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はてなキーワード: 深さ優先探索とは
コンピュータ・サイエンスで取り組まれている問題の一覧を紹介しよう。
意識低い企業内研究者です。プログラミングはサブウエポン。だけど趣味でも勉強してる。
働き方改革のせいで早く帰れって言われて、酒のみながら今これを書いてる。
C言語とかC++は・・・これで作らないといけないものが今の所ないし、これでお金を稼ぐのはハードルが高いし、
WindowsのAPIを使って複雑なプログラムを作りたいわけじゃないのでwhileとかifとか基本的な構文だけ覚えるだけで満足。
組み込みプログラミングではC言語はいまだに現役。お金も普通に稼げると思うよ！次代のCOBOLと化しそうで怖いとこはあるけど。
Javaは・・・使える人が多いからあえて今から学習しなくてもいいような気がする。
文字列の結合だけでもダメやり方と良いやり方があるらしくて、何かPHPのようにその言語特有のセオリーみたいなのを覚えるのが面倒くさそうなので入門の時点で学習するのをやめた。
セオリーとかあるかもしんないけど速度とか気に揉むまえに書いて測れ。たいていは杞憂か、あるいはCPUパワーで殴れるから。
Goは・・・HTTP/2が使えるから学習してる。他の言語だとnghttp2をインストールしないといけないようなのでGo便利だと思ってる。
ライブラリの選択肢が多すぎるのでこういうのが作りたいってときにこれを使うのがいいよっていうのが知りたい。
GUI作るのにライブラリありすぎてどうやって選べばいいのかさっぱりわかんない。
Goでデータベース扱うならこれを使え、だけどMySQLしか使わないならこれを使え、あっSQLiteならこっちのライブラリ使うと便利みたいなこういう情報が欲しい。
GoでGUIつくるの？あんまり普通じゃない気がする。軽量プロセスのうまみがそんなない（詳しい人に否定されそうだけど）
普通にC#(mono/.net)かwebアプリにするかで良くないか？
ただ、言語をあれもこれも覚えるのって僕は意味があるのかなという思いもある。
広く浅く学習するより、狭く深くいきたいとおもうけど、paizaでCランクしか取れない。
twitterで有名な人てやっぱりSランクとか余裕なのかな、こういうのもいろんなプログラマーに聞いてみたい。
一応著名なプログラマーをTwitterでフォローしてるけど、ご飯の画像を載せてたり、若者の僕には通じない寒いギャク連発してたり、ロリっぽい画像をRTしてたりと、twitterはメインの情報収集としては利用してない。
twitterやってるプログラマーって勉強会とかオフ会に参加してるようなリア充の人ばっかりなので、肩身が狭いから自分からリプは送ったりはしない。
ファンがたくさんいるのに最近ニコ生配信してくれないchokudai先生みたいに、アルゴリズムを学ぶのがいいのかな。
アルゴリズムは使うものだ書くものではない！高階関数とかテンプレートプログラミングとかその辺勉強するといい。
あと計算が制限時間内に終わるなら総当たりが最速で品質も高いぞ。
どうしてVimかというとプラグインが多いしIDEっぽくできるから。
Vimってハードル高いイメージあったけど、入門記事がたくさんあるので助かっている。
NetBeansが重すぎるんだよ。補完ボックスが表示されるの遅すぎて警告メッセージが出た。補完ボックスが表示されるまで7秒ぐらい経過すると警告メッセージが表示されたと思う。
Vim知らない。Linux使うならVimかemacs使えるだろみたいな雰囲気あるけど、GUIならgedit, CUIならnanoでいいよね。
パソコンのスペックもどのくらいのものを用意したらいいのかわからない。
10年前のVistaが搭載されていた頃の家電量販店で一番安かったCeleron 1コア メモリ1GB グラボなしノートだからプログラミングに向いてないのかもしれない。
VirtualBox上のubuntuでMySQLをコンパイルすると2時間20分ぐらいかかった記憶がある。
CPUが1コアなのでコンパイル中にそれ以外の作業なんて重くてできない。
スペックにお金をかけることで時間の節約ツールの選択肢が増える
EclipseなどのIDEが支障なく使えるレベルのスペックってどのくらいするんだろう。
3年前のCore i7, SSD, 8GB。最近はもっぱらJupyter。
Pythonは・・・・機械学習する上で避けて通れないけど、今のPCだと無理。
Pythonはいいぞ、機械学習だけじゃなく計算系はエクセルじゃなくてJupyter使う。でも周りはエクセルつかってる、勿体ない。
使ってないけど最先端の研究では機械学習使って当たり前感があってそろそろヤバい。
僕は中学生の頃、いじめにより心の余裕なんてなかったから勉強どころではなかったけどもっと英語の勉強しておけばよかったと後悔している。
迷宮にいる感じ。
なんとなく、プログラミングじゃないほうがいい気がするなあ。
C言語とかC++は・・・これで作らないといけないものが今の所ないし、これでお金を稼ぐのはハードルが高いし、
WindowsのAPIを使って複雑なプログラムを作りたいわけじゃないのでwhileとかifとか基本的な構文だけ覚えるだけで満足。
Javaは・・・使える人が多いからあえて今から学習しなくてもいいような気がする。
文字列の結合だけでもダメやり方と良いやり方があるらしくて、何かPHPのようにその言語特有のセオリーみたいなのを覚えるのが面倒くさそうなので入門の時点で学習するのをやめた。
Goは・・・HTTP/2が使えるから学習してる。他の言語だとnghttp2をインストールしないといけないようなのでGo便利だと思ってる。
ライブラリの選択肢が多すぎるのでこういうのが作りたいってときにこれを使うのがいいよっていうのが知りたい。
GUI作るのにライブラリありすぎてどうやって選べばいいのかさっぱりわかんない。
Goでデータベース扱うならこれを使え、だけどMySQLしか使わないならこれを使え、あっSQLiteならこっちのライブラリ使うと便利みたいなこういう情報が欲しい。
ただ、言語をあれもこれも覚えるのって僕は意味があるのかなという思いもある。
20の言語でHello World出来るより、1つの言語でいろんなアルゴリズムを知っている方がすごいと思う。
コミュ症がフランス語や英語やドイツ語覚えても、使う機会がないとまったく価値がないと思う。
広く浅く学習するより、狭く深くいきたいとおもうけど、paizaでCランクしか取れない。
twitterで有名な人てやっぱりSランクとか余裕なのかな、こういうのもいろんなプログラマーに聞いてみたい。
一応著名なプログラマーをTwitterでフォローしてるけど、ご飯の画像を載せてたり、若者の僕には通じない寒いギャク連発してたり、ロリっぽい画像をRTしてたりと、twitterはメインの情報収集としては利用してない。
twitterやってるプログラマーって勉強会とかオフ会に参加してるようなリア充の人ばっかりなので、肩身が狭いから自分からリプは送ったりはしない。
ファンがたくさんいるのに最近ニコ生配信してくれないchokudai先生みたいに、アルゴリズムを学ぶのがいいのかな。
コードを写経しても覚えられないし、仕組みは理解したけど自力でコードが書けない。
どうしてVimかというとプラグインが多いしIDEっぽくできるから。
Vimってハードル高いイメージあったけど、入門記事がたくさんあるので助かっている。
NetBeansが重すぎるんだよ。補完ボックスが表示されるの遅すぎて警告メッセージが出た。補完ボックスが表示されるまで7秒ぐらい経過すると警告メッセージが表示されたと思う。
パソコンのスペックもどのくらいのものを用意したらいいのかわからない。
10年前のVistaが搭載されていた頃の家電量販店で一番安かったCeleron 1コア メモリ1GB グラボなしノートだからプログラミングに向いてないのかもしれない。
VirtualBox上のubuntuでMySQLをコンパイルすると2時間20分ぐらいかかった記憶がある。
CPUが1コアなのでコンパイル中にそれ以外の作業なんて重くてできない。
スペックにお金をかけることで時間の節約ツールの選択肢が増える
EclipseなどのIDEが支障なく使えるレベルのスペックってどのくらいするんだろう。
ノートでCore i3、メモリ4GBにランクアップしたらいけるのかな。
他人がどんなスペックのPCで何のツール使ってプログラミングしているか知りたい。
Pythonは・・・・機械学習する上で避けて通れないけど、今のPCだと無理。
あと、クレジットカード持てないのでAWS上で機械学習するのだけは遠慮したい。
過大請求されるの怖いし、トラブルが起きた時に英語でコミュニケーション出来ないから。
僕は中学生の頃、いじめにより心の余裕なんてなかったから勉強どころではなかったけどもっと英語の勉強しておけばよかったと後悔している。
迷宮にいる感じ。
第1章 プログラミング概念入門 1.1 計算器 1.2 変数 1.3 関数 1.4 リスト 1.5 リストについての関数 1.6 プログラムの正しさ 1.7 計算量 1.8 遅延計算 1.9 高階プログラミング 1.10 並列性 1.11 データフロー 1.12 明示的状態 1.13 オブジェクト 1.14 クラス 1.15 非決定性と時間 1.16 原子性 1.17 ここからどこへ行くのか？ 1.18 練習問題 第1部 一般的計算モデル 第2章 宣言的計算モデル 2.1 実用的プログラミング言語の定義 2.1.1 言語の構文 2.1.2 言語の意味 2.2 単一代入格納域 2.2.1 宣言的変数 2.2.2 値格納域 2.2.3 値生成 2.2.4 変数識別子 2.2.5 識別子を使う値生成 2.2.6 部分値 2.2.7 変数の，変数への束縛 2.2.8 データフロー変数 2.3 核言語 2.3.1 構文 2.3.2 値と型 2.3.3 基本型 2.3.4 レコードと手続き 2.3.5 基本操作 2.4 核言語の意味 2.4.1 基本概念 2.4.2 抽象マシン 2.4.3 待機不能な文 2.4.4 待機可能な文 2.4.5 基本概念再訪 2.5 メモリ管理 2.5.1 末尾呼び出し最適化 2.5.2 メモリライフサイクル 2.5.3 ガーベッジコレクション 2.5.4 ガーベッジコレクションは魔術ではない 2.5.5 Mozartのガーベッジコレクタ 2.6 核言語から実用的言語へ 2.6.1 構文上の便宜 2.6.2 関数(fun文) 2.6.3 対話的インターフェース(declare文) 2.7 例外 2.7.1 動機と基本概念 2.7.2 例外を持つ宣言的モデル 2.7.3 親言語の構文 2.7.4 システム例外 2.8 進んだ話題 2.8.1 関数型プログラミング言語 2.8.2 単一化と内含(entailment) 2.8.3 動的型付けと静的型付け 2.9 練習問題 第3章 宣言的プログラミング技法 3.1 宣言的とはどういうことか？ 3.1.1 宣言的プログラムの分類 3.1.2 仕様記述言語 3.1.3 宣言的モデルにおいてコンポーネントを実装すること 3.2 反復計算 3.2.1 一般的図式 3.2.2 数についての反復 3.2.3 局所的手続きを使うこと 3.2.4 一般的図式から制御抽象へ 3.3 再帰計算 3.3.1 スタックの大きさの増加 3.3.2 代入ベースの抽象マシン 3.3.3 再帰計算を反復計算に変換すること 3.4 再帰を用いるプログラミング 3.4.1 型の記法 3.4.2 リストについてのプログラミング 3.4.3 アキュムレータ 3.4.4 差分リスト 3.4.5 キュー 3.4.6 木 3.4.7 木を描画すること 3.4.8 構文解析 3.5 時間効率と空間効率 3.5.1 実行時間 3.5.2 メモリ使用量 3.5.3 償却的計算量 3.5.4 性能についての考察 3.6 高階プログラミング 3.6.1 基本操作 3.6.2 ループ抽象 3.6.3 ループの言語的支援 3.6.4 データ駆動技法 3.6.5 明示的遅延計算 3.6.6 カリー化 3.7 抽象データ型 3.7.1 宣言的スタック 3.7.2 宣言的辞書 3.7.3 単語出現頻度アプリケーション 3.7.4 安全な抽象データ型 3.7.5 安全な型を備えた宣言的モデル 3.7.6 安全な宣言的辞書 3.7.7 資格とセキュリティ 3.8 宣言的でない必要物 3.8.1 ファイルを伴うテキスト入出力 3.8.2 グラフィカルユーザインタフェースを伴うテキスト入出力 3.8.3 ファイルとの状態なしデータI/O 3.9 小規模プログラム設計 3.9.1 設計方法 3.9.2 プログラム設計の例 3.9.3 ソフトウェアコンポーネント 3.9.4 スタンドアロンプログラムの例 3.10 練習問題 第4章 宣言的並列性 4.1 データ駆動並列モデル 4.1.1 基本概念 4.1.2 スレッドの意味 4.1.3 実行列 4.1.4 宣言的並列性とは何か？ 4.2 スレッドプログラミングの基本的技法 4.2.1 スレッドを生成すること 4.2.2 スレッドとブラウザ 4.2.3 スレッドを使うデータフロー計算 4.2.4 スレッドのスケジューリング 4.2.5 協調的並列性と競合的並列性 4.2.6 スレッド操作 4.3 ストリーム 4.3.1 基本的生産者／消費者 4.3.2 変換器とパイプライン 4.3.3 資源を管理し，処理能力を改善すること 4.3.4 ストリームオブジェクト 4.3.5 ディジタル論理のシミュレーション 4.4 宣言的並列モデルを直接使うこと 4.4.1 順序決定並列性 4.4.2 コルーチン 4.4.3 並列的合成 4.5 遅延実行 4.5.1 要求駆動並列モデル 4.5.2 宣言的計算モデル 4.5.3 遅延ストリーム 4.5.4 有界バッファ 4.5.5 ファイルを遅延的に読み込むこと 4.5.6 ハミング問題 4.5.7 遅延リスト操作 4.5.8 永続的キューとアルゴリズム設計 4.5.9 リスト内包表記 4.6 甘いリアルタイムプログラミング 4.6.1 基本操作 4.6.2 ティッキング(ticking) 4.7 Haskell言語 4.7.1 計算モデル 4.7.2 遅延計算 4.7.3 カリー化 4.7.4 多態型 4.7.5 型クラス 4.8 宣言的プログラムの限界と拡張 4.8.1 効率性 4.8.2 モジュラ性 4.8.3 非決定性 4.8.4 現実世界 4.8.5 正しいモデルを選ぶこと 4.8.6 拡張されたモデル 4.8.7 異なるモデルを一緒に使うこと 4.9 進んだ話題 4.9.1 例外を持つ宣言的並列モデル 4.9.2 さらに遅延実行について 4.9.3 通信チャンネルとしてのデータフロー変数 4.9.4 さらに同期について 4.9.5 データフロー変数の有用性 4.10 歴史に関する注記 4.11 練習問題 第5章 メッセージ伝達並列性 5.1 メッセージ伝達並列モデル 5.1.1 ポート 5.1.2 ポートの意味 5.2 ポートオブジェクト 5.2.1 NewPortObject抽象 5.2.2 例 5.2.3 ポートオブジェクトに関する議論 5.3 簡単なメッセージプロトコル 5.3.1 RMI(遠隔メソッド起動) 5.3.2 非同期RMI 5.3.3 コールバックのあるRMI(スレッド使用) 5.3.4 コールバックのあるRMI(継続のためのレコード使用) 5.3.5 コールバックのあるRMI(継続のための手続き使用) 5.3.6 エラー報告 5.3.7 コールバックのある非同期RMI 5.3.8 二重コールバック 5.4 並列性のためのプログラム設計 5.4.1 並列コンポーネントを使うプログラミング 5.4.2 設計方法 5.4.3 並列性パターンとしての機能的構成要素 5.5 リフト制御システム 5.5.1 状態遷移図 5.5.2 実装 5.5.3 リフト制御システムの改良 5.6 メソッド伝達モデルを直接使用すること 5.6.1 1つのスレッドを共有する複数のポートオブジェクト 5.6.2 ポートを使う並列キュー 5.6.3 終点検出を行うスレッド抽象 5.6.4 直列依存関係の除去 5.7 Erlang言語 5.7.1 計算モデル 5.7.2 Erlangプログラミング入門 5.7.3 receive操作 5.8 進んだ話題 5.8.1 非決定性並列モデル 5.9 練習問題 第6章 明示的状態 6.1 状態とは何か？ 6.1.1 暗黙的(宣言的)状態 6.1.2 明示的状態 6.2 状態とシステム構築 6.2.1 システムの性質 6.2.2 コンポーネントベースプログラミング 6.2.3 オブジェクト指向プログラミング 6.3 明示的状態を持つ宣言的モデル 6.3.1 セル 6.3.2 セルの意味 6.3.3 宣言的プログラミングとの関係 6.3.4 共有と同等 6.4 データ抽象 6.4.1 データ抽象を組織する8つの方法 6.4.2 スタックの変種 6.4.3 多態性 6.4.4 引数受け渡し 6.4.5 取り消し可能資格 6.5 状態ありコレクション 6.5.1 インデックス付きコレクション 6.5.2 インデックス付きコレクションを選ぶこと 6.5.3 その他のコレクション 6.6 状態に関する推論 6.6.1 不変表明 6.6.2 例 6.6.3 表明 6.6.4 証明規則 6.6.5 正常終了 6.7 大規模プログラムの設計 6.7.1 設計方法 6.7.2 階層的システム構造 6.7.3 保守性 6.7.4 将来の発展 6.7.5 さらに深く知るために 6.8 ケーススタディ 6.8.1 遷移的閉包 6.8.2 単語出現頻度(状態あり辞書を使用する) 6.8.3 乱数を生成すること 6.8.4 口コミシミュレーション 6.9 進んだ話題 6.9.1 状態ありプログラミングの限界 6.9.2 メモリ管理と外部参照 6.10 練習問題 第7章 オブジェクト指向プログラミング 7.1 継承 7.2 完全なデータ抽象としてのクラス 7.2.1 例 7.2.2 この例の意味 7.2.3 クラスとオブジェクトを定義すること 7.2.4 クラスメンバ 7.2.5 属性を初期化すること 7.2.6 第1級メッセージ 7.2.7 第1級の属性 7.2.8 プログラミング技法 7.3 漸増的データ抽象としてのクラス 7.3.1 継承グラフ 7.3.2 メソッドアクセス制御(静的束縛と動的束縛) 7.3.3 カプセル化制御 7.3.4 転嫁と委任 7.3.5 内省 7.4 継承を使うプログラミング 7.4.1 継承の正しい使い方 7.4.2 型に従って階層を構成すること 7.4.3 汎用クラス 7.4.4 多重継承 7.4.5 多重継承に関するおおざっぱな指針 7.4.6 クラス図の目的 7.4.7 デザインパターン 7.5 他の計算モデルとの関係 7.5.1 オブジェクトベースプログラミングとコンポーネントベースプログラミング 7.5.2 高階プログラミング 7.5.3 関数分解と型分解 7.5.4 すべてをオブジェクトにすべきか？ 7.6 オブジェクトシステムを実装すること 7.6.1 抽象図 7.6.2 クラスを実装すること 7.6.3 オブジェクトの実装 7.6.4 継承の実装 7.7 Java言語(直列部分) 7.7.1 計算モデル 7.7.2 Javaプログラミング入門 7.8 能動的オブジェクト 7.8.1 例 7.8.2 NewActive抽象 7.8.3 フラウィウス・ヨセフスの問題 7.8.4 その他の能動的オブジェクト抽象 7.8.5 能動的オブジェクトを使うイベントマネージャ 7.9 練習問題 第8章 状態共有並列性 8.1 状態共有並列モデル 8.2 並列性を持つプログラミング 8.2.1 さまざまな手法の概観 8.2.2 状態共有並列モデルを直接使うこと 8.2.3 原子的アクションを使うプログラミング 8.2.4 さらに読むべき本 8.3 ロック 8.3.1 状態あり並列データ抽象を構築すること 8.3.2 タプル空間(Linda) 8.3.3 ロックを実装すること 8.4 モニタ 8.4.1 定義 8.4.2 有界バッファ 8.4.3 モニタを使うプログラミング 8.4.4 モニタを実装すること 8.4.5 モニタの別の意味 8.5 トランザクション 8.5.1 並列性制御 8.5.2 簡易トランザクションマネージャ 8.5.3 セルについてのトランザクション 8.5.4 セルについてのトランザクションを実装すること 8.5.5 トランザクションについてさらに 8.6 Java言語(並列部分) 8.6.1 ロック 8.6.2 モニタ 8.7 練習問題 第9章 関係プログラミング 9.1 関係計算モデル 9.1.1 choice文とfail文 9.1.2 探索木 9.1.3 カプセル化された 9.1.4 Solve関数 9.2 別の例 9.2.1 数値例 9.2.2 パズルとnクイーン問題 9.3 論理型プログラミングとの関係 9.3.1 論理と論理型プログラミング 9.3.2 操作的意味と論理的意味 9.3.3 非決定性論理型プログラミング 9.3.4 純粋Prologとの関係 9.3.5 他のモデルにおける論理型プログラミング 9.4 自然言語構文解析 9.4.1 簡単な文法 9.4.2 この文法に従う構文解析 9.4.3 構文木を生成すること 9.4.4 限定記号を生成すること 9.4.5 パーサを走らせること 9.4.6 パーサを「逆向きに(backward)」走らせること 9.4.7 単一化文法 9.5 文法インタプリタ 9.5.1 簡単な文法 9.5.2 文法のコード化 9.5.3 文法インタプリタを走らせること 9.5.4 文法インタプリタを実装すること 9.6 データベース 9.6.1 関係を定義すること 9.6.2 関係を使って計算すること 9.6.3 関係を実装すること 9.7 Prolog言語 9.7.1 計算モデル 9.7.2 Prologプログラミング入門 9.7.3 Prologプログラムを関係プログラムに翻訳すること 9.8 練習問題 第2部 特殊化された計算モデル 第10章 グラフィカルユーザインタフェースプログラミング 10.1 宣言的／手続き的方法 10.2 宣言的／手続き的方法を使うこと 10.2.1 基本的ユーザインタフェースの要素 10.2.2 GUIを構築すること 10.2.3 宣言的座標 10.2.4 リサイズ時の宣言的振る舞い 10.2.5 ウィジェットの動的振る舞い 10.3 対話的学習ツールPrototyper 10.4 ケーススタディ 10.4.1 簡単なプログレスモニタ 10.4.2 簡単なカレンダウィジェット 10.4.3 ユーザインタフェースの動的生成 10.4.4 状況順応時計 10.5 GUIツールを実装すること 10.6 練習問題 第11章 分散プログラミング 11.1 分散システムの分類 11.2 分散モデル 11.3 宣言的データの分散 11.3.1 オープン分散と大域的ネーミング 11.3.2 宣言的データを共有すること 11.3.3 チケット配布 11.3.4 ストリーム通信 11.4 状態の分散 11.4.1 単純状態共有 11.4.2 分散字句的スコープ 11.5 ネットワークアウェアネス 11.6 共通分散プログラミングパターン 11.6.1 静的オブジェクトとモバイルオブジェクト 11.6.2 非同期的オブジェクトとデータフロー 11.6.3 サーバ 11.6.4 クローズド分散 11.7 分散プロトコル 11.7.1 言語実体 11.7.2 モバイル状態プロトコル 11.7.3 分散束縛プロトコル 11.7.4 メモリ管理 11.8 部分的失敗 11.8.1 失敗モデル 11.8.2 失敗処理の簡単な場合 11.8.3 回復可能サーバ 11.8.4 アクティブフォールトトレランス 11.9 セキュリティ 11.10 アプリケーションを構築すること 11.10.1 まずは集中，後に分散 11.10.2 部分的失敗に対処すること 11.10.3 分散コンポーネント 11.11 練習問題 第12章 制約プログラミング 12.1 伝播・探索法 12.1.1 基本的考え方 12.1.2 部分情報を使って計算すること 12.1.3 例 12.1.4 この例を実行すること 12.1.5 まとめ 12.2 プログラミング技法 12.2.1 覆面算 12.2.2 回文積再訪 12.3 制約ベース計算モデル 12.3.1 基本的制約と伝播子 12.3.2 計算空間の探索をプログラムすること 12.4 計算空間を定義し，使うこと 12.4.1 深さ優先探索エンジン 12.4.2 検索エンジンの実行例 12.4.3 計算空間の生成 12.4.4 空間の実行 12.4.5 制約の登録 12.4.6 並列的伝播 12.4.7 分配(探索準備) 12.4.8 空間の状態 12.4.9 空間のクローン 12.4.10 選択肢を先に任せること 12.4.11 空間をマージすること 12.4.12 空間失敗 12.4.13 空間に計算を注入すること 12.5 関係計算モデルを実装すること 12.5.1 choice文 12.5.2 Solve関数 12.6 練習問題 第3部 意味 第13章 言語意味 13.1 一般的計算モデル 13.1.1 格納域 13.1.2 単一代入(制約)格納域 13.1.3 抽象構文 13.1.4 構造的規則 13.1.5 直列実行と並列実行 13.1.6 抽象マシンの意味との比較 13.1.7 変数導入 13.1.8 同等性の強制(tell) 13.1.9 条件文(ask) 13.1.10 名前 13.1.11 手続き抽象 13.1.12 明示的状態 13.1.13 by-need同期 13.1.14 読み出し専用変数 13.1.15 例外処理 13.1.16 失敗値 13.1.17 変数置き換え 13.2 宣言的並列性 13.2.1 部分停止と全体停止 13.2.2 論理的同値 13.2.3 宣言的並列性の形式的定義 13.2.4 合流性 13.3 8つの計算モデル 13.4 よくある抽象の意味 13.5 歴史に関する注記 13.6 練習問題
