Clojure: cond-> の使い所
久々のブログ更新だ。
いやはやClojureが楽しくてしょうがない。 特に何か作っているわけではないが、 ここ３、４ヶ月はHackerRank (https://www.hackerrank.com/) にハマって、パズル解く感覚でClojureを使って問題を解いて遊んでいた。
LISP言語はアルゴリズム＆データ構造を試行錯誤するのに最適だな、と。 加え、Clojureは標準で扱えるデータ形式が豊富で、いろいろなマクロがあって シンタックスのバリエーションも多いから、書いてて楽しい。
さて、HackerRankの中で、シンプルでイージーだけど、 プログラムの表現方法を色々試せて楽しめた問題があった。
問題
https://www.hackerrank.com/challenges/mars-exploration/problem
[超概略]
火星探査機が故障したので地球にSOS信号を出しているが、宇宙線の影響でノイズが入ってしまう。
SOSSOSSOSSOS
と出したところ、
SOSSPSSQSSOR
と届いてしまう。このノイズの数を数えなさい。
回答例(C言語)
こういう系統の処理はC言語が得意なんだとなと思う。
#include <stdio.h> int main() { char string[256], *s = string; scanf("%s", string); int cnt = 0; while(*s) { if (*s++ != 'S') cnt++; if (*s++ != 'O') cnt++; if (*s++ != 'S') cnt++; } printf("%d\n", cnt); }
文字列を読むとこは置いといて、実処理while文以下はポインタを使うとかなりすっきり書けて、自分はC言語のこういうところが好きである。
ポインターと変数を使うことで簡潔に書ける例だと思う。
じゃあ、Clojureだとどうなるのか？というと…
解答例(Clojure)
自分の中では、やり方は３つくらいはあって、その中で一番すっきり書けたのはpartitionを使うもの。
処理の内容をダイレクトに読み取れてC言語に負けないくらい簡潔。
(->> (read-line) (partition 3) (reduce (fn [cnt [c1 c2 c3]] (+ cnt (if (not= c1 \S) 1 0) (if (not= c2 \O) 1 0) (if (not= c3 \S) 1 0))) 0) println)
さて、上のコードはこれはこれで好きなのだが、最近cond->なるものを知って、
これを使えばより短く、処理の意図もダイレクトに表現できることがわかった。
以下がcond->を使った場合。
(->> (read-line) (partition 3) (reduce (fn [cnt [c1 c2 c3]] (cond-> cnt (not= c1 \S) inc (not= c2 \O) inc (not= c3 \S) inc)) 0) println)
”カウントする”という処理の意図がincを使うことで、よりダイレクトな表現になっている。
しかしまあ、Clojureはcoreライブラリだけでも、本当にいろいろマクロがあるなあ。と。
余談：解答例(Clojureその２)
遠回りで効率も良くないけど、以下のやり方もある。
(let [string (read-line)] (->> (repeat "SOS") (take (/ (count string) 3)) (apply str) (map #(not= %1 %2) string) (filter true?) count println))
この前の解答例は、与えられた文字列を前から順になめっていって文字を比較しているのだが、 このプログラムでは正解の文字列を作って、与えられた文字列と比較している。 （実はこれが最初に思いついた解なのだが^^;)
いやあ、 いろんなやり方をさくっと試せてしまうところが、Clojureの一番の強みで楽しいとこだな！と。
Vimにneosnippetを導入
SICPのexerciseをやっていると、例えば(ns …)の宣言など定型的な部分は、snippetがあると便利だなーと思う。
探してみたらvimのpluginで定番のneosnippetがあった。
GitHub - Shougo/neosnippet.vim: neo-snippet plugin
この動作にはneocompleteが必要だったの一緒に導入した。
上記サイトにはneocompleteの代わりにneocomplcacheも使えると書いてあるが、自分の環境(Mac OS X 10.9, vim 7.4)ではうまく動作しなかった。 (インストールはうまく行ったがまったくcompleteしてくる様子がなかった）
導入方法
NeoBundleのリストに追加する。
call neobundle#begin(expand('~/.vim/bundle/')) ... NeoBundle 'Shougo/neocomplete' NeoBundle 'Shougo/neosnippet' NeoBundle 'Shougo/neosnippet-snippets' call neobundle#end()
あとは、もろもろの設定を.vimrcに追加する
"" -------------------------------------------- "" neocomplete "" -------------------------------------------- " Disable AutoComplPop. let g:acp_enableAtStartup = 0 " Use neocomplete. let g:neocomplete#enable_at_startup = 1 " Use smartcase. let g:neocomplete#enable_smart_case = 1 " Set minimum syntax keyword length. let g:neocomplete#sources#syntax#min_keyword_length = 3 " Define dictionary. let g:neocomplete#sources#dictionary#dictionaries = { \ 'default' : '', \ 'vimshell' : $HOME.'/.vimshell_hist', \ 'scheme' : $HOME.'/.gosh_completions' \ } " Define keyword. if !exists('g:neocomplete#keyword_patterns') let g:neocomplete#keyword_patterns = {} endif let g:neocomplete#keyword_patterns['default'] = '\h\w*' " Plugin key-mappings. inoremap <expr><C-g> neocomplete#undo_completion() inoremap <expr><C-l> neocomplete#complete_common_string() " Recommended key-mappings. " <CR>: close popup and save indent. inoremap <silent> <CR> <C-r>=<SID>my_cr_function()<CR> function! s:my_cr_function() return (pumvisible() ? "\<C-y>" : "" ) . "\<CR>" " For no inserting <CR> key. "return pumvisible() ? "\<C-y>" : "\<CR>" endfunction " <TAB>: completion. inoremap <expr><TAB> pumvisible() ? "\<C-n>" : "\<TAB>" " <C-h>, <BS>: close popup and delete backword char. inoremap <expr><C-h> neocomplete#smart_close_popup()."\<C-h>" inoremap <expr><BS> neocomplete#smart_close_popup()."\<C-h>" " Close popup by <Space>. "inoremap <expr><Space> pumvisible() ? "\<C-y>" : "\<Space>" " AutoComplPop like behavior. "let g:neocomplete#enable_auto_select = 1 " Shell like behavior(not recommended). "set completeopt+=longest "let g:neocomplete#enable_auto_select = 1 "let g:neocomplete#disable_auto_complete = 1 "inoremap <expr><TAB> pumvisible() ? "\<Down>" : "\<C-x>\<C-u>" " Enable omni completion. "autocmd FileType css setlocal omnifunc=csscomplete#CompleteCSS "autocmd FileType html,markdown setlocal omnifunc=htmlcomplete#CompleteTags "autocmd FileType javascript setlocal omnifunc=javascriptcomplete#CompleteJS "autocmd FileType python setlocal omnifunc=pythoncomplete#Complete "autocmd FileType xml setlocal omnifunc=xmlcomplete#CompleteTags " Enable heavy omni completion. if !exists('g:neocomplete#sources#omni#input_patterns') let g:neocomplete#sources#omni#input_patterns = {} endif "let g:neocomplete#sources#omni#input_patterns.php = '[^. \t]->\h\w*\|\h\w*::' "let g:neocomplete#sources#omni#input_patterns.c = '[^.[:digit:] *\t]\%(\.\|->\)' "let g:neocomplete#sources#omni#input_patterns.cpp = '[^.[:digit:] *\t]\%(\.\|->\)\|\h\w*::' " For perlomni.vim setting. " https://github.com/c9s/perlomni.vim let g:neocomplete#sources#omni#input_patterns.perl = '\h\w*->\h\w*\|\h\w*::' "" -------------------------------------------- "" neo-snippet "" -------------------------------------------- " Plugin key-mappings. " Note: It must be "imap" and "smap". It uses <Plug> mappings. imap <C-k> <Plug>(neosnippet_expand_or_jump) smap <C-k> <Plug>(neosnippet_expand_or_jump) xmap <C-k> <Plug>(neosnippet_expand_target) " SuperTab like snippets behavior. " Note: It must be "imap" and "smap". It uses <Plug> mappings. imap <C-k> <Plug>(neosnippet_expand_or_jump) "imap <expr><TAB> " \ pumvisible() ? "\<C-n>" : " \ neosnippet#expandable_or_jumpable() ? " \ "\<Plug>(neosnippet_expand_or_jump)" : "\<TAB>" smap <expr><TAB> neosnippet#expandable_or_jumpable() ? \ "\<Plug>(neosnippet_expand_or_jump)" : "\<TAB>" " For conceal markers. if has('conceal') set conceallevel=2 concealcursor=niv endif
動作確認
試しにnsのsnippetを使ってみる。
vimを起動して適当に:e /tmp/test.cljとかでファイルを編集する。
インサーションモードに入り、nsを入力してC-kを押すと、一瞬で下記のようなコードに展開してくれる。
(ns .tmp.test (:require <`2:`>))
この状態でカーソルはtmp.testにあたっており、編集できる状態になっていて、
さらにC-kを押すと、カーソルは<`2:`>に飛ぶ。
素晴らしい。
snippetファイルは自分で作成できる。標準のclojureのsnippetは
~/.vim/bundle/neosnippet-snippets/neosnippets/clojure.snip
に入っているので、これを参考にして色々追加してみるかな。
以上。
[SICP] SICP第2章読了
第2章の最後の課題は残しているが、読了した。データの抽象化の威力をまざまざと見せられた。
なんといってもこの章のクライマックスの多項式の演算プログラム。
データの型およびClojureでいうマルチメソッドのシステムを自前で用意して、実にエレガントに解いてみせる。これがポリモーフィズムの真価かと。
多項式の係数が多項式の場合も、全く特別扱いする必要なく、再帰的に処理できてしまう。美しい！
取り扱う問題が数学の問題なので、泥臭い部分がなくて済んでしまうのかもしれない。
しかし教科書としてはこれがいい。整理しやすく記憶に残る。データの抽象化とポリモーフィズムがどういうケースで生きるかイメージに残るから応用しやすい。
mapのループをforで表現する
前回（mapと再帰で木構造を扱う - Programmer's Note）は、mapと再帰で木構造を扱う処理を書いたが、mapはシーケンスを順になめていく高階関数であって、いわゆるコレクションを扱うfor文と変わらない。 Clojureにもforマクロは用意されていて、かなり表現力が高い。
前回のscale-tree関数は、
(defn scale-tree [tree factor] (map (fn [sub-tree] (if (coll? sub-tree) (scale-tree sub-tree factor) (* sub-tree factor))) tree))
だが、これをforを使って書き直すと以下になる。
(defn scale-tree [tree factor] (for [item tree] (if (coll? item) (scale-tree item factor) (* item factor))))
処理内容がだいぶ読みやすくなった。mapは汎用性が高く利点はあるが、無名関数の定義(fn [..] ..)が入る分コードが煩雑になり読みにくくなる。
Schemeなどだと無名関数はいわゆるlambda関数なので、表記が(lambda (...) ..)でさらに読みにくい。
forの場合は、扱うコレクションと各要素を代入する変数が一緒に、要素に対する処理の手前に置かれるので、コードを追いやすい。
プログラムの可読性はシンタックスがもろに効いてくることを実感させられる。
さて、SICPにはmapを使った以下のような例（練習問題）が出てくる。
(defn unique-pairs [n] (reduce concat (map (fn [i] (map (fn [j] (list i j)) (range 1 i))) (range 1 (inc n)))))
これは、1 <= j < i <= nのiとjのペアの集合を作る関数だ。
実行結果は以下のようになる。
(unique-pairs 6) ;-> ((2 1) (3 1) (3 2) (4 1) (4 2) (4 3) (5 1) (5 2) (5 3) (5 4) (6 1) (6 2) (6 3) (6 4) (6 5))
このコードはmapを二重に使っていて読みにくいが、forを使うとすっきりと表現できる。
(defn unique-pairs [n] (reduce concat (for [i (range 1 (inc n))] (for [j (range 1 i)] (list i j)))))
これにとどまらず、Clojureのforマクロはかなり便利で、二重ループはもっとすっきり表現できる。
(defn unique-pairs [n] (for [i (range 1 (inc n)) j (range 1 i)] (list i j)))
なんと、これだけで済んでしまった。 Clojure見事なり。
mapと再帰で木構造を扱う
SICP楽しすぎるな。 第２章の途中、mapを使って木構造のデータ処理を紹介していて、えらく感動した。
題材は以下のとおり、木構造の中の全要素に対して任意のfactorを掛ける関数scale-treeを作ること。
(def ttree (list 1 (list 2 (list 3 4) 5) (list 6 7))) (scale-tree ttree 10) ;-> (10 (20 (30 40) 50) (60 70))
再帰を使うのは分かりやすい。
(defn scale-tree [tree factor] (cond (not (coll? tree)) (* tree factor) (empty? tree) nil :else (cons (scale-tree (first tree) factor) (scale-tree (rest tree) factor))))
一回分解して組み立て直しているコストはかかるが、木構造と再帰は実に相性がよい。
処理の流れは以下のとおりで、データの先頭と残り取り出して、ツリー階層を下っている。 （カッコがあるとデータが分かりにくいので、関数呼び出しは簡略的に記す。）
1: scale-tree (1 (2 (3 4) 5) (6 7)), 10
2: cons scale-tree 1, 10
scale-tree ((2 (3 4) 5) (6 7)), 10
3: cons 10
scale-tree ((2 (3 4) 5) (6 7)), 10
4: cons 10
cons scale-tree (2 (3 4) 5)), 10
scale-tree (6 7), 10
5: cons 10
cons cons 2, 10
((3 4) 5), 10
scale-tree (6 7), 10
...
これをmapを使うと以下のように書ける。
(defn scale-tree [tree factor] (map (fn [sub-tree] (if (coll? sub-tree) (scale-tree sub-tree factor) (* sub-tree factor))) tree))
処理の流れは下記のとおり。
1: scale-tree (1 (2 (3 4) 5) (6 7)), 10
2: map処理
fn 1
fn (2 (3 4) 5)
fn (6 7)
3: map処理
10
scale-tree (2 (3 4) 5)
fn (6 7)
4: map処理
10
map処理
fn 2
fn (3 4)
fn 5
fn (6 7)
...
これの何がすごいかって？
実際には木構造を再構築しているのにconsをまったく使用していないところだ。
（表に見えるところでは）
map関数はシーケンス（データ列）をインプットに、各要素に処理を施したあとのシーケンスを返す。 しかし、これが単純なデータ列だけではなく、木構造にも応用できるとは思ってもみなかった。
それも、概念を整理するとシンプルで、シーケンスの構成要素が、たまたま別のシーケンスだった場合は そこを再帰的にたどっていけばよいだけ、だ。
同じデータ構造に対して、別の視点を持つことで、プログラミングの仕方が変わってくる。 SICPを読んでいると、こういうパラダイムの転換が頻繁に出てくるから実に面白い。
recordを使ってデータ構造をつくる
SICPまじ楽しいな。この本は、一読して内容を理解するだけじゃなくて、手を動かしてコードを写経したり練習問題をやると、純粋にプログラミングの楽しさを味わえる。本質的な部分（パラダイム）を濃密に扱っているので、数学と一緒で、手を動かして思考を追う過程に悦びがある。
まだ２章の途中だが、データ構造をLISPの流儀で定義するところが、考え方としてはすごくシンプルでエレガント。 しかし、何度味わっても美味しい。（いや、逆にシンプルゆえに美味しいのかもしれない）
手続き型言語やオブジェクト指向言語みたいにstructやclassを使ってデータ構造そのものを定義するのではなく、関数というインタフェースだけを使って、データの抽象概念を見せる。
さて、練習問題2.2では、線分を作ってその線分の中点を求めるために、点、線分を扱う関数を定義する。 使う側からすると以下のようになる。
(def seg (make-segment (make-point 10 20) (make-point 20 30))) (x (midpoint-segment seg)) ; -> 15 (y (midpoint-segment seg)) ; -> 25
OOPっぽく書けば
seg = Segment.new( Point.new(10,20), Point.new(20, 30)) seg.midpoint-segment.x # -> 15 seg.midpoint-segment.y # -> 25
(x-point (midpoint-segment seg))とseg.midpoint-segment.x-pointは順番が逆になっただけで、記述量に違いはない。
しかし、考え方が真逆なのが、やはり面白い。
関数の定義は、SICP流に従ってClojureで書くと下記のとおりになる。
(defn make-point [x y] (list x y)) (defn x [p] (first p)) (defn y [p] (last p)) (defn make-segment [start end] [start end]) (defn start [s] (first s)) (defn end [s] (last s)) (defn midpoint-segment [s] (let [ss (start s) es (end s)] (make-point (/ (+ (x ss) (x es)) 2) (/ (+ (y ss) (y es)) 2))))
これをClojureのrecordと使うと、ぐっと簡単に書ける。
midpoint-segmentはデストラクテャリングを使って記述を短くしている。
(defrecord Point [x y]) (defrecord Segment [start end]) (defn midpoint-segment [{:keys [start end]}] (->Point (/ (+ (:x start) (:x end)) 2) (/ (+ (:y start) (:y end)) 2)))
recordは内部的にはJavaのclassそのもので、データ構造を定義できて、なおかつClojureで定義したものをJavaの世界からでも参照できる。 まさにJavaとのinteroperabilityのための機能だ。
recordのいいところはmapと同等の機能を持つ点で、要素を取り出すための関数定義x、y、start、endが不要で、
defrecord時の引数に渡す要素名がそのままkeyとして使える。
さらに、生成関数を自前で定義する必要ないという点もある。
(->Segment)と書けばSegment.new()に相当する。(Segment.)と書いても動作する。
このJavaからのいいとこ取り、しかもwell-designedなところが、Clojureのセクシーなところだ。
最初の使用例を書き直すと下記になる。
(def seg (->Segment (->Point 10 20) (->Point 20 30))) (:x (midpoint-segment seg)) ;-> 15 (:y (midpoint-segment seg)) ;-> 25
最後の２行は、スレッディングマクロを使えば、さらにOOPっぽくかける。
(-> seg midpoint-segment :x) ;-> 15 (-> seg midpoint-segment :y) ;-> 25
以上。
SICP第一章読了
SICP第１章を読了した。演習問題もコンプリート！ 言語はSchemeではなくClojureを使ったのでClojureのいい練習にもなった。
振り返ると、プログラミングの教材として、構成が実によく考えられていて感動すら覚える。 一級品の少年漫画やRPGなみのストーリー展開を思わせる（笑）。 序盤の伏線がクライマックスで花開く、みたいな。
しょっぱなの入り口では、平方根を求める関数を、ニュートン法の考え方を使って、 丁寧に要素に分解して関数を階層化してプログラムを作っていく。 関数型プログラミングのまさにお手本を示している。
クライマックスにおいては、まったく同じ問題を、高階関数を使うことでより高いレベルで解いている。 プログラミングの道具としては「関数を引数に渡す」「関数を返り値にする」機能を使うことで、 もののみごとに平方根を求める処理が、汎用的な抽象概念の組み合わせによって表現できることを示す。
平方根をもとめることとは何か？
それは、y = x/yの平均減衰(average damp)を使って不動点(fixed point)を求めるに等しい。
(defn sqrt [x] (fixed-point (average-damp (fn [y] (/ x y))) 1.0))
まさにコードが体を表している。
上記はSchemeではなくClojureで書いたコードだが、 この本がプログラミング言語にLISPを選んだ理由がよくわかる。 問題を解くための手続きを、これ以上直接的かつ簡潔に表現できる言語は他には無いと思う。 余計なものはいっさいない。表現したいことをダイレクトに表現できる。
読んでいると、この本のプログラムで何気なくやっていることが、他の言語だと難しいだろうなと感じることも多々ある。 Schemeは実にシンプルで強力だな！とほれぼれする。
いまのところClojure以外はやる気はしないのだが、Schemeがそれに匹敵するものだとよく分かった。 結局、動作環境（プラットホーム）が一番重要なんだな。ClojureはJVMを選んで大正解だと思う。
しかし、SICPとClojureで十分幸せなプログラミングの時間を過ごせるな。SICPで数学自体の面白さも味わえるし。 まあ、この本はむしろ数学のバックボーンがしっかりしている学生にプログラミングを教えるための教材ではあるが。
