Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как вы объясните ассоциативность оператора привязки в этом выражении haskell?

Без всяких скобок:

Prelude> [1,2] >>= \n -> ['a', 'b'] >>= \ch -> return (n, ch)
[(1,'a'),(1,'b'),(2,'a'),(2,'b')]

Скобки предполагают левую ассоциативность:

Prelude> ([1,2] >>= \n -> ['a', 'b']) >>= \ch -> return (n, ch)
<interactive>:22:49: Not in scope: `n'

Скобки предполагают правую ассоциативность:

Prelude> [1,2] >>= (\n -> ['a', 'b'] >>= \ch -> return (n, ch))
[(1,'a'),(1,'b'),(2,'a'),(2,'b')]

Разве >>= не является левой ассоциативностью? Почему при отсутствии круглых скобок GHCi оценивает выражение так, как будто >>= является правоассоциативным?

haskell monads
24.07.2013

Ответы:


1

Да, >>= левоассоциативный. Однако лямбда-выражения расширяются насколько это возможно. Таким образом, наличие \n -> означает, что единственный правильный способ анализа выражения - это как

[1,2] >>= (\n -> ['a', 'b'] >>= \ch -> return (n, ch))

Обратите внимание, что ваша форма "левой ассоциативности"

([1,2] >>= \n -> ['a', 'b']) >>= \ch -> return (n, ch)

даже не соответствует масштабу. n в финальном return выходит за рамки.

24.07.2013
  • лямбды расширяются насколько это возможно. Не удалось увидеть. Спасибо ! 24.07.2013
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..