プログラミング言語J.何を愛するか？

Jは、私が知っている最も異常で効果的な言語です。 それはあなたが迅速に開発することを可能にし、またそれに不慣れでコードを見ている人々に冒とくを引き起こすこともできます。



Jはあまりにも珍しいです。 そして学ぶのは難しい。 Jに直面している人々は、それを学ぶ意欲に欠けています。 構文は異常です。

この投稿では、あなたがそれを研究した場合に何が起こるのか、そしてそれがなぜ興味深いのかをさらに詳しく調べたいと思いました。 私自身の経験から、この言語の利点はすぐには明らかにならないことがわかっています。 投稿では、デザインの分析を停止するつもりはありません。 レビューのみ。 例に突っ込み、言語の力を感じてみてください。 学習せずに、言語の美しさを学びましょう。 それについてプログラミングを教える記事を書くのは難しく、私はそれは必要ないと思う。 これを簡単に行うのはそれほど簡単ではなく、公式Webサイトのトレーニング資料に問題はありません。 主なものは欲望です。 それをします。

ちょっとした歴史

Jの前はAPLでした。 APL言語は、ハーバード計算数学で50年代に教えながら、 ケネスアイバーソンによって開発されました。 特に教育のために、彼は記法を開発しました。 その後、この言語はマシンに転送され、APL（控えめ：プログラム言語）として知られるようになりました。 APLは配列を処理し、配列を処理するために最適化されています。



APLにはわずかな欠陥があります。 操作は非標準の記号で示されます。 それを使用するには、特別なキーボードが必要です。 したがって、標準入力デバイスにより適した新しい言語を作成する必要があります。 アイバーソンは、ASCII文字を使用するAPL方言の作成を開始しました。 そこで、ケネス・アイバーソンは、90年代前半にロジャー・フアイとともに言語Jを作成しました。この時点で、アーサー・ホイットニーはアイバーソン・チームから「分離」しました。 彼はJを作成する方法について意見の相違があり、独自の言語Kの作成に取り掛かりました。 これも成功した言語になりました。

ショートレビューJ

Jはwww.jsoftware.comからダウンロードしてインストールできます。 トレーニング資料とさまざまなドキュメントもあります。



Jは関数型言語です。 しかし、言語は普通ではなく、古典的な機能的でもありません。 なめません。 データの単位はリストではなく、n次元の配列です。



Jはインタープリターです（この実装では）。 動的なタイピング。



式は、動詞、名詞、副詞、動名詞、連合などから構築されます。 この投稿では、動詞（関数/操作のアナログ）と名詞（データ）に興味があります。 名詞は、命令型言語のように完全なデータではありません。 それらは不変です。 したがって、Jで割り当てと呼ばれるものは、むしろ「命名規則」です。



名詞はn次元の配列です。 たとえば、次のように名詞を作成できます。



3 5 $ 0



ゼロからなる3 x 5の2次元配列を取得します。 任意の次元の配列を取得できます。 特殊なケースは、ゼロ次元の配列です-これはスカラーです。 1次元配列-ベクトル。 したがって、Jのデータ単位はn次元配列です。 ゼロではなく、必要な数字で満たされた配列を作成するには、$記号の後に、スペースを介して文字列に必要なデータを書き込むことができます。 たとえば、次の行：



3 5 $ 1 2 3



3 x 5の配列を作成して出力し、順番に繰り返しシーケンス1 2 3で埋めます。



1 2 3 1 2

3 1 2 3 1

2 3 1 2 3



スカラーを作成するには、1つの数字で十分です。



a =： 4



ここで、名前の割り当て方法をすでに示しました。 つまり すでに4つあります。 ベクトルを作成するには、スペースを空けて行に数字を書くだけで十分です。



4 5 3 6

4 5 3 6



*ご想像のとおり、Jはインタラクティブモードで動作し、すぐに結果を表示します



次にタイプについて説明します。 Jでは、配列の次元に加えて、その要素のタイプがあります。 つまり 要素は常に同じです。 いくつかの数値タイプがあります：論理（0、1）、整数、任意の数の文字を含む整数、有理数、実数、複素数。 また、数値タイプに加えて、特別な数値があります：マイナス無限大、無限大、不確実性。 Jの動的な型指定は、数学的な操作に最適です。Jに含まれる数値を各操作で決定します。 たとえば、整数の行列に平方根を適用すると、実数または複素数を取得できます。 元の配列の要素に応じて。



また、Jでは、数値型に加えて、

1）シンボル（リテラル）。 Jでは、テキストも処理できます。 ケースJのテキストは文字のベクトルです。 文字を指定するには、単一引用符で囲みます。 文字のベクトルを指定するには、テキストを一重引用符で囲むだけで十分です。

2）ボクシングはパッケージ化されたタイプです。 つまり 任意のマトリックスをパッケージ化して、ボックスを取得できます。 そして、ボックスから配列を作成できます。 このように、ボックスの助けを借りて、ツリーを作成できます。

さらに、いくつかの特別なタイプについては考慮しません。



名詞を扱いました。 さて、動詞とは何ですか。

動詞は、他の言語の数学用語での操作のようなものです。 Jの動詞には、モナド（monad）とダイアド（dyad）の2つのタイプがあります。 これは単項および二項演算に似ています。 そして、これは素晴らしい機会を与えてくれます。動詞を作成するために、入力に名前は必要ありません。 入力は常に1つまたは2つ（左右）です。



変数名を使用せずに1行で他の動詞から動詞を形成する方法には、特別な規則があります。



したがって、最初の標準的な例：



平均 =： + / ％＃



動詞avgは、ベクトルの算術平均です。 彼の体に注意してください-4文字のみ。 ここには3つの動詞しかありません-数字（ + / ）を追加し、ベクトルの長さ（ ＃ ）を取得し、最初の動詞を2番目の動詞（ ％ ）に分割します。



*記号+および/で示されるベクトルに数値を追加します。 1つ目は2つの数字の合計で、2つ目はすべての要素の間に操作を置くことです（つまり、左折り）。 スラッシュはビジーなので、Jの除算操作は％記号で示されます。



ベクトルを作成し、動詞を適用します。



a =： 5 3 7 0 2 4

平均

3.5



ベクトルの算術平均を受け取りました。



この魔法はどのように起こりますか？ Jはそのような単純なルールを使用します。 まず、Jの操作には優先順位がなく、右から左に実行されます。 式を書く場合：



2 * 3 + 4

14



10でなく14を取得します。これにより、一般に、式の構築が簡単になります。 順序を変更する必要がある場合は、括弧が使用されます。



（ 2 * 3 ） + 4

10



心配しないでください、これらは値を直接計算する単なる式であり、 avg =： + / ％＃を書いたとき、動詞を組み合わせて動詞を設定しました。



次に、算術平均を計算する動詞がどのように機能するかを分析します。

動詞が連続する3つの動詞で構成されている場合、最初の動詞が名詞に適用され、次に右と左の中央の動詞が名詞に適用されます。

このように：





動詞が5つの動詞で構成されている場合、上記のように最初に右の3つが実行され、次に左から2つ取られ、同じ順序でさらに実行されます。 たとえば、最大2つの要素をとる動詞： ">。"。 したがって、リストの最大値： "> ./"

そして、最大値と算術平均の合計を見つける動詞を書きます。



d =： >。 / ++ / ％＃



ベクターに適用：



ダ

10.5



仕組み：



「どのように機能するか」を書くとき、これらの動詞がJを実行する順序を知っているわけではないことに注意してください。このような動詞のストリングを理解する方法の意味のみを説明します。 動詞の行によって、私たちが望むものを言います。 そして、 どのように -Jを決定します



上記では、式を構築するためのルールの1つのみを説明しました。 できる限り本質をつかむために、複雑なアルゴリズムを簡潔に一列に簡単に説明してください。そして、laconicism Jの秘密は何ですか。当然、Jを説明する意味はもうありません。



動詞が引数として2つの単純な配列（左と​​右）のみを受け入れるように、タスクを記述することができない場合があります。 時には動詞、より多くの引数を持つ関数の類似体を書く必要があります。 これはボクシングによって回避できます。 つまり 他の言語の関数の入力パラメーターと同様に、実際には多数の異なる値が存在するボックスのベクトルを指定できます。 そして動詞では、それらを取り出してそこから展開することができます。 再帰は動詞でも実装されます。



上記のJでの動詞の記述形式は暗黙的と呼ばれます。



ここで、いくつかの例を、それらがどのように機能するかを説明せずに。

例

1.インナージョイン

SQLのこのような例を考えてください。 2つのテーブルがあります。

CREATE TABLE Customers (ID INT, Name TEXT, Age INT, Salary INT) CREATE TABLE Orders (OID INT, Date DATETIME, CustomerID INT, Amount INT)
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

どういうわけか私たちはそれらを埋めます。 そして、そのような要求：

 SELECT * FROM Orders o INNER JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.ID AND o.Amount < 2000
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

意図的にテーブルを結合するのは平等ではなく、タスクを少し複雑にするために、より複雑な述語を使用して結合します。

Jでも同じことをしようとします。



createTable =： [：|：、。 ＆ a：

union =： （ [：{。[ ） 、：[： （ [：<[:;]＃ 〜〜： ＆ a :) " 1 （ [：{：[ ） 、。 （ [：{：] ） { 〜 （ [：{。] ） i。[：{。[

insert =： [ union [： （ {。、： （ [： （ [：<[：（ ] $ 〜 [： 1 ＆＆ ＃ ） > ） " 0 {: )） [：|：[：>]

行 =： {。 （ [：<、:) " 1 1 [：|：[： （ [：< " 1 [：、。> ） " 0 {：

値 =： [：（ ] ` {。 @。 （ [： 1 ＆ =＃ ）） [：、[：> [ （（（ [：<[ ） = [：{。] ） ＃[：{：] ） [：>]

pr =： [：、[： （（ [:: [ ）（（ [：< （ [：> [ ） 、。[：>] ） " 0 0 ） " 0 1 [：>] ） / [： （ [ ：<[： rows > ） " 0 ]

join =： 1 ： '（（（[[：{。[：> {。）,: [：（[：<（> " 0）） " 1 [：{：[：1 2 0＆|：[：>（ [：、u " 0）＃]）（pr y）） '



一般に、これはこの問題を解決するためのすべてのコードです。 必要な動詞は次のとおりです。 テーブルを作成してデータを入力します。



顧客 =： createTable 'ID' ; ' 名前「 ;」 年齢 ' ;' 給与 '

Orders =： createTable 'OID' ; ' 日付 ' ;' CustomerID ' ;' 金額 '



顧客 =： 顧客が挿入 （ <' ID' ; 1 ） 、 （ <' 名前' ; ' ラメシュ' ） 、 （ <' 年齢' ; 32 ） 、 （ <' 給与' ; 2000 ）

顧客 =： 顧客が挿入 （ <' ID' ; 2 ） 、 （ <' 名前' ; ' キラン' ） 、 （ <' 年齢' ; 25 ） 、 （ <' 給与' ; 1500 ）

顧客 =： 顧客の挿入 （ <' ID' ; 3 ） 、 （ <' 名前' ; ' kaushik' ） 、 （ <' 年齢' ; 23 ） 、 （ <' 給与' ; 2000 ）

顧客 =： 顧客の挿入 （ <' ID' ; 4 ） 、 （ <' 名前' ; ' チャイタリ' ） 、 （ <' 年齢' ; 25 ） 、 （ <' 給与' ; 6500 ）

顧客 =： 顧客挿入 （ <' ID' ; 5 ） 、 （ <' 名前' ; ' Hardik' ） 、 （ <' 年齢' ; 27 ） 、 （ <' 給与' ; 8500 ）

顧客 =： 顧客挿入 （ <' ID' ; 6 ） 、 （ <' 名前' ; ' Komal' ） 、 （ <' 年齢' ; 22 ） 、 （ <' 給与' ; 4500 ）

顧客 =： 顧客が挿入 （ <' ID' ; 7 ） 、 （ <' 名前' ; ' マフィー' ） 、 （ <' 年齢' ; 24 ） 、 （ <' 給与' ; 10000 ）



Orders =： 注文の挿入 （ <' OID' ; 102 ） 、 （ <' Date' ; ' 2009-10-10 08' ） 、 （ <' CustomerID' ; 3 ） 、 （ <' Amount' ; 3000 ）

Orders =： 注文の挿入 （ <' OID' ; 100 ） 、 （ <' Date' ; ' 2009-10-10 08' ） 、 （ <' CustomerID' ; 3 ） 、 （ <' Amount' ; 1500 ）

Orders =： Orders insert （ <' OID' ; 101 ） 、 （ <' Date' ; ' 2009-11-11-20' ） 、 （ <' CustomerID' ; 2 ） 、 （ <' Amount' ; 1560 ）

Orders =： Orders insert （ <' OID' ; 103 ） 、 （ <' Date' ; ' 2008-05-20 ' ） 、 （ <' CustomerID' ; 4 ） 、 （ <' Amount' ; 2060 ）





テーブルで確認してみましょう。



お客さま

ID	お名前	年齢	給料
1 2 3 4 5 6 7	ラムシュ キラン カウシク チャイタリ ハーディク コマル マフィ	32 25 23 25 27 22 24	2000年 1500 2000年 6500 8500 4500 10,000

ご注文

オイド	日付	CustomerID	金額
102 100 101 103	2009-10-08 2009-10-08 2009-11-20 2008-05-20	3 3 2 4	3000 1500 1560 2060

そして、述語を持つクエリ：



（（ [： 2000 ＆ > 'Amount' ＆ value ） *。 'CustomerID' ＆ value = 'ID' ＆ value ） join Customers ; < 注文

ID	お名前	年齢	給料	オイド	日付	CustomerID	金額
2 3	キラン カウシク	25 23	1500 2000年	101 100	2009-11-20 2009-10-08	2 3	1560 1500

とても簡単です。 Jは一般的な言語であり、リレーショナルデータを処理するためのツールがないことに注意してください。 上記のコードは、テーブルを作成および設定する前のすべてのロジックです。 joinは任意の述語を受け入れることができます。



この例は実際には複雑ではありません。 配列はテーブルに多少似ており、Jは四角形でボックス（ボックス）を描画します。これにより、テーブルをすぐに表示できます。

2.数独ソルバー

i = :, （（ 、| :) i。9 9 ） ,,。 /、。 / i。 4 $ 3

c =： （ ＃= [：＃〜。 ） @ -。 ＆ 0

t =： [： （（ [[：* / _9： c \ ] ） " 1 ＃] ） i ＆ {+ " 1 1 （ >： i。9 ） * / [： i ＆ = i。 ＆ 0

r =： [ ：、 ` $： @。 （ 0：e。、 ） [：; （ < @ t ） " 1

s =： 9 9 ＆ $ @ r @ 、





これがすべてのコードです。 入力行列を作成します。

] m =： 9 9 $ "。 " 0 '200370009009200007001004002050000800008000900006000040900100500800007600400089001'

2 0 0 3 7 0 0 0 9

0 0 9 2 0 0 0 0 7

0 0 1 0 0 4 0 0 2

0 5 0 0 0 0 8 0 0

0 0 8 0 0 0 9 0 0

0 0 6 0 0 0 0 4 0

9 0 0 1 0 0 5 0 0

8 0 0 0 0 7 6 0 0

4 0 0 0 8 9 0 0 1



動詞を適用して解決策を取得します。

sm

2 8 4 3 7 5 1 6 9

6 3 9 2 1 8 4 5 7

5 7 1 9 6 4 3 8 2

1 5 2 4 9 6 8 7 3

3 4 8 7 5 2 9 1 6

7 9 6 8 3 1 2 4 5

9 6 7 1 4 3 5 2 8

8 1 3 5 2 7 6 9 4

4 2 5 6 8 9 7 3 1

3.プロローグ

マトリックス/配列に近くなく、より実用的なタスクのためにJコードを示したいと思います。 ベクトルアプローチが解析に適しているという疑問を聞きました。 投稿のための簡単なタスクを選択するというアイデアが浮かびましたが、その解決策は解析に関連しています。 Prologを実装します。 より正確には、すべてのプロローグではありません。 タスクは実用的ではなく、多くの時間と労力を費やす必要はありません。 これは、原則として暗黙の録音形式もこのようなタスクに適していることを示すために、Prologのサブセットになります。 このプロローグでは、それを呼び出すことができれば、クリッピングすらありません。 単純な事実とルール、操作「and」、「or」のみ。 だからコード：



frq =： [：-。[：（ 2：| + / ） \ '' '' ＆ =

sp =： （ ＃ @ [ ）（ [：<[}。[：>] ） " 0 0 [ （ ] < /。 〜 [：+ / \ E. *。[： frq ] ） 、

spf =： [：<[： （ [： '、' ＆ sp [：-。 ＆ '）' = ＆ '（' { " 0 1 、。 ＆ '、' ） >

cl =： ＃ 〜 [：-。e。 ＆ （ 33 { 。A. ） *。 frq

parse =： [： （ [：<[： （（ spf @ {。 ） 、 （ }。 ` （ [：<[： （ [：<[： spf " 0 [： '）、' ＆ sp > ） " 0 [： '）;' ＆ sp [：> {:) @。 （ 2：=＃ ））） [： '：-' ＆ sp > ） " 0 _1：}。[： '。' ＆ sp cl



isVar =： [：（ 91 ＆ > * 。64 ＆ < ） [： a。 ＆ i。[：{。>

replace =： （（ ] i。〜 [：{。[ ） { （ [：{：[ ） 、] ` （ [：<[$：[：>] ） @。 （ [： 32 ＆ = [： 3 ！ ： 0 [：>] ）） " 2 0

gp =： [：> [：{。>

gv =： [： （ ＃ 〜 [：+。 / " 1 isVar " 0 ） 、。

suit =： （ [ （ 0： ` （ [[ （（ ＃= [：＃[：〜。[：{。| :) [：〜。[： （ ＃ 〜 [：-。[： isVar " 0 [： {：| :) gv ） *。 （ [：*。 / [：+。 / [： （ isVar " 0 、= /）、:)）@。（（[：＃[）= [：＃] ）） [： gp ] ） " 1 0 ＃]

sr =： [ （ ] （ replace〜 [：|：] ） " 2 [： （（ [::。[： isVar {:) " 1 ＃] ） [ gv〜 [： gp ] ） " 1 0 スーツ

groupVars =： [： （ [：<] $ 〜2 ：、 〜 [：-：＃ ） " 1 [：> [： （ [：<[:; （ > @ [ ）（ [：<、 " 1 1 ） " 1 2 （ > @ ] ）） / ] < / 。 〜 [：{。|：

isRuleTrue =： （ [：+。 / （ [：*。 / ] （ isTrue〜 [：>] ） " 1 0 [：> [ ） " 0 1 ） ` （ 0：<[：＃ getVarsFromRule ） @。 （ 0：<＃ @ gv @ ; @ ; @ [ ）

isTrue =： ] （（ a： ＆ e。 @ ] ） +。[：+。 / [ （ isRuleTrue〜 [：>] ） " 1 0 [：-。 ＆ a： ] ） [：{：[：|： [：-。 ＆ （ a :, a :) [： （ 0 2 $ a :) ＆ 、[：> sr

getVars = ：; （（ [：<[：〜。 （ > @ {。 @ [ ） gv [： gp ] ） ` （（ > @ {。 @ [ ） $： （ < @ < @ gp @ ] ）（ [ 〜〜を 置換 |：[：>] ） " 0 0 （ }。 @ [ ） GetVarsFromRule〜 [：> [：{：[：>] ） @。 （ [：<：[：＃[：>] ）） " 1 0 sr

getVarsFromRule =： ] （（ [：{。] ） ＃ 〜 [ （ isRuleTrue〜 [：>] ） " 1 0 [：{：] ） [：|：[ （ ]、[：<[ replace〜 [：|： [：>] ） " 1 0 [：] ` groupVars @。 （ 0：<＃ ） [：〜。 [ ：; [：;] （ [：<[ getVars〜 [：>] ） " 1 0 [：; [



目標 =： （ [：< S： 0 [：{。[： parse [：、 ＆ '。' ] ）（ [：{ ＆ （ > 'No' ; 'Yes' ） isTrue ） ` （ [：（ ] ` （（ > @ {。 ） 、[： '=' ＆ 、[：> {:) @。 （ 2：=＃ ）） " 1 [：> getVars ） @。 （ [：+。 / [： IsVar " 0 [ ）（ [： 解析 [ ）



これがすべてのコードです。 実際、パーサーはソリューションの最初の部分にあります。 このような単純なプロローグを解析するタスクは、もちろん原始的です。 それでも、Jは解析に使用できます。 また、より複雑な解析タスク用。

パーサーの唯一の「複雑さ」-プロローグでは、単一引用符で囲まれた任意の文字からアトムを作成できます。 それ以外の場合、パーサーははるかに短くなります。 それでも、私は特にライブラリ動詞を使用していません。 あなたが言語自体の力を理解するために、どれだけ早くゼロから何かを書くことができるか。 テキストを操作するためのライブラリもあります。 正規表現を操作するためのライブラリがあります。



Prologでコードを設定しましょう：

prolog_code =： 0 ： 0

男性（ジェフ）。

男性（フレッド）。

女性（メアリー）。

親（ジェフ、ビンス、ジェーン）。

親（メアリー、ビンス、ジェーン）。



sister_of（X、Y）：-女性（X）、

親（X、F、M）、

親（Y、F、M）。

）



そしていくつかの質問。

「メアリーにはフレッドの妹がいますか？」：

prolog_codeゴール 'sister_of（mary、fred）'

いや

「メアリーを姉妹にする必要があるのは誰ですか？」：

prolog_codeゴール 'sister_of（mary、X）'

X =ジェフ



X =メアリー

おわりに

Jで複雑な問題を簡単に解決する方法に触発されたことを願っています。 軽さを犠牲にして、疑問を抱くかもしれません。



例の目的は、暗黙の形式でコードを表示することです。 コードに非標準のライブラリ動詞が実質的にないことに気付きましたか？ すべてのコードはほぼ句読点で構成されています。 これらは初歩的な動詞Jです。もちろん、動詞を入力せずに意味のある名前を付けずに、このように書くことを強制する人はいません。 しかし、高レベルのJは、コードの簡潔さにより、新しい名前を導入しない傾向があります。 新しいコードを作成するための努力のコストは小さく、名前の後ろにコードを隠したくないという事実につながります。 一般的に、これは時間の経過とともに、Jのプログラマーが同じ動詞を読むという事実につながります。 コードはますます明確になっています。



主流のOOP言語で作業しているすべてのプログラマは、悲しいことに、ライブラリとフレームワークの現状を悲しげに同意すると思います。 優れたプログラミング慣行では、意味のある名前の後ろに隠れてコードをカプセル化する必要があります。 コードを作成する努力が十分に大きい場合、より多くの名前が表示されます。 そして、たとえば、プロジェクトで作業するために新しいチームに来たとき、コード内の言語はほとんど残っていません。新しいエンティティ、以前のプログラマーが名前を付けたものすべてを学ぶ必要があります。 新しい言語を学ぶことは常に図書館を学ぶことを脅かし、その数は急速に増加しています。 Jはこの問題を解決しませんが、先送りします。



言語としてのJのエントリしきい値はかなり高くなっています。 最初は、実際には読めません。 すべての動詞を勉強したので、ほとんど書くことはできませんが、コードを読むことさえできません。 しかし、時間が経つにつれて、あなたはそれをより簡単に行うことができます。 これは他の言語では起こりません。



また、これは、Jのサポートが不十分であり、Jに十分なライブラリがないことを意味するものではないことに注意してください。 Excelファイル、データベースの操作からビデオの操作まで、すでに多くの開発が行われています。 また、Jはマルチパラダイムであり、暗黙の形式だけでなく、命令形でも記述できます。 ループと分岐あり。 エラー処理あり。 JはOOPをサポートします。



Jでの作業はコーディングとは異なり、式の派生です。 最初は、コードをじっと見ると、タイピング速度がずっと遅くなります。 しかし、これらすべてにより、結果は、最初であっても、他の言語よりも速くなります。 非常に大きな経験とコードの可読性がなくても、時間が経つにつれて、Jの問題を解決するために座っていることは、他のより馴染みのある言語で解決するよりもはるかに簡単に思えます。 Jでの作業は、プログラミング言語ではなく、強力な計算機での作業に似ています。 何世紀にもわたって何かを作成しているという感覚はありません。 結果を得る速度はコーディングの勇気を与え、さまざまなオプションを簡単に試すことができます。



これのおかげで、Jにはニッチがあります-特に金融セクターでのデータ処理。 Jでは、データを簡単に「回転」させ、さまざまな仮説をテストします。 また、必要に応じて、スクリプトを保存してプログラムとして使用します。 Jはデータ処理プロジェクトで便利です。 複雑なアルゴリズムが必要な場合。 さらに、アルゴリズムの複雑さによって、「有用な複雑さ」、つまり 最適化のためのアルゴリズムではなく、データ変換の複雑さ。 これらすべてにより、Jは非常に生産的です。 彼が通訳であることを恐れないでください。 彼は表現を行ごとに実行するという意味でのみ通訳です。 ただし、行に動詞式が記述されている場合は、それを1回実行して記憶し、データに動詞を適用するとすぐに機能します。 なぜなら 通常、大量のデータが処理されるため、Jでの最適化は良好なパフォーマンスを示します。 Jは、他の言語で書かれたライブラリでも動作します。 これにより、問題のある領域を最適化できます。



この言語は、その特性により、プロトタイピングに適しています。 さらに、プロトタイプは書き換えられない可能性が高くなります。 または生産性が適合するか、問題領域のみの最適化を実行することが可能です。



これはすべて良いことですが、チームプロジェクトでJを使用することには1つの問題があります。専門家はほとんどいません。 プロジェクトでJを使用することにした場合、人が見つからない可能性が高くなります。



それにもかかわらず、Jはチームワークだけでなく使用できます。 それは強力な学習効果をもたらします。 Jを操作すると、アルゴリズム全体の見方が変わり、「気が変わります」。 他の言語での作業にプラスの効果があります。



また、この言語は、補助言語として、仕事に非常に便利です。 私の環境Jは常に開いており、電卓やエクセルを使用していません。 何かを解析したり、別の言語のコードを生成したりする必要がある場合-Jは素晴らしいツールです。

参照資料

1.公式ウェブサイト： www.jsoftware.com

2.優れた記事を読むことをお勧めします- プログラミング言語J、紹介