a).

Теперь для поиска маршрутов нам необходимо определить экземпляр класса Hashable для типа Station.

В модуле Data.Hashable уже определены экземпляры для многих стандартных типов. Мы воспользуемся

экземпляром для целых чисел.

Добавим в driving подчинённых типов класс Enum и воспользуемся им в экземпляре для Hashable:

instance Hashable Station where

hash (St a b) = hash (fromEnum a, fromEnum b)

Теперь определим две функции определения маршрута:

import qualified AstarSet

as S

import qualified AstarHashSet

as H

...

connectSet :: Station -> Station -> Maybe [Station]

connectSet a b = S. search (== b) $ metroTree a b

connectHashSet :: Station -> Station -> Maybe [Station]

connectHashSet a b = H. search (== b) $ metroTree a b

Как нам сравнить быстродействие двух алгоримтов? Оценка быстродействия программ, написанных на

Haskell, может таить в себе подвохи. Например если мы запустим оба алгоритма в одной программе, возмож-

но случится такая ситуация, что часть данных, одинаковая для каждого из методов будет вычислена один

раз, а во втором алгоритме переиспользована, и нам может показаться, что второй алгоритм гораздо быстрее

первого. Также необходимо учитывать внешние факторы. Тестовая программа вычисляется на одном ком-

пьютере, и если алгоритмы тестируются в разное время, может статься так, что мы сидели-сидели и ждали

пока тест завершится, в это время работал первый алгоритм, потом нам надоело ждать, мы решили включить

музыку, проверить почту, и второму алгоритмку досталось меньше вычислительных ресурсов. Все эти фак-

торы необходимо учитывать при тестировании. Как раз для этого и существует замечательная бибилиотека

criterion.

Она проводит серию тестов и по ним оценивает показатели быстродействия. При этом учитывается до-

стоверность тестов. По результатам тестирования показатели сверяются между собой, и если разброс оказы-

вается слишком большим, программа сообщает нам: что-то тут не чисто, данным не стоит доверять. Более

того результаты оформляются в наглядные графики, мы можем на глаз оценить распределения и разброс

показателей.

284 | Глава 19: Ориентируемся по карте

Основные типы criterion

Центральным элементом бибилиотеки является класс Benchmarkable. Он объединяет данные, которые

можно тестировать. Среди них чистые функции (тип Pure) и значения с побочными эффектами (тип IO a).

Мы можем превращать данные в тесты (тип Benchmark) с помощью функции bench:

benchSource :: Benchmarkable b => String -> b -> Benchmark

Она добавляет к данным комментарий и превращает их в тесты. Как было отмечено, существует одна

тонкость при тестировании чистых функций: чистые функции в Haskell могут разделять данные между со-

бой, поэтому для независимого тестирования мы оборачиваем функции в специальный тип Pure. У нас есть

два варианта тестирования:

Мы можем протестировать приведение результата к заголовочной нормальной форме (вспомните главу

о ленивых вычислениях):

nf :: NFData b => (a -> b) -> a -> Pure

или к слабой заголовочной нормальной форме:

whnf :: (a -> b) -> a -> Pure

Аналогичные функции (nfIO, whnfIO) есть и для данных с побочными эффектами. Класс NFData обозна-

чает все значения, для которых заголовочная нормальная форма определена. Этот класс пришёл в бибилио-

теку criterion из библиотеки deepseq. Стоит отметить эту бибилотеку. В ней определён аналог функции

seq. Функция seq приводит значения к слабой заголовочной нормальной форме (мы заглядываем вглюбь

значения лишь на один конструктор), а функция deepseq проводит полное вычисление значения. Значение

приводится к заголовочной нормальной форме.

Также нам пригодится функция группировки тестов:

bgroup :: String -> [Benchmark] -> Benchmark

С её помощью мы объединяем список тестов в один, под некоторым именем. Тестирование проводится с

помощью функции defaultMain:

defaultMain :: [Benchmark] -> IO ()

Она принимает список тестов и выполняет их. Выполнение тестов заключается в компиляции програм-

мы. После компиляции мы получим исполняемый файл который проводит тестирование в зависимости от

параметров, указываемых фланами. До них мы ещё доберёмся, а пока опишем наши тесты:

-- | Module: Speed.hs

module Main where

import Criterion.Main

import Control.DeepSeq

import Metro

instance NFData Station where

rnf (St a b) = rnf (rnf a, rnf b)

instance NFData Way

where

instance NFData Name where

pair1 = (St Orange DnoBolota, St Green Prizrak)

pair2 = (St Red Lao, St Blue De)

test name search = bgroup name $ [

bench ”1” $ nf (uncurry search) pair1,

bench ”2” $ nf (uncurry search) pair2]

main = defaultMain [

test ”Set”

connectSet,

test ”Hash” connectHashSet]

Оценка быстродействия с помощью criterion | 285

Экземпляр для класса NFData похож на экземпляр для Hashable. Мы также определили метод значения

через методы для типов, из которых он состоит. Класс NFData устроен так, что для типов из класса Enum мы

можем воспользоваться определением по умолчанию (как в случае для Way и Name).

Теперь перейдём в командную строку, переключимся на директорию с нашим модулем и скомпилируем

его:

$ ghc -O --make Speed.hs

Флаг -O говорит ghc, что не обходимо провести оптимизацию кода. Появится исполняемый файл Speed.

Что мы можем делать с этим файлом? Узнать это можно, запустив его с флагом –help:

Мы можем узнать какие функции нам доступны, набрав:

$ ./Speed --help

I don’t know what version I am.

Usage: Speed [OPTIONS] [BENCHMARKS]

-h, -?

--help

print help, then exit

-G

--no-gc

do not collect garbage between iterations

-g

--gc

collect garbage between iterations

-I CI

--ci=CI

bootstrap confidence interval

-l

--list

print only a list of benchmark names

-o FILENAME

--output=FILENAME

report file to write to

-q

--quiet

print less output

--resamples=N

number of bootstrap resamples to perform

-s N

--samples=N

number of samples to collect

-t FILENAME

--template=FILENAME

template file to use

-u FILENAME

--summary=FILENAME

produce a summary CSV file of all results

-V

--version

display version, then exit

-v

--verbose

print more output

If no benchmark names are given, all are run

Otherwise, benchmarks are run by prefix match

Из этих настроек самые интресные, это -s и -o. -s указывает число сэмплов выборке (столько раз будет

запущен каждый тест). а -o говорит, о том в какой файл поместить результаты. Результаты представлены в

виде графиков, формируется файл, который можно открыть в любом браузере. Записать данные в таблицу

(например для отчёта) можно с помощью флага -u.

Проверим результаты:

./Speed -o res. html -s 100

Откроем файл res. html и посмотрим на графики. Оказалось, что для данных двух случаев первый алго-

ритм работал немного лучше. Но выборку из двух вариантов вряд ли можно считать убедительной. Давайте

расширим выборку с помощью QuickCheck. Мы запустим проверку какого-нибудь свойства тем и другим

методом. В итоге QuickCheck сам сгенерирует достаточное число случайных данных, а criterion оценит

быстродействие. Мы проверим самое первое свойство (о перевёрнутых маршрутах) на том и другом алгорит-

ме.

module Main where

import Control.Applicative

import Test.QuickCheck

import Metro

instance Arbitrary Station where

arbitrary = ($ s0) . foldr (. ) id . fmap select <$> ints

where ints = vector =<< choose (0, 100)

s0 = St Blue De

select :: Int -> Station -> Station

select i s = as !! mod i (length as)

where as = fst <$> distMetroMap s

prop :: (Station -> Station -> Maybe [Station])

-> Station -> Station -> Bool

286 | Глава 19: Ориентируемся по карте

prop search a b = search a b == (reverse <$> search b a)

main = defaultMain [

bench ”Set”

$ quickCheck (prop connectSet),

bench ”Hash” $ quickCheck (prop connectHashSet)]

В этом тесте метод Set также оказался совсем немного быстрее.

Как интерпретировать результаты? С левой стороны мы видим оценку плотности вероятности распреде-

ления быстродействия. Под графиком мы видим среднее (mean) и дисперсию значения (std dev). Показаны

три числа. Это нижняя грань доверительного интервала, оценка величины и верхняя грань доверительного

интервала (ci, confidence interval). Среднее значение показывает оценку величины, мы говорим, что алго-

ритм работает примерно 100 миллисекунд. Дисперсия – это разброс результатов вокруг среднего значения.

С правой стороны мы видим графики с точками. Каждая точка обозначает отдельный запуск алгоритма.

Количество запусков соответствует флагу -s. В последнеё строке под графиком criterion сообщает степень

недоверия к результатам. В последнем опыте этот показатель достаточно высок. Возможно это связано с тем,

что наш алгоритм выбора случайных станций имеет сильный разброс по времени. Ведь сначала мы генери-

руем слуайное число n от 0 до 100, и затем начинаем блуждать по карте от начальной точке n раз. Также

может влиять то, что время работы алгоритма зависит от положения станций.

19.4 Краткое содержание

В этой главе мы реализовали алгоритм эвристического поиска А*. Также мы узнали несколько стандарт-

ных структур данных. Это множества и очереди с приоритетом и освежили в памяти ленивые вычисления.

Мы научились проверять свойства программ (QuickCheck), а также оценивать быстродействие программ

(criterion).

19.5 Упражнения

• Я говорил о том, что два варианта алгоритмов дают одинаковые результаты, но так ли это на самом

деле? Проверьте это в QuickCheck.

• Алгоритм эвристического поиска может применятся не только для поиска маршрутов на карте. Часто

алгоритм А* применяется в играх. Встройте этот алгоритм в игру пятнашки (глава 13). Если игрок за-

путался и не знает как ходить, он может попросить у компьютера совет. В этой задаче альтернативы~–

это вершины графа, соседние вершины~– это те вершины, в которые мы можем попасть за один ход.

Подсказка: воспользуйтесь манхэттенским расстоянием.

• Оцените эффективность двух алгоритмов поиска в игре пятнашки. Рассмотрите зависимость быстро-

действия от степени сложности игры.

Краткое содержание | 287

Глава 20

Императивное программирование

В этой главе мы потренируемся в укрощении императивного кода. В Haskell все побочные эффекты огоро-

жены от чистых функций бетонной стеной IO. Однажды оступившись, мы не можем свернуть с пути побочных

эффектов, мы вынуждены тащить на себе груз IO до самого конца программы. Тип IO, хоть и обволакивает

программу, всё же позволяет пользоваться благами чистых вычислений. От программиста зависит насколь-

ко сильна будет хватка IO. Необходимо уметь выделять точки, в которых применение побочных вычислений

действительно необходимо, подключая в них чистые функции через методы классов Functor, Applicative

и Monad. Тип IO похож на дорогу с контрольными пунктами, в которых необходимо отчитаться перед ком-

пилятором за “грязный код”. При неумелом проектировании написание программ, насыщенных побочными

эффектами, может превратится в пытку. Контрольные пункты будут встречаться в каждой функции.

Естественный источник побочных эффектов – это пользователь программы. Но, к сожалению, это не един-

ственный источник. Haskell – открытый язык программирования. В нём можно пользоваться программами

из низкоуровневого языка C. Основное преимущество С заключается в непревзойдённой скорости программ.

Этот язык позволяет программисту работать с памятью компьютера напрямую. Но за эту силу приходится

платить. Возможны очень неприятные и трудноуловимые ошибки. Утечки памяти, обращение по неверному

адресу в памяти, неожиданное обновление переменных. Ещё один плюс С в том, что это язык с историей,

на нём написано много хороших библиотек. Некоторые из них встроены в Haskell с помощью специального

механизма FFI (foreign function interface). Обсуждение того, как устроен FFI выходит за рамки этой книги. Ин-

тересующийся читатель может обратиться к книге Real World Haskell. Мы же потренируемся в использовании

таких библиотек. Язык C является императивным, поэтому, применяя его функций в Haskell, мы неизбежно

сталкиваемся с типом IO, поскольку большинство интересных функций в С изменяют состояние своих аргу-

ментов. В С пишут и чистые функции, такие функции переносятся в Haskell без потери чистоты, но это не

всегда возможно.

В этой главе мы напишем небольшую 2D-игру, подключив две FFI-библиотеки, это графическая библио-

тека OpenGL и физический движок Chipmunk.

Описание игры

Игра происходит на бильярдной доске. Игрок управляет красным шаром, кликнув в любую точку экрана,

он может изменить направление вектора скорости красного шара. Шар покатится туда, куда кликнул пользо-

ватель в последний раз. Из луз будут вылетать шары трёх типов: синие, зелёные и оранжевые. Столкновение

красного шара с синим означает минус одну жизнь, с зелёным – плюс одну жизнь, оранжевый шар означает

бонус. Если шар игрока сталкивается с оранжевым шаром все шары в определённом радиусе от места столк-

новения исчезают и записываются в бонусные очки, за каждый шар по одному очку, при этом шар с которым

произошло столкновение не считается. Все столкновения – абсолютно упругие, поэтому при столкновении

энергия сохраняется и шары никогда не остановятся. Если шар попадает в лузу, то он исчезает. Если в лузу

попал шар игрока – это означает, что игра окончена. Игрок стартует с несколькими жизнями, когда их чис-

ло подходит к нулю игра останавливается. После столкновения с зелёным шаром, шар пропадает, а после

столкновения с синим – нет. В итоге все против игрока, кроме зелёных и оранжевых шаров.

20.1 Основные библиотеки

Контролировать физику игрового мира будет библиотека Chipmunk, а библиотека OpenGL будет рисовать

(конечно если мы её этому научим). Пришло время с ними познакомится.

288 | Глава 20: Императивное программирование

Изменяемые значения

Перед тем как мы перейдём к библиотекам нам нужно узнать ещё кое-что. В Haskell мы не можем изменять

значения. Но в С это делается постоянно, а соответственно и в библиотеках написанных на С тоже. Для того

чтобы имитировать в Haskell механизм обновления значений были придуманы специальные типы. Мы можем

объявить изменяемое значение и обновлять его, но только в пределах типа IO.

IORef

Тип IORef из модуля Data.IORef описывает изменяемые значения:

newIORef :: a -> IO IORef

readIORef

:: IORef a -> IO a

writeIORef

:: IORef a -> a -> IO ()

modifyIORef :: IORef a -> (a -> a) -> IO ()

Функция newIORef создаёт изменяемое значение и инициализирует его некоторым значением, кото-

рые мы можем считать с помощью функции readIORef или обновить с помощью функций writeIORef или

modifyIORef. Посмотрим как это работает:

module Main where

import Data.IORef

main = var >>= (\v ->

readIORef v >>= print

>> writeIORef v 4

>> readIORef v >>= print)

where var = newIORef 2

Теперь посмотрим на ответ ghci:

*Main> :l HelloIORef

[1 of 1] Compiling Main

( HelloIORef. hs, interpreted )

Ok, modules loaded: Main.

*Main> main

2

4

Самое время вернуться к главе 17 и вспомнить о do-нотации. Такой императивный код гораздо нагляднее

писать так:

main = do

var <- newIORef 2

x <- readIORef var

print x

writeIORef var 4

x <- readIORef var

print x

Эта запись выглядит как последовательность действий. Не правда ли очень похоже на обычный импера-

тивный язык. Такие переменные встречаются очень часто в библиотеках, заимствованных из~С.

StateVar

В модуле Data.StateVar определены типы, которые накладывают ограничение на права по чтению и

записи. Мы можем определять переменные доступные только для чтения (GettableStateVar a), только для

записи (SettableStateVar a) или обычные изменяемые переменные (SetVar a).

Операции чтения и записи описываются с помощью классов:

class HasGetter s where

get :: s a -> IO a

class HasSetter s where

($=) :: s a -> a -> IO ()

Основные библиотеки | 289

Тип IORef принадлежит и тому, и другому классу:

main = do

var <- newIORef 2

x

<- get var

print x

var $= 4

x

<- get var

print x

OpenGL

OpenGL является ярким примером библиотеки построенной на изменяемых переменных. OpenGL можно

представить как большой конечный автомат. Каждая строчка кода – это запрос на изменение состояния. При-

чём этот автомат является глобальной переменной. Его текущее состояние зависит от всей цепочки преды-

дущих команд. Параметры рисования задаются глобальными переменными (тип StateVar).

OpenGL не зависит от конкретной оконной системы, она отвечает лишь за рисование. Для того чтобы

создать окно и перехватывать в нём действия пользователя нам понадобится отдельная библиотека. Для

этого мы воспользуемся GLFW, это библиотека также пришла в Haskell из С. Интерфейсы GLFW и OpenGL очень

похожи. Мы будем обновлять различные параметры библиотеки с помощью типа StateVar. Давайте создадим

окно и закрасим фон белым цветом:

module Main where

import Graphics.UI.GLFW

import Graphics.Rendering.OpenGL

import System.Exit

title = ”Hello OpenGL”

width

= 700

height

= 600

main = do

initialize

openWindow (Size width height) [] Window

windowTitle $= title

clearColor $= Color4 1 1 1 1

windowCloseCallback $= exitWith ExitSuccess

loop

loop = do

display

loop

display = do

clear [ColorBuffer]

swapBuffers

Мы инициализируем GLFW, задаём параметры окна. Устанавливаем цвет фона. Цвет имеет четыре пара-

метра это RGB-цвета и параметр прозрачности. Затем мы говорим, что программе делать при закрытии окна.

Мы устанавливаем функцию обратного вызова (callback) windowCloseCallback. В самом конце мы входим в

цикл, который только и делает, что стирает окно цветом фона и делает рабочий буфер видимым. Что такое

буфер? Буфер – это место в котором мы рисуем. У нас есть два буфера. Один мы показываем пользователю,

а в другом в это в время рисуем, когда приходит время обновлять картинку мы просто меняем их местами

командой swapBuffers.

Посмотрим, что у нас получилось:

$ ghc --make HelloOpenGL.hs

$ ./HelloOpenGL

Нарисуем упрощённое начальное положение нашей игры: прямоугольную рамку и в ней – красный шар:

290 | Глава 20: Императивное программирование

module Main where

import Graphics.UI.GLFW

import Graphics.Rendering.OpenGL

import System.Exit

title = ”Hello OpenGL”

width, height :: GLsizei

width

= 700

height

= 600

w2, h2 :: GLfloat

w2 = (fromIntegral $ width) / 2

h2 = (fromIntegral $ height)

/ 2

dw2, dh2 :: GLdouble

dw2 = fromRational $ toRational w2

dh2 = fromRational $ toRational h2

main = do

initialize

openWindow (Size width height) [] Window

windowTitle $= title

clearColor $= Color4 1 1 1 1

ortho (-dw2-50) (dw2+50) (-dh2-50) (dh2+50) (-1) 1

windowCloseCallback $= exitWith ExitSuccess

windowSizeCallback

$= (\size -> viewport $= (Position 0 0, size))

loop

loop = do

display

loop

display = do

clear [ColorBuffer]

color black

line (-w2) (-h2) (-w2) h2

line (-w2) h2

w2

h2

line w2

h2

w2

(-h2)

line w2

(-h2)

(-w2) (-h2)

color red

circle 0 0 10

swapBuffers

vertex2f :: GLfloat -> GLfloat -> IO ()

vertex2f a b = vertex (Vertex3 a b 0)

-- colors

white = Color4 (0::GLfloat)

black = Color4 (0::GLfloat) 0 0 1

red

= Color4 (1::GLfloat) 0 0 1

-- primitives

line :: GLfloat -> GLfloat -> GLfloat -> GLfloat -> IO ()

Основные библиотеки | 291

line ax ay bx by = renderPrimitive Lines $ do

vertex2f ax ay

vertex2f bx by

circle :: GLfloat -> GLfloat -> GLfloat -> IO ()

circle cx cy rad =

renderPrimitive Polygon $ mapM_ (uncurry vertex2f) points

where n = 50

points = zip xs ys

xs = fmap (\x -> cx + rad * sin (2*pi*x/n)) [0 .. n]

ys = fmap (\x -> cy + rad * cos (2*pi*x/n)) [0 .. n]

Рис. 20.1: Начальное положение

Мы рисуем с помощью функции renderPrimitive. Она принимает метку элемента, который мы собира-

емся рисовать и набор вершин. Так метка Lines обозначает линии, а метка Polygon – закрашенные много-

угольники. В OpenGL нет специальной операции для рисования окружностей, поэтому нам придётся предста-

вить окружность в виде многоугольника (circle). Функция ortho устанавливает область видимости рисунка,

шесть аргументов функции обозначают пары диапазонов по каждой из трёх координат. При этом вершины

передаются не списком а в специальном do-блоке. За счёт этого мы можем изменить какие-нибудь парамет-

ры OpenGL во время рисования. Обратите внимание на то, как мы изменяем цвет примитива. Перед тем как

рисовать примитив мы устанавливаем значение цвета (color).

Анимация

Оживим нашу картинку. При клике мышкой шарик игрока последует в направлении курсора. Для того

чтобы картинка задвигалась нам необходимо обновлять рисунок с определённой частотой. Мы будем регу-

лировать частоту обновления с помощью функции sleep, с её помощью мы можем задержать выполнение

программы (время измеряется в секундах):

sleep :: Double -> IO ()

За перехват действий пользователя отвечает функции:

getMouseButton

:: MouseButton -> IO KeyButtonState

mousePos

:: StateVar Position

Функция getMouseButton сообщает текущее состояние кнопок мыши, мы будем перехватывать положение

мыши во время нажатия левой кнопки:

292 | Глава 20: Императивное программирование

onMouse ball = do

mb <- getMouseButton ButtonLeft

when (mb == Press) (get mousePos >>= updateVel ball)

Стандартная функция when из модуля Control.Monad выполняет действие только в том случае, если пер-

вый аргумент равен True. Для обновления положения и направления скорости шарика нам придётся вос-

пользоваться глобальной переменной типа IORef Ball:

data Ball = Ball

{ ballPos :: Vec2d

, ballVel :: Vec2d

}

Код программы:

module Main where

import Control.Applicative

import Data.IORef

import Graphics.UI.GLFW

import Graphics.Rendering.OpenGL

import System.Exit

import Control.Monad

type Time = Double

title = ”Hello OpenGL”

width, height :: GLsizei

fps :: Int

fps = 60

frameTime :: Time

frameTime = 1000 * ((1::Double) / fromIntegral fps)

width

= 700

height

= 600

w2, h2 :: GLfloat

w2 = (fromIntegral $ width) / 2

h2 = (fromIntegral $ height)

/ 2

dw2, dh2 :: GLdouble

dw2 = fromRational $ toRational w2

dh2 = fromRational $ toRational h2

type Vec2d = (GLfloat, GLfloat)

data Ball = Ball

{ ballPos :: Vec2d

, ballVel :: Vec2d

}

initBall = Ball (0, 0) (0, 0)

dt :: GLfloat

dt = 0.3

minVel = 10

main = do

initialize

openWindow (Size width height) [] Window

windowTitle $= title

Основные библиотеки | 293

clearColor $= Color4 1 1 1 1

ortho (-dw2) (dw2) (-dh2) (dh2) (-1) 1

ball <- newIORef initBall

windowCloseCallback $= exitWith ExitSuccess

windowSizeCallback

$= (\size -> viewport $= (Position 0 0, size))

loop ball

loop :: IORef Ball -> IO ()

loop ball = do

display ball

onMouse ball

sleep frameTime

loop ball

display ball = do

(px, py) <- ballPos <$> get ball

(vx, vy) <- ballVel <$> get ball

ball $= Ball (px + dt*vx, py + dt*vy) (vx, vy)

clear [ColorBuffer]

color black

line (-ow2) (-oh2) (-ow2) oh2

line (-ow2) oh2

ow2

oh2

line ow2

oh2

ow2

(-oh2)

line ow2

(-oh2)

(-ow2) (-oh2)

color red

circle px py 10

swapBuffers

where ow2 = w2 - 50

oh2 = h2 - 50

onMouse ball = do

mb <- getMouseButton ButtonLeft

when (mb == Press) (get mousePos >>= updateVel ball)

updateVel ball pos = do

(p0x, p0y) <- ballPos <$> get ball

v0

<- ballVel <$> get ball

size <- get windowSize

let (p1x, p1y) = mouse2canvas size pos

v1 = scaleV (max minVel $ len v0) $ norm (p1x - p0x, p1y - p0y)

ball $= Ball (p0x, p0y) v1

where norm v@(x, y) = (x / len v, y / len v)

len

(x, y) = sqrt (x*x + y*y)

scaleV k (x, y) = (k*x, k*y)

mouse2canvas :: Size -> Position -> (GLfloat, GLfloat)

mouse2canvas (Size sx sy) (Position mx my) = (x, y)

where d a b

= fromIntegral a / fromIntegral b

x

= fromIntegral width * (d mx sx - 0.5)

y

= fromIntegral height * (negate $ d my sy - 0.5)

vertex2f :: GLfloat -> GLfloat -> IO ()

vertex2f a b = vertex (Vertex3 a b 0)

-- colors

... white, black, red

-- primitives

line

:: GLfloat -> GLfloat -> GLfloat -> GLfloat -> IO ()

circle

:: GLfloat -> GLfloat -> GLfloat -> IO ()

294 | Глава 20: Императивное программирование

Теперь функция display принимает ссылку на глобальную переменную, которая отвечает за движение

шарика. Функция mouse2canvas переводит координаты в окне GLFW в координаты OpenGL. В GLFW начало ко-

ординат лежит в левом верхнем углу окна и ось Oy направлена вниз. Мы же переместили начало координат

в центр окна и ось Oy направлена вверх.

Посмотрим что у нас получилось:

$ ghc --make Animation.hs

$ ./Animation

Chipmunk

Картинка ожила, но шарик движется не реалистично. Он проходит сквозь стены. Добавим в нашу про-

грамму немного физики. Воспользуемся библиотекой Hipmunk

cabal install Hipmunk

Она даёт возможность вызывать из Haskell функции С-библиотеки Chipmunk. Эта библиотека позволя-

ет строить двухмерные физические модели. Основным элементом модели является пространство (Space).

К нему мы можем добавлять различные объекты. Объект состоит из двух компонент: тела (Body) и формы

(Shape). Тело отвечает за такие физические характеристики как масса, момент инерции, восприимчивость к

силам. По форме определяются моменты столкновения тел. Форма может состоять из нескольких примити-

вов: окружностей, линий и выпуклых многоугольников. Также мы можем добавлять различные ограничения

(Constraint) они имитируют пружинки, шарниры. Мы можем назначать выполнение IO-действий на столк-

новения.

Опишем в Hipmunk модель шарика бегающего в замкнутой коробке:

module Main where

import Data.StateVar

import Physics.Hipmunk

main = do

initChipmunk

space <- newSpace

initWalls space

ball <- initBall space initPos initVel

loop 100 space ball

loop :: Int -> Space -> Body -> IO ()

loop 0 _

_

= return ()

loop n space ball = do

showPosition ball

step space 0.5

loop (n-1) space ball

showPosition :: Body -> IO ()

showPosition ball = do

pos <- get $ position ball

print pos

initWalls :: Space -> IO ()

initWalls space = mapM_ (uncurry $ initWall space) wallPoints

initWall :: Space -> Position -> Position -> IO ()

initWall space a b = do

body

<- newBody infinity infinity

shape

<- newShape body (LineSegment a b wallThickness) 0

elasticity shape $= nearOne

spaceAdd space body

spaceAdd space shape

initBall :: Space -> Position -> Velocity -> IO Body

initBall space pos vel = do

body

<- newBody ballMass ballMoment

shape

<- newShape body (Circle ballRadius) 0

Основные библиотеки | 295

position body $= pos

velocity body $= vel

elasticity shape $= nearOne

spaceAdd space body

spaceAdd space shape

return body

----------------------------

-- inits

nearOne = 0.9999

ballMass = 20

ballMoment = momentForCircle ballMass (0, ballRadius) 0

ballRadius = 10

initPos = Vector 0 0

initVel = Vector 10 5

wallThickness = 1

wallPoints = fmap (uncurry f) [

((-w2, -h2), (-w2, h2)),

((-w2, h2),

(w2, h2)),

((w2, h2),

(w2, -h2)),

((w2, -h2),

(-w2, -h2))]

where f a b = (g a, g b)

g (a, b) = H.Vector a b

h2 = 100

w2 = 100

Функция initChipmunk инициализирует библиотеку Chipmunk. Она должна быть вызвана один раз до

любой из функций библиотеки Hipmunk. Функции new[Body|Shape|Space] создают объекты модели. Мы сде-

лали стены неподвижными, присвоив им бесконечную массу и момент инерции (initWall). Упругость удара

определяется переменной elasticity, она не может быть больше единицы. Единица обозначает абсолютно

упругое столкновение. В документации к Hipmunk не рекомендуют присваивать значение равное единице

из-за возможных погрешностей округления, поэтому мы выбираем число близкое к единице. После иници-

ализации элементов модели мы запускаем цикл, в котором происходит обновление модели (step) и печать

положения шарика. Обратите внимание на то, что координаты шарика никогда не выйдут за установленные

рамки.

Теперь объединим OpenGL и Hipmunk:

module Main where

import Control.Applicative

import Control.Applicative

import Data.StateVar

import Data.IORef

import Graphics.UI.GLFW

import System.Exit

import Control.Monad

import qualified Physics.Hipmunk

as H

import qualified Graphics.UI.GLFW as G

import qualified Graphics.Rendering.OpenGL as G

title = ”in the box”

----------------------------

-- inits

type Time = Double

-- frames per second

fps :: Int

fps = 60

296 | Глава 20: Императивное программирование

-- frame time in milliseconds

frameTime :: Time

frameTime = 1000 * ((1::Double) / fromIntegral fps)

nearOne = 0.9999

ballMass = 20

ballMoment = H. momentForCircle ballMass (0, ballRadius) 0

ballRadius = 10

initPos = H.Vector 0 0

initVel = H.Vector 0 0

wallThickness = 1

wallPoints = fmap (uncurry f) [

((-ow2, -oh2), (-ow2, oh2)),

((-ow2, oh2),

(ow2, oh2)),

((ow2, oh2),

(ow2, -oh2)),

((ow2, -oh2),

(-ow2, -oh2))]

where f a b = (g a, g b)

g (a, b) = H.Vector a b

dt :: Double

dt = 0.5

minVel :: Double

minVel = 10

width, height :: Double

height = 500

width = 700

w2, h2 :: Double

h2 = height / 2

w2 = width / 2

ow2, oh2 :: Double

ow2 = w2 - 50

oh2 = h2 - 50

data State = State

{ stateBall

:: H.Body

, stateSpace

:: H.Space

}

ballPos :: State -> StateVar H.Position

ballPos = H. position . stateBall

ballVel :: State -> StateVar H.Velocity

ballVel = H. velocity . stateBall

main = do

H. initChipmunk

initGLFW

state <- newIORef =<< initState

loop state

loop :: IORef State -> IO ()

loop state = do

display state

onMouse state

sleep frameTime

Основные библиотеки | 297

loop state

simulate :: State -> IO Time

simulate a = do

t0 <- get G. time

H. step (stateSpace a) dt

t1 <- get G. time

return (t1 - t0)

initGLFW :: IO ()

initGLFW = do

G. initialize

G. openWindow (G.Size (d2gli width) (d2gli height)) [] G.Window

G. windowTitle $= title

G. windowCloseCallback $= exitWith ExitSuccess

G. windowSizeCallback

$= (\size -> G. viewport $= (G.Position 0 0, size))

G. clearColor $= G.Color4 1 1 1 1

G. ortho (-dw2) (dw2) (-dh2) (dh2) (-1) 1

where dw2 = realToFrac w2

dh2 = realToFrac h2

initState :: IO State

initState = do

space <- H. newSpace

initWalls space

ball <- initBall space initPos initVel

return $ State ball space

initWalls :: H.Space -> IO ()

initWalls space = mapM_ (uncurry $ initWall space) wallPoints

initWall :: H.Space -> H.Position -> H.Position -> IO ()

initWall space a b = do

body

<- H. newBody H. infinity H. infinity

shape

<- H. newShape body (H.LineSegment a b wallThickness) 0

H. elasticity shape $= nearOne

H. spaceAdd space body

H. spaceAdd space shape

initBall :: H.Space -> H.Position -> H.Velocity -> IO H.Body

initBall space pos vel = do

body

<- H. newBody ballMass ballMoment

shape

<- H. newShape body (H.Circle ballRadius) 0

H. position body $= pos

H. velocity body $= vel

H. elasticity shape $= nearOne

H. spaceAdd space body

H. spaceAdd space shape

return body

-------------------------------

-- graphics

display state = do

drawState =<< get state

simTime <- simulate =<< get state

sleep (max 0 $ frameTime - simTime)

drawState :: State -> IO ()

drawState st = do

pos <- get $ ballPos st

G. clear [G.ColorBuffer]

drawWalls

drawBall pos

G. swapBuffers

drawBall :: H.Position -> IO ()

298 | Глава 20: Императивное программирование

drawBall pos = do

G. color red

circle x y $ d2gl ballRadius

where (x, y) = vec2gl pos

drawWalls :: IO ()

drawWalls = do

G. color black

line (-dow2) (-doh2) (-dow2) doh2

line (-dow2) doh2

dow2

doh2

line dow2

doh2

dow2

(-doh2)

line dow2

(-doh2)

(-dow2) (-doh2)

where dow2 = d2gl ow2

doh2 = d2gl oh2

onMouse state = do

mb <- G. getMouseButton ButtonLeft

when (mb == Press) (get G. mousePos >>= updateVel state)

updateVel state pos = do

size <- get G. windowSize

st <- get state

p0 <- get $ ballPos st

v0 <- get $ ballVel st

let p1 = mouse2canvas size pos

ballVel st $=

H. scale (H. normalize $ p1 - p0) (max minVel $ H. len v0)

mouse2canvas :: G.Size -> G.Position -> H.Vector

mouse2canvas (G.Size sx sy) (G.Position mx my) = H.Vector x y

where d a b

= fromIntegral a / fromIntegral b

x

= width * (d mx sx - 0.5)

y

= height * (negate $ d my sy - 0.5)

vertex2f :: G.GLfloat -> G.GLfloat -> IO ()

vertex2f a b = G. vertex (G.Vertex3 a b 0)

vec2gl :: H.Vector -> (G.GLfloat, G.GLfloat)

vec2gl (H.Vector x y) = (d2gl x, d2gl y)

d2gl :: Double -> G.GLfloat

d2gl = realToFrac

d2gli :: Double -> G.GLsizei

d2gli = toEnum . fromEnum . d2gl

...

Функции не претерпевшие особых изменений пропущены. Теперь наше глобальное состояние (State)

содержит тело шара (оно пригодится нам для вычисления его положения) и пространство, в котором живёт

наша модель. Стоит отметить функцию simulate. В ней происходит обновление состояния модели. При

этом мы возвращаем время, которое ушло на вычисление этой функции. Оно нужно нам для того, чтобы

показывать новые кадры равномерно. Мы вычтем время симуляции из общего времени, которое мы можем

потратить на один кадр (frameTime).

20.2 Боремся с IO

Кажется, что мы попали в какой-то другой язык. Это совсем не тот элегантный Haskell, знакомый нам по

предыдущим главам. Столько do и IO разбросано по всему коду. И такой примитивный результат в итоге.

Если так будет продолжаться и дальше, то мы можем не вытерпеть и бросить и нашу задачу и Haskell…

Не отчаивайтесь!

Давайте лучше подумаем как свести этот псевдо-Haskell к минимуму. Подумаем какие источники IO

точно будут в нашей программе. Это инициализация GLFW и Hipmunk, клики мышью, обновление модели в

Боремся с IO | 299

Hipmunk, также для рисования нам придётся считывать положения шаров. Нам придётся удалять и создавать

новые шары, добавляя их к пространству модели. Также в IO происходит отрисовка игры. Hipmunk будет кон-

тролировать столкновения шаров, и эти данные нам тоже надо будет считывать из глобальных переменных.

Сколько всего! Голова идёт кругом.

Но помимо всего этого у нас есть логика игры. Логика игры отвечает за реакцию игрового мира на раз-

личные события. Например столкновение с “плохим” шаром влечёт к уменьшению жизней, если игрок стал-

кивается с бонусным шаром, определённые шары необходимо удалить. Приходит момент и мы выпусткаем

новый шар из лузы новый шар. Давайте подумаем как сохранить логику игры в чистоте.

Тип IO обычно отвечает за связь с внешним миром, это глаза, уши, руки и ноги программы. Через IO мы

получаем информацию из внешнего мира и отправляем её обратно. Но в нашем случае он проник в сердце

программы. За обновление объектов отвечает насыщенная IO библиотека Hipmunk.

Мы постараемся побороться с IO-кодом так. Сначала мы выделем те параметры, которые могут быть

обновлены чистыми функциями. Это все те параметры, для которых не нужен Hipmunk. Этот шаг разбивает

наш мир на два лагеря: “чистый” и “грязный”:

data World = World

{ worldPure

:: Pure

, worldDirty

:: Dirty }

Чистые данные хотят как-то узнать о том, что происходит в грязных данных. Также чистые данные могут

рассказать грязным, как им нужно измениться. Это приводит нас к определению двух языков запросов, на

которых чистый и грязный мир общаются между собой:

data Query = Remove Ball | HeroVelocity H.Velocity | MakeBall Freq

data Event = Touch Ball | UserClick H.Position

data Sense = Sense

{ senseHero

:: HeroBall

, senseBalls

:: [Ball]

}

Через Query чистые данные могут рассказать грязным о том, что необходимо удалить шар из игры, об-

новить скорость шара игрока или создать новый шар (Freq отвечает за параметры создания шара). Грязные

данные могут рассказать чистым на языке Event и Sense о том, что один из шаров коснулся до шара иг-

рока, или игрок кликнул мышкой в определённой точке. Также мы сообщаем все обновлённые положения

параметры шаров в типе Sense. Тип Event отвечает за события, которые происходят иногда, а тип Sense за

те параметры, которые мы наблюдаем непрерывно (это типы глазарук), Query – это язык действий (это тип

руконог). Нам понадобится ещё один маленький язык, на котором мы будем объясняться с OpenGL.

data Picture = Prim Color Primitive

| Join Picture Picture

data Primitive = Line Point Point | Circle Point Radius

data Point

= Point Double Double

type Radius = Double

data Color = Color Double Double Double

Эти три языка станут барьером, которым мы ограничим влияние IO. У нас будут функции:

percept

:: Dirty -> IO (Sense, [Event])

updatePure

:: Sense -> [Event] -> Pure -> (Pure, [Query])

react

:: [Query] -> Dirty -> IO Dirty

updateDirty :: Dirty -> IO Dirty

picture

:: Pure -> Picture

draw

:: Picture -> IO ()

Вся логика игры будет происходить в чистой функции updatePure, обновлять модель мира мы будем в

updateDirty. Давайте опять начнём проектироваание сверху-вниз. С этими функциями мы уже можем напи-

сать основную функцию цикла игры:

loop :: IORef World -> IO ()

loop worldRef = do

world <- get worldRef

300 | Глава 20: Императивное программирование

drawWorld world

(world, dt) <- updateWorld world

worldRef $= world

G. addTimerCallback (max 0 $ frameTime - dt) $ loop worldRef

updateWorld :: World -> IO (World, Time)

updateWorld world = do

t0 <- get G. elapsedTime

(sense, events) <- percept dirty

let (pure’, queries) = updatePure sense events pure

dirty’ <- updateDirty =<< react queries dirty

t1 <- get G. elapsedTime

return (World pure’ dirty’, t1 - t0)

where dirty = worldDirty world

pure

= worldPure

world

drawWorld :: World -> IO ()

drawWorld = draw . picture . worldPure

20.3 Определяемся с типами

Давайте подумаем, из чего состоят типы Dirty и Pure. Начнём с Pure. Там точно будет вся информация

необходимая нам для рисования картинки (ведь функция picture определена на Pure). Для рисования нам

необходимо знать положения всех шаров и их типы (они определяют цвет). На картинке мы будем показывать

разную статистику (данные о жизнях, бонусные очки). Также из типа Pure мы будем управлять созданием

шаров. Так мы приходим к типу:

data Pure = Pure

{ pureScores

:: Scores

, pureHero

:: HeroBall

, pureBalls

:: [Ball]

, pureStat

:: Stat

, pureCreation

:: Creation

}

Что нам нужно знать о шаре героя? Нам нужно его положение для отрисовки и модуль вектора скорости

(он понадобится нам при обновлении вектора скорости шара игрока):

data HeroBall = HeroBall

{ heroPos

:: H.Position

, heroVel

:: H.CpFloat

}

Для остальных шаров нам нужно знать только тип шара, его положение и идентификатор шара. По иден-

тификатору потом мы сможем понять какой шар удалить из грязных данных:

data Ball = Ball

{ ballType

:: BallType

, ballPos

:: H.Position

, ballId

:: Id

}

data BallType = Hero | Good | Bad | Bonus

deriving (Show, Eq, Enum)

type Id = Int

Статистика игры состоит из числа жизней и бонусных очков:

data Scores = Scores

{ scoresLives :: Int

, scoresBonus :: Int

}

Определяемся с типами | 301

Как будет происходить создание новых шаров? Если плохих шаров будет слишком много, то играть будет

не интересно, игрок слишком быстро проиграет. Если хороших шаров будет слишком много, то игроку также

быстро надоест. Будет очень легко. Нам необходимо поддерживать определённый баланс шаров. Создание

шаров будет происходить случайным образом через равные промежутки времени, но создание нового шара

будет зависеть от пропорции шаров на доске в данный момент. Если у нас слишком много плохих шаров,

то скорее всего мы создадим хороший шар и наоборот. Если общее число шаров велико, то мы не будем

усложнять игроку жизнь новыми шарами, дождёмся пока какие-нибудь шары не покинут пределы поля или

не будут уничтожены игроком. Эти рассуждения приводят нас к типам:

data Creation = Creation

{ creationStat

:: Stat

, creationGoalStat

:: Stat

, creationTick

:: Int

}

data Stat = Stat

{ goodCount

:: Int

, badCount

:: Int

, bonusCount

:: Int

}

data Freq = Freq

{ freqGood

:: Float

, freqBad

:: Float

, freqBonus

:: Float

}

Поле creationStat содержит текущее число шаров на поле, поле creationGoalStat – число шаров, к ко-

торому мы стремимся. Значение типа Freq содержит веса вероятностей создания нового шара определённого

типа. На каждом шаге мы будем прибавлять единицу к creationTiсk, как только оно достигнет определён-

ного значения мы попробуем создать новый шар.

Перейдём к грязным данным. Там мы будем хранить информацию, необходимую для обновления модели

в Hipmunk, и значение, в которое GLFW будет записывать состояние мыши, также мы будем следить за тем,

кто столкнулся с шаром игрока в данный момент:

data Dirty = Dirty

{ dirtyHero

:: Obj

, dirtyObjs

:: IxMap Obj

, dirtySpace

:: H.Space

, dirtyTouchVar :: Sensor H.Shape

, dirtyMouse

:: Sensor H.Position

}

data Obj = Obj

{ objType

:: BallType

, objShape

:: H.Shape

, objBody

:: H.Body

}

type Sensor a = IORef (Maybe a)

Особая структура IxMap отвечает за хранение значений вместе с индексами. Пока остановимся на самом

простом представлении:

type IxMap a = [(Id, a)]

20.4 Структура проекта

Наметим структуру проекта. У нас уже есть модуль Types. hs. Основной цикл игры будет описан в модуле

Loop. hs. Общие функции обновления состояния будут определены в World. hs, также у нас будет два модуля

отвечающие за обновление чистых и грязных данных – Pure. hs и Dirty. hs. Мы выделим отдельный модуль

для описания всех констант игры (Inits. hs). Так нам будет удобно настроить игру, когда мы закончим с

кодом. Отдельный модуль Utils будет содержать все функции общего назначения, преобразования между

типами OpenGL и Hipmunk.

302 | Глава 20: Императивное программирование

20.5 Детализируем функции обновления состояния игры

Начнём с восприятия:

module World where

import qualified Physics.Hipmunk as H

import Data.Maybe

import Types

import Utils

import Pure

import Dirty

percept :: Dirty -> IO (Sense, [Event])

percept a = do

hero

<- obj2hero $ dirtyHero a

balls

<- mapM (uncurry obj2ball) $ setIds dirtyObjs a

evts1

<- fmap maybeToList $ getTouch (dirtyTouchVar a) $ dirtyObjs a

evts2

<- fmap maybeToList $ getClick $ dirtyMouse a

return $ (Sense hero balls, evts1 ++ evts2)

where setIds = zip [0.. ]

-- в Dirty.hs

obj2hero

:: Obj -> IO HeroBall

obj2ball

:: Id -> Obj -> IO Ball

getTouch

:: Sensor H.Shape -> IxMap Obj -> IO (Maybe Event)

getClick

:: Sensor H.Position -> IO (Maybe Event)

Далее мы не будем каждый раз выписывать новые неопределённые функции, мы будем просто оставлять

объявления типов без определений. Итак мы написали одну функцию, и получили ещё четыре новых.

Мы сделаем предположение о том, что сначала мы реагируем на непрерывные события, а затем на дис-

кретные. Причём к запросам на реакции могут привести только дискретные события:

updatePure :: Sense -> [Event] -> Pure -> (Pure, [Query])

updatePure s evts = updateEvents evts . updateSenses s

-- в Pure.hs

updateSenses :: Sense -> Pure -> Pure

updateEvents :: [Event] -> Pure -> (Pure, [Query])

В функции react мы предполагаем, что реакции мира на события независимы друг от друга. foldQuery~–

функция свёртки для типа Query.

import Control.Monad

...

react :: [Query] -> Dirty -> IO Dirty

react = foldr (<=< ) return

. fmap (foldQuery removeBall heroVelocity makeBall)

-- в Dirty.hs

removeBall

:: Ball

-> Dirty -> IO Dirty

heroVelocity

:: H.Velocity

-> Dirty -> IO Dirty

makeBall

:: Freq

-> Dirty -> IO Dirty

Обратите внимание на то, как мы воспользовались функциями foldr, return и <=< для того чтобы нани-

зать друг на друга функции типа Dirty -> IO Dirty. Напомню, что функция <=< ~– это аналог композиции

для монадных функций.

Обновление модели:

updateDirty :: Dirty -> IO Dirty

updateDirty = stepDirty dt

-- в Dirty.hs

Детализируем функции обновления состояния игры | 303

stepDirty :: H.Time -> Dirty -> IO Dirty

-- в Inits.hs

dt :: H.Time

dt = 0.5

Функции рисования поместим в отдельный модуль Graphics. hs

-- переместим из Loop.hs в World.hs

drawWorld :: World -> IO ()

drawWorld = draw . picture . worldPure

-- в Graphics.hs

draw :: Picture -> IO ()

-- в Pure.hs

picture

:: Pure -> Picture

Добавим функцию инициализации игры:

initWorld :: IO World

initWorld = do

dirty

<- initDirty

(sense, events) <- percept dirty

return $ World (initPure sense events) dirty

-- в Dirty.hs

initDirty :: IO Dirty

-- в Pure.hs

initPure :: Sense -> [Event] -> Pure

20.6 Детализируем дальше

Вот так на самом интересном месте… Мы вынуждены прерваться. Я надеюсь, что вы уловили основную

идею метода и сможете закончить эту игру самостоятельно. Вся логика игры будет описана в модуле Pure. hs.

Причём в этом модуле будут только чистые функции. Осталось примерно 1000 строк кода. Я не буду выпи-

сывать своё решение, если вы где-то запнётесь или у вас что-то не будет получаться, вы можете свериться с

ним (оно входит в код, что прилагается с книгой).

20.7 Краткое содержание

В этой главе мы посмотрели на две интересные библиотеки. Физический движок Hipmunk и графическую

библиотеку OpenGL и узнали метод укрощения императивного кода. Мы разделили состояние игры на две

части. В одну поместили все те параметры, для которых невозможно обойтись без IO-функций, а в другой

те параметры, которые необходимы для реализации логики игры. Все функции, отвечающие за логику игры

являются чистыми. Параметры императивной части не обновляются сразу, сначала мы делаем с них снимок,

потом передаём этот снимок в чистую часть, и она разбирается с тем как их обновлять. Части общаются между

собой на специальных маленьких языках, которые закодированы в типах. Это язык наблюдений (Event), язык

реакций (Query) и язык отрисовки игрового мира (Picture).

20.8 Упражнения

Закончите код игры. Или, возможно, при знакомстве с Hipmunk у вас появилась идея новой игры с неве-

роятной динамикой. Ещё лучше! Напишите её. При этом продумайте проект игры так, чтобы IO-типы не

разбежались по всей программе.

304 | Глава 20: Императивное программирование

Глава 21

Музыкальный пример

В этой главе мы напишем музыкальный секвенсор. Мы будем переводить нотную запись в midi-файл с

помощью библиотеки HCodecs. Она предоставляет возможность создания midi-файлов по описанию в Haskell.

При этом описание напоминает описание самого формата midi. Мы же хотим подняться уровнем выше и

описывать музыку нотами и композицией нот.

21.1 Музыкальная нотация

Для начала зададимся выясним: а что же такое музыка с точки зрения нашего секвенсора? Мы ищем

представление музыки, термины, в которых было бы удобно мыслить композитору. При этом необходимо

понимать, что наш поиск ограничен средствами низкоуровневого представления музыки. В нашем случае

это midi-файл. Так например мы можем сразу отбросить представление в виде сигналов, последовательности

сэмплов, поскольку мы не сможем реализовать это представление в рамках midi. За ответом обратимся к

истории.

Нотная запись в европейской традиции

В европейской традиции принято описывать музыку в виде нотной записи. Нотный лист состоит из серии

нотных станов. Нотный стан состоит из пяти линеек. Каждая линейка обозначает определённую высоту. Нота

состоит из обозначения длительности и высоты. Разные длительности обозначаются штрихами и цветом

ноты, а высоте соответствует расположение на нотном стане.

Рис. 21.1: Буквенные обозначения высоты ноты

По длительности ноты различают на: целые, половины, четверти, восьмые, шестнадцатые и так далее.

Каждая последующая длительность в два раза меньше предыдущей. Длительность измеряется в долях от

такта. Такты обозначаются сплошной линией, которая перечёркивает все пять линеек нотного стана. По

высоте ноты, зависят от двух целых чисел, это номер октавы и номер ступени лада. В ладе обычно всего 12

ступеней. Их обозначают разными именами. Например в латинской нотации их обозначают так:

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

C

C

D

D

E

F

F

G

G

A

A

B

C

D

D

E

E

F

G

G

A

A

B

B

do

re

mi

f a

sol

la

ti

В самом нижнем ряду расположены имена нот. Во втором и четвёртом – обозначения нот с диезами и

с бемолями. Одна и та же нота может обозначаться по-разному. Буквами обозначают ноты тональности до

мажор (это семь букв для семи нот), а остальные ноты получают повышением на один шаг с помощью знака

диез или понижением на один шаг с помощью знака бемоль b.

| 305

Также ноты различают по громкости. В европейской традиции считается, что громкость изменяется не

часто в сравнении с высотой и длительностью, поэтому для обозначения громкости введены специальные

символы, которые пишутся под нотным станом, только когда громкость изменяется.

Из этого обзора мы поняли, что единицей музыкальной записи является нота, она состоит из обозначения

длительности, высоты и громкости. Высота в свою очередь состоит из обозначения октавы и ступени лада.

Теперь давайте посмотрим крупным планом на протокол midi.

Протокол midi

Протокол midi появился в ответ на бурное развитие синтезаторов. Каждый из синтезаторов предлагал

свои тембры, при этом люди задумались, а нужна ли синтезатору клавиатура? Вопрос кажется абсурдным,

если мы думаем об одном синтезаторе, но представьте, что у вас их десять, в каждом свой чем-то особенный

тембр. При этом нам нужно десять разных тембров, но мы вынужденны таскать за собой десять примерно

одинаковых клавиатур. Для того чтобы отделить тембр от управления (нажатия на клавиши игроком) был

придуман протокол midi. Протокол midi описывает специфическую для нажатия на клавиши информацию.

Производители тембров или генераторов тона, могут научить генератор тона понимать midi. При этом мы

можем сделать отдельную клавиатуру, которая не имеет собственного генератора тона, но умеет посылать

сообщения протокола midi, так мы сможем управлять десятью генераторами тона от разных производителей

с помощью одной клавиатуры. Такие клавиатуры называют midi-клавиатурами.

Познакомимся с терминологией midi. Протокол midi рассчитан на управление синтезаторами в режиме

реального времени. Можно сказать, что midi-файл – это история концерта или выступления, низкоуровневая

нотная запись. Каждое движение игрока кодируется событием. Например нажатие на клавишу, отпускание

клавиши, сила давления на клавишу в определённый момент времени, нажатие педали, поворот реле или

смена тэмбра.

Протокол midi изначально задумывался как расширяемый протокол. Каждый производитель тембров

имеет возможность добавить какие-то особенные настройки. При этом те сообщения, которые данный ге-

нератор тона не понимает просто игнорируются. Наш секвенсор будет понимать такие события как нажатие

на клавишу и отпускание клавиши. Также у нас будут разные инструменты.

Установим библиотеку HCodecs с Hackage:

cabal install HCodecs

Теперь заглянем на страницу документации этого пакета (на сайте Hackage), нас интересует модуль

Codec.Midi, ведь мы хотим создавать именно midi-файлы. Здесь мы видим описание протокола midi, за-

кодированное в типах. Посмотрим на тип Message, он описывает midi-сообщения. В первую очередь нас ин-

тересуют конструкторы:

NoteOn {

channel

:: !Channel,

key

:: !Key,

velocity :: !Velocity }

NoteOff

{

channel

:: !Channel,

key

:: !Key,

velocity :: !Velocity }

Восклицательные знаки перед типами означают взрывные шаблоны, о которых мы говорили в главах о

ленивых вычислениях. Конструктор NoteOn обозначает нажатие клавиши на канале Channel с высотой Key и

уровнем громкости Velocity. Конструктор NoteOff обозначает отпускание клавиши, параметры имеют тот

же смысл, что и в случае NoteOn.

Думаю что такое высота и громкость примерно понятно, но что такое канал? Считается, что один испол-

нитель может управлять сразу несколькими генераторами тона. Управление распределяется по каналам. На

каждом канале мы можем управлять отдельным инструментом. Немного о высоте и громкости. Они кодиру-

ются целыми числами из диапазона от 0 до 127. Ноте до первой октавы ( C) соответствует цифра 60, ноте ля

первой октавы ( A) соответствует номер 69. Одно число кодирует сразу и октаву и ступень лада.

Может показаться странным параметр Velocity в конструкторе NoteOff, он обозначает отпускание клави-

ши с определённой громкостью. Обычно этот параметр игнорируется и в него записывают среднее значение

64 или начальное значение 0.

Также мы будем играть разными инструментами. Инструменты в протоколе midi называются програм-

мами. Мы можем установить определённый инструмент на данном канале с помощью сообщения:

306 | Глава 21: Музыкальный пример

ProgramChange {

channel :: !Channel,

preset

:: !Preset }

Целое число Preset указывает на код инструмента. Теперь посмотрим, что же такое midi-файл:

data Midi = Midi {

fileType :: FileType,

timeDiv

:: TimeDiv,

tracks

:: [Track Ticks] }

midi-файл состоит из трёх значений. Это обозначение типа файла:

data FileType = SingleTrack | MultiTrack | MultiPattern

По типу midi-файлы могут различаться на файлы с одним треком, файлы с несколькими треками, и

файлы, которые содержат группы треков, которые называют узорами (pattern). По смыслу трек соответствует

партии инструмента.

Тип TimeDiv кодирует скорость записи сообщений. Различают два варианта:

data TimeDive = TicksPerBeat Int

| TicksPerSecond Int Int

Первый конструктор говорит о том, что разрешение времени закодировано в формате PPQN, он указы-

вает на число ударов в одной четвертной длительности. Второй конструктор говорит о том, что разрешение

кодируется в формате SMPTE, оно указывает на число кадров в секунде.

Теперь посмотрим, что такое трек:

type Track a = [(a, Message)]

Трек это список событий с временными отсчётами. Время в midi отсчитывается относительно предыдуще-

го события. Например в следующей записи три события произошли одновременно и затем спустя 10 тактов

произошли ещё два события:

[(0, e1), (0, e2), (0, e3), (10, e4), (0, e5)]

21.2 Музыкальная запись в виде событий

Писать музыку в виде событий midi очень неудобно, пусть даже и через HCodecs, необходимо придумать

надстройку над протоколом midi. Я долго думал об этом и в итоге пришёл к выводу, что наиболее простой

и податливый способ представления музыки на нотном уровне реализован в языке Csound. Там ноты пред-

ставлены в виде последовательности событий. Каждое событие начинается в определённый момент и длится

некоторое время. Событие содержит код инструмента и набор параметров, которые могут включать в себя

громкость, высоту звука и какие-то специфические для данного инструмента настройки. Обязательными

параметрами события являются лишь номер инструмента, который играет ноту, начало события и длитель-

ность события. Мы ослабим эти ограничения. Событие будет содержать лишь время начала, длительность и

некоторое содержание.

data Event t a = Event {

eventStart

:: t,

eventDur

:: t,

eventContent

:: a

} deriving (Show, Eq)

Параметр t символизирует время, а параметр a – некоторое содержание события. Мы будем говорить,

что в некоторый момент времени произошло значение типа a и оно длилось некоторое время. Треком мы

будем называть набор событий, которые длятся определённой время:

data Track t a = Track {

trackDur

:: t,

trackEvents

:: [Event t a]

}

Первый параметр указывает на общую длительность трека, а второй содержит события, которые про-

изошли. Мы явно указываем длительность трека для того, чтобы иметь возможность представить тишину.

Значение тишины будет выглядеть так:

silence t = Track t []

Этим мы говорим, что ничего не произошло в течение t единиц времени.

Музыкальная запись в виде событий | 307

Преобразование событий во времени

Наши события привязаны ко времени. Мы можем ввести линейные операции, которые будут изменять

расположение событий во времени. Самый простой способ изменения положения это задержка. Мы можем

задержать появление события, прибавив какое-нибудь число ко времени начала события:

delayEvent :: Num t => t -> Event t a -> Event t a

delayEvent d e = e{ eventStart = d + eventStart e }

Ещё одно простое преобразование заключается в изменении масштаба времени, в музыке или анимации

этой операции соответствует перемотка. Событие начинает происходить быстрее или медленнее:

stretchEvent :: Num t => t -> Event t a -> Event t a

stretchEvent s e = e{

eventStart

= s * eventStart e,

eventDur

= s * eventDur

e }

Для изменения масштаба времени мы умножили временные параметры на число s. Эти операции мы

можем перенести и на значения типа Track.

delayTrack :: Num t => t -> Track t a -> Track t a

delayTrack d (Track t es) = Track (t + d) (map (delayEvent d) es)

stretchTrack :: Num t => t -> Track t a -> Track t a

stretchTrack s (Track t es) = Track (t * s) (map (stretchEvent s) es)

Класс преобразований во времени

У нас есть аналогичные операции преобразования во времени для событий и треков, это говорит о том,

что мы можем ввести специальный класс, который объединит в себе эти операции. Назовём его классом

Temporal (временн ой):

class Temporal a where

type Dur a :: *

dur

:: a -> Dur a

delay

:: Dur a -> a -> a

stretch :: Dur a -> a -> a

В этом классе определён один тип, который обозначает размерность времени, и три метода в дополнении

к методам delay и stretch мы добавим метод dur, мы будем считать, что всё что происходит во времени

конечно и с помощью метода dur мы всегда можем узнать протяжённость значения их класса Temporal во

времени. Для определения этого класса нам придётся подключить расширение TypeFamilies. Теперь мы

легко можем определить экземпляры класса Temporal для Event и Track:

instance Num t => Temporal (Event t a) where

type Dur (Event t a) = t

dur

= eventDur

delay

= delayEvent

stretch = stretchEvent

instance Num t => Temporal (Track t a) where

type Dur (Track t a) = t

dur

= trackDur

delay

= delayTrack

stretch = stretchTrack

Композиция треков

Определим две полезные в музыке операции: параллельную и последовательную композицию треков. В

параллельной композиции мы играем два трека одновременно:

(=:=) :: Ord t => Track t a -> Track t a -> Track t a

Track t es =:= Track t’ es’ = Track (max t t’) (es ++ es’)

Теперь общая длительность трека равна длительности большего из треков, а события включают в себя

события каждого из треков. С помощью преобразований во времени мы можем определить последовательную

композицию, для этого мы сместим второй трек на длину первого и сыграем их одновременно:

308 | Глава 21: Музыкальный пример

(+:+) :: (Ord t, Num t) => Track t a -> Track t a -> Track t a

(+:+) a b = a =:= delay (dur a) b

При этом у нас как раз и получится, что мы сначала сыграем целиком трек a, а затем трек b. Теперь

определим аналоги операций =:= и +:+ для списков:

chord :: (Num t, Ord t) => [Track t a] -> Track t a

chord = foldr (=:=) (silence 0)

line :: (Num t, Ord t) => [Track t a] -> Track t a

line = foldr (+:+) (silence 0)

Мы можем определить в терминах этих операций цикличный повтор событий:

loop :: (Num t, Ord t) => Int -> Track t a -> Track t a

loop n t = line $ replicate n t

Экземпляры стандартных классов

Мы можем сделать тип трек экземпляром класса Functor:

instance Functor (Event t) where

fmap f e = e{ eventContent = f (eventContent e) }

instance Functor (Track t) where

fmap f t = t{ trackEvents = fmap (fmap f) (trackEvents t) }

Мы можем также определить экземпляр для класса Monoid. Параллельная композиция будет операцией

объединения, а нейтральным элементом будет тишина, которая длится ноль единиц времени:

instance (Ord t, Num t) => Monoid (Track t a) where

mappend = (=:=)

mempty

= silence 0

21.3 Ноты в midi

С помощью типа Track мы можем описывать всё, что имеет свойство случаться во времени и длиться,

мы можем описывать наборы событий. Операции из класса Temporal и операции последовательной и парал-

лельной композиции дают нам возможность собирать сложные наборы событий из простейших. Но для того

чтобы это стало музыкой, нам не хватает нот.

Так построим их. Поскольку мы собираемся играть музыку в midi, наши ноты будут содержать только три

основных параметра, это номер инструмента, громкость и высота. Длительность ноты будет кодироваться в

событии, эта информация уже встроена в тип Track.

data Note = Note {

noteInstr

:: Instr,

noteVolume

:: Volume,

notePitch

:: Pitch,

isDrum

:: Bool

}

Итак нота содержит код инструмента, громкость и высоту и ещё один параметр. По последнему пара-

метру можно узнать сыграна нота на барабане или нет. В midi ноты для ударных обрабатываются особым

образом. Десятый канал выделен под ударные, при этом номер инструмента игнорируется, а вместо этого

высота звука кодирует номер ударного инструмента. Теперь определимся с типами параметров:

type Instr

= Int

type Volume = Int

type Pitch

= Int

Целые числа соответствуют целым числам в протоколе midi. Значения для типов Volume и Pitch лежат в

диапазоне от 0 до 127.

Введём специальное обозначение для музыкального типа Track:

type Score = Track Double Note

Ноты в midi | 309

Синонимы для нот

Высота ноты

Музыкантам ближе буквенные обозначения для нот нежели коды midi. Определим удобные синонимы:

note :: Int -> Score

note n = Track 1 [Event 0 1 (Note 0 64 (60+n) False)]

Эта функция строит трек, который содержит одну ноту. Нота длится одну целую длительность играется

на инструменте с кодом 0, на средней громкости. Параметр функции задаёт смещение от ноты до первой

октавы. Определим остальные ноты:

a, b, c, d, e, f, g,

as, bs, cs, ds, es, fs, gs,

af, bf, cf, df, ef, ff, gf :: Score

c = note 0;

cs = note 1;

d = note 2;

ds = note 3;

...

Первая буква содержит буквенное обозначение ноты, а вторая либо s (от англ. sharp диез) или f (от англ.

flat бемоль). Все эти ноты находятся в первой октаве, но смещением высоты на 12 единиц мы легко можем

смещать эти ноты в любую другую октаву:

higher :: Int -> Score -> Score

higher n = fmap (\a -> a{ notePitch = 12*n + notePitch a })

lower :: Int -> Score -> Score

lower n = higher (-n)

high :: Score -> Score

high = higher 1

low :: Score -> Score

low = lower 1

С помощью этих функций мы легко можем смещать группы нот в любую октаву. Функция higher прини-

мает число октав, на которые необходимо сместить вверх высоту во всех нотах трека. Смещение высоты на

12 определяет смещение на одну октаву. Остальные функции определены в через функцию higher.

Длительность ноты

Пока что наши ноты длятся 1 единицу времени. Но нам бы хотелось иметь в распоряжении и другие дли-

тельности. Ноты других длительностей мы можем легко получать с помощью функции stretch, мы просто

изменим масштаб времени и длительность всех нот изменится. Определим несколько синонимов:

bn, hn, qn, en, sn :: Score -> Score

-- (brewis note)

(half note)

(quater note)

bn = stretch 2;

hn = stretch 0.5;

qn = stretch 0.25;

-- (eighth note)

(sizth note)

en = stretch 0.125;

sn = stretch 0.0625;

Эти преобразования отвечают длительностям нот в европейской музыкальной традиции.

Громкость ноты

Пока мы умеем создавать ноты средней громкости, но мы можем определить преобразователи на манер

тех, что изменяли высоту звука октавами:

louder :: Int -> Score -> Score

louder n = fmap $ \a -> a{ noteVolume = n + noteVolume a }

quieter :: Int -> Score -> Score

quieter n = louder (-n)

310 | Глава 21: Музыкальный пример

Смена инструмента

Изначально мы создаём ноты, которые играются на инструменте с кодом 0, в протоколе General Midi этот

номер соответствует роялю. Но с помощью класса Functor мы легко можем изменить инструмент:

instr :: Int -> Score -> Score

instr n = fmap $ \a -> a{ noteInstr = n, isDrum = False }

drum :: Int -> Score -> Score

drum n = fmap $ \a -> a{ notePitch = n, isDrum = True }

Согласно протоколу midi в случае ударных инструментов высота звука кодирует инструмент. Поэтому

в функции drum мы изменяем именно поле notePitch. Создадим также несколько синонимов для создания

нот, которые играются на барабанах. В этом случае нам не важна высота звука но важна громкость:

bam :: Int -> Score

bam n = Track 1 [Event 0 1 (Note 0 n 35 True)]

Номер 35 кодирует “бочку”.

Паузы

Слово silence верно отражает смысл, но оно слишком длинное. Давайте определим несколько синони-

мов:

rest :: Double -> Score

rest = silence

wnr = rest 1;

bnr = bn wnr;

hnr = hn wnr;

qnr = qn wnr;

enr = en wnr;

snr = sn wnr;

21.4 Перевод в midi

Теперь мы можем составить какую нибудь мелодию:

q = line [c, c, hn e, hn d, bn e, chord [c, e]]

Мы можем составлять мелодии, но пока мы не умеем их интерпретировать. Для этого нам нужно написать

функцию:

render :: Score -> Midi

Мы реализуем простейший случай. Будем считать, что у нас только 15 инструментов, а все остальные

инструменты – ударные. Мы запишем нашу музыку на один трек midi-файла, распределив 15 неударных

инструментов по разным каналам. Ещё одно упрощение заключается в том, что мы зададим фиксированное

разрешение по времени для всех возможных мелодий. Будем считать, что 96 ударов для одной четверти нам

достаточно. Принимая во внимания эти посылки мы можем написать такую функцию:

import qualified Codec.Midi as M

render :: Score -> Midi

render s = M.Midi M.SingleTrack (M.TicksPerBeat divisions) [toTrack s]

divisions :: M.Ticks

divisions = 96

toTrack :: Score -> M.Track

toTrack = undefined

Мы загрузили модуль Codec.Midi под псевдонимом M, так мы сможем отличать низкоуровневые опре-

деления от тех, что мы определили сами. Теперь перед каждым именем из модуля Codec.Midi необходимо

писать приставку M.

В нашей упрощённой реализации на одном канале может играть только один инструмент. В самом начале

мы назначим инструмент на канал с помощью сообщения ProgramChange. Для этого нам необходимо понять

какому инструменту какой канал соответствует. В библиотеке HCodecs каналы идут от нуля до 15. Девятый

канал предназначен для ударных. Представим, что у нас есть функция, которая распределяет нотную запись

по инструментам:

Перевод в midi | 311

type MidiEvent = Event Double Note

groupInstr :: Score -> ([[MidiEvent]], [MidiEvent])

Эта функция принимает нотную запись, а возвращает пару. Первый элемент содержит список списков нот

для неударных инструментов, каждый подсписок содержит ноты только для одного инструмента. Второй

элемент пары содержит все ноты для ударных инструментов. Представим также, что у нас есть функция,

которая превращает эту пару в набор midi-сообщений:

mergeInstr :: ([[MidiEvent]], [MidiEvent]) -> M.Track Double

Наши отсчёты времени записаны в виде значений типа Double, Нам необходимо перейти к целочислен-

ным Ticks. Представим, что такая функция у нас уже есть:

tfmTime :: M.Track Double -> M.Track M.Ticks

Тогда функция toTrack примет вид:

toTrack :: Score -> M.Track M.Ticks

toTrack = tfmTime . mergeInstr . groupInstr

Все три составляющие функции пока не определены. Начнём с функции tfmTime. Нам необходимо от-

сортировать события во времени для того, чтобы мы смогли перейти из абсолютных отсчётов во времени в

относительные. Специально для этого в библиотеке HСodecs определена функция:

fromAbsTime :: Num a -> Track a -> Track a

Также нам понадобится функция:

type Time = Double

fromRealTime :: TimeDiv -> Trrack Time -> Track Ticks

Она проводит квантование во времени. С помощью неё мы преобразуем отсчёты в Double в целочисленные

отсчёты. С помощью этих функций мы можем определить функцию timeDiv так:

import Data.List(sortBy)

import Data.Function (on)

...

tfmTime :: M.Track Double -> M.Track M.Ticks

tfmTime = M. fromAbsTime . M. fromRealTime timeDiv .

sortBy (compare ‘on‘ fst)

В этой функции мы сначала сортируем события во времени, затем переходим от абсолютных единиц к

относительным и в самом конце производим квантование по времени. Функция sortBy сортирует элементы

согласно некоторой функции упорядочивания:

sortBy :: (a -> a -> Ordering) -> [a] -> [a]

Она принимает функцию упорядочивания и список. Мы воспользовались этой функцией, потому что нам

необходимо отсортировать элементы списка сообщений по значению временных отсчётов. Функцию упоря-

дочивания мы составляем с помощью специальной функции on, которая определена в модуле Data.Function.

С этой функцией мы уже сталкивались, когда говорили о функциях высшего порядка, она принимает функ-

цию двух аргументов и функцию одного аргумента и словно “подкладывает” вторую функцию под первую:

Prelude Data.Function> :t on

on :: (b -> b -> c) -> (a -> b) -> a -> a -> c

Теперь напишем функцию mergeInstr. Она устанавливает инструменты на каналы и преобразует события

в последовательность midi-сообщений. При этом мы различаем сообщения для ударных и сообщения для всех

остальных инструментов:

312 | Глава 21: Музыкальный пример

mergeInstr :: ([[MidiEvent]], [MidiEvent]) -> M.Track Double

mergeInstr (instrs, drums) = concat $ drums’ : instrs’

where instrs’ = zipWith setChannel ([0 .. 8] ++ [10 .. 15]) instrs

drums’

= setDrumChannel drums

setChannel :: M.Channel -> [MidiEvent] -> M.Track Double

setChannel = undefined

setDrumChannel :: [MidiEvent] -> M.Track Double

setDrumChannel =

undefined

Имя instrs’ указывает на последовательность списков сообщений для каждого неударного инструмента.

Функция setChannel принимает номер канала и список событий. По ним она строит список midi-сообщений.

Определим эту функцию:

setChannel :: M.Channel -> [MidiEvent] -> M.Track Double

setChannel ch ms = case ms of

[]

-> []

x:xs

-> (0, M.ProgramChange ch (instrId x)) : (fromEvent ch =<< ms)

instrId = noteInstr . eventContent

fromEvent :: M.Channel -> MidiEvent -> M.Track Double

fromEvent = undefined

Первым событием мы присоединяем событие, которое устанавливает на данном канале определённый

инструмент. По построению программы все ноты в переданном списке играются на одном и том же инстру-

менте, поэтому мы узнаём идентификатор инструмента из первого элемента списка. У нас появилась новая

неопределённая функция fromEvent она переводит сообщение в список midi-сообщений:

fromEvent :: M.Channel -> MidiEvent -> M.Track Double

fromEvent ch e = [

(eventStart e, noteOn n),

(eventStart e + eventDur e, noteOff n)]

where n = clipToMidi $ eventContent e

noteOn

n = M.NoteOn

ch (notePitch n) (noteVolume n)

noteOff n = M.NoteOff ch (notePitch n) 0

clipToMidi :: Note -> Note

clipToMidi n = n {

notePitch

= clip $ notePitch n,

noteVolume

= clip $ noteVolume n }

where clip = max 0 . min 127

Определив эти функции, мы легко можем написать и функцию setDrumChannel она переводит сообщения

для ударных инструментов в midi-сообщения:

setDrumChannel :: [MidiEvent] -> M.Track Double

setDrumChannel ms = fromEvent drumChannel =<< ms

where drumChannel = 9

Для ударных инструментов выделен отдельный канал. Считается, что все они происходят на 10 канале.

Поскольку в библиотеке HCodecs первый канал называется нулевым, мы будем записывать все сообщения на

девятый канал.

Мы переводим событие в два midi-сообщения, первое говорит о том, что мы начали играть ноту, а второе

говорит о том, что мы закончили её играть. Функция clipToMidi приводит значения для высоты и громкости

в диапазон midi.

Нам осталось определить только одну функцию. Эта функция распределяет события по инструментам.

Сначала мы разделим события на те, что играются на ударных и неударных инструментах, а затем разделим

“неударные” ноты по инструментам:

import Control.Arrow(first, second)

import Data.List(sortBy, groupBy, partition)

...

groupInstr :: Score -> ([[MidiEvent]], [MidiEvent])

Перевод в midi | 313

groupInstr = first groupByInstrId .

partition (not . isDrum . eventContent) . trackEvents

where groupByInstrId = groupBy ((==) ‘on‘ instrId) .

sortBy

(compare ‘on‘ instrId)

В этом определении мы воспользовались двумя новыми стандартными функциями из модуля Data.List.

Функция partition разделяет список на пару списков. В первом списке находятся все те элементы, для

которых заданный предикат вернул True, а во втором списке – все остальные элементы исходного списка:

Prelude Data.List> :t partition

partition :: (a -> Bool) -> [a] -> ([a], [a])

Функция groupBy превращает список в список списков:

Prelude Data.List> :t groupBy

groupBy :: (a -> a -> Bool) -> [a] -> [[a]]

Если бинарная функция на соседних элементах исходного списка вернула True, то они помещаются в

один подсписок. Эта функция используется для того чтобы сгруппировать элементы списка по какому-нибудь

признаку. При этом для того чтобы сгруппировать элементы по идентификатору инструмента, мы сначала

отсортировали события по значению идентификатора. После этого значения с одинаковыми идентификато-

рами стали соседними и мы сгруппировали их с помощью groupBy.

Функция first применяет функцию к первому элементу пары. Вот мы и закончили, можно послушать ре-

зультаты. На самом деле остались два нюанса. В функции setChannel мы полагаем, что мелодия начинается

в момент времени t = 0, но на практике это может оказаться не так, мы можем сместить ноты функцией

delay в отрицательную сторону. Тогда первые ноты будут содержать отрицательное время начала события.

Но мы можем исправить эту ситуацию, сместив все ноты на время самой первой ноты, конечно смещать

необходимо только в том случае если время окажется отрицательным:

alignEvents :: [MidiEvent] -> [MidiEvent]

alignEvents es

| d < 0

= map (delay (abs d)) es

| otherwise = es

where d = minimum $ map eventStart es

Вызовем эту функцию сразу после функции trackEvents в функции groupInstr. Второй нюанс заключа-

ется в том, что каждый трек в midi-файле должен заканчиваться специальным сообщением, в библиотеке

HCodecs оно обозначается с помощью конструктора TrackEnd. В самом конце необходимо добавить сообще-

ние (0, TrackEnd):

toTrack :: Score -> M.Track M.Ticks

toTrack = addEndMsg . tfmTime . mergeInstr . groupInstr

addEndMsg :: M.Track M.Ticks -> M.Track M.Ticks

addEndMsg = (++ [(0, M.TrackEnd)])

Теперь мы можем проверить, что у нас получилось. Создадим файл:

module Main where

import System

import Track

import Score

import Codec.Midi

out = (>> system ”timidity tmp.mid”) .

exportFile ”tmp.mid” . render

В функции out мы переводим нотную запись в значение типа Midi, затем сохраняем это значение в файле

tmp. mid и в самом конце запускаем файл с помощью проигрывателя timidity. Вместо timidity вы можете

воспользоваться вашим любимым проигрывателем midi-файлов. Теперь загрузим модуль Main в интерпре-

татор. Послушаем ноту до:

*Main> out c

314 | Глава 21: Музыкальный пример

Далее следуют сообщения из проигрывателя timidity и долгожданный звук. Мы слышим ноту до, сыг-

ранную на рояле. Наберём какую-нибудь мелодию:

*Main> let x = line [c, hn e, hn e, low b, c]

*Main> out x

Сыграем в два раза быстрее, на другом инструменте:

*Main> out $ instr 15 $ hn x

Сыграем канон. Канон это когда одна и та же мелодия ведётся в разных голосах с запаздыванием. Сыграем

двухголосный канон:

*Main> out $ instr 80 (loop 3 x) =:= delay 2 (instr 65 $ low $ loop 3 x)

Номера инструментов можно посмотреть по справке к протоколу General Midi. Это дополнение к прото-

колу midi определяет какие номера каким инструментам должны соответствовать. Звучит ужасно, но звучит!

21.5 Пример

Опираясь на примитивы композиции, которые мы определил в модуле Score, мы можем написать мело-

дию. Ниже приведён небольшой пример. Инструменты:

closedHiHat = drum 42;

rideCymbal = drum 59;

cabasa = drum 69;

maracas

= drum 70;

tom

= drum 45;

flute

= instr 73;

piano

= instr 0;

Ударная секция:

b1 = bam 100

b0 = bam 84

drums1 = loop 80 $ chord [

tom

$ line [qn b1, qn b0, hnr],

maracas $ line [hnr, hn b0]

]

drums2 = quieter 20 $ cabasa $ loop 120 $ en $ line [b1, b0, b0, b0, b0]

drums3 = closedHiHat $ loop 50 $ en (line [b1, loop 12 wnr])

drums = drums1 =:= drums2 =:= drums3

Уже сейчас мы можем загрузить эту партию в интерпретатор и послушать, вызвав out drums. Аккорды к

мелодии:

c7

= chord [c, e, b]

gs7 = chord [low af, c, g]

g7

= chord [low g, low bf, f]

harmony = piano $ loop 12 $ lower 1 $ bn $ line [bn c7, gs7, g7]

Мелодия:

ac = louder 5

mel1 = bn $ line [bnr, subMel, ac $ stretch (1+1/8) e, c,

subMel, enr]

where subMel = line [g, stretch 1.5 $ qn g, qn f, qn g]

mel2 = loop 2 $ qn $ line [subMel, ac $ bn ds, c, d, ac $ bn c, c, c, wnr,

subMel, ac $ bn g, f, ds, ac $ bn f, ds, ac $ bn c]

where subMel = line [ac ds, c, d, ac $ bn c, c, c]

mel3 = loop 2 $ line [pat1 (high c) as g, pat1 g f d]

where pat1 a b c = line [pat a, loop 3 qnr, wnr,

pat b, qnr, hnr, pat c, qnr, hnr]

pat

x

= en (x +:+ x)

mel = flute $ line [mel1, mel2, mel3]

Пример | 315

Добавим в конце звук тарелки:

cha = delay (dur mel1 + dur mel2) $ loop 10 $ rideCymbal $ delay 1 b1

Соберём всё вместе и послушаем:

res = chord [

drums,

harmony,

high mel,

louder 40 cha,

rest 0]

main = out res

В конце стоит фиктивный элемент rest 0 для того чтобы было удобно глушить инструменты комменти-

рованием.

21.6 Эффективное представление музыкальной нотации

Реализация, которую мы рассмотрели не эффективна, Мы могли бы определить тип Track и по-другому.

Мы очень часто пользуемся операцией delay через операцию line. Так в выражении:

q = line [s1, s2, line [loop 2 s3, s4], s5]

Мы будем несколько раз обходить элемент s3 для каждого применения line. К примеру сначала мы

смести все элементы на 3, потом сместим на 5, потом на 10, но вместо этого мы могли бы сразу сместить

все элементы на 18 за один проход. Для этого мы можем закодировать преобразования событий во времени

в типе Track:

data Track t a = Track {

trackDur

:: t,

trackEvents :: TList t a

data TList t a = Empty | Single a | Append (TList t a) (TList t a)

| TFun (Tfm t) (TList t a)

data Tfm t = Tfm ! t ! t

Тип TList позволяет проводить быстрое объединение списков. Дополнительный конструктор TFun обо-

значает линейное преобразование списка во времени. Линейное преобразование кодируется двумя числами,

это масштаб и смещение. Мы считаем, что события в конструкторе Single начинаются в момент времени 0

и длятся 1 единицу времени. Так например событие, которое произошло на 2 единице времени и длилось 4

единицы можно представить так:

TFun (4 2) (Single a)

Значение Tfm k d обозначает линейную функцию

f ( x) = kx + d

Для того чтобы получить настоящие отсчёты по времени мы применяем её к временным координатам

“не преобразованного” события, то есть события Event 0 1 a.

Единственное, что нам нужно для того чтобы встроить этот вариант в библиотеку это написать функцию:

fromTList :: TList t a -> [Event t a]

И конечно переопределить все функции композиции. Но все сложные функции, которые отвечают за

перевод из Track в Midi останутся прежними.

21.7 Краткое содержание

В этой главе мы построили секвенсор для создания midi-файлов. Мы воспользовались библиотекой

HCodecs и создали над ней небольшую надстройку.

В нашей библиотеке примитивными конструкциями были события, параллельная композиция (одновре-

менное воспроизведение) и преобразование событий во времени (сдвиг и масштабирование). Все остальные

операции выражались через эти простейшие операции. Отметим, что есть и другие подходы. Например в биб-

лиотеках Haskore и Euterpea примитивными конструкциями является единичное событие (без отметок во

времени) и параллельная и последовательная композиции. Подход, который мы рассмотрели в более общем

виде реализован в библиотеках temporal-music-notation и temporal-music-notation-demo.

316 | Глава 21: Музыкальный пример

21.8 Упражнения

• Попробуйте написать какую-нибудь мелодию.

• Подумайте каких операций не хватает. Например было бы удобно иметь возможность вырезать из ме-

лодии куски. Так в примере у нас остались хвосты от ударной секции, определите операцию, которая

позволяет убрать лишнее.

Упражнения | 317

Приложения

318 | Приложения

Начало работы с Haskell

Компилятор

Для программирования в Haskell нам понадобится компилятор. Мы будем пользоваться наиболее разви-

тым компилятором~– GHC. Лучше всего устанавливать его вместе с Haskell Platform:

http://hackage.haskell.org/platform/

Haskell Platform содержит стабильную версию компилятора и много хороших, проверенных временем

библиотек. Если по каким-то причинам установить Haskell Platform не удалось. Не отчаивайтесь, можно

загрузить компилятор с сайта GHC:

http://www.haskell.org/ghc/

И далее установить все необходимые библиотеки с Hackage с помощью cabal (устанавливается отдельно

с http://www.haskell.org/cabal/).

Среда разработки

Для Haskell существует очень мало сред разработки. Обычно на Haskell программируют в каких-нибудь

продвинутых текстовых редакторах (vim, Emacs, scite, kate, notepad++). Отметим всё же среду разработки

Leksah (http://leksah.org/), она написана на Haskell и её можно установить с Hackage.

Если вы не хотите разбираться с новым текстовым редактором или средой разработки, и вам нужна лишь

подсветка синтаксиса можно воспользоваться gedit. Пишем код в gedit, сохраняем, переключаемся на ghci,

пробуем, обновляем, пробуем, при случае компилируем или собираем в пакет. Всё это можно делать и в

gedit.

Начало работы с Haskell | 319

Литература

О Haskell написано много интересных книг и статей, но все они на английском. На русском языке выходит

электронный журнал “Практика функционального программирования” (). Пока в нём доминируют два языка

– это Erlang и Haskell.

Я бы хотел рассказать о тех книгах и статьях, которые мне помогли. Все они приняли активное участие

в создании этой книги.

Книги

• Miran Lipovac̆a. Learn You A Haskell For A Great Good.

Очень хорошая книга для начинающих, Haskell в картинках. Весёлая и познавательная книга1

http://learnyouahaskell.com/

• Hal Daume III. Yet Another Haskell Tutorial.

Ещё одна очень хорошая книга для начинающих. Без картинок, но всё по делу.

• Paul Hudak. Haskell School of Expression.

Книга, которая иллюстрирует основные принципы функционального программирования на примере

Haskell. Главные достоинства – много текста об общих принципах и интересные приложения, картинки,

музыка, анимация, управление роботами и всё это на Haskell.

• Paul Hudak. Haskell School of Music.

Пол Хьюдак увлекается не только Haskell, но и музыкой. Он написал книгу, которая целиком посвящена

описанию музыки в Haskell:

http://www.cs.yale.edu/homes/hudak/Papers/HSoM.pdf

http://haskell.cs.yale.edu/

• Bryan O’Sullivan, Don Stewart, John Goerzen. Real World Haskell.

Очень полезная книга в помощь тем, кто хочет научиться писать настоящие, серьёзные программы.

Авторы подробно изучают вопросы, связанные с применением Haskell на практике.

http://book.realworldhaskell.org/

• Готовится к выходу к книга Саймона Марлоу о параллельных вычислениях в Haskell. Обещает быть

очень интересной, уже известно, что книга будет доступна в интернете.

Тематический сборник

Основы

• John Hughes. Why Functional Programming Matters.

• Paul Hudak, John Hughes, Simon Peyton Jones, Philip Wadler. A History of Haskell: Being Lazy With Class.

• Mark P. Jones. Functional Programming with Overloading and Higher-Order Polymorphism.

• Евгений Кирпичев. Элементы функциональных языков программирования, журнал Практика функци-

онального программирования.

• Simon Thompson. Programming It in Haskell.

• Justin Bailey. Haskell Cheat Sheet.

Разработка программ сверху-вниз

• Дмитрий Астапов. Давно не брал я в руки шашек, журнал Практика функционального программиро-

вания.

1Обновление: книга переведена на русский, вышла в издательстве ДМК Пресс.

320 | Приложения

Функторы и монады

• Conor McBride, Ross Paterson. Applicative programming with effects. Статья об аппликативных функторах.

• Philip Wadler. The Essence of Functional Programming.

Статья, в которой впервые зашла речь о применении монад в Haskell.

• Tarmo Uustalu, Varmo Vene. The Essence of Dataflow Programming.

Статья о комонадах, но есть много интересного и о монадах.

• Bulat Ziganshin. Haskell I/O inside: Down the Rabbit’s Hole. Статья на HaskellWiki.

• John Launchbury, Simon Peyton Jones. Lazy functional state threads.

Статья о типе ST.

• Simon Peyton Jones. Tackling the Awkward Squad: monadic input/output, concurrency, exceptions, and

foreign-language calls in Haskell.

Ленивые вычисления

• Douglas McIlroy. Power Series, Power Serious.

• Дмитрий Астапов. Реурсия+мемоизация=динамическое программирование, журнал Практика функ-

ционального программирования.

• Сергей Зефиров. Лень бояться, журнал Практика функционального программирования.

• Jerzy Karczmarczuk. Specific “scientific” data structures, and their processing.

Структурная рекурсия

• Graham Hutton. A tutorial on the universality and expressiveness of fold

• Jeremy Gibbons. Origami Programming.

• Jeremy Gibbons, Geraint Jones. The Under-Appreciated Unfold.

Лямбда-исчисление и функциональное программирование

• Шалак В.И. Шейнфинкель и комбинаторная логика.

• Paul Hudak: Conception, Evolution, and Application of Functional Programming Languages.

Длинная статья о развитии функциональных языков. Там есть главы о лямбда-исчислении.

• Бенджамин Пирс. Типы в языках программирования.

Большая книга о теории типов.

http://newstar.rinet.ru/~goga/tapl/

• Денис Москвин. Системы типизации лямбда-исчисления.

Курс видео-лекций.

http://www.lektorium.tv/course/?id=22797

• John Harrison. Introduction to Functional Programming.

Курс лекций по функциональному программированию, который читался в Университете Кэмбридж.

• А. Филд, П. Харрисон, Функциональное программирование, Москва “Мир”, 1993.

Большая книга для читателей, всерьёз заинтересовавшихся функциональным программированием.

Прочитав её, вы сможете не только пользоваться ФП-языками но и написать такой язык самостоя-

тельно.

• Rinus Plasmeijer and Marko van Eekelen. Functional Programming and Parallel Graph Rewriting.

В этой книге исследуются вопросы распараллеливания функциональных программ, построение ком-

пиляторов для функциональных языков.

Литература | 321

Теория категорий

Две очень хорошие книги для начинающих:

• Maarten M. Fokkinga. Gentle Introduction to Category Theory.

Также где-то в сети есть и перевод на русский.

• Steve Awodey. Category Theory.

• Eugenia Cheng, Simon Willerton aka TheCatsters. Курс видео-лекций на youtube.

http://www.scss.tcd.ie/Edsko.de.Vries/ct/catsters/linear.php

http://www.youtube.com/user/TheCatsters

Статьи по категориальным типам:

• Varmo Vene. Categorical Programming with Inductive and Coinductive Types. Phd-диссертация.

• Erik Meijer, Graham Hutton. Bananas in Space: Extending Fold and Unfold to Exponential Types.

• Martin Erwig. Categorical Programming with Abstract Data Types.

• Martin Erwig. Metamorphic Programming: Structured Recursion for Abstract Data Types.

Практика

• Conal Elliott. Denotational design with type class morphisms.

• Johan Tibell. High Performance Haskell. Слайды с выступления.

• Johan Tibel. Faster persistent data structures through hashing. Слайды с выступления.

• Simon Marlow. Parallel and Concurrent Programming in Haskell.

• Edward Z. Yang. Блог о Haskell в картинках. Много полезной информации о лени и устройстве ghc.

http://blog.ezyang.com/about/

• Oleg Kiselyov. Блог в том числе и о Haskell. Много решений интересных и нетривиальных задач. http:

//okmij.org/ftp/

Как работает GHC

• Документация GHC:

http://hackage.haskell.org/trac/ghc/wiki/Commentary

• Don Stewart. Multi-paradigm Just-In-Time Compilation. BS Thesis, 2002.

Автор пробует компилировать Haskell-код в Java-код. При этом очень доступно объясняеются внутрен-

ности STG.

• Simon Marlow, Simon Peyton Jones. The Glasgow Haskell Compiler. The Architecture of Open Source

Application, Volume 2, 2012.

• Simon Marlow, Simon Peyton Jones. Making a Fast Curry: Push/Enter vs. Eval/Apply for Higher-order

Languages. ICFP’04.

• Simon Peyton Jones. Implementing lazy functional languages on stock hardware: the Spineless Tagless G-

machine.

• Simon Marlow, Tim Harris, Roshan P. James, Simon Peyton Jones. Parallel Generational-Copying Garbage

Collection with a Block-Structured Heap. ISMM’08.

• Simon Peyton Jones, Andre Santos. A transformation-based optimizer for Haskell. Science of computer

programming, 1998.

322 | Приложения

• Simon Peyton Jones, John Launchbury. Unboxed values as first citizens in a non-strict functional programming

language. 1991.

• Simon Marlow, Simon Peyton Jones. Secrets of Glasgow Haskell Compiler inliner. 1999

Статья о тонкостях реализации прагмы INLINE.

• Simon Peyton Jones, Andrew Tolmach, Tony Hoare. Playing by the Rules, ICFP 2001

Статья о прагме RULES.

Встроенные проблемно-ориентированные языки (EDSL)

• Oleg Kiselyov. Implementing Explicit and Finding Implicit Sharing in EDSLs.

Чистое решение проблемы поиска дублирующих подвыражений.

• Andy Gill. Type-Safe Observable Sharing in Haskell.

Решение проблемы поиска дублирующих подвыражений с помощью расширения GHC, позволяющего

проводить сравнение термов по указателям.

• Conal Elliott, Sigbjorn Finne, Oege de Moor. Compiling Embedded Languages.

Отчёт о построении EDSL для анимации.

• Bruno C.d.S. Oliveira, Andres Loh. Abstract Syntax Graphs for Domain Specific Languages.

Применение графов для кодирования дублирующих подвыражений в EDSL.

• Jacques Carette, Oleg Kiselyov and Chung-chieh Shan. Finally Tagless, Partially Evaluated. Tagless Staged

Interpreters for Simpler Typed Languages.

Построение расширяемого синтаксиса с помощью классов типов.

• Wouter Sweistra. Data types a la carte.

Построение расширяемых типов. В этой статье и выше под словом “расширяемый” понимается возмож-

ность добавления к типу новых конструкторов без перекомпиляции старых.

И все-все-все

Если вдруг у вас возникли вопросы по Haskell, и рядом с вами не оказалось того, кто мог бы на них

ответить, и в книгах нет ответа, вы можете спросить у сообщества Haskell, в haskell-cafe, там вам быстро и с

радостью ответят:

http://www.haskell.org/mailman/listinfo/haskell-cafe

Сообщество Haskell славится радушием и терпимостью к начинающим. Там много информации о выпус-

ках новых библиотек, конференциях, обучающих программах и просто разговоры о том-о-сём.

Также стоит отметить журнал Monad.Reader:

http://themonadreader.wordpress.com/

Литература | 323

Обзор Hackage

Число пакетов, загруженных на Hackage, уже перевалило за 2000. В Hackage легко заблудиться. Очень

часто не разберёшься какой из пакетов выбрать. К тому же многие из них заброшены или просто не подходят

для использования в серьёзных приложениях. Но среди них есть и очень хорошие пакеты. Некоторые из них

включены в Haskell Platform. Ниже приведён тематический обзор наиболее популярных пакетов.

Стандартные библиотеки

Все приведённые в этом подразделе библиотеки включены в Haskell Platform.

Полный список библиотек для Haskell Platform можно посмотреть на сайте http://lambda.haskell.

org/hp-tmp/docs.

• Начало-всех-начал: base

Библиотека включает в себя все стандартные определения, например модули Prelude, Data.List,

Control.Monad и многие другие.

• Стандартные монады: transformers, mtl

Включает монады State, Writer, Reader и другие.

• Контейнеры: containers

Ассоциативные массивы, множества, последовательности, деревья.

• Массивы: array

• Графы: fgl

• Архиваторы: zlib

• Вычисление по значению: deepseq

Обычная функция seq, позволяет привести данное выражение к слабой заголовочной нормальной фор-

ме, если нам всё же необходимо вычислить значение полностью, мы можем воспользоваться функцией

deepseq из одноимённой библиотеки.

• Параллельное программирование: stm и parallel

• Временная арифметика, календарь: time

• Парсинг: parsec

• Регулярные выражения: regex-base, regex-posix

• Построение структурированного текста: pretty

• Тестирование программ: HUnit, QuickCheck

• Управление файловой системой: directory

• Работа с путями к файлам/директориям: filepath

• Сетевые библиотеки: network, HTTP, cgi.

• 3д Графика: OpenGL, GLUT.

• Монадные трансформеры: transformers

Мы не коснулись этой темы, но вот краткое пояснение: монадные трансформеры позволяют комбини-

ровать несколько монад. Например, если нам нужно использовать чтение-запись в файл совместно с

изменяемым состоянием.

324 | Приложения

Эффективные типы данных

• Списки: dlist – эффективное объединение списков.

Если вы часто пользуетесь операцией ++, то необходимо заботиться о том, чтобы скобки всегда группи-

ровались вправо. Как в a++(b++(c++d)). Иначе время объединения из линейного превратится в квад-

ратичное. Библиотека dlist предоставляет специальный тип списков, для которых не важно как груп-

пируются скобки при объединении. Время объединения всегда будет линейным.

• Строки: bytestring

Если ваша программа загружена обработкой строк, и работает слишком медленно, рассмотрите вари-

ант перехода со стандартных строк на тип ByteString, это может увеличить быстродействие на поря-

док.

• Текст: text или utf8-string

Работа с текстом в формате Unicode. Часто проблемы возникают при необходимости обработки рус-

ского текста закодированного в Unicode. Для решения этой проблемы можно воспользоваться одной

из этих библиотек.

• Двоичные данные: binary или cereal – Сериализация/десериализация данных.

• Случайные числа: mersenne-random-pure64

Эффективный генератор случайных чисел.

• Ввод-вывод: iteratee

Эффективная реализация ввода-вывода. Если вам нужно читать или писать данные из большого числа

файлов, эта библиотека может существенно помочь.

• Контейнеры: unordered-containers

Альтернатива стандартной библиотеке containers. Эффективные типы Map и Set.

• Последовательности: fingertree, seq

Используются для работы с очередями различного типа.

• Массивы: vector

Эффективный тип для представления массивов. Замена стандартному типу Data.Array.

• Самые эффективные изменяемые хэш-таблицы: hashtables

• Матрицы: hmatrix, repa

Разработка программ

• Тестирование, проверка инвариантов: QuickCheck

• Оценка быстродействия: criterion

• Просмотр Core в человеческом виде: ghc-core

• Настройка сборки мусора: ghc-gc-tune

• Трассировка программ: hat

И все-все-все

• Парсинг: parsec или attoparsec

• Языки разметки: pandoc, xhtml, tagsoup, blaze-html, html

• XML: xml, HaXml

• JSON: json, aeson

• Web: happstack, snap, yesod, hakyll

• Сетевые библиотеки: network, HTTP, cgi, curl

• Графика: diagrams, gnuplot, SDL

Обзор Hackage | 325

• 3д графика: OpenGL, GLFW, GLUT

• Базы данных: HDBC

• Встраиваемые приложения реального времени с жёсткими ограничениями: atom

• GUI: wxHaskell, gtk2hs

• Оценка производительности программ: criterion

• Статистика: statistics

• Парсинг и генерация кода Haskell: haskell-src-exts

• FRP: reactive, reactive-banana, yampa

• Линейная алгебра: vector-space, hmatrix

326 | Приложения

Места

Где культивируется Haskell?

Университеты

Посмотрим на университеты, в которых Haskell преподают, развивают и применяют:

• Британия: Эдинбург, Ноттингем, Оксфорд (лаборатория информатики), Глазго.

• Америка: Йельский, Коннектикут, Техас, Оклахома, Портлэнд, Канзас

• Нидерланды: Утрехт

• Швеция: Технологический Чалмерса, Гёттинген.

• Австралия: Новый Южный Уэльс, Западной Австралии

• и другие, полный список на http://www.haskell.org/haskellwiki/Haskell_in_education.

Компании

• Microsoft Research – разрабатывают GHC.

• Galios – ведут исследования и решают практические задачи на ФП-языках, особенно на Haskell.

• Well-Typed – решают практические задачи, консультируют и всё на Haskell. Также занимаются органи-

зацией Haskell-слётов, поддержкой стандартных библиотек.

• и другие, полный список на http://www.haskell.org/haskellwiki/Haskell_in_industry

Места | 327

Document Outline

Предисловие

Структура книги

Основные понятия

Благодарности

Основы

Общая картина

Типы

Значения

Классы типов

Контекст классов типов. Суперклассы

Экземпляры классов типов

Ядро Haskell

Двумерный синтаксис

Краткое содержание

Упражнения

Первая программа

Интерпретатор

У-вей

Логические значения

Класс Show. Строки и символы

Строки и символы

Пример: Отображение дат и времени

Автоматический вывод экземпляров классов типов

Арифметика

Класс Eq. Сравнение на равенство

Класс Num. Сложение и умножение

Класс Fractional. Деление

Стандартные числа

Документация

Краткое содержание

Упражнения

Типы

Структура алгебраических типов данных

Структура констант

Несколько слов о теории графов

Строчная запись деревьев

Структура функций

Композиция и частичное применение

Декомпозиция и сопоставление с образцом

Проверка типов

Проверка типов с контекстом

Ограничение мономорфизма

Рекурсивные типы

Краткое содержание

Упражнения

Декларативный и композиционный стиль

Локальные переменные

where-выражения

let-выражения

Декомпозиция

Сопоставление с образцом

case-выражения

Условные выражения

Охранные выражения

if-выражения

Определение функций

Уравнения

Безымянные функции

Какой стиль лучше?

Краткое содержание

Упражнения

Функции высшего порядка

Обобщённые функции

Функция тождества

Константная функция

Функция композиции

Аналогия с числами

Функция перестановки

Функция on

Функция применения

Приоритет инфиксных операций

Приоритет функции композиции

Приоритет функции применения

Функциональный калькулятор

Функции, возвращающие несколько значений

Комбинатор неподвижной точки

Краткое содержание

Основные функции высшего порядка

Приоритет инфиксных операций

Упражнения

Функторы и монады: теория

Композиция функций

Класс Category

Специальные функции

Взаимодействие с внешним миром

Три композиции

Обобщённая формулировка категории Клейсли

Примеры специальных функций

Частично определённые функции

Многозначные функции

Применение функций

Применение функций многих переменных

Несколько полезных функций

Функторы и монады

Функторы

Аппликативные функторы

Монады

Свойства классов

Полное определение классов

Исторические замечания

Краткое содержание

Упражнения

Функторы и монады: примеры

Случайные числа

Конечные автоматы

Отложенное вычисление выражений

Тип Map

Накопление результата

Тип-обёртка newtype

Записи

Накопление чисел

Накопление логических значений

Накопление списков

Монада изменяемых значений ST

Тип ST

Императивные циклы

Быстрая сортировка

Краткое содержание

Упражнения

IO

Чистота и побочные эффекты

Монада IO

Как пишутся программы

Типичные задачи IO

Вывод на экран

Ввод пользователя

Чтение и запись файлов

Ленивое и энергичное чтение файлов

Аргументы программы

Вызов других программ

Случайные значения

Исключения

Потоки текстовых данных

Форточка в мир побочных эффектов

Отладка программ

Композиция монад

Краткое содержание

Упражнения

Редукция выражений

Стратегии вычислений

Преимущества и недостатки стратегий

Вычисление по необходимости

Аннотации строгости

Принуждение к СЗНФ с помощью seq

Функции с хвостовой рекурсией

Тонкости применения seq

Энергичные образцы

Энергичные типы данных

Пример ленивых вычислений

Краткое содержание

Упражнения

Реализация Haskell в GHC

Этапы компиляции

Язык STG

Вычисление STG

Куча

Стек

Правила общие для обеих стратегий вычисления

Правила для стратегии вставка-вход

Правила для стратегии вычисление-применение

Представление значений в памяти. Оценка занимаемой памяти

Управление памятью. Сборщик мусора

Статистика выполнения программы

Статистика вычислителя

Профилирование функций

Поиск источников внезапной остановки

Оптимизация программ

Флаги оптимизации

Прагма INLINE

Прагма RULES

Прагма UNPACK

Краткое содержание

Упражнения

Ленивые чудеса

Численные методы

Дифференцирование

Интегрирование

Степенные ряды

Арифметика рядов

Производная и интеграл

Элементарные функции

Водосборы

Ленивее некуда

Краткое содержание

Упражнения

Структурная рекурсия

Свёртка

Логические значения

Натуральные числа

Maybe

Списки

Деревья

Развёртка

Списки

Потоки

Натуральные числа

Краткое содержание

Упражнения

Поиграем

Стратегия написания программ

Описание задачи

Набросок решения

Каркас. Типы и классы

Ленивое программирование

Пятнашки

Цикл игры

Приведём код в порядок

Формат запросов

Последние штрихи

Правила игры

Упражнения

Лямбда-исчисление

Лямбда исчисление без типов

Составление термов

Абстракция

Редукция. Вычисление термов

Рекурсия. Комбинатор неподвижной точки

Кодирование структур данных

Конструктивная математика

Расширение лямбда исчисления

Комбинаторная логика

Связь с лямбда-исчислением

Немного истории

Лямбда-исчисление с типами

Краткое содержание

Упражнения

Теория категорий

Категория

Функтор

Естественное преобразование

Монады

Категория Клейсли

Дуальность

Начальный и конечный объекты

Начальный объект

Конечный объект

Сумма и произведение

Экспонента

Краткое содержание

Упражнения

Категориальные типы

Программирование в стиле оригами

Индуктивные и коиндуктивные типы

Существование начальных и конечных объектов

Гиломорфизм

Краткое содержание

Упражнения

Дополнительные возможности

Пуд сахара

Сахар для списков

Сахар для монад, do-нотация

Расширения

Обобщённые алгебраические типы данных

Семейства типов

Классы с несколькими типами

Экземпляры классов для синонимов

Функциональные зависимости

Ограничение мономорфизма

Полиморфизм высших порядков

Лексически связанные типы

И другие удобства и украшения

Краткое содержание

Упражнения

Средства разработки

Пакеты

Создание пакетов

Создаём библиотеки

Создаём исполняемые программы

Установка пакета

Удаление библиотеки

Репозиторий пакетов Hackage

Дополнительные атрибуты пакета

Установка библиотек для профилирования

Создание документации с помощью Haddock

Комментарии к определениям

Комментарии к модулю

Структура страницы документации

Разметка

Краткое содержание

Упражнения

Ориентируемся по карте

Алгоритм эвристического поиска А*

Поиск маршрутов в метро

Тестирование с помощью QuickCheck

Формирование тестовой выборки

Классификация тестовых случаев

Оценка быстродействия с помощью criterion

Основные типы criterion

Краткое содержание

Упражнения

Императивное программирование

Основные библиотеки

Изменяемые значения

OpenGL

Chipmunk

Боремся с IO

Определяемся с типами

Структура проекта

Детализируем функции обновления состояния игры

Детализируем дальше

Краткое содержание

Упражнения

Музыкальный пример

Музыкальная нотация

Нотная запись в европейской традиции

Протокол midi

Музыкальная запись в виде событий

Преобразование событий во времени

Композиция треков

Экземпляры стандартных классов

Ноты в midi

Синонимы для нот

Перевод в midi

Пример

Эффективное представление музыкальной нотации

Краткое содержание

Упражнения

Приложения

Начало работы с Haskell

Литература

Книги

Тематический сборник

И все-все-все

Обзор Hackage

Стандартные библиотеки

Эффективные типы данных

Разработка программ

И все-все-все

Места

Университеты

Компании

Content

Unknown haskell-notes