kod • słowa • emocje

blog Daniela Janusa

Praktyczne użycie monady state

10 stycznia 2012

Wreszcie rozumiem monady!

Pierwszy raz zetknąłem się z nimi dobrych osiem lat temu, przy okazji nauki Haskella; wtedy jednak nie starczyło mi cierpliwości, aby zaznajomić się z podstawami teoretycznymi. Sprawy nie ułatwiał fakt, że trudno o naprawdę przystępne i zrozumiałe wprowadzenie do tego tematu: wygląda na to, że każdy adept Haskella, zrozumiawszy monady, pisze na ten temat własny tutorial. Ja się powstrzymam od tego naturalnego odruchu i po prostu odeślę do niesamowicie szczegółowego, ośmioczęściowego cyklu artykułów autorstwa Mike'a Vaniera, który – wreszcie! – sprawił, że coś mi „zaskoczyło” w umyśle. Zamiast tego w tym wpisie wynotuję najważniejsze spostrzeżenia, jakie zapamiętałem, a potem pokażę dwie wersje pewnego kodu operującego na sekwencjach bitów: niemonadyczną i napisaną z użyciem monady state.

Mike zakłada znajomość Haskella, jak pisze we wstępie, na poziomie typów polimorficznych i klas typów; w praktyce jednak myślę, że do zrozumienia tekstu wystarczy pewne obycie z haskellową notacją (bardzo zresztą przypominającą zwykłą notację matematyczną), bo bardziej zaawansowane rzeczy są wyjaśniane w tekście na bieżąco. Bardzo polecam.

Oto więc moje notatki:

  • Kluczowe dla zrozumienia monad jest pojęcie funkcji monadycznych; znacznie łatwiej jest je sobie intuicyjnie wyobrazić niż monadyczne wartości, zwracane przez m-return. Mike podaje pewne intuicje także dla tych drugich, ale dla mnie ważne jest, żeby myśleć o monadach w kategoriach (wzbogaconych) funkcji, a nie wartości przez nie zwracanych.
  • Łatwo wydefiniować przy użyciu prostego złożenia operacji m-bindm-return funkcję składającą ze sobą dwie funkcje monadyczne. Przy użyciu tego operatora, który Mike nazywa <=<, prawa rządzące monadami wyrażają się w elegancki i prosty do zapamiętania sposób: jest to operator łączny oraz m-return jest jego lewą i prawą jedynką.
  • I bodaj najistotniejsza rzecz – nie trzeba rozumieć monad, żeby ich używać. Niby oczywiste i niby tak właśnie pisałem do tej pory kod haskellowy, radośnie używając do-notacji tak jakbym pisał kod imperatywny; ale okazuje się, że w ten sam sposób można z powodzeniem używać monady stanu i wyjaśnić, co ona robi, zupełnie w oderwaniu od całej reszty teorii monad. Wiedza na temat tego, co się dzieje „pod spodem”, jest konieczna tylko (i aż!) do zrozumienia, co poszczególne monady mają ze sobą wspólnego.

Reszta tego wpisu będzie poświęcona właśnie przykładowemu użyciu monady stanu w Clojure. Pisałem wcześniej, że nie widziałem dotąd kodu, który dałby się wyrazić przejrzyściej zapisany z użyciem monad niż bez nich – i właśnie na taki kod się natknąłem.

Wyobraźmy więc sobie, że mamy strumień bitów. Dla prostoty zdefiniujmy sobie przykładowy strumień, na którym będziemy testować nasze funkcje, jako clojurowy wektor zer i jedynek.

(def v [1 1 1 0 1 0 1 0 1 0])

Chcemy naddać naszemu strumieniowi pewne uporządkowanie: zdekodować zera i jedynki, które z niego przychodzą, według jakiegoś kodu o zmiennej długości. Najbardziej oczywistym, znanym każdemu kodem jest kod binarny: czytamy ze strumienia ileś bitów, traktujemy je jako binarną (bez znaku) reprezentację pewnej liczby i zwracamy tę liczbę. Łatwo napisać w Clojure funkcję, która to robi.

(defn read-binary [n bits]
  (loop [res 0 n n [fst & rst :as bs] bits]
    (if (zero? n)
      [res bs]
      (recur (+ res res fst) (dec n) rst))))

Spróbujmy wczytać z naszego strumienia czterobitową liczbę:

(read-binary 4 v)
;=> [14 (1 0 1 0 1 0)]

Czternaście. Ale zauważmy, że zdekodowana liczba nie jest jedyną zwracaną wartością! Żeby dało się z naszego strumienia odczytywać dalsze liczby, musimy zwrócić parę (wektor dwuelementowy): wartość odczytana plus reszta strumienia, z której będziemy czytać dalej. Piszemy wszak funkcyjnie: nie zmieniamy naszych wartości w miejscu, tylko z jednych wartości produkujemy następne.

Innym rodzajem kodu jest kod unarny: czytamy po prostu ze strumienia jedynki, aż napotkamy pierwsze zero – wtedy przestajemy czytać i naszą wartością jest liczba przeczytanych bitów. W ten sposób dowolną liczbę dodatnią n da się zareprezentować na n bitach. Implementacja jest równie prosta:

(defn read-unary [bits]
  (loop [n 1 [fst & rst] bits]
    (if (zero? fst)
      [n rst]
      (recur (inc n) rst))))

Sprawdzamy:

(read-unary v)
;=> [4 (1 0 1 0 1 0)]

Trzy jedynki i zero, razem cztery skonsumowane bity, więc odczytaną liczbą jest 4. Działa.

Spróbujmy teraz skleić nasze funkcje, to znaczy odczytać ze strumienia dwie liczby: najpierw zakodowaną unarnie, a potem binarnie na sześciu bitach.

(let [[x v1] (read-unary v)
      [y v2] (read-binary 6 v1)]
  [x y])
;=> [4 42]

Wynik jest poprawny, ale kod nieelegancki: tak naprawdę nie interesują nas te wszystkie v, v1, v2, które przepychamy przez nasze funkcje; potrzebujemy tylko przeczytanych liczb, a poszczególne części strumienia są nam tylko po to, żeby mieć z czego czytać. Im więcej składanych ze sobą operacji, tym łatwiej się pomylić.

Tu wkracza monada stanu, która umożliwia ukrycie tych pośrednich wartości i bardziej eleganckie złożenie read-unaryread-binary. Monadycznie zapisalibyśmy to jakoś tak:

(domonad state-m
         [x read-unary
          y (partial read-binary 6)]
         [x y])
;=> #

Wygląda to bardzo podobnie. domonad state-m jest jak let. Tak jak chcieliśmy, nie przekazujemy naszego stanu (strumienia) explicite; zamiast tego przy xy podajemy funkcje, które mają być zawołane na aktualnym stanie, żeby uzyskać żądaną wartość i nowy stan.

No dobrze, ale gdzie tu miejsce na nasz stan początkowy? Jak go przekazać? Proste: powyższa formuła, jak widać z mało czytelnego wyniku, zwróciła jakąś funkcję. Wystarczy ją teraz zawołać na naszym początkowym stanie, aby uzyskać wynik wraz ze stanem końcowym:

(*1 v)
;=> [[4 42] nil]

Jedyne, co wydaje się nadmiarowe w naszym złożeniu, to owo partial pojawiające się wyżej. Jest to efekt uboczny faktu, że Clojure w odróżnieniu od Haskella rozróżnia funkcje jedno- i więcejargumentowe (tak dokładniej to w Haskellu występują wyłącznie funkcje jednoargumentowe). Skoro w domonad state-m powinny na przemian pojawiać się symbole i funkcje jednoargumentowe biorące stan, to gdy nasza funkcja akceptuje coś jeszcze (tu: liczbę bitów), powinniśmy zrobić z niej funkcję jednoargumentową za pomocą partial. Alternatywnie, jeżeli chcemy trzymać się stylu monadycznego, możemy przepisać read-binary jako:

(defn read-binary [n]
  (fn [bits]
    (loop [res 0 n n [fst & rst :as bs] bits]
      (if (zero? n)
        [res bs]
        (recur (+ res res fst) (dec n) rst)))))

Teraz zamiast (partial read-binary 6) możemy napisać po prostu (read-binary 6).

Teraz, kiedy umiemy już składać operacje stanowe, zilustrujemy to przy pomocy jeszcze jednego kodu, a właściwie rodziny kodów nazywanych kodami Golomba. Po szczegółowy opis odsyłam do Wikipedii, natomiast dla potrzeb tego artykułu wystarczy nam wiedza, że te kody są parametryzowane jedną liczbą m. Liczba w kodzie Golomba jest podzielona na dwie części, z których pierwsza jest zakodowana unarnie, a druga – nie większa niż m – binarnie. W implementacji możemy więc skorzystać z naszych gotowych już funkcji read-unaryread-binary.

Bez dłuższych już komentarzy przedstawię dwie implementacje: eksplicytną i używającą monady stanu. Obie będą używać pomocniczej funkcji read-bit, czytającej po prostu jeden bit ze strumienia i używanej tak samo jak read-unary czy read-binary.

(defn read-bit [[bit & bits]]
  [bit bits])

Najpierw wersja niemonadyczna:

(defn read-golomb [m]
  (fn [bits]
    (let [k (clog2 m)
          r (- (bit-shift-left 1 k) m)
          [a bits1] (read-unary bits)
          [b bits2] ((read-binary (dec k)) bits1)
          [ir bits] (if (< b r)
                      [b bits]
                      (let [[nb bits] (read-bit bits)]
                        [(+ b b nb (- r)) bits]))]
      [(+ (* (dec a) m) ir) bits])))

A teraz używająca monad. Żeby nie przeplatać letdomonad, można po prostu zdefiniować funkcję zwracającą pewną stałą wartość i niezmieniony stan – nazwę ją m-const:

(defn m-const [x]
  (fn [state]
    [x state]))

Używając jej, możemy zaimplementować read-golomb tak:

(defn read-golomb-monadic [m]
  (domonad state-m
           [k (m-const (clog2 m))
            r (m-const (- (bit-shift-left 1 k) m))
            a read-unary
            b (read-binary (dec k))
            nb (if (< b r) (m-const nil) read-bit)]
           (+ (* (dec a) m)
              (if (< b r) b (+ b b nb (- r))))))

Czytelniej?