プログラミング言語

これからプログラミング言語を学ぶ人に向けて、なぜたくさんの言語あるのか、また各言語の違いについて解説する。

Ruby on Railsのモデル部分を実現するORマップ・ライブラリ「Active Record」の詳細と使い方を、具体的に解説。

「第3回：ソースでわかる！ハッシング」 でハッシングとリンクトリストを組み合わせたものを紹介しました。今回はそのプログラムを紹介しますが、実はその本体はこれまでに紹介したものばかりで す。1本のリンクトリストを扱うプログラムは第1回に紹介しました。これをハッシュ値が同じもの同士をひとつのリストにするようにして、複数のリストを 作って管理するのがこの方法です。

いつの間にかねじれてしまった宣言型プログラミングの本質をあらためて考えてみると、本当にやりたかったことは、問題の定義とその解法を分離して、それぞ れを独立して理論化していくことだったと考えられます。

これまでの2回で、増減するデータを格納して検索するための方法を2つ紹介しました。1つはリスト構造（linked list）、もう1つは二分探索木（binary search tree）です。この2つは、配列に対する線形探索（linear search）と二分探索（binary search）と同様の探索性能があることを示しました。アルゴリズム性能を表すオーダーＯで表すと、それぞれＯ(n)とＯ(log2(n))です。

命令型プログラミングと対比されるもう1つの大きな流れとして、ハードウエアとは独立した、数理論理学に根ざした流れが存在します。（純粋な）関数プロ グラミングや論理プログラミング、制約プログラミングなど、いろいろな理論に根ざしたプログラミングモデルが存在しますが、ここではそれらを総称して、宣 言型プログラミングと呼ぶことにします。

リンクトリストでは要素を探索する場合、リンク（ポインタ）を順にたどるしかないため、線形探索と等しい時間がかかってしまいます。今回は、リストと同 様にポインタでつながった構造でありながら、探索時間は二分探索と同じ性能の構造である二分木（Binary Tree）を紹介します。これはB-Tree や Balanced Tree（バランス木）と言葉も機能も似ていますが、少し違います。今回は、探索目的に使う二分木である二分探索木（Binary Search Tree）と呼ぶものを扱います。

現在主流のプログラミング言語は、本質的にはハードウエアの実行メカニズムに深く根ざして発展してきた言語です。すなわち、固定長メモリセル列の上にデータ構造を構築し、状態を表現します。そして機械語命令列をプロセッサが順番に実行し、状態遷移を行うというチューリングマシン的メカニズムです。プログラミング言語が変われば、1つの命令文が扱えるデータ構造の粒度や抽象度も大きく変わりますが、「データ構造を構築し、計算を実行するためのアルゴリズム（命令文の列）を記述する」というパラダイムには変わりありません。  

生産性という言葉が、さまざまな分野において使われるようになり、一般的な単語となりました。しかし、よく使われるようになった反面、その意味はあいまいです。生産性が高いということが「良いこと」だということはわかりますが、具体的に何が良いのかは明確ではありません。例えば、「生産性が高いからこのフレームワークを採用します」といった場合に、その生産性とは一体何を指しているのでしょうか。  

本連載では、代表的なオブジェクト指向プログラミング言語について基本的な言語仕様を紹介しつつ、オブジェクト指向が何を目指している技術なのかについてあらためて考えてみます。オブジェクト指向の知識は前提とせず、C言語などでプログラムを書いたことがあれば理解できるように書き進めたいと思います。もちろん、オブジェクト指向について論じるには用語や概念をそれなりに知る必要があります。その部分は説明的になってしまいますが、ご存じの場合は知識の再確認と考えてお付き合いください。  

Bluespecはプログラミング言語Bluespec SystemVerilogを使用したLSI設計のための統合環境です。通常、プログラミング言語はソフトウエアを作るために使用されており、LSI設計のためのプログラミング言語と聞いてもイメージがわきにくいと思います。また、「LSIって何？」という読者のためにも、LSI設計の歴史から簡単におさらいしたいと思います。