MVCは死んだ。MOVEするときがきた - きしだのHatena
Conrad Irwinさんの「MVC is dead, it's time to MOVE on.」を訳してみました。 MVC is dead, it's time to MOVE on. この訳文も原文のライセンスを引き継いでCC-BY-3.0ライセンスで利用可能とします。 追記13:58 すでに訳してた方がいました。MVCの時代は終わった。MOVEを使い始めましょう。 - ふじこのプログラミング奮闘記 MVCは死んだ。MOVEするときがきた MVCはすばらしいアイデアだ。モデルを持ち、モデルは内部に少しの状態をもつ。ビューは内部に少しのUIをもつ。そして、コントローラは内部に少しの・・・ 何を持つ？ 私は確かにこのことに気づいた最初の人物ではない。しかし示されたようなMVCの問題のために、あなたは最後には過剰なコードをコントローラに詰め込むことになる。なぜなら、他にどこに入れていいか
「低要求での品質逆転の法則」というのを思いついた - きしだのHatena
つまり、ソフトウェアのあらゆるパラメータで、要求が低いときには工夫をしないほうが品質が高くなるという法則。 たとえば、アルゴリズムというのは理論的にはデータが増えたときに性能悪化がゆるやかなもののほうがよいということになってる。 でも多くの場合で、よいアルゴリズムは、少ないデータ数では単純なアルゴリズムに負ける。ソートなんかだと、データ数が一定以上のときはクイックソートだけどデータ数が少ないときはマージソートを使うということがよく行われる。「指数時間」かかると言われるアルゴリズムは遅くて使い物にならないということだったけど、それをがんばって「多項式時間」という使い物になるはずのアルゴリズムに改良したら複雑になりすぎて、通常のデータ数なら「指数時間」のアルゴリズムよりも遅いということがよくある。 データの格納にしても、データベースは便利だけど、データ数が少ないときは単純なテキストファイルのほ
作るプログラムの機能や性能で勝負したい。そうだ、データベースを勉強しよう - きしだのはてな
さて、アルゴリズムの勉強のしかたと、ラムダ計算の勉強のしかたの目星をつけました。 アルゴリズムの勉強のしかた - きしだのはてな ラムダ計算の勉強のしかた、プログラム意味論 - きしだのはてな これでここで書いたプログラムの理論の基礎は勉強できたことになるんじゃないかと思います。 プログラムの理論とはなにか - きしだのはてな ところで、プログラムの勉強地図としてこういう図を書きました。 で、ハードウェアまわりについても、プロセッサを支える技術やネットワークはなぜつながるのかでひととおり勉強したとしましょう。 じゃあ次は、アジャイルか？テストか？UIデザインか？となるわけですが、やはりプログラマなら、プログラムの作り方や使いやすさの前に、作るプログラムの機能や性能で勝負したいじゃないですか。 いい感じに関数が分割できるよとか、読みやすい名前がつけれるよとか、効率よく仕事して定時に帰れるよと
プログラムの理論とはなにか - きしだのHatena
プログラムには、手続きを記述するという側面と、式を記述するという2つの側面があります。 そして、それぞれの基礎理論としては、チューリングマシンとラムダ計算があるので、プログラムの理論としては、この2系統を勉強する必要があると思います。 ラムダ計算というのは、式によってどのような計算ができるかという理論です。式による条件分岐はそれほど難しくなく、Yコンビネータなどの不動点定理で、式によって繰り返し処理が行えるということが証明されたので、どのような計算でもできるということになっています。 チューリングマシンの理論とは、どのような手続きがどのような性質をもつかという理論です。プログラムの性質というのは、ある出力を行うプログラムが、入力に対してどのように時間がかかるか、どのようにメモリを使うかというものです。そしてこれがアルゴリズムの理論になります。 ところで、ぼくはブログで「アルゴリズムを勉強す
プログラマになるための勉強をしている人の前で話をしてきた - きしだのHatena
イデアルITスクールというところで、１時間ほど話をしてきました。 プログラマとしてやっていくために大事なことというテーマ。 資料を作らずに、というか構想すら練らずにやってしまったので、ここで整理とまとめと補足を。実際にこれをしゃべったというのではなくて、だいたいこんなことをしゃべろうとしてたという内容をかなり盛って書いてます。 当然ですが、プログラマの仕事はプログラムを書くことです*1。 プログラマとしてやっていくためには、どこで動くプログラムを書くか、なにをするプログラムを書くかということを意識することが大事です。 ということで、まずはプログラムが動くところがどう変わったかという話。 1970年代ころは、デバイスを動かすためのプログラムが多かったのではないかと。 あと、ここには書いてないけど、業務アプリはほぼメインフレームで動いてたと思います。 それが、1980年代くらいからパソコンが出
ラムダ計算とチューリングマシンの違い 2009-04-13 - きしだのはてな
ぼくもYコンビネータがわかるようになるまではそうだったのだけど、Yコンビネータを使うとどのような処理ができるのかがよくわからなくて悩んでいる人が多いように思う。他の人のブログを見ても、名前をつけずに再帰ができるのがすばらしいとか書いてあったりするのだけど、それによってどういう処理ができるのかわからずにいた。 結論をいえばYコンビネータには、なにかの処理を便利にする能力はない。関数であらゆる計算ができるということが示せれば、あとは用なしだ。理論の礎としてうまってしまえばいい。 結局、Yコンビネータによってどのような処理ができるかというのは、ラムダ計算の要素のメリットをチューリングマシンの中に見出そうとしてるといえる。 ラムダ計算とチューリングマシンは、どちらも計算モデルという点では一致しているけど、全く違う。 無限であるか有限かの違いといってもいい。 チューリングマシンでは、データの量と処理
おとうさん、ぼくにもYコンビネータがわかりましたよ！ - 2009-04-09 - きしだのはてな
やっと、Yコンビネータが何を意味するものなのか、どういう意義があるのかがわかりました。 名前を使わず再帰ができますよ！というだけのものじゃなかったのですね。 まずλありき 関数の話をしたいのです。 そのとき、いちいち hoge(x) = x * 2 としてhogeを・・・、とか名前をつけて話を進めるのがめんどうなので、関数を値としてあらわすと便利ということで、λという値を定義するのです。 そうすると、上のhoge関数なんかはλ(x)(x*2)などとあらわせますが、引数をあらわすのに()を使うといろいろまぎらわしいので、 λx.x*2 のように表記します。 というのがλ。 このとき、λになにかわたされたら、引数としてあらわされる部分を単純におきかえます。 (λx.x*2)y とあったら、xの部分をyでおきかえて (λx.x*2)y → y * 2 となります。λの引数部分を与えられた引数で置
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