k16's note
call/ccは「引数を1つとる関数」である。 call/ccは「引数を1つとるプロシージャを1つ引数にとる関数」である。 ということは、call/ccにcall/ccを引数として与えられる。(call/cc call/cc)これは何か。 おさらいから。call/ccは引数を1つとるプロシージャを引数にとる。(call/cc (lambda (k) ...)) ; (A)これをなんとなく評価してみると、内側の(lambda (k) ...)に適当な引数を与えて評価されたかのような結果が得られる。gosh> (call/cc (lambda (k) 1)) 1 gosh> (call/cc (lambda (k) (odd? 1))) #tこのときの適当な引数が継続である。つまり、(A)を評価するとそのときの継続を引数にして内側の(lambda (k) ...)が評価される。これがcall/
『あなたの知らない超絶技巧プログラミングの世界』は誰が読むべきか
遠藤侑介さんといえば、Quineをはじめとする変態プログラムの世界的なタツジンとして有名ですが、そのむかし遠藤さんに向かって「Quineの本とか、売れないことが確実ですね」という趣旨の発言をしたことがあります。遠藤さんがブログやコンテストで発表していた変態プログラムには個人的にとても魅力を感じていて、翻訳書で一緒にお仕事をする前から楽しませてもらっていたのですが、さすがに書籍の企画ネタにするのは難しいなあ（売れるようにするのが難しいという意味で）と思っていたのです。それから数年後、まさか本当にQuineの書き方の解説が載っている本が出版されるなんて！ それもQuineのみならず、遠藤さんのネタを徹底解説するような本がでるなんて！ 企画を担当した編集者もずいぶんな変態に違いありません。というわけで、今月発売された遠藤侑介著『あなたの知らない超絶技巧プログラミングの世界』という本をさっそく読み
XML を変換するなら Haskell（HXT） で
思えば自分にとってプログラミングとは、XML っぽいドキュメントを操作することでした。 XML パーザを書いてみたり、SXML でいろいろがんばったり、やる前から XSLT に挫折したり。 とにかく気持ちよく XML を操作する方法をこれまでいろいろ探してきたわけですが、今はこう断言できます。 XML をいじるのに最高な道具は HXT（Haskell XML Toolbox）であると。 そこで自分用のメモを兼ねて、「こんなふうに HXT を使ってます」を紹介しようと思います。 基本的な Haskell 力が高くないので、「理解を間違っている」とか「もっとこう使うべき」というツッコミ歓迎です。 HXT がうれしい理由 XML のような木構造のデータをいじろうと思ったとき、まず思いつくのは、根っこから順番に要素をたどりつつ処理していく方法です。 しかし、この方法は案外と融通が利きません。 常に
いかにして私は思い悩むのを止めてcall/ccを便利に使うようになったか
call/ccは神秘的です。(call/cc call/cc) とか、いまだにくらくらします。まあ、ゆっくり考えれば難しいことではないのですが、回答に至るプロセスを即答する自信はありません。しかも、そんな込み入った話なのに、(call/cc call/cc) なんていう式には実用性のかけらもない。ゼロです。採用面接の問題にはいいかも。Schemerを募集するような会社があるかどうか知りませんが。 そんなcall/ccの使い道としてよく引き合いに出されるのは大域脱出です。でも、たとえばケント・ディヴィグの教科書の例を見てピンとくる人はいるのでしょうか。引数にゼロがあったら掛け算をやめてジャンプする。ありがたみがまったく感じられない話です。かと思うと、その次の例でいきなり登場するのは「プリエンプティブ・マルチタスクを実装したエンジン」なるもの。わけがわかりません。 そこで、自分が「call/c
プログラミングのための確率統計 in Haskell
こんな表のことを確率分布といいます。サイコロをふったときに起こるイベントの確率、たとえば「偶数の目が出る」確率を調べることは、この確率分布からこんな別の確率分布への変換だと考えられます。 この変換は、具体的にはこんな対応です。P(偶数) = P(2) + P(4) + P(6) P(奇数) = P(1) + P(3) + P(5)P(X)がイベントXに対する確率を表しているわけですが、Pを「イベントの集合から[0,1]区間の実数への関数」だとみなすこともできます。確率分布から確率分布への変換は、関数に対する演算でもあるわけです。確率分布を連想リストで表せば、高階関数や代数型を使って、この変換をモデル化できそうです。 以前、このアイデアをSchemeで試してみたことがありました。当時は、そもそも確率についての理解が今よりもいっそうあやしかったし、実装もちゃちでしたが、このアイデアが特別なもの
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