Программа для составления алгоритмов: 6 удобных сервисов для создания блок-схем

Вот исходный код для Структуры данных и анализ алгоритмов в C++ (четвертое издание), Марк Аллен Вайс. Материалы здесь защищены авторским правом.

Используются многие функции C++11. Я успешно скомпилировал и протестировал программы под г++ 4.6.2. ВАЖНО: код НЕ скомпилируется на компиляторах до C++11.

1. Если у вас нет компилятора C++11 или вы пока не хотите иметь дело с C++11, используйте код из 3-го издания.
2. Если у вас есть компилятор C++11, некоторые функции могут быть недоступны. Проверьте поддержку компилятора для C++11 здесь. Известные функции, которые используются, включают: авто, равномерная инициализация (т.е. использование фигурных скобок вместо предыдущий стиль круглых скобок в списках инициализации конструктора), длинные длинные, выведенные типы возвращаемых значений (иногда), nullptr (определить 0, если не поддерживается), угловые скобки (>> теперь можно использовать во вложенных экземплярах шаблона), ссылки и перемещения rvalue, циклы for на основе диапазона и некоторые функции библиотеки, такие как средство генерации случайных чисел.
3. Прочтите Раздел 1.6.5, стр. 44, чтобы понять упрощения, сделанные для представления кода в тексте. (чтобы не иметь код выполняется на многих страницах с избыточными ссылками на рисунки). Если не указано иное, приведенный ниже код можно скомпилировать, загрузив все, а затем скомпилировав тестовую программу, имеющую предоставил основной и включил соответствующие файлы .h и .cpp. Например, это сначала обычная компиляция, а затем второй пример (который иллюстрирует один из случайные случаи, когда необходим второй файл).

     g++ -std=c++0x TestAvlTree.cpp
     g++ -std=c++0x TestIntCell.cpp IntCell.cpp
    

Полный комплект

• Unix-смолка | gzip
• Unix-смолка
• Zip-файл

Отдельные файлы

matrix.h : Класс простой матрицы

dsexceptions.h : классы простых исключений

Fig01_02.cpp : Простая рекурсивная процедура с тестовой программой

Fig01_03. cpp : Пример бесконечной рекурсии

Fig01_04.cpp : Рекурсивная процедура для печати чисел с тестовой программой

Fig01_05.cpp : Самый простой класс IntCell с тестовой программой

Fig01_06.cpp : класс IntCell с некоторыми дополнениями, с тестовой программой

IntCell.h : интерфейс класса IntCell (рис. 1.7)

IntCell.cpp : реализация класса IntCell (рис. 1.8)

TestIntCell.cpp : тестовая программа IntCell (рис. 1.9) (также необходимо скомпилировать IntCell.cpp)

Fig01_10.cpp : Иллюстрация использования векторного класса

Fig01_11.cpp : Динамическое выделение объекта IntCell (хромой)

BuggyIntCell.cpp : реализация класса IntCell с ошибками (рис. 1.16 и 1.17)

Fig01_18.cpp : класс IntCell с указателями и Большой пятеркой

FindMax.cpp : Шаблон функции FindMax (рис. 1.19).и 1.20)

Fig01_21. cpp : Шаблон класса MemoryCell без разделения

Fig01_25.cpp : Использование функциональных объектов: сравнение строк без учета регистра

LambdaExample.cpp : (Не в книге): переписывание рис. 1.25 с лямбда-выражениями

MaxSumTest.cpp : Различные алгоритмы максимальной суммы подпоследовательности

Fig02_09.cpp : Тестовая программа для бинарного поиска

Fig02_10.cpp : Алгоритм Евклида с тестовой программой

Fig02_11.cpp : Алгоритм рекурсивного возведения в степень с тестовой программой

RemoveEveryOtherItem.cpp : удалить все остальные элементы в коллекции

Vector.h : Класс вектора

Список.h : Класс списка

BinarySearchTree.h : Двоичное дерево поиска

TestBinarySearchTree.cpp : Тестовая программа для двоичного дерева поиска

AvlTree.h : дерево AVL

TestAvlTree.cpp : Тестовая программа для деревьев AVL

mapDemo. cpp : Демо карты

WordLadder.cpp : Программа Word Ladder и утилиты изменения слов

SeparateChaining.h : Заголовочный файл для отдельной цепочки

SectionChaining.cpp : Реализация для отдельной цепочки

TestSeparateChaining.cpp : Тестовая программа для отдельных цепочек хэш-таблиц (также необходимо скомпилировать SectionChaining.cpp)

QuadraticProbing.h : Заголовочный файл для хеш-таблицы квадратичного исследования

QuadraticProbing.cpp : Реализация хеш-таблицы квадратичного зондирования

TestQuadraticProbing.cpp : Тестовая программа для квадратичных хеш-таблиц (также необходимо скомпилировать QuadraticProbing.cpp)

CuckooHashTable.h : Заголовочный файл для хеш-таблицы с кукушкой

CuckooHashTable.cpp : Реализация хеш-таблицы с кукушкой

TestCuckooHashTable.cpp : Тестовая программа для хеш-таблиц с кукушкой (также необходимо скомпилировать CuckooHashTable. cpp)

CaseInsensitiveHashTable.cpp : Нечувствительная к регистру хеш-таблица из STL (рис. 5.23)

BinaryHeap.h : Двоичная куча

TestBinaryHeap.cpp : Тестовая программа для двоичных куч

LeftistHeap.h : Левая куча

TestLeftistHeap.cpp : Тестовая программа для левых куч

BinomialQueue.h : Биномиальная очередь

TestBinomialQueue.cpp : Тестовая программа для биномиальных очередей

TestPQ.cpp : Демонстрация приоритетной очереди

Sort.h : Набор процедур сортировки и выбора

TestSort.cpp : Тестовая программа для процедур сортировки и выбора

RadixSort.cpp : сортировка по основанию

DisjSets.h : Заголовочный файл для алгоритмов непересекающихся множеств

DisjSets.cpp : Эффективная реализация алгоритма непересекающихся множеств

TestFastDisjSets.cpp : Тестовая программа для алгоритма непересекающихся множеств

WordLadder. cpp : Программа Word Ladder и утилиты изменения слов

Fig10_38.cpp : Простой алгоритм умножения матриц с тестовой программой

Fig10_40.cpp : Алгоритмы вычисления чисел Фибоначчи

Fig10_43.cpp : Неэффективный рекурсивный алгоритм (см. текст)

Fig10_45.cpp : Лучший алгоритм для замены fig10_43.c (см. текст)

Fig10_46.cpp : Алгоритм динамического программирования для оптимального умножения цепных матриц с тестовой программой

Fig10_53.cpp : Алгоритм всех пар с тестовой программой

Random.h : Заголовочный файл для класса случайных чисел

Random.cpp : Реализация для класса случайных чисел

TestRandom.cpp : Тестовая программа для класса случайных чисел

UniformRandom.h : класс случайных чисел с использованием стандартной библиотеки

Fig10_63.cpp : Алгоритм рандомизированного тестирования простоты с тестовой программой

SplayTree. h : Дерево расширения сверху вниз

TestSplayTree.cpp : Тестовая программа для раскладывающихся деревьев

RedBlackTree.h : Красно-черное дерево сверху вниз

TestRedBlackTree.cpp : Тестовая программа для красно-черных деревьев

Treap.h : Treap

TestTreap.cpp : Тестовая программа для treap

SuffixArray.cpp : Массив суффиксов

KdTree.cpp : Программа реализации и тестирования для k-d деревьев

PairingHeap.h : Спаривание кучи

TestPairingHeap.cpp : Тестовая программа для сопряжения кучи

MemoryCell.h : интерфейс класса MemoryCell (приложение)

MemoryCell.cpp : Реализация класса MemoryCell (Приложение)

MemoryCellExpand.cpp : файл экземпляра MemoryCell (приложение)

TestMemoryCell.cpp : Тестовая программа MemoryCell (Приложение)

[PDF] Проектирование и оценка алгоритмов компилятора для предварительного выполнения title={Проектирование и оценка алгоритмов компиляции для предварительного выполнения}, автор={Донгкеун Ким и Дональд Йенг}, booktitle={АСПЛОС X}, год = {2002} }

• Dongkeun Kim, D. Yeung
• Опубликовано в ASPLOS X 5 октября 2002 г.
• Информатика

Предварительное выполнение — это многообещающий метод устойчивости к задержке, который использует один или несколько вспомогательных потоков, работающих в контекстах резервного оборудования перед основным вычисления для раннего запуска операций с памятью с большой задержкой, тем самым поглощая их задержку от имени основного вычисления. В этой статье исследуется компилятор C для преобразования исходного кода для автоматического извлечения кода потока перед выполнением, что избавляет программиста или аппаратное обеспечение от этой обременительной задачи. В основе нашего компилятора лежат три алгоритма… 

Посмотреть на ACM

Исследование алгоритмов компилятора на уровне исходного кода для автоматического построения кода перед выполнением

• Донгкеун Ким, Д. Йенг

• Информатика

  TOCS

  7
  7
  7 2004

В этой статье исследуется несколько компиляторов C с преобразованием исходного кода для автоматического извлечения кода потока перед выполнением, что избавляет программиста или оборудование от этой обременительной задачи, и представляет агрессивный компилятор, управляемый профилем, который использует три мощных алгоритма для кода. добыча.

Предварительное выполнение на основе компилятора

• Донгкеун Ким

• Информатика

• 2004

выполнять нарезку программ и автономное профилирование в самой агрессивной среде компилятора со статическими алгоритмами, чтобы упростить реализацию компилятора.

SPEAR: гибридная модель для спекулятивного предварительного исполнения

• W. Ro, J. Gaudiot

• Информатика

  18-й Международный симпозиум по параллельной и распределенной обработке, 2004 г. Материалы.

• 2004

SPEAR (Speculative Preexecution Assisted by CompileR), модель предварительного выполнения, которая представляет собой гибрид двух подходов и опирается на пост-компилятор для извлечения кода p-потока из двоичных файлов программы и использует специально разработанное оборудование для запустить выполнение p-потока.

Программно управляемое адаптивное предварительное выполнение для предварительной выборки данных

Облегченная программная стратегия, которая ускоряет основной рабочий поток за счет введения адаптивного, неспекулятивного вспомогательного потока перед выполнением, который действует как идеальный предиктор, вычисляет адреса памяти, выполняет предварительную выборку данных. данные и рано потребляет промахи кеша.

Физические эксперименты с предварительной выборкой вспомогательных потоков на гиперпоточных процессорах Intel

• Донгкеун Ким, Ши-Вей Ляо, Джон Пол Шен

• Информатика

  Международный симпозиум по генерации и оптимизации кода, 2004 г. CGO 2004.

• 2004

В этом исследовании идея вспомогательной многопоточности применяется на реальной многопоточной машине с процессором Intel Pentium 4 с гиперпоточностью. технология, и показывает, что она действительно может обеспечить ускорение настенных часов на реальном кремнии.

Количественная основа для автоматизированного выбора потоков перед выполнением

• A. Roth, G. Sohi

• Информатика

  35-й ежегодный международный симпозиум IEEE/ACM по микроархитектуре, 2002 г. (MICRO-35). Труды.

• 2002

В этой работе представлена ​​структура для автоматического выбора статического p-потока и подтверждается, что совокупное преимущество правильно моделирует фактическое предварительное выполнение.

Двоичная адаптация после прохода для программных спекулятивных предварительных вычислений

• Shih-Wei Liao, P. Wang, Hong Wang, John Paul Shen, G. Hoflehner, D. Lavery

• Информатика

  PLDI ’02

• 2002

В этом документе представлен инструмент постпроходной компиляции для создания расширенных двоичных файлов SSP, который может анализировать однопоточное приложение для создания потоков предварительной выборки, а также идентифицировать и встроить триггерные точки в исходный двоичный файл, чтобы создать новый двоичный файл, к которому присоединены потоки Prefetch.

Энергоэффективность предварительного исполнения и выбора энергосберегающей p-нити

• Влад Петрич, А. Рот

• Информатика, инженерия

  32-й Международный симпозиум по компьютерной архитектуре (ISCA’05)

• 2005

Эта работа заменяет плоскую модель затрат на поцикловую нагрузку моделью, основанной на оценке критического пути , и добавляет параметризованную модель энергопотребления в PTHSEL, которая позволяет ему активно выбирать p-потоки, которые снижают потребление энергии, а не (или в сочетании с) задержку выполнения.

Поддержка компилятором динамического спекулятивного предварительного выполнения

• W. Ro, J. Gaudiot

• Информатика

  Седьмой семинар по взаимодействию компиляторов и компьютерных архитектур, 2003. INTERACT-7 2003. Материалы.

• 2003

В этом документе представлена ​​гибридная модель, дополненная новой поддержкой компилятора для динамического предварительного выполнения p-потока, многообещающего метода предварительной выборки, который использует вспомогательный вспомогательный поток в дополнение к основному потоку программы.

Аппаратная поддержка Prescient Instruction Prefetch

В этом документе предлагаются и оцениваются аппаратные механизмы для поддержки предварительной выборки инструкций — подход к повышению производительности однопоточных приложений за счет использования вспомогательных потоков для… за счет программного управления предварительным выполнением в одновременных многопоточных процессорах

Используя программное обеспечение для управления предварительным выполнением, в этом документе можно обрабатывать некоторые из наиболее важных шаблонов доступа, которые обычно трудно выполнить с предварительной выборкой, и предлагает среднее ускорение на 24%. в наборе нерегулярных приложений, который составляет 19% ускорение по сравнению с современной предварительной выборкой, управляемой программным обеспечением.

Двоичная адаптация после прохода для программных спекулятивных предварительных вычислений

• Shih-Wei Liao, P. Wang, Hong Wang, John Paul Shen, G. Hoflehner, D. Lavery

• Информатика

  PLDI ’02

• 2002

В этом документе представлен инструмент постпроходной компиляции для создания расширенных двоичных файлов SSP, способный анализировать однопоточное приложение для создания потоков предварительной выборки, а также идентифицировать и внедрять точки срабатывания в исходный двоичный файл для создания нового двоичный файл, к которому подключены потоки Prefetch.

Терпительная задержка в многопроцессорах посредством предварительной выфетки с компиляторами

• T. Mowry

• Компьютерная наука

  TOCS

• 1998

промахов кеша и может повысить скорость некоторых параллельных приложений в два раза.

Сопровождение казни

• М. Дюбуа, Ю. Сонг

• Информатика

• 1998

Результаты моделирования нескольких тестов SPEC95 показывают, что последовательная и пошаговая предварительная выборка, реализованная с помощью технологии нанопотоков, работает так же хорошо, как и идеальные аппаратные предварительные выборки.

Умозрительная многопоточность, управляемая данными

Эти эксперименты показывают, что предварительное выполнение DDMT критических загрузок и ветвлений может значительно повысить производительность, а также имитировать реализацию DDMT поверх процессора одновременной многопоточности (SMT) и использовать профили программ для создания DDT. и аннотировать их в исполняемый файл.

Спекулятивные предварительные вычисления: длительная предварительная выборка просроченных нагрузок

В этом документе исследуется спекулятивные предварительные вычисления — метод, который использует контексты бездействующих потоков в многопоточной архитектуре для повышения производительности однопоточных приложений. Он атакует программу…

Эффективная аппаратная предварительная выборка данных для высокопроизводительных процессоров

Результаты показывают, что все три схемы аппаратной предварительной выборки обеспечивают значительное снижение штрафа за доступ к данным по сравнению с обычными кэшами. увеличивает небольшие кэш-памяти на кристалле, а схема просмотра вперед является предпочтительной с точки зрения соотношения цены и производительности.

Прогнозирование на основе выполнения с использованием спекулятивных срезов

В этой работе представлен метод, который делает прогнозы недействительными, когда можно определить, что они не будут использоваться, что позволяет правильно сопоставить оставшиеся прогнозы и приводит к ускорению до 43 процентов по сравнению с агрессивная базовая машина.

Понимание обратных срезов инструкций, снижающих производительность

В этом документе дается первоначальная характеристика обратных срезов промахов кэша данных L2 и ошибочных предсказаний переходов, а также показана эффективность методов, включая прогнозирование зависимости от памяти и независимость управления, для уменьшения размера из этих ломтиков.

Динамическое спекулятивное предварительное вычисление

В этом документе предлагается динамическое спекулятивное предварительное вычисление, которое выполняет весь необходимый анализ инструкций, извлечение и оптимизацию за счет использования внутреннего оборудования для анализа инструкций, расположенного вне критического пути процессора.

Создание языка и компилятора для машинного обучения

3 декабря 2018 г. | Майк Иннес, Джеймс Брэдбери, Кино Фишер, Дхайрия Ганди, Ниту Мария Джой, Теджан Кармали, Мэтт Келли, Авик Пал, Марко Кончетто Рудилоссо, Эллиот Саба, Вирал Шах, Дениз Юрет

С тех пор, как мы изначально заявили о необходимости первоклассного языка, компилятора и экосистемы для машинного обучения (ML), в этой области произошло множество интересных разработок. Компромиссы в существующих системах, таких как TensorFlow и PyTorch, не только не были решены, но теперь они яснее, чем когда-либо, поскольку обе платформы содержат разные интерфейсы «статического графа» и «ускоренного выполнения». Между тем, идея моделей машинного обучения, по сути, являющихся дифференцируемыми алгоритмами, часто называемая дифференцируемым программированием, завоевала популярность.

Там, где существующие фреймворки терпят неудачу, появилось несколько интересных новых проектов, которые полностью обходятся без графов, чтобы сделать дифференцируемое программирование массовым явлением. Myia, созданная командой Theano, выделяет и компилирует подмножество Python в высокопроизводительный код графического процессора. Swift для TensorFlow расширяет Swift, так что совместимые функции можно компилировать в графы TensorFlow. И, наконец, экосистема Flux расширяет компилятор Julia рядом инструментов, ориентированных на машинное обучение, включая первоклассные градиенты, своевременную компиляцию ядра CUDA, автоматическую пакетную обработку и поддержку нового оборудования, такого как TPU.

У всех этих проектов огромный потенциал, но мы считаем, что у Джулии есть преимущество. Этот пост, основанный на нашей статье, которая будет представлена ​​на NeurIPS MLSys, расскажет, как мы использовали Джулию для переосмысления инструментов машинного обучения с нуля, и даст некоторое представление о работе, которую должны выполнять современные инструменты машинного обучения.

1. Enter Flux
2. Снятие градиентов
3. Компиляция Julia для GPU
4. Julia на TPU
5. Автоматический батчинг
6. Заключение

Нам нужен язык для написания дифференцируемых алгоритмов, и Flux использует Julia в качестве этого языка. Созданная с нуля для математических и числовых вычислений, Julia необычайно хорошо подходит для выражения алгоритмов машинного обучения. Между тем, сочетание современного дизайна и новых идей в компиляторе упрощает удовлетворение потребностей в высокой производительности передового машинного обучения.

В то время как типичные фреймворки представляют собой всеобъемлющие монолиты из сотен тысяч строк C++, Flux — это всего лишь тысяча строк простого кода на Джулии. Просто возьмите один пакет для градиентов (Zygote.jl), один пакет для поддержки графического процессора (CuArrays.jl), добавьте несколько удобных функций, выпекайте в течение пятнадцати минут, и вы получите полнофункциональный стек машинного обучения.

Как и другие системы машинного обучения следующего поколения, Flux стремится предоставить интуитивно понятный («нетерпеливый» или «определяемый при запуске») интерфейс и занимает жесткую позицию в отношении любого вида построения графиков или аннотаций производительности. Мы поддерживаем все функции языка, от потока управления и структур данных до макросов. Пользователи могут интерактивно программировать в блокнотах Jupyter и сочетать высокопроизводительные числовые данные с удобным построением графиков и визуализацией. Но мы также хотим получить преимущества, традиционно присущие платформам со «статическим графом» — AD с нулевыми накладными расходами от источника к источнику, слияние операторов, обучение с несколькими GPU/распределенное и развертывание с одним двоичным файлом.

Как мы можем все это сделать? По сути, нам нужно извлекать и анализировать «статические графы» непосредственно из написанного синтаксиса Julia, что на самом деле является совершенно нормальной работой компилятора . Большинство проблем систем машинного обучения оказываются стандартными и хорошо изученными проблемами компиляторов, если смотреть на них с правильной точки зрения. Использование скомпилированного языка достаточно для решения многих проблем, а расширение этого компилятора — лучший способ решить многие другие. Мы рассмотрим лишь некоторые примеры нашей текущей работы в этой области, а именно получение градиентов, компиляцию для GPU и TPU и автоматическую пакетную обработку.

Раздвинув границы дифференциации обратного режима, мы пришли к выводу, что это проблема языкового уровня. Дифференциация — это символическое преобразование, которым занимаются компиляторы. Существующие платформы достигают этого путем трассировки (фактически форма частичной оценки или абстрактной интерпретации ). Введен новый тип тензора, который записывает все основные выполненные математические операции, давая граф (или символьное выражение) с удаленным потоком управления и структурами данных основного языка. Однако это представляет собой трудный компромисс: мы либо принимаем накладные расходы интерпретатора (нетерпеливое выполнение), либо замораживаем поток пользовательского управления и ограничиваем типы моделей, которые можно построить (статические графы).

Что, если вместо этого «график» был просто собственным синтаксисом Джулии? Доведя эту идею до предела, мы создали Zygote, который работает непосредственно с IR в форме SSA и поддерживает такие языковые функции, как поток управления, рекурсия, структуры данных и макросы. Затем мы можем поместить сгенерированный код в форме SSA через компилятор, такой как LLVM, и получить все преимущества традиционной оптимизации компилятора, применяемые как к нашим прямым, так и к обратным проходам. Кроме того, этот подход открывает возможность расширить эту инфраструктуру компилятора с помощью более продвинутых и специфичных для предметной области оптимизаций, таких как слияние ядра и компиляция, для ускорителей, таких как TPU. Подобные подходы изучаются разработчиками Swift для TensorFlow и Myia в рамках возрождения методов AD от источника к источнику.

Основное преимущество Julia для этой задачи заключается в том, что его можно использовать для реализации фундаментальных численных библиотек, таких как решатели дифференциальных уравнений или библиотеки оптимизации; это аккуратно решает растущую потребность в сообществе машинного обучения, в котором исследователи осуществляют обратное распространение с помощью высокопроизводительного кода, такого как трассировщики лучей и физические движки, но градиенты по-прежнему должны быть реализованы вручную на C++. Напротив, поскольку реализации Джулии написаны на Джулии, все, от ODE до моделей финансового ценообразования, можно легко дифференцировать. Использование этих мощных инструментов в моделях — вот где глубокое обучение действительно становится дифференцированным программированием.

Программирование графического процессора — неотъемлемая часть современного машинного обучения. Но GPU часто рассматривают как деталь реализации; фреймворки предоставляют ядра внутри, но пользователь видит только ограниченный набор математических операций и не может программировать GPU напрямую. Напротив, программирование графического процессора в Julia первоклассно вплоть до ядра CUDA (которое можно с удовольствием написать и запустить из скрипта или блокнота).

Простое ядро ​​сложения векторов похоже на эквивалент CUDA C.

функция kernel_vadd(a, b, c) i = (blockIdx().x-1) * blockDim().x + threadIdx().x c[i] = a[i] + b[i] конец возврата

Однако специализация Джулии по типам позволяет использовать мощный набор дополнительных абстракций на графическом процессоре. Например, приведенный выше код не ограничивается плотными массивами чисел с плавающей запятой, вместо этого ему могут быть заданы разреженные массивы комплексных чисел; Обычные механизмы специализации Джулии генерировали бы новый набор инструкций PTX на лету. Мы можем даже абстрагировать этот код дальше в «ядро более высокого порядка», которое принимает + (или * , или произвольная пользовательская f ) и, таким образом, создать целое семейство функций map(f, x, y) в четырех строках кода.

Это позволяет использовать некоторые мощные приемы, даже если вы никогда не пишете код CUDA самостоятельно. Например, мы можем прозрачно объединить большое широковещательное выражение, такое как 1 / (1 + exp(-x)) , и его обратный проход, в одно ядро ​​графического процессора, получив значительное ускорение. Мы ожидаем, что собственные возможности генерации кода графического процессора и экосистема будут использоваться в различных библиотеках машинного обучения на основе Julia в будущем.

Сделав еще один шаг вперед, Google недавно открыл XLA IR, используемый их облачными TPU, что позволило как другим платформам, так и пользователям за пределами ML использовать преимущества этого тяжеловесного оборудования. XLA мощный, но ограниченный: он не может запускать интерпретатор Python, и уж точно не с хорошей производительностью. Затем фреймворки оказываются в том же положении, что и градиенты — у них нет другого выбора, кроме как использовать трассировку программ, чтобы вырвать Python, и в итоге они получают быстрый, но гораздо более ограниченный язык ML.

Наш ответ предсказуем: нам нужно только извлечь «статический граф» из написанных программ Julia и скомпилировать его непосредственно в XLA, что позволит самой Julia работать на TPU. (На самом деле это просто расширение обычного процесса компиляции Julia, который извлекает из вашей программы максимально возможные «статические подграфы» перед их отправкой в ​​LLVM.) Это позволяет нам в полной мере воспользоваться выразительностью языка Julia, включая поток управления, рекурсия, множественная диспетчеризация, функции высшего порядка, мощные структуры данных и абстракции, настраиваемые числовые типы и существующие пакеты, такие как решатели дифференциальных уравнений и подпрограммы линейной алгебры. Все это работает, пожиная плоды высокопроизводительного механизма систолического массива в TPU. Вы можете попробовать это сегодня с примерами как для больших моделей машинного обучения, таких как ResNet, так и для процедур линейной алгебры, таких как TSVD.

Чтобы получить максимальную отдачу от этих ускорителей — которые могут иметь значительные накладные расходы на запуск ядра, но очень хорошо масштабируются по размеру входных данных — обычно для пакетных программ применяются прямые и обратные проходы к нескольким обучающим примерам одновременно. В простых случаях, таких как сверточные сети, с этим легко справиться, объединив, скажем, 10 изображений в дополнительном пакетном измерении. Но эта задача становится намного сложнее при работе с переменно структурированными входными данными, такими как деревья или графики.

Большинство исследователей решают эту проблему, взяв на себя значительное бремя пакетной обработки кода вручную. Были предложены разные решения для разных фреймворков (DyNet, TensorFlow Fold, которые эвристически пытаются объединить некоторые высокоуровневые операции, когда это возможно, но они, как правило, либо имеют свои собственные проблемы с удобством использования, либо не достигают производительности рукописного кода.

Мы предполагаем, что эта проблема идентична проблеме программирования с одной программой и несколькими данными (SPMD), которая десятилетиями хорошо изучалась сообществом языков и компиляторов и становится заметной в более поздних подходах к пакетной обработке, таких как спичечный коробок. очень похожа на модель параллелизма, используемую внутри графических процессоров, и была реализована как преобразование компилятора для модулей SIMD процессоров.Вдохновившись этой работой, мы реализуем одно и то же преобразование в Julia, чтобы обеспечить программирование SPMD как для скалярных модулей SIMD и для пакетной обработки на уровне модели.Это позволяет нам достичь идеала написания простого кода, который работает с отдельными образцами, в то же время получая b Максимальная производительность на современном оборудовании.

Мы верим, что будущее машинного обучения зависит от языка и технологии компилятора и, в частности, от расширения новых или существующих языков для удовлетворения высоких требований исследований в области машинного обучения. Это хорошо не только для сообщества машинного обучения, но и для численного программирования в целом; языки, которые могут поддерживать дифференциацию, векторизацию и экзотическое оборудование, будут достаточно мощными, чтобы способствовать многим достижениям в науке.

Еще многое предстоит сделать, прежде чем эти инструменты нового поколения — Myia, Swift/TF и Flux — будут так же готовы к работе, как и их существующие аналоги — TensorFlow, PyTorch и Knet. Но если вы открываете новые горизонты в машинном обучении, они вполне могут быть вашим лучшим выбором. Попробуйте их и посмотрите, как выглядит будущее машинного обучения.

терминология — Разница между алгоритмом и кодом

Вопрос 1 год, 6 месяцев назад

Изменено 1 год, 6 месяцев назад

Просмотрено 11k times

Несколько дней назад у меня был разговор с инженером-строителем, знавшим Pascal и BASIC, и мы говорили о программировании на Python. Когда я говорил, я использовал термин «код» для обозначения программы на Python, и он сказал мне, что не знает, что такое «код», что правильный термин — «алгоритм», а «код» — что-то другое.

Я действительно не знал, как его опровергнуть, потому что я вижу, что программа может быть «алгоритмом». Я использовал этот термин, только когда начинал программировать простые программы. Чаще всего я использую слово «код», и в Интернете почти все используют этот термин.

Когда что-то из алгоритма превращается в код, если это может измениться. Может, и то, и другое одновременно?

• алгоритмы
• терминология

21

Короче говоря, несмотря на различия в конкретном значении слов, этот инженер-строитель был излишне педантичен и сопротивлялся тому, что вы не использовали его любимое слово. Не было никакой уважительной причины прерывать ход разговора, кроме их желания быть умным всезнайкой.

Спорить о прозвищах «алгоритм» и «код» все равно, что спорить о том, на чем я сейчас сижу — «мебель» или «стул». Это не точные синонимы друг друга, и в некоторых случаях это может быть одно, не являясь другим, но конкретное обозначение действительно не имеет значения в рамках текущего разговора.

Алгоритм определяется как:

В математике и информатике алгоритм — это эффективный метод, выраженный в виде конечного списка четко определенных инструкций для вычисления функции. Алгоритмы используются для вычислений, обработки данных и автоматизированных рассуждений.

Весь код по сути является алгоритмом. Это последовательность четко определенных инструкций, чтобы заставить компьютер делать то, что вы от него хотите.

Может у вас есть код, который не является алгоритмом?

Педанты могут возразить, что объявления (например, public class Foo {} ) не являются алгоритмами, а являются только операциями (например, int c = b + a; можно считать алгоритмами.

Я не совсем согласен, поскольку объявления необходимы для четко определенного характера инструкций (поскольку они определяют данные, используемые в операциях).По сути, если родное определение вашего языка int приемлемо, то мое собственное определение класса Foo тоже. Я не вижу причин проводить различие между ними в этом отношении.

Может у вас есть алгоритм, который не является кодом?

Да. Любой набор инструкций по расчету представляет собой алгоритм. Это может быть рукописный список шагов о том, как, например. вычислить длину гипотенузы прямоугольного треугольника (т. е. по теореме Пифагора):

1. Выровняйте длину каждой ноги.
2. Сложите их вместе.
3. Извлеките квадратный корень.

Это не код, а алгоритм.

Самое большее, что я мог бы сделать в пользу аргумента инженера-строителя, это то, что вы можете утверждать, что скомпилированное приложение все еще является алгоритмом, но перестало быть кодом. Но я сомневаюсь, что вы конкретно говорили о скомпилированном файле, учитывая, что Python является интерпретируемым языком, и в этот момент этот аргумент даже не применим в пользу инженера-строителя.

Кроме того, хотя большинство определений имеют тенденцию ограничивать алгоритмы областями математики и информатики, я лично не вижу причин, по которым мы не могли бы рассмотреть, например. рецепт приготовления как алгоритм, а также. Это по-прежнему последовательность четко определенных инструкций для достижения конкретного заранее определенного результата. Но это может быть субъективный аргумент, и вы можете чувствовать себя по-другому.

26

Алгоритм и код разные, но родственные вещи. Связь проста: Код выражает алгоритмов .

Один и тот же алгоритм может быть выражен на разных языках, включая естественный язык, некоторую форму псевдокода, машинный язык и языки программирования. За исключением естественного языка и псевдокода, мы называем эти представления кодом (исходным кодом, если это не машинный язык).

На самом деле перевод с одних языков на другие возможен и обычно выполняется с языков программирования на машинные языки или с одного языка программирования на другой. Иногда от машинного языка обратно к языку программирования. Это свидетельствует о том, что один и тот же алгоритм может быть выражен на нескольких языках, что приводит к различному, но эквивалентному коду.

Я говорю, что код более конкретен, чем алгоритмы. Алгоритмы — это идеи, и мы можем использовать код, чтобы изобразить их, изучить, сравнить, обсудить. Или пусть их выполнит компьютер.

, когда что-то превращается из алгоритма в код?

Алгоритмы могут существовать до того, как они будут отображены (например, в коде). То есть вы можете понять, как что-то сделать, прежде чем записать это. Это выражение делает его кодом.

4

На ваш вопрос уже есть много хороших ответов, поэтому я не буду перефразировать то, что они сказали. Все они в основном говорят одно и то же: алгоритм концептуален, а код — это воплощение концепции в конкретном языке программирования. Я думаю, что разница здесь в контекст разговора, который вы не включили в свой вопрос.

Если вы ведете общее обсуждение алгоритма пузырьковой сортировки без привязки к какому-либо конкретному языку, то тема разговора — концепция пузырьковой сортировки. Поэтому «алгоритм» — правильный термин.

Если вы говорите о реализации алгоритма пузырьковой сортировки на конкретном языке, то правильным термином будет «код».

Я редко использую алгоритм в разговоре сам по себе. Я обычно использую оба термина в ходе разговора, в зависимости от того, говорю ли я о концепции или реализации.

Сказать, что один термин никогда не используется и является неправильным, просто глупо.

Другие ответы хороши, но я скажу вам: «кто-то» совершенно неверен и запутан.

Алгоритмы концептуальны. В двух словах: это процессы решения проблем. Они существуют независимо от программного обеспечения и компьютеров. Длинное деление — это алгоритм. Обычный способ найти запись в (физическом) словаре — это алгоритм.

Вы пишете алгоритмы в своем коде, но один и тот же алгоритм может быть реализован в коде во многих различных формах. Таким образом, алгоритмы и код связаны, но различны.

Нет смысла называть вашу программу алгоритмом. Вы можете быть вполне уверены, что «кто-то» почти ничего не знает о программировании и, вероятно, также не понимает, что такое алгоритм. Теперь вам просто нужно решить, как обращаться с этим «кем-то».

Отвечу с точки зрения «мастера» (как тот, у кого реализовано много алгоритмов через код )

Алгоритм рецепт . Вы можете написать его на простом английском языке. Это метод достижения результата. Он может быть более или менее эффективным.

Например, если вы попытаетесь угадать число от 0 до 100 (на основе таких подсказок, как «слишком много» или «слишком мало»), вы можете начать с 0 и подниматься на один шаг за раз. Это даст вам правильный результат, но потребует много шагов. Или вы можете начать с 50 и всегда стремиться к середине допустимого диапазона (например, если ответ «слишком высок», скажем, 25), и вы (как правило) получите правильный результат за меньшее количество шагов.

Эффективность алгоритма можно определить математически. Вы можете просмотреть алгоритм (дает ли он правильный результат? Эффективен ли он?) просто с ручкой и бумагой или даже обсуждая его вслух.

Тогда есть код. Код всегда пишется на определенном языке программирования. Если это не совершенно случайно и не служит никакой цели, код будет реализовывать различные алгоритмы (обычно более одного для любой крупной программы) для выполнения различных задач.

Реализовать просто означает: перевести алгоритм на компьютерный язык. Но существует более одного способа выполнить этот перевод. Например, вы можете использовать разные имена переменных. Вы можете «упаковать» код по-разному (например, определить различные повторно используемые функции, разделить функции на модули и т. д.). На этом уровне требуется много мастерства, чтобы код оставался читабельным и удобным для сопровождения.

Если я просмотрю чей-то код, я проверю, что алгоритмы верны (и правильно переведены в код: должен ли этот индекс начинаться с 1 или начинаться с 0? должно ли это быть «<" или "<=" и т. д. .), но я также проверю соблюдение стандартов кодирования (не только то, что код компилируется, но и соответствует тому, как код должен быть написан в моей организации)

Итак, как вы видите, код и алгоритм связаны, но и очень разные вещи. И это возможно что вы обсуждали код, а не алгоритмы.

Разница между алгоритмом и кодом подобна разнице между сюжетом и историей.

Алгоритмы относятся к тому, как что-то работает. Код — это то, как он реализован.

«Путешествие героя» — это сюжет. По этому сюжету можно написать несколько рассказов. Одним из примеров являются «Звездные войны» («Новая надежда»).

Когда речь идет о программе Python, это код. Как работает код — это алгоритм.

Так что в основном вы правы.

Чтобы объяснить это инженеру-строителю, вы можете сказать ему, что уравнения статики и динамики, которые он использует для проектирования мостов, являются «алгоритмом». С другой стороны, рисунок, который он создает при проектировании мостов, является «кодом». Алгоритм — это «теория», а код — результат попытки реализовать теорию.

1

Быстрый, но расплывчатый аргумент

Более короткий аргумент понятнее и проще и может помочь вам убедить «кого-то»:

• «Много кода» — работает
• «Много текста» — работает
• «Много алгоритмов» — не работает
• «Много алгоритмов» — не работает
• «Много алгоритмов» — работает
• «Много функций» — работает
• «Много кода» — не работает

В вашей ситуации:

Когда я говорил, я сказал «код», имея в виду программу Python

Верно. Код относится к все исходного кода.

Он сказал мне, что не знает, что такое «код», что правильный термин был «алгоритм». Этот «код» был чем-то другим.

Я не согласен с вашим «кем-то». Алгоритм может ссылаться на конкретную функцию или несколько очень тесно связанных функций, но не на весь код в файле Python.

Таким образом, в измерении файла (файлов) Python код — это весь текст в файле (файлах), а алгоритм — это инструкции в каждой функции.

За пределами файлов

Однако существует более естественный аспект, который следует учитывать за пределами файлов. Рассмотрим алгоритм «Двоичный поиск». Это идея до того, как какой-либо текст кода будет введен в текстовый редактор. Подумайте, как математическая нотация может описывать алгоритм, анимацию или диаграммы. Алгоритм — это идея. Алгоритм может быть реализован по-разному на одном и том же языке (в виде кода). Преобразование Фурье — это алгоритм, быстрое преобразование Фурье — более эффективный алгоритм, а затем существуют оптимизации для этого алгоритма и различные способы реализации в коде.

(Возвращаясь к файлам, когда упоминается функция БПФ или бинарного поиска, это может быть передано как «проверить алгоритм бинарного поиска». Хотя это относится к коду функции, говорящий по-прежнему использует идею высокого уровня имя для обозначения области действия кода)

Характер кода

Для более глубокого понимания различий рассмотрим: Язык программирования — это просто данные, которые компилятор считывает для компиляции объектного кода (двоичного).

В объектно-ориентированном языке, таком как C#, термин class больше похож на разметку HTML, он сообщает компилятору о том, как организовать алгоритмы , которые определены в функциях (или методах получения и установки свойств). Это становится более очевидным, когда вы исследуете скомпилированный CIL (байтовый код .Net), который больше похож на базу данных функций (алгоритмов). Теги Attribute не являются алгоритмами, которые выполняются процедурно, это декорации, которые могут привести к запуску некоторого кода (алгоритмов).

На самом деле вы задаете такой вопрос:

Когда что-то из алгоритма превращается в код, если это может измениться. Может, и то, и другое одновременно?

Но я думаю, что предыстория, которую вы представляете, более актуальна.

«Код» также имеет другие значения, чем «программный код». См., например. определения в Merriam-Webster.

Смысл, который, вероятно, наиболее близок к вычислениям, это значение «система сигналов или символов для связи» , как в азбуке Морзе, или коде 8b/10b. Base64 также является кодом, хотя обычно его называют «кодированием», вероятно, для того, чтобы отделить его от смысла «код программы».

Кроме того, «кодекс» также может означать законы, правила и нормы, например, цитата из Википедии: «Для правил дорожного движения в Соединенных Штатах у каждого штата есть свой собственный код дорожного движения…» . Кроме того, строительные нормы и т. д. Я никогда не видел слово, используемое в этом смысле в контексте программирования или вычислительной техники, опять же, вероятно, потому, что это могло бы сбить с толку, но инженер-строитель вполне может соответствовать ряду законов и правил, называемых «кодексами». в их работе.

Я бы не стал использовать слово «алгоритм» для программного кода. Несмотря на то, что программный код, очевидно, представляет собой «пошаговую процедуру для решения проблемы или достижения какой-либо цели» (M-W), я бы зарезервировал это слово для более абстрактного понятия. Однако программа может реализовать алгоритм.

В любом случае, я бы по крайней мере применил здесь бритву Хэнлона и воздержался бы от интерпретации их как преднамеренно шутливых, а вместо этого предположил бы, что несоответствие связано с различными обычаями или чем-то подобным. Вы также упоминаете их опыт работы с Pascal и BASIC, а также размышляете о том, как вы видите это слово, используемое в настоящее время в Интернете. Они не кажутся мне последней популярной вещью. Как ни странно, в последние годы я в основном видел Matlab в инженерных исследованиях. Это может указывать на разрыв между поколениями, что также может повлиять на общепринятый жаргон.

Им, вероятно, не следует открыто заявлять вам в лицо, что вы не правы. Это скорее показывает, что они не знают о различных употреблениях этого слова в разных контекстах, но это не значит, что вы должны быть такими.

Вопрос помечен как отвеченный, но я добавлю свое мнение, так как считаю принятый ответ слишком резким.

Алгоритм — это логическая последовательность инструкций, код — одна из возможных реализаций. Таким образом, сам код можно рассматривать как способ показать алгоритм, но его нельзя считать единственно возможным представлением этого алгоритма. Технические детали языка часто влияют на способ выражения алгоритма.

Я не знаю, о чем думал инженер, но я знаю, что в математической среде формальный псевдокод был разработан для того, чтобы абстрагировать алгоритмы от технических деталей языков программирования, поэтому вполне возможно, что это то, о чем просил инженер.

Алгоритмы не имеют комментариев. Код является более всеобъемлющим и может относиться ко всей программе, к отдельному комментарию или части выражения.

Говорили ли вы об алгоритме или нет, я не могу сказать. Но вы никогда не скажете что-то вроде того, что алгоритм находится в общей папке x или в каталоге x на моем компьютере, или что я еще не проверил алгоритм (хотя вы можете сказать, что алгоритм еще не работает).

Алгоритм очень специфичен и не подходит для большинства программ/приложений. Веб-браузер — это не алгоритм, как и текстовый процессор. Утилита сортировки может быть близка к тому, чтобы называться алгоритмом, поэтому она не может быть полностью неуместной.

Алгоритм почти всегда будет ссылаться на подмножество кода в приложении. В зависимости от языка это подмножество может называться функцией, процедурой, подпрограммой, методом или каким-либо другим термином, относящимся к определенной части приложения. Код может неправильно реализовать алгоритм, поэтому даже в этом случае они не полностью взаимозаменяемы. Но на этом уровне они слабо взаимозаменяемы, вы можете выделить часть кода и сказать кому-то «в этой части алгоритма проверяется нижняя граница», код слова может работать так же хорошо.

Но, честно говоря, похоже, что ваш инженер-строитель дурачил вас, пытаясь надуть чушь вместо того, чтобы решить какую-то настоящую проблему.

Компиляция программ | Изучите четырехэтапный процесс компиляции программы

Компиляция программы

Пошаговое объяснение процесса компиляции программы

Определение компиляции программы компилятор.

Компьютер из-за своей аппаратной архитектуры может выполнять только двоичные машинные инструкции. И поэтому все программы, написанные на любом языке, отличном от машинного кода, должны быть предварительно преобразованы в машинные инструкции.

Компиляция программы представляет собой многоэтапный процесс, который преобразует удобочитаемую компьютерную программу высокого уровня в машиночитаемый код низкого уровня в двоичном формате.

Этапы компиляции программы

Преобразование исходного кода программы в исполняемый файл (точка exe) происходит в четыре этапа. Эти четыре этапа компиляции – предварительная обработка, компиляция, сборка и, наконец, этап компоновки.

Однако в большинстве случаев все эти четыре этапа вместе называются процессом компиляции программы. В этом уроке мы подробно обсудим все четыре этапа.

Видеоруководство по компиляции программы

Процесс компиляции программы

Содержание

• Определение компиляции программы.
• Что такое компиляция программы?
• Процесс компиляции программы.
• Четыре этапа компиляции.

• Почему программы компилируются?
• Что такое компилятор?
• Интерпретатор и компилятор.
• Примеры компиляции.

Процесс компиляции программы

Объяснение четырех этапов компиляции программы

Компиляция программ высокого уровня представляет собой многоэтапный процесс. Программист пишет программный код в соответствии с синтаксисом языка программирования.

Компилятор — это особый тип системного программного обеспечения, который используется для преобразования файла исходного кода программы в машинный код. Машинный код состоит из машинных инструкций в двоичном виде.

Машинные инструкции кодируются компилятором в специальном формате, называемом форматом инструкций. ЦП декодирует машинную инструкцию в соответствии с форматом инструкции.

Компьютерные программы высокого уровня компилируются компилятором в четыре этапа. Каждый этап процесса компиляции берет входные данные с предыдущего этапа.

• 1. Предварительная обработка.
• 2. Компиляция.
• 3. Сборка.
• 4. Связывание.

Компиляция программы

ЭТАП — 1

Предварительная обработка

Что такое предварительная обработка?

Первый этап процесса компиляции называется этапом препроцессора. Альтернативно, этот этап также называют этапом лексического анализа.

Стадия препроцессора принимает файл с исходным кодом программы в качестве входных данных и предоставляет предварительно обработанный файл в качестве вывода с расширением точка i.

Компилятор сканирует файл исходного кода на наличие всех директив препроцессора, которые содержат все коды # include и # define.

Этап предварительной обработки включает все заголовочные файлы, все макросы разрешаются путем замены их абсолютными значениями, а комментарии исключаются.

При программировании на C стандартные библиотечные функции хранятся в отдельном заголовочном файле с расширением точка h. Отдельный заголовочный файл помогает лучше организовать программный код и улучшает читабельность.

Программист может включить в программу стандартные файлы заголовков функций, а также другие файлы, содержащие определяемые пользователем функции, в зависимости от функциональности программы.

Компиляция программы

ЭТАП — 2

Компиляция

Что такое стадия компиляции?

Компиляция — второй этап процесса компиляции программы. Компилятор принимает предварительно обработанный файл в качестве входных данных и предоставляет ассемблерный код в качестве выходного файла с расширением точки s.

Компилятор преобразует все высокоуровневые программные инструкции в эквивалентные инструкции ассемблерного кода. Эти инструкции зависят от платформы и скомпилированы для конкретной архитектуры.

Исходный код программы

Код сборки программы

Компиляция программы

ЭТАП — 3

Сборка

Что такое этап сборки?

Компиляция — второй этап процесса компиляции программы. Компилятор принимает предварительно обработанный файл в качестве входных данных и предоставляет ассемблерный код в качестве выходного файла с расширением точки s.

Компилятор преобразует все высокоуровневые программные инструкции в эквивалентные инструкции ассемблерного кода. Эти инструкции зависят от платформы и скомпилированы для конкретной архитектуры.

Пример — код сборки

Пример — код объекта

Компиляция программы

ЭТАП — 4

Связывание

Что такое Связывание Этап?

Связывание является заключительным и четвертым этапом процесса компиляции. Основная функция связывания заключается в создании единого исполняемого файла (Sourcefile.exe) путем связывания всех файлов объектного кода.

Большие компьютерные программы организованы в несколько управляемых файлов. Пользовательские функции записываются в отдельный файл. Эти файлы привязаны к основному файлу программы в разделе заголовка, например # include на языке C .

Точно так же язык программирования также предоставляет стандартные библиотечные функции в формате предварительно скомпилированного объектного кода, которые программист может легко использовать для упрощения работы по программированию.

Программист может использовать эти определяемые пользователем функции и стандартные библиотеки функций, просто включив эти файлы в начало раздела заголовка программы.

Поскольку код стандартной библиотеки находится в форме объектного кода, которая является предварительно скомпилированным форматом и может быть непосредственно включена на этапе компоновки компоновщиком при создании исполняемого файла (исходный файл.exe для платформы Windows) в процессе компиляции программы .

Компиляция программы

Зачем компилируются компьютерные программы?

Студентам, изучающим информатику, важно понимать, зачем нам нужно компилировать программы высокого уровня.

Программы высокого уровня — это программы, разработанные на языках программирования высокого уровня, таких как язык C, C++, Python, точка Net и java.

Программы высокого уровня удобочитаемы для человека. Каждый язык программирования высокого уровня имеет свой собственный синтаксис и резервные ключевые слова, которые побуждают компьютер выполнять определенные задачи.

Языки программирования высокого уровня специально разработаны с учетом простоты программирования. В большинстве ключевых слов языка программирования высокого уровня используются общеупотребительные английские слова.

Программист может использовать эти определяемые пользователем функции и стандартные библиотеки функций, просто включив эти файлы в начало раздела заголовка программы.

Поскольку код стандартной библиотеки находится в форме объектного кода, которая представляет собой предварительно скомпилированный формат и может быть непосредственно включена на этапе компоновки компоновщиком при создании исполняемого файла (исходный файл.exe для платформы Windows) в процессе компиляции программы .

Компиляция программы

Что такое компилятор?

Студентам, изучающим информатику, важно понимать, зачем нам нужно компилировать программы высокого уровня.

Программы высокого уровня — это программы, разработанные на языках программирования высокого уровня, таких как язык C, C++, Python, точка Net и java.

Программы высокого уровня удобочитаемы для человека. Каждый язык программирования высокого уровня имеет свой синтаксис и резервные ключевые слова, которые побуждают компьютер выполнять определенные задачи.

Языки программирования высокого уровня специально разработаны с учетом простоты программирования. В большинстве ключевых слов языка программирования высокого уровня используются общеупотребительные английские слова.

Однако компьютерная система не может напрямую выполнять программный код высокого уровня. На аппаратном уровне процессор компьютера может декодировать и выполнять только машинные инструкции в двоичном виде.

И, следовательно, программный код высокого уровня, написанный на любом языке программирования, должен быть сначала преобразован в двоичный машинный код низкого уровня. Этот процесс преобразования называется компиляцией программы.

Компиляция программы

Присоединяйтесь к бестселлеру

Онлайн-курс по компьютерным наукам

Это наиболее полный и уникальный онлайн-курс C по компьютерным наукам и основам программирования , который даст вам глубокое понимание наиболее важных фундаментальных концепций информатики и программирования.

Получите скидку 90% на этот курс

Критерии проектирования для языков программирования

Критерии проектирования для языков программирования

последнее обновление 24.08.15

Каковы цели языка? Ниже приведен список руководящих принципов в разработке языков программирования. Большинство из них перечислены в вашем учебнике.
Принципы могут противоречить друг другу. Ни один язык не может достичь всех целей.

---

Языковые цели

В течение 1950–1960-х годов — компилировать программы для эффективного выполнения.

• Обнаружена прямая связь между функциями языка и оборудованием — целые числа, вещественные числа, операторы перехода
• Программаторы дешевые;
• Машины дорогие;
• Держите машину занятой

Но сегодня

• Эффективно компилировать программы
• Мощность процессора и память очень дешевые
• Прямая связь между функциями языка и концепциями дизайна — инкапсуляция, записи, наследование, функциональность, утверждения

 

 

 

 

---

Общие атрибуты хорошего языка

Ясность, простота и единство — обеспечивает как основу для размышлений об алгоритмах, так и средства выражения этих алгоритмов

Ортогональность — каждая комбинация признаков имеет смысл

Естественность для приложения — структура программы отражает логическую структуру алгоритма

Поддержка абстракции — данные программы отражают решаемую проблему

Простота проверки программы — проверка того, что программа правильно выполняет требуемую функцию

Среда программирования — внешняя поддержка языка

Переносимость программ — переносимость полученных программ с компьютера, на котором они разработаны, на другие компьютерные системы

Стоимость использования — выполнение программы, трансляция программы, создание программы и обслуживание программы

 

 

 

---

Эффективность исполнения

Это самый ранний критерий дизайна из-за малого объема памяти и медленной работы. исполнение.
 Фортран имел (имеет) операторы, напоминающие машинные инструкции.
 

ПЕРЕЙТИ (10,20,30,40,50),I	«Вычисляемый переход» FORTRAN
ЕСЛИ(А(I) — СРЕДНИЙ) 20,30,40	«Арифметика if» FORTRAN
х <<= 3	Операторы проталкивания бит C

 

 

 

---

Возможность записи

Это качество выразительности языка. Возможность записи должна быть ясно, кратко, быстро и правильно

 APL — крайний случай

А <- i 12 стр 3 4 приводит к матрице 3x4, инициализированной последовательными целыми числами:

 [1 2 3 4]
[5 6 7 8]
[9 10 11 12]

 LISP имеет простой, доступный для записи синтаксис в этих структурах данных и программе. структуры используют тот же синтаксис.

(f a ₁ a ₂ a ₃ . .. a _n ) это оператор и функциональный синтаксис (имя функции и аргументы следуют)
(всего + 12)

(1 2 3 4 (5 6 ) 7 (9 10))) — это структура данных, которая может представлять дерево, подобное структура, вложенные списки, матрицы и т. д.

 

---

Читаемость

Качество языка, позволяющее читателю (даже непрограммисту) понять природу вычисления или алгоритма.

COBOL — крайний пример 

.

 ЕСЛИ НЕ ФЛАГ КОНЦА ФАЙЛА, ТО
ВЫПОЛНИТЬ 100-READ-NEXT-DATA-SET
ИЗМЕНЕНИЕ I ОТ 1 ДО 10
В КОНЦЕ ВЫПОЛНИТЕ 999-НЕОЖИДАННЫЙ-EOF. 

 

 

 

 

 

---

Эффективный исполняемый код

Оптимизация:

С

• на статически объявленные переменные (по сравнению с переменными на основе стека) легко ссылаться
• константы (#define)
• регистрировать переменные
• ++ (добавить 1 операцию)

 

 

 

---

Эффективность перевода

Насколько быстр компилятор или интерпретатор?

Паскаль это легко

• Возможна компиляция в 1 проход
• правило "определить перед использованием"

Алгол имеет некоторые медленные функции

• передача параметра вызова по имени
• процедурные параметры (тоже в Паскале)

 

 

 

 

---

Надежность

Гарантия того, что программа не ведет себя неожиданно.
напр. проверка границ массива

• в некоторых случаях можно сделать статически
• или сгенерируйте код для отслеживания выхода за пределы

 

 

 

 

 

 

---

Реализуемость

Это эффективность, с которой переводчик может писать

• Алгол в том виде, в котором он был разработан, был языком на основе стека, но компьютеры в то время не имели стеков как часть архитектуры
• реализация рекурсии сложна без стека
• Оператор FORTRAN EQUIVALENCE (классическая проблема алгоритмов)

 

 

 

 

 

 

---

Ремонтопригодность

 

Легкость обнаружения и исправления ошибок и добавления новых функций
Это заменяет возможность записи.
Рассмотрите C++, Java, Ada и Modula-3

• модули и пакеты
• сокрытие информации
• методы разработки программного обеспечения

 

 

 

 

 

---

Универсальность

Избегание частных случаев и обобщение родственных конструкций в одну конструкция

• Паскаль имеет 3 различные структуры циклов (пока, повторите и для) - не хороший пример общности
• Ада имеет 1 циклическую структуру с вариациями — хороший пример универсальности

петля . .. конец петли

для цикла i=1..n ... конец цикла

в то время как условный цикл ... конец цикла

 

 

 

 

 

 

---

Ортогональность

Независимые функции должны контролироваться независимыми механизмами

• конструкты не должны вести себя по-разному в разных контекстах
• взаимодействие между двумя независимыми функциями должно быть полезной функцией
• каждая комбинация функций имеет смысл

Пример типов данных и ввода/вывода Pascal  (аналогичен C)

Тип данных	Ввод/вывод
символ	да
целое число	да
реальный	да
логическое значение	да
перечисление	нет

Преимущество ортогональности для программистов

• м опции по оси X
• n опции по оси Y
• млн взаимодействий
• m+n фактов для изучения
• e исключения
• m+n+e факты и исключения, которые необходимо изучить
• мн-е особенности
• хочу m+n+e << mn-e

 

 

---

Однородность

Согласованность внешнего вида и поведения языковых конструкций

Паскаля, например

• REPEAT-UNTIL vs WHILE DO BEGIN . .. END
• ; терминатор против разделителя

 

 

 

 

 

---

Простота

будь проще

• Успех Паскаля
• Бейсик был простым, но в нем не было объявлений и блоков
.
• Java попыталась упростить C++

Выразительность

Наличие достаточного количества функций, необходимых для области приложений

 

 

Точность

Мера того, насколько хорошо язык имеет функции для небольших вариаций

 

 

 

 

 

 

 

---

Независимость от машины (мобильность)

Особенности языка не должны разрабатываться с уклоном на конкретная машина

 

 

 

 

 

Безопасность

Языковые нарушения определения не должны ускользнуть от обнаружения

• например Отдельные компиляции FORTRAN

1. возможно несоответствие параметров аргументам
2. причина для прототипов C

 

 

 

 

 

---

Регулярность (согласованность)

Соответствие принятым обозначениям и соглашениям

• например свободный формат и фиксированный формат

ФОРТРАН классический (также пример ортогональных задач)

 DO 99 I=1.