монада поєднує частину програми (функцію) з данними (наче тими, що повертає) і має ще наче матапротокол (але це не точно)

ніколи не працював з wolfram matemathica.
свого часу, коли я займався чисельними розрахунками, це була теж лінійна алгебра, множення матриць, але це все було на с++. Єдина проблема яку я мав: це було ще під дос і там RAND_MAX був 65536, і отже випадкові числа 1.0*rand()/RAND_MAX були гранульовані по 1/65536. це породжувало цікаві ефекти, які зникли коли код скомпілювали під лінукс в якому RAND_MAX 32 бітне число. більше нічого про лінійну алгебру я вам сказати не можу:)

>Тупі людишки!
це написали ви, а не я. не бачу конструктивної критики.

Пишемо, скажемо, функцію для рахування детермінанта через розклад Лапласа, і сподіваємося що скажемо ліниво підставивши його в формулу Крамера все красиво поскорочує компілятор

якщо вважати, що node_left або node_right ніколи не буде рівними нулю, і root кладеться в стек перед викликом функції, то

...
stack.push(root);
stum_iter2(0,stack);
...

int tsum_iter2(int sum, std::stack<tree *> stack) {
  while (!stack.empty()) {
    tree *current = stack.top();
    stack.pop();

    if (current->is_leaf) {
      sum += current->leaf_value;
      continue;
    }

    stack.push(current->node_right);
    stack.push(current->node_left);
  }
  return sum;
}

int tsum_acc2(int sum, std::stack<tree *> stack) {
  if (stack.empty()) return sum;

  tree *current = stack.top(); stack.pop();
  if (current->is_leaf) {
    sum += current->leaf_value;
    return tsum_acc2(sum, stack);
  }
  stack.push(current->node_right);
  stack.push(current->node_left);
  return tsum_acc2(sum, stack);
}

tsum_acc2 acc [] = acc
tsum_acc2 acc ((Leaf x):xs) = tsum_acc2 (acc+x) xs
tsum_acc2 acc ((Node a b):xs) = tsum_acc2 acc (a:b:xs)

tsum_acc2 a xs = a + reduce xs

tsum_acc2 a [] = a + reduce [] = a

tsum_acc2 a ((Leaf x):xs) =
  a + tsum (Leaf x) + reduce xs =
  a + x + reduce xs =
  tsum_acc2 (a+x) xs

tsum_acc2 a ((Node x y):xs) =
  a + tsum (Node x y) + reduce xs =
  a + tsum x + tsum y + redure xs =
  a + tsum x + reduce (y:xs) =
  a + reduce (x:y:xs) =
  tsum_acc2 acc (x:y:xs)

tsum_acc2 a [] = a + reduce []
tsum_acc2 a [x] = a + tsum x
tsum_acc2 a (x:xs) = a + tsum x + reduce xs

tsum_acc2 0 [x] = tsum x
tsum x = tsum_acc2 0 [x]

tsum_acc2 0 [x] = tsum_acc 0 [] x

всякі різні процеси (і бізнес логіку також) часто малюють квадратиками і стрілочками. їх дуже зручно моделювати стрілками (ті що Arrows у хаскелі). хоча код Arrows дійсно ніхто не любить.

я не виправдовую, але це не расизм, бо «яка-не-підтримує-курс-ворожби-з-Росією» не раса, а просто тупість. до речі в самій цій фразі вже закладено маніпуляцію, бо всі хто не «яка-не-підтримує-курс-ворожби-з-Росією» нібито за ворожбу з росією. тобто S M дуже схожий на кацаського бота.

ну блін. розмір стека ядра лінукс 8Kb. думаю ви скотилися у сарказм, тому що не можете написати нічого конструктивного. краще напишіть статтю про балансування дерев і метод Моріса. Мені буде цікаво почитати, обіцяю.

>що таке монада
у рівнянні F = ma сила і прискорення векторні величини. можна і без векторів, але тоді буде система рівнянь. А що таке вектор? це деяка абстрактна штука, якою моделюють дещо, що має не тільки величину , але і напрямок.
так от програма на хаскелі це і не програма, а рівняння, яке моделює поведінку комп’ютера під час виконання програми. і для моделювання ефектів, які виникають під час виконання програми використовують абстрактне математичне поняття, монаду, про властивості якої написано вже де тільки можна. причому не обов’язково використовувати монади. наприклад RR парсер json може бути аплікативним, йому не обов’язково бути монадою. а може бути і не аплікативний, але буде така шляпа, що важко буде в чому розібратися.
>банально заміна класу
приходьте до нас, хаскелістів. у нас є і монади і класи:)

>instance Foldable
хід конем звичайно, але тоді б і статі б не було. схоже ви не зрозуміли головну ідею статі

Дякую, але 1. мені здається балансування дерева теж рекурсивне; 2. не обов’язково брати саме std::vector, та і взагалі тут задача про використати heap замість стеку, а як той heap використаний то вже інша справа.
Нагадую, що це задача демонстративна. Є інші подібні задачі не обов’язково з деревами

там в кінці є

тим часом літр молока в селі можна купити за 9 грн.

як я можу згадати те, чого не знаю? :)
you guys know mascot of c++?

кохання це...
... обирати мову програмування по маскоту

>Виклав на хабр
українською? :)

в 2015 поклацав касету на батьківскому зеніті з цікавості. настільки був вражений, що купив canon 50e і здоровенну мамію супер 23. з тих пір з ними і ходжу. але це не дешевше ніж цифра, так.

а так?

function is_correct(rectangleSize, fitSize) {
  return !rectangleSize?.width || !rectangleSize?.height || !fitSize
}

function fitRectangleToSquare2(rectangleSize, fitSize) {
  if (!is_correct(rectangleSize, fitSize)) return null
  let
    { width, height } = rectangleSize,
    ratio = (width > height)? fitSize/width : fitSize/height,
    newWidth = Math.ceil(width * ratio),
    newHeight = Math.ceil(height * ratio),
    result = {width: newWidth, height: newHeight}
    ; 
    return result
}

цей метод форматування має прямий зв’язок з фп. уявіть у вас є функція для чисел Фібоначчі

f 0 = 0
f 1 = 1
f x = f (x-1) + f (x-2)

int f(int x) {
  if (x == 0) return 0;
  if (x == 1) return 1;
  return f(x-1) + f (x-2);
}

int f(int);
int result_for_case0() { return 0; }
int result_for_case1() { return 1; }
int result_for_others(int x) { return f(x-1) + f(x-2); }
int f(int x) {
  switch (x) {
    case 0: return result_for_case0();
    case 1: return result_for_case1();
    default: return result_for_others(x);
  }
}

тут очевидно автор хотів зробити відкладений апдейт, прикрутити асинхроність чи щось таке, але відклав цю роботу на майбутнє. написав синхрону реалізацію, аби працюівало, а майбутнє поки що так і не наступило:)