インターフェイスとしてはImmutablな IArrayクラスとMutableな MArrayクラスがある
IArrayとしては Array とアンボックスされてる UArray がある
MArrayとして IOArray とか STArrayとかある。それそれアンボックスされてるVersionがある。(IOUArray,STUArray)
MArrayとIArrayを相互変換には freeze、thaw とかがある。
thawとかfreezeしたときにコピーが発生してるんでないかと思う。
- freezeしたときはコピーするんだろか。
アクセスする際の添字としてはIxクラスであればつかえて、初期化する際に最小値と最大値を指定する。(多次元配列とか簡単につくれる)
- array関数とかに *1 とか渡してやれば 12x12の配列ができる。

折角なので書いたコードも添付しとく

書いたコードはプログラミングコンテストチャレンジブックのLake Coutingを元にhaskellに書き換えた。
数えた数を保存するのにStateモナドつかってたらうまくいかなかった。どうせSTの中なので新しいSTRefつくった。どうするのがよいのかよくわかってない。
solveの中で破壊的な操作があるけれでも、その変更は外に出ないの参照透明性は維持できる。と信じている。
whenが連続するのをなんとかする方法をしりたいけど、今回は保留。
STモナドはIOモナドみたいに副作用がおこせて、STをはずすこともできるが、その変わり別の制限がある程度に認識している(つまりよくわかってない)
入力はIOUArrayで構築して UArray に変換しておいて、問題をとく場合はSTUArrayにして処理したという感じ。

問題の内容は

大きさがN×Mの庭があります。そこに雨が振り、水溜りができました。
水溜りは8近傍で隣接している場合につながっているとみなします。
全部でいくつの水溜りがあるでしょうか？
(8近傍とは、次のWに対する*の部分を指します)

***
*W*
***

制約 N,M <= 100

入力データは以下のように想定

1行目がN
2行目がM
それ移行が庭

10
12
W........WW.
.WWW.....WWW
....WW...WW.
.........WW.
.........W..
..W......W..
.W.W.....WW.
W.W.W.....W.
.W.W......W.
..W.......W.

module Main where

import Control.Monad (forM_,when)
import Control.Monad.ST (ST,runST)
import Data.Array.ST (STUArray)
import Data.Array.IO (freeze,thaw,writeArray,getBounds,readArray,newArray,IOUArray)
import Data.Array.Unboxed (UArray,bounds,array)
import Data.Ix (inRange,range)
import Data.STRef (newSTRef,readSTRef,writeSTRef)

type Point = (Int,Int)
type Field = UArray Point Char
type STField s = STUArray s Point Char
type IOField = IOUArray Point Char

main = do
  n <- getInt
  m <- getInt
  let r = ((1,1),(n,m))
  field <- newArray r ' ' :: IO IOField
  forM_ [1..n] $ \x -> do
    forM_ [1..m] $ \y -> do
      c <- getChar
      writeArray field (x,y) c
    getChar
  f <- freeze field
  print . solve $ f
  where
    getInt :: IO Int
    getInt = fmap read $ getLine

dfs :: STField s -> Point -> ST s ()
dfs f p@(x,y) = do
  writeArray f p '.'
  b <- getBounds f
  forM_ r $ \p1 -> do
    when (p /= p1 && inRange b p1) $ do
      c <- readArray f p1
      when (isWater c) $ do
        dfs f p1
  where
    r = range ((x-1,y-1),(x+1,y+1))

solve :: Field -> Int
solve field = runST $ do
      f <- thaw field :: ST s (STField s)
      solve' f
        where
          solve' :: STField s -> ST s Int
          solve' f = do
            ref <- newSTRef 0
            forM_ r $ \p -> do
              c <- readArray f p
              when (isWater c) $ do
                dfs f p
                x <- readSTRef ref
                writeSTRef ref (x+1)
            readSTRef ref
          r = range $ bounds $ field

isWater :: Char -> Bool
isWater = (=='W')

-- サンプルデータ
ar :: Field
ar = array ((1,1),(2,2)) [((1,1), 'W'),((2,2), 'W')]

*1:1,1),(12,12

2012-02-15

第０回アジャイルサムライ読書会 in 広島にでかけた。

勉強会レポートをかくblogになりつつあります。

私のソフトウェア工学におけるプロジェクトマネージメントの知識は基本的にはなくて、ソフトウェア開発技術者試験にうける際に参考書をぺらぺらしたことある程度です。

atndは以下です。
http://atnd.org/events/24779

今回はアジャイルサムライという書籍を教科書に勉強会を(たぶんある種のアジャイル的に)するために人がどれくらい集まるかとどのように行うかを相談しつつも、各々アジャイルについてどのように実践していて、どのような印象をもってるかを話したりしました。無知な私はなんとなく思ってること聞いてみたりしました。

今回参加者は7人ほどで第１回には20人程度を目指していて、どんな勉強会になるのかは、アジャイルサムライ読書会島根道場のustreamが参考になると思います。http://www.ustream.tv/recorded/18855978

流れとしてはチーム分け、黙読、討論、発表という流れなので、本を読んでいることは必須にはならないようです。本をもってることは必須になってくると思います。
参加者の対象は、開発者のみならずシステム会社とやりとりを行う担当者になりそうな人になると思います。とはいっても、まったく関係ない人でも楽しめるんではないかと思います。

アジャイルの方法論をすべて実践するわけではなく、必要なものをとりいれていく場合、その根幹となる目的を理解することで、有効な方法として利用できるようになるという印象をうけました。アジャイルがなにもかもを解決するわけではないですが、楽しく仕事をしていくには有効な手段になりえるのではないでしょうか。

第１回は開催は2月の28日あたりになるのではないかと思います。
気になる方は一緒にサムライを目指しませんかねー。

アマゾンで購入 -> http://www.amazon.co.jp/gp/product/4274068560/ref=as_li_ss_tl?ie=UTF8&tag=eiel-22&linkCode=as2&camp=247&creative=7399&creativeASIN=4274068560
電子書籍版を購入 -> http://estore.ohmsha.co.jp/titles/978427406856P

2012-02-11

wHiroshima.R #2に遊びにいってきた。

Rに特別な興味があったわけではないけど、どんな風にRを使うのか見たかったので遊びにいってきました。こうかくと興味がないように見えるかもしれませんが、興味はあります。ちなみに統計の知識はHead First Statisticsが絶賛読みかけです。

参加者には女性も多く、教育関係をしてる人が多いというコンピュータ系とは思えない感じでした。なので、しっかりといろんな人と交流すべきなんですが、あいも変わらず以下略です。

Rはプログラミング言語という認識だったのですが、徹底的に統計ソフトとして説明するのが印象的でした。Excelの変わりに使うという点に着眼してるのでプログラマが利用すると強力な道具となりそうです。プログラマだとそのまま汎用でなんとかしてしまいそうですが、そうでない人が使うように作られてると考えると楽々と目的が達成することができると予測できます。
言語としても面白いと思います。Lispの影響されてるように感じました。実行環境のイメージをそのまま保存したりするあたりEmacsを思いだします。

個人的にもエクセルの代わりとか、ライブラリの作成時にインターフェイスを参考に役立てたいです。

ドキュメントなどもリンクが貼られております。
http://atnd.org/events/24108

twitterのハッシュタグ #HiRoshimaR なので興味ある方はその辺りを追うのもよいと思います。

以下なぐり書きなメモ。

第一部 R入門

明日はOsaka.R

R概論

利点
- 統計処理を目的とした言語
- 要すると統計ソフト
- 無償 (IBM SPSS Statistics 10万)
- グラフィックが綺麗らしい
欠点
- 文字ベース
- 多方面の知識が必要
  - 英語+統計*情報科学
同類のアプリケーションが高価
Excelの処理が信頼できない
グラフィックが綺麗でない。

プログラマには統計知識以外関係ないなー。
統計処理したいときに使うのでもう欠点なんてなさそうですね。

基本操作

インストールはバイナリがある。
GentooのRはちょっとふるかった。
統計ソフトとして使うなら無闇にアップデートしないほうがいい。
R Consoleはターミナルから起動するのに比べて多機能っぽい。
EmacsならESSというのがある。Rの前進となるSとかも対応してるっぽい
JavaScirptみたいに()をつけないと関数呼び出しにならない。
困ったら help()
seekR R限定の検索サイト

関数と変数

100/3だと33.3で整数処理ではない。
100^1/2 -> (100^1)/2 -> 100/2 -> 50
100^(1/2) -> 10^(2*(1/20)) -> 10^1 -> 10
演算子の優先順位はどこやろ。

動的型
ベクトル、行列があつかいやすそう。
c() concatenate combine のC(と予想されてる
- どういうデータ構造で実装してるのか気になる。

名前空間は関数も変数も同じっぽい？
- 上書きしても呼び出しはできた。
代入は右でも左でも。
値がとれる関数は大抵ベクトルをうけとれる
データフレーム
- 行列があって構造体のリストみたいに見えた
- RDBのテーブルにみたてられそーな。
pipe('pbpate')
- - 外部コマンドからクリップボードアクセスする発想はなかった。
端末からグラフかくとX11で描画されてショボーン。
- 端末からもQuartzでかけるといいな(PDF出力すれば関係ない
箱ひげ図 -> Head First Satics p100に説明があった。
検定って何
- http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%AE%E8%AA%AC%E6%A4%9C%E5%AE%9A
- 分析手法?

Rでグラフ再入門

pdf()で出力先をPDFファイルにできる。
dev.offすると元の出力先になる模様
ggplot2を使うと綺麗なグラフがかける。

グラフで学ぶ主効果・交互作用

結論: 視覚化するとわかりやすい。

RStudio事始め

それEmacsでたぶんきっとできる気がする。それとanything

Rを用いた地震データの可視化

ggplot2はレイヤー構造がある。

そんなこと覚えてるわけがない。

第２回アジャイルサムライ読書会 in 廣島に参加した

最近のGHCはN+Kパターンがデフォルトで無効。

第１回アジャイルサムライ読書会 in 廣島に参加できなかった

Macで環境変数の設定方法(not bash)

参考文献

HaskellでArray操作