1 単純な字句解析をJavaで実装する - Qiita
はじめに コンパイラ実装の処理過程に字句解析があります。 その字句解析のごくごく原始的なものをJavaで実装してみたいとおもいます。 去る2017年1月28日に開催されたコンパイラ勉強会に刺激をうけて書きました。 当の勉強会の発表内容の高度さには遠く及ばずそのような知識もありませんが、 コンパイラ実装のHello, World!的な記事もあったら楽しいかもとおもい書きました。 字句解析でやりたいこと 実装にあたり、まずはやりたいことを確認しましょう。 字句解析はプログラムになっている文字列を、字句またはトークンとよばれるものへ分解します。 例を見ながら説明します。 足し算の結果を変数へ代入する、プログラムになっている文字列があります。 この文字列をans1と=、10、+、20の５つへ分解するのが、字句解析の目的です。 分解した文字列は字句あるいはトークンと呼びます。 またこの５つのトークン
自作言語RillでCコンパイラを動かした話 - Qiita
この記事は 第2のドワンゴ Advent Calendar 2016 21日目 の記事です。 おはようございます。@yutopp といいます。毎日Erlangを書いたり書かなかったりしています。 今回は、自作言語でCコンパイラを動かした話を書きます。 自作言語Rillとは まず自作言語の紹介をします。自作言語はRillという名前で、別名文鳥言語といいます。リポジトリは以下です。 GitHub - yutopp/rill: a programming language for 文鳥 OCamlとLLVMを用いて開発されており、C++やD言語、Rustを参考にしつつ、安全かついい感じに楽しくプログラミングをするための言語を目指しています。コンパイル時メタプログラミングがしたいがために色々な機能を盛り込んだり、C++14からOCamlに全書き換えなどしていた結果、未だ安定版がリリースできてない状
コンパイル中にコンパイルする「コンパイル時Cコンパイラ」をつくった話 - kw-udonの日記
僕は先日、「コンパイル時Cコンパイラ」なるプログラムをつくって、公開した。 「コンパイル時Cコンパイラ」とは、コンパイルするとC言語プログラムのコンパイルが行われるというようなC++プログラムである。 C++のコンパイル中に C言語プログラムのコンパイルを行う、 "コンパイル時Cコンパイラ"をつくりました #ELVMhttps://t.co/kKiLU3rLFX— うどん (@kw_udon_) 2016年11月18日 自分で書いておいてなんだが、「なんのこっちゃ」という感じではある。(ちゃんと記事中で説明する。) 実際、変なプログラムではあるのだが、とても嬉しいことに多くの人に面白がっていただき、予想だにしなかった大きな反響をいただいた。 Hacker Newsで1位になったり、LLVMの公式ブログで紹介されたり、果てはC++の作者であるBjarne Stroustrupにも言及されるに
How I wrote a self-hosting C compiler in 40 days
Rui Ueyama — December 2015 I wrote a self-hosting C compiler which I named 8cc in 40 days. This is a log when I was writing it from scratch by myself in 2012. The code and its history are available at GitHub. Day 8 So I'm writing a compiler. It started working after writing about 1,000 lines of code. Here are some examples of code that work with the compiler: int a = 1; a + 2; // => 3 int a = 61;
ELVM Compiler Infrastructure - 兼雑記
最近作ってたオモチャがだいたいまとまってきました。 https://github.com/shinh/elvm 第12回 kernel/vm 勉強会で発表した時のスライド: http://shinh.skr.jp/slide/elvm/000.html これは何かというと、前作った bflisp を改良したり整理したりしたもので、 C 言語をシンプルな中間言語 (EIR) に変換する改造 8cc と、その中間言語を Brainfuck をはじめとした他言語に変換するバックエンドから成り立っています。 bflisp との差分は、 Brainfuck 以外のバックエンドを追加しやすくしたり、バックエンドを C で書いて、完全に Brainfuck だけで 8cc.bf を再現することができるようにしたり、という感じです。 特に興味深いであろうバックエンドとしては、 Brainfuck, Unl
Make a Compiler Frontend using C++ and LLVM
システムプログラミング会 at PFN
GitHub - TrustInSoft/tis-interpreter: An interpreter for finding subtle bugs in programs written in standard C
This is tis-interpreter, an interpreter of C for detecting undefined behavior. tis-interpreter detects subtle bugs in C programs that may not have eye-visible effects when executing the same programs compiled in the traditional way. Some of the bugs that are discovered lead to security vulnerabilities. Fortunately, most don’t. tis-interpreter works by interpreting C programs statement by statement
ブートストラップ問題 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ブートストラップ問題" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2016年11月) ブートストラップ問題 (Bootstrap problem) は、コンパイラをコンパイル対象のプログラミング言語で作成した際に、そのコンパイラの最初のコンパイルをどうするかといった場合を典型的な例とする、いわゆる「鶏と卵」の形をしたセルフホスティング環境の問題を指す。これを解決するための方式をブートストラップ方式といい、この問題を何とかして最初の完備した環境を作ることをブートストラッピングという[1]。 名前についてはブートストラップの記事を参照
Javaにも不変データ構造に基づいた(Cons セルベースの)リストがあるのだよ - uehaj's blog
TL;DR JDK(tools.jar)中、com.sunパッケージ配下に、javacが内部的に使っている「com.sun.tools.javac.util.List 」が含まれており、これは不変データ構造としてのリストのように(Cons セルベースのリストのように)利用できる。 はじめに ScalaのコードをGroovyやJavaなどに移植する際に、いつも悲しい思いをするのが不変データ構造に基づいたリスト処理ライブラリが見あたらない、ということでした。JDKの標準コレクションライブラリには、Scalaのscala.collection.immutable.Listのような、不変データ構造を用いて実装されているリストがありません。 ここで言う不変データ構造に基づいたリストとは、JDKのjava.util.Collections.unmodifiableList()等で取得できるような変更禁
プログラムを高速化する話
9. 9 最適化について 「細かい効率のことは忘れて、時間の 97% について考え よう。時期尚早な最適化は諸悪の根源だ。それでも残り 3% についても機会を逃すべきではない」 - Donald E. Knuth 「プログラム最適化の第一法則 : 最適化するな。 プログラム最適化の第二法則 ( 上級者限定 ): まだするな。 」 - Michael A. Jackson 11. 11 最適化の対象 主に Intel の Haswell マイクロアーキテクチャ以降を対象 多くのテクニックは他のプロセッサにも応用できます ベース マイクロアーキテクチャ プロセスルール 登場年 Nehalem Nehalem 45nm 2008 〃 Westmere 32nm 2010 Sandy Bridge Sandy Bridge 32nm 2011 〃 Ivy Bridge 22nm 2012 Hasw
プログラミング :: 高速なプログラムを書く為に :: 初めに
注意 この文章は自分で色々調べながら生半可の理解で書いた物であり、 信用出来ない部分が沢山あります。 何やら、変な宗教を流行らせるなという注意を受けてしまいました → 本の虫: いまだに変な宗教が流行っている。 (しかし、内部向けに書いた物を、よく見てくれる人がいる物だ。 御免なさい…詳しい人は見ないと思って、調子に乗って、適当な事を偉そうに書いちゃってますが…。) とはいえど、勉強になるのでありがたいです。 何か間違っている事があったら、直接連絡もして頂けると尚嬉しいです。 (或いは、コメント欄とかを用意した方が良いのかなあ。) 後、受けたコメントについて調べたりした内容も載せておく事にします → 初めに (コメントに対し)。 GPGPU について書こうと思ったのですが、それよりも先に、 高速なプログラムを書くに当たって注意するべき一般的な事を述べておいた方が良い様に思ったので、 「高速
GCC: CPU に関する最適化オプション
このページでは、GCC における最適化オプションに関する情報をまとめています。 対象としているのは x86 系 CPU, GCC 3.0 系以降です。 目次 各 CPU 向け最適化オプション 拡張命令向け最適化オプション リンク 各 CPU 向け最適化オプション GCC には以下の 3 つの各 CPU 向け最適化オプションがあります。 -march 指定した CPU だけで動作するようなコードを生成します。後述の -mcpu より速いコードを生成可能。 -mcpu -march と違い、同系列の CPU でも動作するようなコードを生成します。 -mtune GCC 3.4 系で導入された -mcpu の別名。 これらは、以下の表にある“CPU タイプ”と組み合わせて、-march=pentium2 の様に使います。
フリーソフトウェア徹底活用講座(1)
コンパイラオプションによる自動最適化について解説します． ● -0，-01 このオプションでは基本的な最適化を行います． たとえばregisterの不要な移行を行わない，メモリアクセスを減らすためにregisterに値を保存しておくなどの最適化を行います． 最適化を行うと，コンパイルには時間がかかり，大きな関数についてはたくさんのメモリを余計に使います． -0を指定しないと，register宣言した変数しかレジスタに割り当てません． -0を指定することでコードサイズと実行時間を小さくしようとします．また，全機種で-fthread-jumpsと-fdefer-popを有効にします．遅延スロットのある機種では-fdelayed-branchをオンにし，フレームポインタなしでもデバッグをサポートできる機種では-fomit-frame-pointerをオンにします．機種によっては，ほかのオプション
プログラミング :: 高速なプログラムを書く為に :: コンパイラの最適化
5. アセンブリについて 「アセンブリ」と言うと、「高速なプログラム」の代名詞的な響きがありますが… これは余りお薦めしません。 最近のコンパイラは性能が高いので、自分でアセンブリコードを書いても太刀打ち出来ません。 下手に書くと絶対にコンパイラの吐くコードよりも遅くなりますし、 ちゃんと勉強してペアリングなども考慮して記述したとしても、 コンパイラの吐くコードと殆ど同じ速度のコードにしかなりません。 アセンブリで書いて効果があるのは、 通常の C/C++ では記述できないような処理の仕方をする場合 コンパイラの知らない機能 (CPU の拡張命令とか) を使う場合 位の物です。 どうしてもアセンブリで書きたいというのであれば、 どんな命令が存在するのかをちゃんと知る。 実際に組む時には、各命令のクロック数を全て数え上げて短くなる様に勉める。 勿論、ペアリングなども考慮する Intel の出
コンパイラ - コンパイラの最適化についてすべてのプログラマが知っておくべきこと
このブラウザーはサポートされなくなりました。 Microsoft Edge にアップグレードすると、最新の機能、セキュリティ更新プログラム、およびテクニカル サポートを利用できます。 コンパイラの最適化についてすべてのプログラマが知っておくべきこと Hadi Brais コード サンプルのダウンロード 高度なプログラミング言語には、関数、条件付きステートメント、ループなど、驚くほど生産性が上る抽象プログラミング コンストラクトが多数用意されています。ただし、高度なプログラミング言語でコードを作成する場合のデメリットの 1 つは、パフォーマンスが大幅に低下するおそれがあることです。パフォーマンスを犠牲にすることなく、わかりやすく、メンテナンスしやすいコードを作成するのが理想です。このため、コンパイラがコードを自動的に最適化してパフォーマンスの向上を図ります。最近のコンパイラが行う最適化は非常
なんでGCCはa*a*a*a*a*a を (a*a*a)*(a*a*a) に最適化できないの？っと
c - Why doesn't GCC optimize a*a*a*a*a*a to (a*a*a)*(a*a*a)? - Stack Overflow 俺は科学技術計算の数値計算の最適化をしてたんだけどさ。GCCはpow(a, 2)をa*aにしてくれるんだな。うん。で、pow(a, 6)は最適化されずに、ライブラリ関数であるpowを呼んじゃうんだ。パフォーマンス的に最悪。(Intel C++ Compilerはpow(a,6)のライブラリ関数呼び出しを消し去ってくれるんだけどな) どうもよくわからんのが、pow(a, 6)をa*a*a*a*a*aで置き換えて、GCC 4.5.1をオプション"-O3 -lm -funroll-loops -msse4"で使ったら、mulsd命令を5個使う。 movapd %xmm14, %xmm13 mulsd %xmm14, %xmm13 mulsd
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GitHub - keiichiw/constexpr-8cc: Compile-time C Compiler implemented as C++14 constant expressions
Amazon.co.jp: Cプログラム高速化研究班 コードを高速化する20の実験と達人の技: 片山善夫: 本
速攻MinCamlコンパイラ概説
最近ツイッターで “while(1){LOVE++}”と書き込まれてる指輪があって、 そのソースは最適化でLOVEが消えてただの無限ループになる云々という話があったので検証。 用意したソースはこちら。 int main() { int LOVE = 0; while(1){LOVE++;} } それじゃアセンブラを見てみましょ。 まずは最適化抜き。 gcc -O0 -s hoge.c .file “hoge.c” .text .globl main .type main, @function main: