https://github.com/Trumeet/EncoderBot/blob/master/src/main/kotlin/moe/yuuta/encoderbot/EncoderBot.kt
正准备使用 Scala 重写这个具有 Inline Keyboard/Callback Query 和 Inline Article 功能的 bot...

就是三种接口方式：

回复 Telegram

Message 普通消息
CallbackQuery 键盘回调
InlineQuery 内联机器人回调

第一次使用 #Java 的 Resources

第一次使用 #Scala sbt（死变态 emmm...

第一次使用 #Scala 的 experimental language feature: macros

虽然最后我还是放弃了继续写这些... 即便除了 bot 逻辑外的都写完了

虽然 Scala 再去继承一下 TelegramBots 的 Api Class，使用 postfix operators 和 implicit conversation 和比 Kotlin 搞基的 Pattern matching 应该可以实现更优秀的可读性，而且这应用逻辑本身就不是多复杂...

比如说，Scala 的 Postfix Operators

import scala.language.implicitConversions
import scala.language.postfixOps

final implicit class HelloableString(val m: String) {
  def ! : String = s"Hello, $m"
  def unary_! = this.!
  override def toString = m    
}

scala> !"duangsuse"
res0: String = Hello, duangsuse

scala> "duangsuse".!
res1: String = Hello, duangsuse

scala> "duangsuse"!
res2: String = Hello, duangsuse


比起 Jawa, Kotlin 里不断 execute(Query) 好多了...

有的时候觉得经验和记忆力重要，因为不会记住那些接口就不能编程了呢....
即便会怎么怎么样，可能比擅长编写应用的人们更适合去学习算法什么的，但是好像也不怎么样

又有时候会觉得对模型的直觉很重要

也有时候会觉得设计和分析的能力很重要....
因为能写很多真正能让人看不懂的东西，而不是容许一切复杂性都被藏在一些简单的东西后面

所以，到底是使用接口的知识『广度』大好呢，还是分析能力『深度』大好呢... 🤔

这是一个值得考虑的问题

🌚 你写 PHP 7.4 的样子好像 Node.js

* 新特性汇总
* RFC：箭头函数语法
* RFC：数组解构语法

上面的作为比较可以看看用 #Haskell 怎么写：

parts = ["apple", "pear"]
fruits = ["banana", "orange"] ++ parts ++ ["watermelon"]

fruits == ["banana","orange","apple","pear","watermelon"]

因为 Haskell 没有『Spread operator』所以就用 (++) 替换了，虽然说 spread operator 也不是魔法的就能实现把『item』里的东西全都 flat 添加到集合里的能力了，势必也得做额外的支持

result = f [1, 2] where f = (sum . ((*2) <$>))

(putStrLn . show :: Int -> IO ()) result

其中 sum 的定义是

sum [] = 0
sum (x:xs) = x + sum xs

或者，用 foldl 定义（非 point-free 版本）

sum xs = foldl (\ac x -> ac + x) 0 xs

(.) 就是 compose 啦（

(sum . ((*2) <$>))
就是

(\xs -> sum (map (* 2) xs))

(*2) 是柯里化的 (*) （
(*) :: Num a => a -> a -> a

拿到一个 Num a 以后还要一个 Num a（因为有交换律 transitive 所以不用考虑顺序）就可以得到乘积

最近是不知道该做什么，想做的太多了，时间太少了，又不会休息... 效率低下精力损失

思量着写点异步的应用学习一下 Events/Callback/Promise/Coroutine/AwaitAsync/Threads 什么的？

https://github.com/duangsuse/WowCoolApk/issues/1 #GitHub #CoolAPk

#info #Telegram 这周 duangsuse 将开始使用一种新的制度，可能可以提升我的工作效率和身体素质（目前应该视为首要任务） —

现在，很多东西对于 duangsuse 来说终于不是难题了，duangsuse 已经有了可以在应用层（包括异步、函数式、用户界面、计算机网络、数据库、IO 等）驰骋的能力，而且还是多语言！

所以我依然要继续学习 #CS 计算机科学了（而不是成天等着完成 XX 事情），

不过，我决定，因为每周的时间非常有限， 一周只完成大概的两件任务（任务是随便定的）

然后剩下的时间就主要是咸鱼看番（ 🐟
（算是对完成速度快的鼓励
（好吧，是因为我目前好像不应该在电脑面前坐太久呢。

#algorithm #cs #net #security 🌚

这... 他们也真是太有创意了，这都能想出来（其实也不意外，像这种增加服务资源消耗的破坏性攻击也是直觉所在了...）

🤔 HashMap 的最差时间复杂度，假设是扎堆的情况下可能是 O(n**2) ？
看来还是我不了解这些算法....

我一直以为最差大不了就是 O(n) 的，线性 Map 也就是这个复杂度：

#Haskell 里，（List）Map 可以这么定义：

data ListMap k a = ListMap [(k, a)] deriving Show

Eq

不能直接 derive。
然后我们定义基础的 get 和 put 操作：

import Data.Maybe (listToMaybe)

getKey :: (Eq k) => ListMap k a -> k -> Maybe a
getKey (ListMap xs) k = (snd <$>) . listToMaybe . find $ xs
where
find = filter ((== k) . fst)

putKey :: ListMap k a -> k -> a -> ListMap k a
putKey (ListMap kvs) k v = ListMap ((k, v) : kvs)

因为 Haskell 多了一层递归调用栈的空间复杂度（比如 filter 操作）... 算了，有 TCO... 算了... 和时间复杂度无关...

😫

但是，即使是 ArrayMap 的最差情况时间复杂度也只是 O(n) 啊！为啥 HashMap 就多了一个 n*...

我知道，现在流行的（比如，Lua 和 Ruby 和 PHP 的实现）散列表实现都是基于『散列桶』分配的，需要时多分配一些桶（链表），重新算散列分配操作

但那的复杂度好像也不是 O(n**2) 啊... 毕竟最差情况也就是算一次 O(1) 的散列 Key 拿储蓄对象的 bin，结果 bin 里碰撞了（不止一个 kv 被分配在某桶），那复杂度就会是 O(n) （要线性查找一遍）

什么是哈希洪水攻击（Hash-Flooding Attack）？

「『哈希表的最差时间复杂度是 n^2』——这是一项所有软件开发人员烂熟于心的基础知识，所有人都知道，但是所有人都只是看过一眼就忘在脑后了。直到 2003 年，才第一次有人提出可以用这个东西发动网络攻击，而且效果十分之出色。」

https://www.zhihu.com/question/286529973/answer/676290355

data Maybe a = Just a | Nothing deriving Eq, Show

instance Functor Maybe where
fmap f (Just x) = Just <$> f x
fmap f Nothing = Nothing

instance Monad Maybe where
return x = Maybe x
(Just x) >>= f = f x
Nothing >>= _ = Nothing


其中 Fuctor 就是 Functor...

class Category (c :: * -> * -> *) where
  id :: c a a
  (.) :: c y z -> c x y -> c x z

Category 就是一个范畴：

一个图有两样东西：对象、箭头
一个半群（Semigroup）满足两个定律：
封闭律：对于所有箭头 f g，都有箭头 h = f . g
结合律：(f .g) x = f . (g . x)
当然这个 (.) 不需要理解，是什么看上面的

class Semigroup a where
  (<>) :: a -> a -> a
  (<>) = mappend

一个含宏半群包含一个宏元 id：

class Semigroup a => Monoid a where
  mempty :: a

Monoid 也是一个范畴

Functor 是对象为范畴的范畴上的箭头：

class (Category c, Category d) => Functor c d t where
fmap :: c a b -> d (t a) (t b)

这里 c 就是 Category 这个 typeclass 的 c :: * -> * -> *
它是一个 Higher Kind, 接受一个类型、再接受一个类型，返回一个类型，或者说
c :: * -> * -> *
(c T) :: * -> *

Functor 就是不同范畴的映射关系，把 O 映射到 T(O)、~> 映射到 T(~>)
然后对象就是箭头弄出来的变化态射，所以直接 fmap 箭头就可以了？

one = 1 — 对象 "单元" "宏元"
addOne = (+1) — 箭头 (\x -> x+1)
addOne one — 2
addOne . addOne $ one — 3

然后就有 Endofunctor "自函子"，从一个范畴到同一个范畴的 Functor，它是一个范畴，对象是 Category、箭头是 Cateogry 之间的态射

type Endofunctor c t = Functor c c t

然后就有 Monad 了...

class Endofunctor c t => Monad t where
  eta :: c a (t a)
  mu :: c (t (t a)) (t a

)

这里 t 是 (t :: * -> *), 它把一个对象 Map 到一个对象，这里是一个新 Monad

定义有点区别，Haskell 的 Control.Monad 是

class Applicative m => Monad m

而不是 Endofunctor, 不过 Applicative 其实是

class Functor f => Applicative f

反正 Monad、Applicative 都是 Haskell 完成 "sequence computations and combine their results" 的东西...
毕竟 Haskell 是基于『那种』函数式的（而不是类似 Scheme 的逻辑即『组合函数』函数式，使用递归、允许副作用）（Haskell 就换成了基于范畴论的函数式... 这是不能引入副作用的，而 Scheme 的抽象级别没有那么高，还能看出点机器化的东西）

不过说起来我也没写过『顺序应用函数』的 R6RS Scheme 程序... 因为我不是特别擅长 Scheme

不过看起来是可以的，反正 Scheme 里少说还有『参数顺序求值』

Racket: 4.14.1 Sequences

(define (histogram vector-of-words)
    (define a-hash (make-hash))
    (for ([word (in-vector vector-of-words)])
      (hash-set! a-hash word (add1 (hash-ref a-hash word 0))))
    a-hash)

Haskell 惰性求值不能保证

#FP #CS #Haskell 然后这里有一些 Monad:

newtype Identity a = Identity { runIdentity :: a }

+ Haskell 不会写 Monad 怎么编程？把 Haskell 写成 Scheme？有点困难啊，因为 Haskell 不像 Scheme 还是『有点节操』的函数式（只是组合函数而不是把一切都看成函数组合...）
+ 这是我从某范畴论教程上抄下来的（虽然完全是我默写下来的...）
+ 使用 newtype 而不是 data 是因为 Identity 是同构类型

+ 如果使用 data 会是这样的：

data Identity a = Identity { runIdentity :: a }
data Identity a where
  Identity :: a -> Identity a

+ runIdentity :: Identity a -> a 和 Identity 构造器的类型 (Identity :: a -> Identity a) 是同构的
+ 同构是指有一个 f :: a -> b 的同时也有 f' :: b -> a
比如说，f = show :: Int -> String; f' = toInt :: String -> Int
这就是说 (f . f') = id = (f' . f)

然后可以去写 Functor Instance

instance Functor (Identity :: * -> *) where
fmap :: (a -> b) -> (Identity a -> Identity b)
fmap f (Identity i) = Identity <$> f i

这里 i :: a，直接模式匹配把 a 取出来了

instance Monad Identity where
return x = Identity x
Identity x >>= f = f x

然后还有比较常用的 Maybe 和 Either 和新学到的 Reader Monad

data Maybe a where
  Just :: a -> Maybe a
  Nothing :: Maybe a
  deriving (Eq, Show)

instance Functor (Maybe :: * -> *) where
  fmap :: (a -> b) -> (Maybe a -> Maybe b)
  fmap f (Just x) = (Just . f) $ x
  fmap f Nothing = Nothing

instance Monad Maybe where
  return :: a -> Maybe a
  return = Just
  (>>=) :: Maybe a -> (a -> b) -> b
  (Just x) >>= f = f x
  Nothing >>= f = Nothing

... 我还是不知道 mu :: t t a -> t a 使用在哪里... 但是 (>>=) 说不定使用了它，因为 f x 是 b，但是 Nothing 是 Maybe a 呢，就是说要先 Map 到 Maybe Maybe a 才用 mu :: Maybe Maybe a -> Maybe a 弄回来就可以了？

data Either a b = Left a | Right b deriving (Eq, Show)

这里 Either a b 是 a 和 b 的 Product Type

Coproduct: 有 Left 箭头从 a 到达 Either a b ；Right 箭头从 b 到达 Either a b
有一个 (Left :: a -> Either a b) Constructor
和一个 (Right :: b -> Either a b ) 构造器
反过来就是 Product: 比如 (\(Left l) = l) :: Either a b -> a （这里为了方便没有考虑还有 Right 解构器的事情；实际上这是不对的，导致不是所有 Either 值都能被这个 Operator 解构）
从 Either a b 到达 a (箭头就是 (->) Haskell 的中缀类型构造器）

instance Functor (Either a) where

  fmap _ (Left l) = Left l
  fmap f (Right r) = Rigth $ f r

就是 mapRight

instance Monad (Either a) where
  Left l >>= f = Left l
  Right r >>= f = f r

此外，一般还定义这些函数：

either :: Either a b -> (a -> a') -> (b -> b') -> Either a' b'
either (Left l) f _ = Left $ f l
either (Right r) _ g = Right $ f r

好吧... 这好像是 Map 两边的...

either :: (a -> c) -> (b -> c) -> Either a b -> c
either f g (Left x) = f x
either f g (Right x) = g x

其实是

一般还会有 (isLeft :: Either a b -> Bool)、(asLeft :: Either a b -> Maybe a)、swap :: Either a b -> Either b a、flatMapLeft :: Either a b -> (a -> c) -> c 什么的

然后就是 Reader

它的作用就是给一个计算 fun :: t -> a 喂一个 t，拿到一个 a



newtype Reader t a = Reader { runReader :: (t -> a) }

这里 runReader :: Reader t a -> (t -> a)
然后我们去 instance Functor 和 Monad 它

instance Functor (Reader t) where
  fmap f (Reader r) = Reader $ \i -> f (r i)

instance Monad (Reader t) where
  return x = Reader (\_ -> x)
  (Reader r) >>= f = Reader $ \r' -> runReader r' (f (r r'))

有点难于理解，看看怎么用的...

然后还有推荐的 Cont、ST Monad、Free、Alternative

Cont 就是 CPS Monad
CPS 就是 Continuation Passing Style

比如有一个 Operator add :: Int -> Int -> Int
然后你定义一个 add2 :: Int -> Int


add2 x = add x 2 — x + 2

但是就不能进行其他的计算了（不允许嵌套的话），比如 (putStrLn . show) :: a -> IO () 当然在这里 a 是 (Num a) => Context 下

但是可以去 CPS, 假设就有一个 excited :: Int -> IO () 的东西

add2Cps x = excited (add x 2)

计算就可以在 excited 函数里继续

其他的以后我会学的，顺便再学学 Scala 里怎么写... Haskell 是门好语言