cabalファイルだけでは足りない事がある。どうしても単一のプログラムではできないこともあるし、TemplateHaskellでも生成できなくてやむなくソースコードを自動生成するスクリプトを書かざるを得ない事もあります。自動生成なんかやると何かに負けた気分になりますが、cabalでなければ普通にやっている事なので、何も問題は無い気がします。MakefileとかAntとか。 具体的には、 (1) Haskell製コード生成プログラムをビルド (2) シェルスクリプト経由でコード生成プログラムを実行 (3) 本体のプログラムをビルド という事をやりたい。 ところがcabalには直接的に外部のコマンドを実行してビルドする方法が無いみたいです。無いみたいなんですが、ビルドを細かく制御する方法はいくつか用意されています。 (A) Build-Type: Configureでautoconfで頑張る
非負の距離(重み)を持つ無向の木について,最も遠い頂点間の距離(最遠頂点間距離)を木の直径という.この直径を求めるアルゴリズムは意外と簡単だが,参考サイトの証明ではすっきりできなかったので,自分なりに証明を考えてみる. 参考サイト:http://www.prefield.com/algorithm/graph/tree_diameter.html <アルゴリズムの説明> 適当な頂点sを選び,sからの最遠頂点uを探索する.次にuからの最遠頂点vを探索する.このとき,(u,v)は木の最遠頂点対となっており,木の直径はuとvの距離と等しい. <自分なりの証明> uが少なくとも一つの最遠頂点対に含まれることを証明する.基本的な方針は参考サイトと同じ.サイトで理解できなかったところを自分なりに考える. s:任意の頂点 u:sからの最遠頂点 (x,y):とある最遠頂点対 t:sからuに向かう経路でuと
Diverting trains of thought, wasting precious time Tue, 07 Oct 2014 Seven deadly sins of talking about “types” [Update: this article has been translated into Japanese!] My essay “In Search of Types” attempts to be a dispassionate review of some of the different concepts, purposes and attitudes surrounding the word “type” in programming. I imagine that my passions are still rather thinly veiled in
Life of a HTTP request, as seen by my toy web server 2014-10-06clwanprogrammingWhen learning a new programming language, I tend to write two things with it: a language interpreter (usually a FORTH-like language or Brainfuck if I'm feeling lazy), and a HTTP server. Sometimes, just as a challenge or a way to quench my boredom, I do this even though I've been working with a particular language for so
https://web.archive.org/web/20210521023726/https://artyom.me/lens-over-tea-1
Another custom container post for my Vectors and Vector Based Containers series. In this post I'll look at an alternative implementation of the humble bit vector, designed specifically for optimising zero fill operations. It's not a new technique, and not particularly complicated to implement, but it's not completely obvious, and it's something that gave us some noticeable speedups when applied to
my biased thoughts on the fields of natural language processing (NLP), computational linguistics (CL) and related topics (machine learning, math, funding, etc.) When I was an undergrad, probably my favorite CS class I took was algorithms. I liked it (a) because my background was math so it was the closest match to what I knew and (b) because even though it was "theory," a lot of the stuff we learn
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