Dizi dilleriyle düşünmek

K diliyle düşünmek

• K programlama çoğunlukla REPL üzerinden yapılır.
• ngn/k için rlwrap, ok tuşlarıyla geçmişte gezinmeyi sağladığı için büyük programlar geliştirmede kullanışlıdır.
• Fonksiyonlar REPL'de test edildikten sonra gerçek koda taşınır.
• ngn/k'nin güzel çıktısı her zaman geçerli K verisi döndürür ve programı hızlandırmak için önceden hesaplanabilir.
• K betikleri, REPL'e girilmiş gibi çalıştırılır ve her satırın dönüş değeri, noktalı virgülle bitmediği sürece yazdırılır.
• Betikler çok satırlı tanımlara izin verir; bu da okunabilirliğe yardımcı olur.
• Çalışmanızı bir betiğe kaydedip REPL'de kullanmak için \lfile.k komutuyla dosyayı çalıştırıp verileri yükleyebilirsiniz.
• Önceki verilerin üzerine yazmak için dosyayı REPL'e birden fazla kez yükleyebilirsiniz.
• \ ile erişilen REPL yardımında çeşitli kullanışlı komutlar bulunur.

Dizi programlamayı sadeleştirmek

• Dizi programlama, karmaşık kalıpları daha küçük, bildirimsel ve okunması daha kolay kalıplara sadeleştirmenin sürekli bir sürecidir.
• Karmaşık kalıpların nasıl sadeleştirileceği, "APL'de Kalıplar ve Antipattern'ler: Başlangıç Plato'sundan Çıkış - Aaron Hsu - Dyalog '17" içinde ayrıntılı olarak ele alınır.

Matris çarpımının K'ye dönüştürülmesi

• Wikipedia makalesinden alınan matris çarpımı için yinelemeli algoritma, K'ye doğrudan çevrilebilir.
• K'ye çevrilmiş en kötü kod örneği, çok sayıda global değişken ataması, iç içe döngüler ve çok sayıda değişiklik gerektirir.
• Kodu sadeleştirerek bu sorunları tek tek çözebilirsiniz.

İç döngünün sadeleştirilmesi

• İç döngüde sum, fold(/) kullanılarak sadeleştirilebilir.
• ' (each) bir dizi döndürdüğü için C global değişkeni kaldırılabilir.
• i, j, k değişkenleri kaldırılarak döngü sadeleştirilebilir.

Döngüleri kaldırmak ve global değişkenleri en aza indirmek

• k olmadan doğrudan satır ve sütunları eşleştirerek orta döngü kaldırılabilir.
• j'yi kaldırmak için B'nin her sütunu A[i] ile eşleştirilebilir.
• i'yi kaldırmak için eachleft kullanılarak A'nın her satırı, B'nin her sütunuyla eşleştirilebilir.
• Artık global değişkenlere gerek yoktur.

Matris çarpımı fonksiyonunun son hali

• + (transpose) maliyetli olduğundan kaldırılabilir.
• x'in her satırını y'nin her sütunuyla çarpmak yerine, B'nin her satırı tüm A ile eşleştirilerek örtük olarak aynı işlem yapılabilir.
• Sonuçta kısa ve açık bir matris çarpımı fonksiyonu elde edilir.
• Kodu sadeleştirme süreci başlangıçta birçok adımdan geçse de, K'de ustalaştıkça daha kolay ve sezgisel hale gelebilir.
• Matris çarpımı, K'nin dizi desteğiyle iyi örtüşen basit bir prosedürdür.
• K ile daha az uyumlu başka algoritmalar ve bunların nasıl ele alınacağı gelecekteki bölümlerde incelenecektir.

GN⁺ görüşü

• Bu yazı, K dili kullanılarak matris çarpımı gibi algoritmaların nasıl sadeleştirilebileceğini ve optimize edilebileceğini gösteriyor.
• REPL üzerinden alınan anlık geri bildirim ve kodun yinelemeli olarak iyileştirilmesi, K programlamanın temel özelliklerindendir ve giriş seviyesindeki yazılım mühendisleri için de yararlı bir öğrenme yöntemidir.
• Kodu sadeleştirme süreci, programlama becerilerini geliştirmede önemlidir ve bu yazı bunu somut örneklerle anlaşılır biçimde açıklar.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Birçok kişi dizi dillerinin kullanışlılığı ve anlaşılabilirliği konusunda şüphelerini dile getiriyor.

  • Dizi dilleri her probleme uygun değil.
  • Birçok problem türünde şaşırtıcı derecede yetkinler.
  • Dizi dili kullanıcıları genelde çok zeki oluyor.
  • Dizi dillerinin nasıl çalıştığını öğrenmek büyük bir meydan okuma.
  • Dizi dillerinde "prosedürel" kod yazmak çok kötü bir şey.
  • Örtük programlamayı (tacit programming) anlamak, zihni genişleten harika bir deneyim.
  • Fiil zincirlerini (verb trains) içselleştirmenin nasıl bir deneyim olduğu.
  • Dizi tabanlı dillerin her boyuttaki dizileri nasıl ele aldığını anlamak.
  • "under"ın nasıl çalıştığını anlamak.
  • Fonksiyon üslerinin (function exponents) nasıl çalıştığını anlamak.

• Dizi dillerinin şaşırtıcı birçok yönü var ve yukarıdaki liste bunların yalnızca bir kısmı.

  • Aaron Hsu'nun paralel bir APL derleyicisi geliştirirken izlenmesi, dizi dillerinin gerçek potansiyeline ikna olmaya yol açtı.
  • APL kodunun "anlamsal yoğunluğu" (semantic density) üzerine bir tartışma.

• Dizi programlamayı daha önce duymadıysanız ve bir giriş istiyorsanız, "The Array Cast" öneriliyor.

• 70'lerde APL/APL2 ile tanışıp hayran kalındı, ancak işlevleri birleştirme yeteneği daha çekici bulundu.

  • Haskell saf ve tipli olduğu için APL'den daha eğlenceli ve daha güçlü.
  • APL'nin "düşünce aracı olarak gösterim" yaklaşımı, aşırı kısalığı meşrulaştıran bir mantık gibi görünüyor.

• Dizi dili kullanırken en önemli farkındalıklar:

  • Fiiller algoritmadır.
  • Fiillerin (veya zarfların) ardışıklığı, şimdiye kadar kullanılan en doğrudan bileşim biçimidir.
  • Program, cümleler ve ifadeler kümesi değil, algoritmaların bileşimidir.
  • Alan ve değer kümesini diziler, map'ler ve fonksiyonlar boyunca tutarlı ele alma kavramı.
  • Kodu okurken gözlerin "zıplaması" gerekmeyen soldan sağa değerlendirme.
  • Kodu veriye göndermek mümkündür ve tercih edilir.
  • K dilinin ek avantajları: görünümler (yani bağımlılıklar) doğrudan uygulanabilir ve yorumlayıcı üzerinden hot code loading yapılabilir.

• Dizi dilleriyle ilgili bir soru: "N'den küçük sayılar içinde P koşulunu sağlayan tüm sayıları bul" gibi işler nasıl yapılır?

  • Dizi dillerinde genelde 1'den N'ye kadar bir dizi üretilir, dizi üzerinde koşul test edilir ve ardından yalnızca koşulu sağlayan öğeleri almak için bir maske uygulanır.
  • N büyükse ve koşul sık sağlanmıyorsa, gereksiz yere çok sayıda geçici dizi oluşturmak bellek ve kaynak israfı gibi görünüyor.
  • Dizi dili uygulamaları bu sorunları optimize edebilir ya da lazy evaluation gibi tekniklerle çözebilir.

• J diliyle ilgili deneyim: dizi dili paradigması önyargılı ve her problemi dizilerin iç içe geçmesi olarak düşünmenin gerçekten yardımcı olup olmadığı belirsiz.

  • Problemi basitleştirebilecek veri yapılarını özgürce oluşturmak, algoritma kısmını büyük ölçüde sadeleştirebilir.
  • APL/J/K kullanmak için bu önyargı nedeniyle daha zeki olmak gerekiyor.

• K dili problemlerini çözerken edinilen izlenim: K dili kasıtlı olarak anlaşılmaz.

  • Bulmacalar ve zekice çözümler için uygun bir dil, ancak Python'da numpy dizileriyle çalışmak dizi dillerini öğrenmeyi ve dizilerle düşünmeyi öğretir.

• J diline bir örnek: dot =: +/ . * kullanılarak P ve Q'nun nokta çarpımı (dot product) hesaplanır.

• K dilinin sözdizimi daha kısa, ancak K dilinin nasıl çalıştığına dair birçok yerleşik bağlamı zihinde tutmak gerekiyor.