1 [[!toc]]
4 ------------------------------
6 This topic develops an idea based on a suggestion of Ken Shan's.
7 We'll build a series of functions that operate on trees, doing various
9 with a State monad, replacing leaves with a List monad, and converting
10 a tree into a list of leaves with a Continuation monad.  It will turn
11 out that the continuation monad can simulate the behavior of each of
14 From an engineering standpoint, we'll build a tree transformer that
15 deals in monads.  We can modify the behavior of the system by swapping
17 a layer of funtionality without disturbing the underlying system, for
19 of intensionality to an extensional grammar, but we have not yet seen
20 the utility of replacing one monad with other.
22 First, we'll be needing a lot of trees for the remainder of the
23 course.  Here again is a type constructor for leaf-labeled, binary trees:
25     type 'a tree = Leaf of 'a | Node of ('a tree * 'a tree);;
27 [How would you adjust the type constructor to allow for labels on the
28 internal nodes?]
30 We'll be using trees where the nodes are integers, e.g.,
33         let t1 = Node (Node (Leaf 2, Leaf 3),
34                        Node (Leaf 5, Node (Leaf 7,
35                                            Leaf 11)))
36             .
37          ___|___
38          |     |
39          .     .
40         _|_   _|__
41         |  |  |  |
42         2  3  5  .
43                 _|__
44                 |  |
45                 7  11
47 Our first task will be to replace each leaf with its double:
49         let rec tree_map (leaf_modifier : 'a -> 'b) (t : 'a tree) : 'b tree =
50           match t with
51             | Leaf i -> Leaf (leaf_modifier i)
52             | Node (l, r) -> Node (tree_map leaf_modifier l,
53                                    tree_map leaf_modifier r);;
55 `tree_map` takes a function that transforms old leaves into new leaves,
56 and maps that function over all the leaves in the tree, leaving the
57 structure of the tree unchanged.  For instance:
59         let double i = i + i;;
60         tree_map double t1;;
61         - : int tree =
62         Node (Node (Leaf 4, Leaf 6), Node (Leaf 10, Node (Leaf 14, Leaf 22)))
64             .
65          ___|____
66          |      |
67          .      .
68         _|__  __|__
69         |  |  |   |
70         4  6  10  .
71                 __|___
72                 |    |
73                 14   22
75 We could have built the doubling operation right into the `tree_map`
76 code.  However, because we've made what to do to each leaf a
77 parameter, we can decide to do something else to the leaves without
78 needing to rewrite `tree_map`.  For instance, we can easily square
79 each leaf instead by supplying the appropriate `int -> int` operation
80 in place of `double`:
82         let square i = i * i;;
83         tree_map square t1;;
84         - : int tree =
85         Node (Node (Leaf 4, Leaf 9), Node (Leaf 25, Node (Leaf 49, Leaf 121)))
87 Note that what `tree_map` does is take some unchanging contextual
88 information---what to do to each leaf---and supplies that information
89 to each subpart of the computation.  In other words, `tree_map` has the
92 In general, we're on a journey of making our `tree_map` function more and
93 more flexible.  So the next step---combining the tree transformer with
95 tree that is ready to accept any `int -> int` function and produce the
96 updated tree.
98         \f      .
99            _____|____
100            |        |
101            .        .
102          __|___   __|___
103          |    |   |    |
104         f 2  f 3  f 5  .
105                      __|___
106                      |    |
107                     f 7  f 11
109 That is, we want to transform the ordinary tree `t1` (of type `int
110 tree`) into a reader monadic object of type `(int -> int) -> int
111 tree`: something that, when you apply it to an `int -> int` function
112 `f` returns an `int tree` in which each leaf `i` has been replaced
113 with `f i`.
115 [Application note: this kind of reader object could provide a model
116 for Kaplan's characters.  It turns an ordinary tree into one that
117 expects contextual information (here, the `&lambda; f`) that can be
118 used to compute the content of indexicals embedded arbitrarily deeply
119 in the tree.]
121 With our previous applications of the Reader monad, we always knew
122 which kind of environment to expect: either an assignment function, as
123 in the original calculator simulation; a world, as in the
125 monad; etc.  In the present case, we expect that our "environment"
126 will be some function of type `int -> int`. "Looking up" some `int` in
127 the environment will return us the `int` that comes out the other side
128 of that function.
130         type 'a reader = (int -> int) -> 'a;;  (* mnemonic: e for environment *)
131         let reader_unit (a : 'a) : 'a reader = fun _ -> a;;
132         let reader_bind (u: 'a reader) (f : 'a -> 'b reader) : 'b reader = fun e -> f (u e) e;;
134 It would be a simple matter to turn an *integer* into an `int reader`:
136         let int_readerize : int -> int reader = fun (a : int) -> fun (modifier : int -> int) -> modifier a;;
137         int_readerize 2 (fun i -> i + i);;
138         - : int = 4
140 But how do we do the analagous transformation when our `int`s are scattered over the leaves of a tree? How do we turn an `int tree` into a reader?
141 A tree is not the kind of thing that we can apply a
142 function of type `int -> int` to.
144 But we can do this:
146         let rec tree_monadize (f : 'a -> 'b reader) (t : 'a tree) : 'b tree reader =
147             match t with
148             | Leaf a -> reader_bind (f a) (fun b -> reader_unit (Leaf b))
149             | Node (l, r) -> reader_bind (tree_monadize f l) (fun l' ->
153 This function says: give me a function `f` that knows how to turn
154 something of type `'a` into an `'b reader`---this is a function of the same type that you could bind an `'a reader` to---and I'll show you how to
155 turn an `'a tree` into an `'b tree reader`.  That is, if you show me how to do this:
157                       ------------
158           1     --->  |    1     |
159                       ------------
161 then I'll give you back the ability to do this:
163                       ____________
164           .           |    .     |
165         __|___  --->  |  __|___  |
166         |    |        |  |    |  |
167         1    2        |  1    2  |
168                       ------------
170 And how will that boxed tree behave? Whatever actions you perform on it will be transmitted down to corresponding operations on its leaves. For instance, our `int reader` expects an `int -> int` environment. If supplying environment `e` to our `int reader` doubles the contained `int`:
172                       ------------
173           1     --->  |    1     |  applied to e  ~~>  2
174                       ------------
176 Then we can expect that supplying it to our `int tree reader` will double all the leaves:
178                       ____________
179           .           |    .     |                      .
180         __|___  --->  |  __|___  | applied to e  ~~>  __|___
181         |    |        |  |    |  |                    |    |
182         1    2        |  1    2  |                    2    4
183                       ------------
185 In more fanciful terms, the `tree_monadize` function builds plumbing that connects all of the leaves of a tree into one connected monadic network; it threads the
189         - : int tree =
190         Node (Node (Leaf 4, Leaf 6), Node (Leaf 10, Node (Leaf 14, Leaf 22)))
192 Here, our environment is the doubling function (`fun i -> i + i`).  If
194 int_readerize t1`) to a different `int -> int` function---say, the
195 squaring function, `fun i -> i * i`---we get an entirely different
196 result:
199         - : int tree =
200         Node (Node (Leaf 4, Leaf 9), Node (Leaf 25, Node (Leaf 49, Leaf 121)))
202 Now that we have a tree transformer that accepts a *reader* monad as a
203 parameter, we can see what it would take to swap in a different monad.
205 For instance, we can use a State monad to count the number of leaves in
206 the tree.
208         type 'a state = int -> 'a * int;;
209         let state_unit a = fun s -> (a, s);;
210         let state_bind u f = fun s -> let (a, s') = u s in f a s';;
212 Gratifyingly, we can use the `tree_monadize` function without any
213 modification whatsoever, except for replacing the (parametric) type
214 `'b reader` with `'b state`, and substituting in the appropriate unit and bind:
216         let rec tree_monadize (f : 'a -> 'b state) (t : 'a tree) : 'b tree state =
217             match t with
218             | Leaf a -> state_bind (f a) (fun b -> state_unit (Leaf b))
219             | Node (l, r) -> state_bind (tree_monadize f l) (fun l' ->
220                                state_bind (tree_monadize f r) (fun r' ->
221                                  state_unit (Node (l', r'))));;
223 Then we can count the number of leaves in the tree:
225         # tree_monadize (fun a -> fun s -> (a, s+1)) t1 0;;
226         - : int tree * int =
227         (Node (Node (Leaf 2, Leaf 3), Node (Leaf 5, Node (Leaf 7, Leaf 11))), 5)
229             .
230          ___|___
231          |     |
232          .     .
233         _|__  _|__         , 5
234         |  |  |  |
235         2  3  5  .
236                 _|__
237                 |  |
238                 7  11
240 Note that the value returned is a pair consisting of a tree and an
241 integer, 5, which represents the count of the leaves in the tree.
243 Why does this work? Because the operation `fun a -> fun s -> (a, s+1)`
244 takes an `int` and wraps it in an `int state` monadic box that
245 increments the state. When we give that same operations to our
246 `tree_monadize` function, it then wraps an `int tree` in a box, one
247 that does the same state-incrementing for each of its leaves.
249 We can use the state monad to replace leaves with a number
250 corresponding to that leave's ordinal position.  When we do so, we
251 reveal the order in which the monadic tree forces evaluation:
253         # tree_monadize (fun a -> fun s -> (s+1, s+1)) t1 0;;
254         - : int tree * int =
255         (Node (Node (Leaf 1, Leaf 2), Node (Leaf 3, Node (Leaf 4, Leaf 5))), 5)
257 The key thing to notice is that instead of copying `a` into the
258 monadic box, we throw away the `a` and put a copy of the state in
261 Reversing the order requires reversing the order of the state_bind
262 operations.  It's not obvious that this will type correctly, so think
263 it through:
265         let rec tree_monadize_rev (f : 'a -> 'b state) (t : 'a tree) : 'b tree state =
266             match t with
267             | Leaf a -> state_bind (f a) (fun b -> state_unit (Leaf b))
268             | Node (l, r) -> state_bind (tree_monadize f r) (fun r' ->     (* R first *)
269                                state_bind (tree_monadize f l) (fun l'->    (* Then L  *)
270                                  state_unit (Node (l', r'))));;
272         # tree_monadize_rev (fun a -> fun s -> (s+1, s+1)) t1 0;;
273         - : int tree * int =
274         (Node (Node (Leaf 5, Leaf 4), Node (Leaf 3, Node (Leaf 2, Leaf 1))), 5)
276 We will need below to depend on controlling the order in which nodes
277 are visited when we use the continuation monad to solve the
278 same-fringe problem.
280 One more revealing example before getting down to business: replacing
281 `state` everywhere in `tree_monadize` with `list` gives us
283         # tree_monadize (fun i -> [ [i; square i] ]) t1;;
284         - : int list tree list =
285         [Node
286           (Node (Leaf [2; 4], Leaf [3; 9]),
287            Node (Leaf [5; 25], Node (Leaf [7; 49], Leaf [11; 121])))]
289 Unlike the previous cases, instead of turning a tree into a function
290 from some input to a result, this transformer replaces each `int` with
291 a list of `int`'s. We might also have done this with a Reader monad, though then our environments would need to be of type `int -> int list`. Experiment with what happens if you supply the `tree_monadize` based on the List monad an operation like `fun i -> [2*i; 3*i]`. Use small trees for your experiment.
293 [Why is the argument to `tree_monadize` `int -> int list list` instead
294 of `int -> int list`?  Well, as usual, the List monad bind operation
295 will erase the outer list box, so if we want to replace the leaves
296 with lists, we have to nest the replacement lists inside a disposable
297 box.]
299 Now for the main point.  What if we wanted to convert a tree to a list
300 of leaves?
302         type ('a, 'r) continuation = ('a -> 'r) -> 'r;;
303         let continuation_unit a = fun k -> k a;;
304         let continuation_bind u f = fun k -> u (fun a -> f a k);;
306         let rec tree_monadize (f : 'a -> ('b, 'r) continuation) (t : 'a tree) : ('b tree, 'r) continuation =
307             match t with
308             | Leaf a -> continuation_bind (f a) (fun b -> continuation_unit (Leaf b))
309             | Node (l, r) -> continuation_bind (tree_monadize f l) (fun l' ->
310                                continuation_bind (tree_monadize f r) (fun r' ->
311                                  continuation_unit (Node (l', r'))));;
313 We use the Continuation monad described above, and insert the
314 `continuation` type in the appropriate place in the `tree_monadize` code. Then if we give the `tree_monadize` function an operation that converts `int`s into `'b`-wrapping Continuation monads, it will give us back a way to turn `int tree`s into corresponding `'b tree`-wrapping Continuation monads.
316 So for example, we compute:
318         # tree_monadize (fun a -> fun k -> a :: k a) t1 (fun t -> []);;
319         - : int list = [2; 3; 5; 7; 11]
321 We have found a way of collapsing a tree into a list of its
322 leaves. Can you trace how this is working? Think first about what the
323 operation `fun a -> fun k -> a :: k a` does when you apply it to a
324 plain `int`, and the continuation `fun _ -> []`. Then given what we've
326 a -> fun k -> a :: k a` to do?
328 In a moment, we'll return to the same-fringe problem.  Since the
329 simple but inefficient way to solve it is to map each tree to a list
330 of its leaves, this transformation is on the path to a more efficient
331 solution.  We'll just have to figure out how to postpone computing the
332 tail of the list until its needed...
334 The Continuation monad is amazingly flexible; we can use it to
335 simulate some of the computations performed above.  To see how, first
336 note that an interestingly uninteresting thing happens if we use
337 `continuation_unit` as our first argument to `tree_monadize`, and then
338 apply the result to the identity function:
340         # tree_monadize continuation_unit t1 (fun t -> t);;
341         - : int tree =
342         Node (Node (Leaf 2, Leaf 3), Node (Leaf 5, Node (Leaf 7, Leaf 11)))
344 That is, nothing happens.  But we can begin to substitute more
345 interesting functions for the first argument of `tree_monadize`:
347         (* Simulating the tree reader: distributing a operation over the leaves *)
348         # tree_monadize (fun a -> fun k -> k (square a)) t1 (fun t -> t);;
349         - : int tree =
350         Node (Node (Leaf 4, Leaf 9), Node (Leaf 25, Node (Leaf 49, Leaf 121)))
352         (* Simulating the int list tree list *)
353         # tree_monadize (fun a -> fun k -> k [a; square a]) t1 (fun t -> t);;
354         - : int list tree =
355         Node
356          (Node (Leaf [2; 4], Leaf [3; 9]),
357           Node (Leaf [5; 25], Node (Leaf [7; 49], Leaf [11; 121])))
359         (* Counting leaves *)
360         # tree_monadize (fun a -> fun k -> 1 + k a) t1 (fun t -> 0);;
361         - : int = 5
363 We could simulate the tree state example too, but it would require
364 generalizing the type of the Continuation monad to
366         type ('a, 'b, 'c) continuation = ('a -> 'b) -> 'c;;
368 If you want to see how to parameterize the definition of the `tree_monadize` function, so that you don't have to keep rewriting it for each new monad, see [this code](/code/tree_monadize.ml).
370 Using continuations to solve the same fringe problem
371 ----------------------------------------------------
373 We've seen two solutions to the same fringe problem so far.
374 The problem, recall, is to take two trees and decide whether they have
375 the same leaves in the same order.
377 <pre>
378  ta            tb          tc
379  .             .           .
380 _|__          _|__        _|__
381 |  |          |  |        |  |
382 1  .          .  3        1  .
383   _|__       _|__           _|__
384   |  |       |  |           |  |
385   2  3       1  2           3  2
387 let ta = Node (Leaf 1, Node (Leaf 2, Leaf 3));;
388 let tb = Node (Node (Leaf 1, Leaf 2), Leaf 3);;
389 let tc = Node (Leaf 1, Node (Leaf 3, Leaf 2));;
390 </pre>
392 So `ta` and `tb` are different trees that have the same fringe, but
393 `ta` and `tc` are not.
395 The simplest solution is to map each tree to a list of its leaves,
396 then compare the lists.  But because we will have computed the entire
397 fringe before starting the comparison, if the fringes differ in an
398 early position, we've wasted our time examining the rest of the trees.
400 The second solution was to use tree zippers and mutable state to
401 simulate coroutines (see [[coroutines and aborts]]).  In that
402 solution, we pulled the zipper on the first tree until we found the
403 next leaf, then stored the zipper structure in the mutable variable
404 while we turned our attention to the other tree.  Because we stopped
405 as soon as we find the first mismatched leaf, this solution does not
406 have the flaw just mentioned of the solution that maps both trees to a
407 list of leaves before beginning comparison.
409 Since zippers are just continuations reified, we expect that the
410 solution in terms of zippers can be reworked using continuations, and
411 this is indeed the case.  Before we can arrive at a solution, however,
412 we must define a data structure called a stream:
414     type 'a stream = End | Next of 'a * (unit -> 'a stream);;
416 A stream is like a list in that it contains a series of objects (all
417 of the same type, here, type `'a`).  The first object in the stream
418 corresponds to the head of a list, which we pair with a stream
419 representing the rest of a the list.  There is a special stream called
420 `End` that represents a stream that contains no (more) elements,
421 analogous to the empty list `[]`.
423 Actually, we pair each element not with a stream, but with a thunked
424 stream, that is, a function from the unit type to streams.  The idea
425 is that the next element in the stream is not computed until we forced
426 the thunk by applying it to the unit:
428 <pre>
429 # let rec make_int_stream i = Next (i, fun () -> make_int_stream (i + 1));;
430 val make_int_stream : int -> int stream = <fun>
431 # let int_stream = make_int_stream 1;;
432 val int_stream : int stream = Next (1, <fun>)         (* First element: 1 *)
433 # match int_stream with Next (i, rest) -> rest;;
434 - : unit -> int stream = <fun>                        (* Rest: a thunk *)
436 (* Force the thunk to compute the second element *)
437 # (match int_stream with Next (i, rest) -> rest) ();;
438 - : int stream = Next (2, <fun>)
439 </pre>
441 You can think of `int_stream` as a functional object that provides
442 access to an infinite sequence of integers, one at a time.  It's as if
443 we had written `[1;2;...]` where `...` meant "continue indefinitely".
445 So, with streams in hand, we need only rewrite our continuation tree
446 monadizer so that instead of mapping trees to lists, it maps them to
449         # tree_monadize (fun a k -> a :: k a) t1 (fun t -> []);;
450         - : int list = [2; 3; 5; 7; 11]
452 as above, we have
454         # tree_monadize (fun i k -> Next (i, fun () -> k ())) t1 (fun _ -> End);;
455         - : int stream = Next (2, <fun>)
457 We can see the first element in the stream, the first leaf (namely,
458 2), but in order to see the next, we'll have to force a thunk.
460 Then to complete the same-fringe function, we simply convert both
461 trees into leaf-streams, then compare the streams element by element.
462 The code is enitrely routine, but for the sake of completeness, here it is:
464 <pre>
465 let rec compare_streams stream1 stream2 =
466     match stream1, stream2 with
467     | End, End -> true (* Done!  Fringes match. *)
468     | Next (next1, rest1), Next (next2, rest2) when next1 = next2 -> compare_streams (rest1 ()) (rest2 ())
469     | _ -> false;;
471 let same_fringe t1 t2 =
472   let stream1 = tree_monadize (fun i k -> Next (i, fun () -> k ())) t1 (fun _ -> End) in
473   let stream2 = tree_monadize (fun i k -> Next (i, fun () -> k ())) t2 (fun _ -> End) in
474   compare_streams stream1 stream2;;
475 </pre>
477 Notice the forcing of the thunks in the recursive call to
478 `compare_streams`.  So indeed:
480 <pre>
481 # same_fringe ta tb;;
482 - : bool = true
483 # same_fringe ta tc;;
484 - : bool = false
485 </pre>
487 Now, this implementation is a bit silly, since in order to convert the
488 trees to leaf streams, our tree_monadizer function has to visit every
489 node in the tree.  But if we needed to compare each tree to a large
490 set of other trees, we could arrange to monadize each tree only once,
491 and then run compare_streams on the monadized trees.
493 By the way, what if you have reason to believe that the fringes of
494 your trees are more likely to differ near the right edge than the left
495 edge?  If we reverse evaluation order in the tree_monadizer function,
496 as shown above when we replaced leaves with their ordinal position,
497 then the resulting streams would produce leaves from the right to the
498 left.
500 The idea of using continuations to characterize natural language meaning
501 ------------------------------------------------------------------------
503 We might a philosopher or a linguist be interested in continuations,
504 especially if efficiency of computation is usually not an issue?
505 Well, the application of continuations to the same-fringe problem
506 shows that continuations can manage order of evaluation in a
507 well-controlled manner.  In a series of papers, one of us (Barker) and
508 Ken Shan have argued that a number of phenomena in natural langauge
509 semantics are sensitive to the order of evaluation.  We can't
510 reproduce all of the intricate arguments here, but we can give a sense
511 of how the analyses use continuations to achieve an analysis of
512 natural language meaning.
514 **Quantification and default quantifier scope construal**.
516 We saw in the copy-string example and in the same-fringe example that
517 local properties of a tree (whether a character is `S` or not, which
518 integer occurs at some leaf position) can control global properties of
519 the computation (whether the preceeding string is copied or not,
520 whether the computation halts or proceeds).  Local control of
521 surrounding context is a reasonable description of in-situ
522 quantification.
524     (1) John saw everyone yesterday.
526 This sentence means (roughly)
528     &Forall; x . yesterday(saw x) john
530 That is, the quantifier *everyone* contributes a variable in the
531 direct object position, and a universal quantifier that takes scope
532 over the whole sentence.  If we have a lexical meaning function like
533 the following:
535 <pre>
536 let lex (s:string) k = match s with
537   | "everyone" -> Node (Leaf "forall x", k "x")
538   | "someone" -> Node (Leaf "exists y", k "y")
539   | _ -> k s;;
541 let sentence1 = Node (Leaf "John",
542                       Node (Node (Leaf "saw",
543                                   Leaf "everyone"),
544                             Leaf "yesterday"));;
545 </pre>
547 Then we can crudely approximate quantification as follows:
549 <pre>
550 # tree_monadize lex sentence1 (fun x -> x);;
551 - : string tree =
552 Node
553  (Leaf "forall x",
554   Node (Leaf "John", Node (Node (Leaf "saw", Leaf "x"), Leaf "yesterday")))
555 </pre>
557 In order to see the effects of evaluation order,
558 observe what happens when we combine two quantifiers in the same
559 sentence:
561 <pre>
562 # let sentence2 = Node (Leaf "everyone", Node (Leaf "saw", Leaf "someone"));;
563 # tree_monadize lex sentence2 (fun x -> x);;
564 - : string tree =
565 Node
566  (Leaf "forall x",
567   Node (Leaf "exists y", Node (Leaf "x", Node (Leaf "saw", Leaf "y"))))
568 </pre>
570 The universal takes scope over the existential.  If, however, we
572 inverse scope:
574 <pre>
575 # tree_monadize_rev lex sentence2 (fun x -> x);;
576 - : string tree =
577 Node
578  (Leaf "exists y",
579   Node (Leaf "forall x", Node (Leaf "x", Node (Leaf "saw", Leaf "y"))))
580 </pre>
582 There are many crucially important details about quantification that
583 are being simplified here, and the continuation treatment here is not
584 scalable for a number of reasons.  Nevertheless, it will serve to give
585 an idea of how continuations can provide insight into the behavior of
586 quantifiers.
590 ---------------------
592 Of course, by now you may have realized that we have discovered a new
594 so are trees.  Here is the type constructor, unit, and bind:
596         type 'a tree = Leaf of 'a | Node of ('a tree) * ('a tree);;
597         let tree_unit (a: 'a) : 'a tree = Leaf a;;
598         let rec tree_bind (u : 'a tree) (f : 'a -> 'b tree) : 'b tree =
599             match u with
600             | Leaf a -> f a
601             | Node (l, r) -> Node (tree_bind l f, tree_bind r f);;
603 For once, let's check the Monad laws.  The left identity law is easy:
605     Left identity: bind (unit a) f = bind (Leaf a) f = f a
607 To check the other two laws, we need to make the following
608 observation: it is easy to prove based on `tree_bind` by a simple
609 induction on the structure of the first argument that the tree
610 resulting from `bind u f` is a tree with the same strucure as `u`,
611 except that each leaf `a` has been replaced with `f a`:
613                         .                         .
614                       __|__                     __|__
615                       |   |                     |   |
616                       a1  .                   f a1  .
617                          _|__                     __|__
618                          |  |                     |   |
619                          .  a5                    .  f a5
620            bind         _|__       f   =        __|__
621                         |  |                    |   |
622                         .  a4                   .  f a4
623                       __|__                   __|___
624                       |   |                   |    |
625                       a2  a3                f a2  f a3
627 Given this equivalence, the right identity law
629         Right identity: bind u unit = u
631 falls out once we realize that
633         bind (Leaf a) unit = unit a = Leaf a
635 As for the associative law,
637         Associativity: bind (bind u f) g = bind u (\a. bind (f a) g)
639 we'll give an example that will show how an inductive proof would
640 proceed.  Let `f a = Node (Leaf a, Leaf a)`.  Then
642                                                    .
643                                                ____|____
644                   .               .            |       |
645         bind    __|__   f  =    __|_    =      .       .
646                 |   |           |   |        __|__   __|__
647                 a1  a2        f a1 f a2      |   |   |   |
648                                              a1  a1  a1  a1
650 Now when we bind this tree to `g`, we get
652                     .
653                _____|______
654                |          |
655                .          .
656              __|__      __|__
657              |   |      |   |
658            g a1 g a1  g a1 g a1
660 At this point, it should be easy to convince yourself that
661 using the recipe on the right hand side of the associative law will
662 built the exact same final tree.
664 So binary trees are a monad.
667 called a
669 that is intended to represent non-deterministic computations as a tree.
672 What's this have to do with tree\_mondadize?
673 --------------------------------------------
675 So we've defined a Tree monad:
677         type 'a tree = Leaf of 'a | Node of ('a tree) * ('a tree);;
678         let tree_unit (a: 'a) : 'a tree = Leaf a;;
679         let rec tree_bind (u : 'a tree) (f : 'a -> 'b tree) : 'b tree =
680             match u with
681             | Leaf a -> f a
682             | Node (l, r) -> Node (tree_bind l f, tree_bind r f);;
684 What's this have to do with the `tree_monadize` functions we defined earlier?
686         let rec tree_monadize (f : 'a -> 'b reader) (t : 'a tree) : 'b tree reader =
687             match t with
688             | Leaf a -> reader_bind (f a) (fun b -> reader_unit (Leaf b))
689             | Node (l, r) -> reader_bind (tree_monadize f l) (fun l' ->