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The Indexed Continuation Monad in Haskell, Scala, and C#

The indexed state monad is not the only indexed monad out there; it's not even the only useful one. In this tutorial, we will explore another indexed monad, this time one that encapsulates the full power of delimited continuations: the indexed continuation monad.

Motivation

The relationship between the indexed and regular state monads holds true as well for the indexed and regular continuation monads, but while the indexed state monad allows us to keep a state while changing its type in a type-safe way, the indexed continuation monad allows us to manipulate delimited continuations while the return type of the continuation block changes arbitrarily. This, unlike the regular continuation monad, allows us the full power of delimited continuations in a dynamic language like Scheme while still remaining completely statically typed.

「Javaで継続モナド」をScalaに翻訳

この記事はScala Advent Calendar 2013の7日目の記事です。

昨日は @shogogg さんのScala + sbt-android + IntelliJ で快適Androidアプリ開発でした。

明日は @takezoux2 さんのScalaのParserCombinator実践入門＋です。

継続モナドを調べていたら、@terazzo さんのJavaで継続モナドという記事が非常に判りやすかったんですが、サンプルコードがJavaのボイラープレートの嵐でちょっと読むのが辛い感じだったのでScalaで翻訳してみました、というのがこの記事です。

各言語のコレクション操作高階関数（メソッド、手続き）

Language
Common Lisp	mapc	mapcar	find-if	remove-if-not	reduce	reduce :from-end t	some	every
Scheme	for-each	map	find	filter	fold, fold-left	fold-right	any, exists	every, for-all
Haskell	mapM_	map	find	filter	foldl	foldr	any	all
Caml Light	do_list	map	-	-	it_list	list_it	exists	for_all
OCaml	iter	map	find	filter, find_all	fold_left	fold_right	exists	for_all
F#	iter	map	find	filter	fold	foldBack	exists	forall

Scala の省略ルール早覚え

このルールさえ押さえておけば、読んでいるコードが省略記法を使っていてもほぼ読めるようになります。

メソッド定義

def concatAsString(a: Int, b: Int): String = {
  val a_ = a.toString();
  val b_ = b.toString();

目標

see: https://github.com/bleis-tift/SmlSharpContrib

SML#のライブラリが足りないのでなんとかしたい。

方針(検討中)

こったライブラリにはしない
適当なCライブラリの薄いラッパにする
メソッドはすべて移植する(よっぽど不要なやつは省く?)

ぱぴろん非公式ドキュメント

ぱぴろんとは？

ぱぴろん(Papylon)は、満たすべき性質(property)を記述することでテストケースを自動生成する Python 用テスティングツールです。いわゆる"QuickCheck"系の流れを汲み、 FsCheck と ScalaCheck の影響を強く受けています。テストしたい対象の振る舞うべき性質を記述して実行すると、テストケースをランダムに生成して実行し、性質が成り立つかどうかを確認します。

簡単な例

Scalaz-Streamの基本的なクラスや概念まとめ

versionは0.7a

scalaz-streamが依存してるライブラリ内のclass

`scalaz.concurrent.Future`

scalaz-streamではなくscalaz-concurrentにあるクラス
scalaz-streamは、これと Task にかなり依存してるので、まずはこれらを理解することが重要


	/**
	* To compile:
	* scalac -optimize ByteBufferPerf.scala
	*
	* JAVA_OPTS="-Xmx2g" scala IntArrayPerf 10
	* 49 62 48 45 48 45 48 50 47 45
	*
	* JAVA_OPTS="-Xmx2g" scala ByteBufferPerf 10
	* 479 491 484 480 484 481 477 477 472 473

	-- % cabal install PSQueue
	-- % ghci Dijkstra.hs
	-- > dijkstra sample A
	-- [(A,0,A),(D,4,A),(E,7,D),(C,8,E),(B,9,E)]

	module Dijkstra where

	import Control.Applicative hiding (empty)
	import Data.List (unfoldr)
	import Data.Maybe (fromJust)

	Inductive Term : Set :=
	\| T
	\| F
	\| TIf (_ : Term) (_ : Term) (_ : Term).

	Inductive Step : Term -> Term -> Prop :=
	\| EIfTrue : forall (t1 t2 : Term), Step (TIf T t1 t2) t1
	\| EIfFalse : forall (t1 t2 : Term), Step (TIf F t1 t2) t2
	\| EIf : forall (t1 t1' t2 t3 : Term), Step t1 t1' -> Step (TIf t1 t2 t3) (TIf t1' t2 t3).