Функциональное программирование — различия между версиями
Shersh (обсуждение | вклад) м (→zippers and functions differentiation)  | 
				Shersh (обсуждение | вклад)  м (→zippers and functions differentiation)  | 
				||
| Строка 624: | Строка 624: | ||
</code>  | </code>  | ||
| − | Но не для всех типов получается легко придумать zipper методом пристального взгляда. Чтобы   | + | Но не для всех типов получается легко придумать zipper методом пристального взгляда. Чтобы составить zipper для произвольного типа без особых усилий, можно представить тип как функцию от параметра типа, а затем найти производную этого типа. Тогда если типу соответствует функция <tex> f(a) </tex>, то zipper выражается следующим образом: <tex> z(a) = a \cdot f'(a) </tex>.  | 
Рассмотрим внимательней типа List:  | Рассмотрим внимательней типа List:  | ||
Версия 22:59, 4 мая 2015
Содержание
- 1 Кр1
 - 2 Кр2
- 2.1 Фотки
 - 2.2 N1. Порядок редуцирования
 - 2.3 E0. Определить примитивные конструкции
 - 2.4 E1. Превратить let-биндинги в один большой лямбда-терм.
 - 2.5 E2. let-биндинги, но с возможной взаимной рекурсией
 - 2.6 N2. Раскрыть, как в E1 и нормализовать
 - 2.7 S1. Расписать систему уравнений типов
 - 2.8 TP1. Убрать сокращения и расставить скобки
 - 2.9 TF1. Составить терм по типу
 - 2.10 A1. Закодировать типы по Чёрчу (без взаимной рекурсии)
 - 2.11 A2. Закодировать типы через [math] \mu [/math] - комбинатор
 - 2.12 H1. Написать Haskell-код какой-нибудь структуру данных
 
 - 3 Кр3
 - 4 Кр4
 
Кр1
Убрать все сокращения и расставить все скобки
(λ a b . (λ c d e . e) a) (x y) y (λ f . x) y
Решение
Скобки ставятся по следующим правилам:
- тело абстракции заключается в скобки: λ x . M λ x . (M)
 - аппликация левоассоциативна: a b c d ((a b) c) d
 - сокращения раскрываются во вложенные лямбды (сразу с расставлением скобок): λ a b c . M λ a . (λ b . (λ c . (M)))
 
Важно: тело абстракции забирает всё до конца той скобки, в которую заключена.
Итого: ((((λ a . (λ b . ((λ c . (λ d . (λ e . (e)))) a))) (x y)) y) (λ f . (x))) y
Привести в нормальную форму
λ a b . a (λ c . b c) a (λ d . d) a
λ a . (λ b . y) (λ c . y (y (λ d . a a a)) (x x) a)
Решение
В нормальной форме нет редукций. Если нормальная форма существует, то её можно достичь при помощи редукций нормальным порядком, а аппликативным можно и не достичь.
- Уже в нормальное форме, как ни странно
 - λ a . y
 
Нормальный порядок редукции
(λ a . y (y (y (λ b . a))) y) (x (x (x (λ c d . d) y)) x)
Здесь про стратегии редуцирования с примерами и определениями.
Нормальный порядок редуцирования — сначала раскрывается самый левый самый внешний редекс. Пример не очень удачный, так в нём всего одна редукция, после которой получится: y (y (y (λ b . (x (x (x (λ c d . d) y)) x)))) y
Более показательные и содержательные примеры (во всех случаях одна редукция будет произведена):
- (λ a . a) ((λ x . x) y) (λ x . x) y
 - x (λ a . ((λ x . x) y) ((λ z . z) y)) x (λ a . y ((λ z . z) y))
 
Аппликативный порядок редукции
Здесь ещё про стратегии редуцирования, но немного другим языком (может быть, кому-то более понятным).
Аппликативный порядок редуцирования — первым делом редуцируем самый левый самый глубокий терм. То есть сначала упрощаем "аргументы" аппликации.
Те же примеры (во всех случаях одна редукция будет произведена):
- (λ a . a) ((λ x . x) y) (λ a . a) y
 - x (λ a . ((λ x . x) y) ((λ z . z) y)) x (λ a . ((λ x . x) y) y)
 
Ещё один для разнообразия: ((λ x . y) (λ z . t)) ((λ a b c . a b c ((λ s . t) y) (λ t . x) u) (λ x . x)) ((λ x . x x) z) ((λ x . y) (λ z . t)) ((λ a b c . a b c ((λ s . t) y) (λ t . x) u) (λ x . x)) (z z)
Ленивый порядок редукции
Ленивый порядок редуцирования — это когда мы якобы заворачиваем терм в коробку, и если делаем редукцию в одном из термов коробки, то она делается во всех. При этом сам порядок редуцирования нормальный.
То есть пример:
(λ f . f f) ((λ x . x) z)
Сначала делаем обычную редукцию нормальным порядком и получаем:
((λ x . x) z) ((λ x . x) z)
А потом после редукции нормальным порядком надо сделать изменения сразу в двух термах, потому что они якобы в коробках, и получим суммарно за 2 редукции:
z z
Выписать систему уравнений типизации
(λ a . a a) (λ b c . c)
Решение
Сначала надо дать типы всем термам и подтермам, раздавая каждый раз новые буквы новым переменным и термам. А потом связать эти буквы по следующим правилам:
- если у нас абстракция (λ x . M) :: T0, x :: T1, M :: T2, то добавляем в систему T0 = T1 -> T2,
 - если имеем аппликацию (M N) :: T0, M :: T1, N :: T2, то добавляем T1 = T2 -> T0
 - если у нас переменная в теле абстракции встречается несколько раз и мы раздаём каждый раз ей новые буквы, то надо будет потом приравнять типы в аргументе абстракции и внутри её тела.
 
Итого:
(λ a . a a) (λ b c . c) :: A
(λ a . a a) :: B, (λ b c . c) :: C
a :: D, (a a) :: E
первая и вторая буквы "a" в E — a :: F, a :: G
Можем сразу расписать часть системы уравнений:
B = C -> A
B = D -> E
F = G -> E
D = F
D = G
Теперь расписываем терм с типом C (раскрыв сокращения для начала): (λ b . (λ c . c)) :: С
b :: H, (λ c . c) :: I
c :: J, c :: K
И добавляем уравнения:
C = H -> I
I = J -> K
J = K
Кодирование по Чёрчу
Выписать кайнды конструкторов типов, выписать типы конструкторов, закодировать по Чёрчу:
data Policeman a = Doctor a | Mice
data Tree a b c = Frog c | Pip (Tree a b c)
Этого задания не было в первой кр, поэтому оно будет расписано во второй. Вместо него была система уравнений типов чуть более адовая, чем в прошлом примере.
Кр2
Фотки
Разбор будет по фоткам 3, 4, 5 (остальные задания аналогичны):
N1. Порядок редуцирования
См. прошлую кр
E0. Определить примитивные конструкции
pair = \ x y p . p x y fst = \ r . r (\ x y . x) snd = \ r . r (\ x y . y) fix = \ f . (\ x . f (x x)) (\ x . f (x x))
Легко проверить, что fst (pair a b) = a, подставив и сделав редукции.
E1. Превратить let-биндинги в один большой лямбда-терм.
Конструкция
let x = z in y
превращается в
(\x . y) z
А пример просто превратится в
(\foo. [main]) [foo]
где [foo] — тело foo, [main] — тело main.
E2. let-биндинги, но с возможной взаимной рекурсией
foo = foo ((\ a . bar) foo)
bar = (\ a . y) y (\ b . y)
main = (\ a . foo (a z) (y y)) y
Решение
Осторожно! Магия
Расписывать формальный алгоритм довольно нудно и неприятно, поэтому здесь объяснение того, что происходит, а на примере должно быть понятно.
Сначала по каждому терму из условия надо составить терм с таким же именем, только штрихованный. В нём мы будем использовать первые буквы остальных термов. Фиксируем порядок аргументов, например для foo' это будет f b m. Тогда у всех остальных термов будет циклический порядок. То есть для bar' будет b m f, а для main' — m f b.
Теперь пишем foo'. Сначала используем fix. Потом абстракцию, аргументами которой является нужный набор из циклических перестановок (см. соответствие выше), а телом абстракции является тело foo с изменениями. Если встречается имя терма из задания, то надо его заменить на нужный циклический порядок. И если имена первых букв по каким-то причинам не подходят (коллизятся со связанными переменными), то надо более удачные имена этим переменным придумать.
Итого, после преобразований:
foo' = fix (\ f b m . f b m ((\ a . b m f) (f b m))) bar' = fix (\ b m f . (\ a . y) y (\ b . y)) main' = fix (\ m f b . (\ a . f b m (a z) (y y)) y)
Результирующий терм выглядит как вызов штрихованной функции в нужной циклической перестановке:
main = main' foo' bar'
Но так как в этом задании дополнительные термы использовать нельзя, то main', foo', bar' надо проинлайнить в main.
N2. Раскрыть, как в E1 и нормализовать
В общем, в задании всё сказано. Надо превратить в один большой терм как в E1, а затем нормализовать, как в задании из первой кр.
S1. Расписать систему уравнений типов
Как в первой кр.
TP1. Убрать сокращения и расставить скобки
Именно это и требуется сделать. Разве что там вместо тела абстракции расписан её тип. А (->) в типе в отличие от аппликации правоассоциативна, то есть в
a -> b -> c
скобки ставятся следующим образом:
a -> (b -> c)
Итого:
- дано: (\ a b . b -> b -> a) x
 - получается: (\ a . (\ b . b -> (b -> a))) x // вроде бы тут как раз весь тип внутри не надо заключать в скобки
 
TF1. Составить терм по типу
Тут надо пользоваться логикой. Вроде бы во всех примерах можно решить методом пристального взгляда. Мотивация: чтобы решение системы уравнений типов совпадало с полученным типом. Но в некоторых случаях довольно трудно (или даже невозможно) придумать терм по типу, например здесь не придумывается:
(a -> b) -> b -> a
Решение
Дано: forall a b c . (b -> c -> a) -> (c -> b) -> c -> a
Ответ: \f g c . f (g c) c
A1. Закодировать типы по Чёрчу (без взаимной рекурсии)
data Doctor a = Minute a | Maybe a a a data Hour a b = Hour (Hour b b) (Doctor a) (Doctor b) | Roll b (Doctor a)
Решение
У каждого типа есть конструктов, а у каждого конструктора есть аргументов.
Фиксируем тип с конструкторами. Каждый конструктор этого типа превращается в абстракцию, в которой сначала идут переменных — аргументы конструктора, а потом переменных, отвечающих конструкторам. В теле просто выбирается нужный конструктор и применяется ко всем аргументам.
caseTypeName тоже является абстракцией, которая принимает сначала одну переменную, которая "выбирает" нужный конструктор, затем набор переменных в количестве числа конструкторов. В теле просто применяется первая переменная ко всем остальным.
-- сначала Doctor Minute = \ a . \ x y . x a Maybe = \ a b c . \ x y . y a b c caseDoctor = \ p . \ x y . p x y -- теперь Hour Hour = \ a b c . \ x y . x a b c Roll = \ a b . \ x y . y a b caseHour = \ p . \ x y . p x y
Интересное наблюдение: переменная p в case является как раз нужным конструктором, в котором уже подставлены все аргументы этого конструктора.
A2. Закодировать типы через - комбинатор
data Return a b = List (Return b a) (Return b a) b | Roll (Return a a) (Return a a) (Mice a) data Mice a = Bucket (Mice a) (Return a a) | Haystack (Mice a) a
Решение
Магия как в E2!
Опять делаем соотвествие между TypeName и TypeName'. Чтобы написать TypeName', необходимо преобразовать объявление дататипов по следующим правилам:
- сначала идёт mu (это как fix, только для типов),
 - потом какая-нибудь уникальная буква для типа (например x для Return и y для Mice),
 - после точки абстракция, которая сначала принимает в качестве аргумента другую уникальную букву, а затем аргументами параметры типа,
 - T1 | T2 заменяется на T1 + T2,
 - T1 T2 заменяется на T1 T2,
 - параметры типа оставляем как есть,
 - если в конструкторе идёт наш тип, то пишем нашу уникальную букву, а затем уникальную букву другого типа, а если другой типа — наоборот; после чего параметры конструктора,
 - если тип не наш и не буковка параметр датайпа, и не принимает параметров (например Nothing), то пишем 1 вместо неё.
 
Return' = mu x . \ y . \ a b . (x y b a) (x y b a) b + (x y a a) (x y a a) (y x a) Mice' = mu y . \ x . \ a . (y x a) (x y a a) + (y x a) a
После этого пишем ответ:
Return = Return' Mice' Mice = Mice' Return'
H1. Написать Haskell-код какой-нибудь структуру данных
-  АВЛ-дерево: ссылка на pastebin
- почему я не знал Haskell, когда это дерево было в лабе по дискретке на первом курсе? ;( просто списывается с конспекта один в один...
 
 -   Квадродерево: ссылка на pastebin
- не совсем то, что требует Ян, но я пока не распарсил то, что он требует; возможно, более правильная версия появится позже
 
 
Кр3
ITMOPrelude
- gromakovsky
 - yakupov
 - itanf
 
Primitive
Nat
data Nat (+.) (-.) (*.)
divides :: Nat -> Nat -> Bool
Rat
data Rat (%+) (%-) (%*) (%/)
euler :: ?
List
Угадайка
Дают тип, надо написать название функции из List.hs и реализовать её.
Комбинаторика
Тут можно использовать только набор заранее определённых функций листа( среди которых нет даже ++ )
subsequences :: [a] -> [ [ a ] ]
permutations :: [a] -> [ [ a ] ]
Algebra
class Monoid a where
	mempty :: a
	mappend :: a -> a -> a
class Monoid a => Group a where
	ginv :: a -> a
mconcat :: (Monoid a) => List a -> a
mconcat = foldr mappend mempty
instance Monoid Unit where
	mempty	  = Unit
	mappend _ _ = Unit
instance Group Unit where
	ginv _ = Unit
instance (Monoid a, Monoid b) => Monoid (Pair a b) where
	mempty	  = Pair mempty mempty
	mappend a b = Pair {fst = fst a `mappend` fst b,
						snd = snd b `mappend` snd b}
instance (Monoid a) => Monoid (Maybe a) where
	mempty					= Just mempty
	mappend (Just a) (Just b) = Just $ mappend a b
	mappend _ _			   = Nothing
newtype First a = First { getFirst :: Maybe a}
instance Monoid (First a) where
	mempty					= First Nothing
	mappend (First Nothing) x = x
	mappend x _			   = x
newtype Last a = Last { getLast :: Maybe a}
instance Monoid (Last a) where
	mempty				   = Last Nothing
	mappend x (Last Nothing) = x
	mappend _ x			  = x
newtype Any = Any { getAny :: Bool }
instance Monoid Any where
	mempty				  = Any False
	mappend (Any a) (Any b) = Any $ a || b
newtype All = All { getAll :: Bool }
instance Monoid All where
	mempty				  = All True
	mappend (All a) (All b) = All $ a && b
-- Лексикографическое сравнение
instance Monoid Tri where
	mempty	   = EQ
	mappend LT _ = LT
	mappend EQ a = a
	mappend GT _ = GT
newtype Sum a = Sum { getSum :: a }
instance Monoid (Sum Nat) where
	mempty				  = Sum natZero
	mappend (Sum a) (Sum b) = Sum $ a +. b
newtype Product a = Product { getProduct :: a }
instance Monoid (Product Nat) where
	mempty						  = Product natOne
	mappend (Product a) (Product b) = Product $ a *. b
instance Monoid (Sum Int) where
	mempty				  = Sum intZero
	mappend (Sum a) (Sum b) = Sum $ a .+. b
instance Group (Sum Int) where
	ginv = Sum . intNeg . getSum
instance Monoid (Product Int) where
	mempty						  = Product intOne
	mappend (Product a) (Product b) = Product $ a .*. b
instance Monoid (Sum Rat) where
	mempty				  = Sum ratZero
	mappend (Sum a) (Sum b) = Sum $ a %+ b
instance Group (Sum Rat) where
	ginv = Sum . ratNeg . getSum
instance Monoid (Product Rat) where
	mempty						  = Product ratOne
	mappend (Product a) (Product b) = Product $ a %* b
instance Group (Product Rat) where
	ginv = Product . ratInv . getProduct
instance Monoid (List a) where
	mempty = Nil
	mappend = (++)
Categories
class Category cat where
	id  :: cat a a
	(.) :: cat b c -> cat a b -> cat a c
class Functor f where
	fmap :: (a -> b) -> f a -> f b
class Monad m where
	(>>=) :: m a -> (a -> m b) -> m b
	return :: a -> m a
class (Functor f) => Applicative f where
	pure :: a -> f a
	(<*>) :: f (a -> b) -> f a -> f b
class Functor m => MonadJoin m where
	returnJoin :: a -> m a
	join :: m (m a) -> m a
data Identity a = Identity a
runIdentity a = a
instance Monad Identity where
	return x = Identity x	
	(Identity x) >>= f = f x
data Maybe a = Just a | Nothing
instance Monad Maybe where
	Nothing  >>= f  =  Nothing
	(Just x) >>= f  =  f x
	return x = Just x
instance Monad [] where
  m >>= f  = concat (map f m)
  return x = [x]
class MonadFish m where
	returnFish :: a -> m a
	(>=>) :: (a -> m b) -> (b -> m c) -> (a -> m c)
data State s r = State (s -> (r, s))
runState (State f) s = f s
instance Monad (State s) where	
	return r = State (\s -> (r, s))		
	(State x) >>= f = State h
		where
		h s0 =
			let
				(r1, s1) = x s0
				State g = f r1
				(r2, s2) = g s1
			in
				(r2, s2)
newtype IdentityCPS a = IdentityCPS {runIdentityCPS :: forall r . (a -> r) -> r}
caseIdentityCPS :: IdentityCPS a -> (a -> r) -> r
caseIdentityCPS = \x -> \f -> runIdentityCPS x f
constrIdentityCPS :: a -> IdentityCPS a
constrIdentityCPS = \a -> IdentityCPS $ \f -> f a
instance Functor IdentityCPS where
	fmap f ma = IdentityCPS $ \g -> caseIdentityCPS ma (\a -> g (f a))
instance Applicative IdentityCPS where
	pure = constrIdentityCPS
	mf <*> ma = IdentityCPS $ \g -> caseIdentityCPS ma (\a -> caseIdentityCPS mf (\f -> g (f a )))
instance Monad IdentityCPS where
	return = constrIdentityCPS
	ma >>= f = IdentityCPS $ \g -> caseIdentityCPS ma (\a -> runIdentityCPS (f a) g)
newtype MaybeCPS r a = MaybeCPS {runMaybeCPS :: (a -> r) -> r -> r}
caseMaybeCPS :: MaybeCPS r a -> (a -> r) -> r -> r
caseMaybeCPS = \x -> \f -> \g -> runMaybeCPS x f g
justCPS :: a -> MaybeCPS r a
justCPS a = MaybeCPS $ \f -> \g -> f a
nothing :: MaybeCPS r a
nothing = MaybeCPS $ \f -> \g -> g
instance Functor (MaybeCPS r) where
	fmap f ma = MaybeCPS $ \g -> \h -> caseMaybeCPS ma (\a -> g (f a)) h
instance Applicative (MaybeCPS r) where
	pure = justCPS
	mf <*> ma = MaybeCPS $ \g -> \h -> caseMaybeCPS ma (\a -> caseMaybeCPS mf (\f -> g $ f a) h) h
instance Monad (MaybeCPS r) where
	return = justCPS
	ma >>= f = MaybeCPS $ \g -> \h -> caseMaybeCPS ma (\a -> runMaybeCPS (f a) g h) h
newtype StateCPS s a = StateCPS {runStateCPS :: forall r . s -> (s -> a -> r) -> r}
caseStateCPS :: (StateCPS s a) -> ((s -> (s, a)) -> r) -> r
caseStateCPS = \x -> \f -> f $ \s -> runStateCPS x s (\s -> \a -> (s, a))
state' :: (s -> (s, a)) -> StateCPS s a
state' st = StateCPS $ \s -> \f -> let (s', a) = st s in f s' a
instance Functor (StateCPS s) where
	fmap f sa = StateCPS $ \s -> \g -> caseStateCPS sa (\st -> let (s', a) = st s in g s' (f a))
instance Applicative (StateCPS s) where
	pure a = state' $ \s -> (s, a)
	sf <*> sa = StateCPS $ \s -> \g -> caseStateCPS sf (\stf -> let (s', f) = stf s in caseStateCPS sa (\sta -> let (s, a) = sta s' in g s (f a)))
instance Monad (StateCPS s) where
	return a = state' $ \s -> (s, a)
	sa >>= f = StateCPS $ \s -> \g -> caseStateCPS sa (\sta -> let (s', a) = sta s in runStateCPS (f a) s' g)
Кр4
deforestation
Дана функция, необходимо её упростить, пользуясь техникой deforestation.
Мотивация: допустим, есть какая-то функция следующего вида:
foldl 0 (*) . filter (> 0) . map (\ x -> 3 * x - 10)
Первый map создаёт новый список, потом filter возвращает ещё список, и так далее. Если функций много (а их вполне может быть сколько угодно), то такой подход перестаёт быть эффективным. Идея в том, чтобы написать функцию, которая делает все необходимые действия "за раз": в данном примере можно рассматривать элемент списка, применять к нему функцию, потом проверять на условие в filter, а потом сразу считать произведение. Иногда можно посмотреть на композицию функций и придумать сразу оптимальный вариант. Это и требуется сделать во втором задании. Но можно и не думать, а применить стандартный алгоритм для преобразования, который даёт ответ.
По этой ссылке описаны правила, по которым нужно преобразовывать функцию. Если коротко, то всё сводится к inline'у тел функций, причём мы хотим добиться отсутствия вызовов других функций на месте аргументов внешней функции (рекомендуется для начала почитать ссылку, посмотреть правила и пример оттуда).
Пример
Будет разобран пример из фото.
-- дано
func = foldr (+) 0 . map (\x -> x * 10)
-- сначала перепишем композицию в обычную аппликацию для дальнейшей ясности
func0 l = foldr (+) 0 (map (\x -> x * 10) l)
-- теперь инлайним foldr, то есть раскрываем его тело
func1 l = case (map (\x -> x * 10) l) of
               [] -> 0
               (x:xs) -> x + (foldr (+) 0 xs)               
         
-- а теперь инлайним map, заодно раскроем лямбду
func2 l = case (case l of
                     [] -> []
                     (y:ys) -> y * 10 : map (*10) ys) of
               [] -> 0
               (x:xs) -> x + (foldr (+) 0 xs)
               
-- применяем преобразование case'a case'ов, то есть выносим внутренний case на первое место
func3 l = case l of
               [] -> (case [] of
                           [] -> 0
                           (x:xs) -> x + (foldr (+) 0 xs))
               (y:ys) -> (case (y * 10 : map (*10) ys) of
                               [] -> 0
                               (x:xs) -> x + (foldr (+) 0 xs))
                                
-- раскрываем внутренние case'ы: в них pattern-matching сразу срабатывает
func4 l = case l of
               [] -> 0
               (y:ys) -> 10 * y + (foldr (+) 0 (map (*10) ys))
                
-- замечаем, что у нас получилось в конце выражение foldr (+) 0 (map (*10) ys), а это по сути наша функция func0, 
которую мы раскрывали изначально, поэтому тому куску можно дать другое имя
func5 l = case l of
               [] -> 0
               (y:ys) -> 10 * y + func5 ys
stream fusion
По сути это то же самое, только вводятся два дополнительных типа, а стандартные функции подстраиваются под них.
- Статья
 - Презентация с красивым форматированием (мотивация)
 - Применение в реальной жизни
 - Разбор задания с кр
 
zippers and functions differentiation
Для каждой структуры данных (datatype'а) в Haskell можно составить соответствующий ей zipper: это другая структура данных, которая позволяет "гулять" по нашей структуре, взяв в фокус текущий элемент и запоминая при этом остальное состояние структуры данных (или контекст). Для списка легко придумывается zipper: мы находимся на какой-то позиции в списке, знаем значение элемента на этой позиции, знаем часть списка слева от текущего элемента и справа (для более глубокого понимания читай LearnYourHaskell). Поэтому zipper для списка имеет следующий вид:
 
data ZipperList a = ZList a [a] [a]
Но не для всех типов получается легко придумать zipper методом пристального взгляда. Чтобы составить zipper для произвольного типа без особых усилий, можно представить тип как функцию от параметра типа, а затем найти производную этого типа. Тогда если типу соответствует функция , то zipper выражается следующим образом: .
Рассмотрим внимательней типа List:
data List a = Nil | Cons a (List a)
Ему соотвествует следующее уравнение в функциях типов: . Если теперь продифференцировать обе части уравнения, то можно будет найти производную для списка. Обозначим список элементов типа как . Из формулы для списка легко выражется, что . Этим равенством будем пользоваться в дальнейшем.
Пример
Найдём теперь zipper для какого-нибудь конкретного класса:
data Mice a = Haystack a (Mice a) a | Baboon (Mice a) | List' a a a
Запишем уравнение типа для него: .
На самом деле порядок аргументов в типе не очень важен, мы сами его задаём, поэтому можно написать чуть более сокращенную запись:
Забудем на некоторое время, что мы работаем с типами. Продифференцируем обе части уравнение по переменной , получим линейное уравнение относительно производной, а затем выразим её.
В итоге у нас производная является произведением двух функций, а для типа это значит, что он является произведением двух типов. При умножении на константу у нас будет просто несколько одинаковых конструкторов с разными именами, поэтому распишем типа для первой скобки:
--сначала распишем производную типа, полученного сразу после дифференцирования (1), если всё аккуратно раскрыть data DMice a = S (Mice a) a | H a (DMice a) a | M a (Mice a) | Y (DMice a) | A a a | K a a | Shmyak a a
Теперь распишем первую скобку в (2):
data DMice' = M1 a (Mice a) | M2 a (Mice a) | C1 a a | C2 a a | C3 a a
Дальше идёт дробь. Вспоминаем, что на самом деле ей отвечает тип .
Поэтому получаем в итоге:
data DMiceListElem a = DM1 a a | DM0 data DMiceList a = MNil | MCons (DMiceListElem a) (DMiceList a) data ZMice a = ZMice a (DMice' a) (DMiceList a)