我正在阅读来自underscore.io的scala cats book。它说关于Monad和Functor：
虽然monad和functor是最广泛使用的测序数据类型..
我可以看到Monad用于测序数据，但Functor完全不用。有人可以在仿函数上展示有关排序计算吗？
Seq(1, 2, 3).map(_ * 2).map(_.toString).foreach(println)
这里：您对一系列数据进行了一系列操作。
每个monad实际上都是一个仿函数，因为你可以使用implement map with flatMap和unit / pure /无论你的实现是什么。因此，如果您同意monad是“排序数据类型”，那么您应该同意仿函数也是如此。
脱离背景，这种说法不太清楚。
更完整的报价版本是：
虽然monad和functor是最广泛使用的测序数据类型[...]，但是半群和应用程序是最常用的。
本声明的目的不是消除“序列”的函数和一元概念之间的差异，而是将它们与Semigroupal提供的明显非顺序操作进行对比。
Functor和Monad都支持（不同）种类的“测序”。
对于某些函子x和某些类型的F[X]，给定F类型的值X，我们可以“序列”纯函数
f: X => Y
g: Y => Z
像这样：
x map f map g
你可以称之为“排序”，至少是“元素”。关键是g必须等到f产生至少一个y类型的Y才能做任何有用的事情。但是，这并不意味着必须在f第一次调用之前完成g的所有调用，例如如果x是一个长列表，可以并行处理每个元素 - 这就是我称之为“元素”的原因。
使用代表monadic效应的monad，“排序”的概念通常会更加严肃。例如，如果您正在使用x类型的值M[X] = Writer[Vector[String], X]，并且您有两个具有“写入”效果的函数
f: X => M[Y]
g: Y => M[Z]
然后你像这样对它们进行排序：
x flatMap f flatMap g
你真的希望f完全完成，直到g开始在Vector[String]类型的日志中写任何东西。所以在这里，这只是“排序”，没有任何精细打印。
现在，与Semigroupal形成鲜明对比。
假设F是半群的，也就是说，我们总是可以从F[(A,B)]和F[A]形成F[B]。给出了两个功能
f: X => F[A]
g: X => F[B]
我们可以建立一个功能
(x: X) => product(f(x), g(x))
返回类型为F[(A, B)]的结果。请注意，现在f和g可以完全独立地处理x：无论它是什么，它绝对不是排序。
同样，对于Applicative F和功能
f: A => X
g: B => Y
c: (X, Y) => Z
和两个独立的值a: F[A]，b: F[B]，你可以用a和b完全独立地处理f和g，然后将结果与c结合成一个F[Z]：
map2(a, b){ (a, b) => c(f(a), g(b)) }
再说一次：f和g对彼此的输入和输出一无所知，它们完全独立工作直到最后一步c，所以这又不是“排序”。
我希望它能在某种程度上澄清这种区别。