2011-11-09, 社内LT大会@aiming-inc 2012-03-28, Shinjuku.rb #03 LT

1. 時間をかけて解くFizzBuzz
kchinda@aiming-inc.com

2. FizzBuzz
遊び方
プレイヤーは円状に座る。
最初のプレイヤーは「1」と数字を発言する。
次のプレイヤーは直前のプレイヤーの次の数字を発言していく。
ただし、
3で割り切れる場合は 「Fizz」
5で割り切れる場合は 「Buzz」
両者で割り切れる場合は 「Fizz Buzz」
を数の代わりに発言しなければならない。
発言を間違えた者や、ためらった者は脱落となる。
http://ja.wikipedia.org/wiki/Fizz_Buzz

3. FizzBuzz
1, 2, Fizz, 4, Buzz, Fizz, 7, 8, Fizz,
Buzz, 11, Fizz,13,14, FizzBuzz, 16, 17,
Fizz, 19, Buzz...

4. FizzBuzz
色々な FizzBuzz を書いてみる

5. FizzBuzz コード例
if 文
def if_function n
if n % 15 == 0
'FizzBuzz'
elsif n % 3 == 0
'Fizz'
elsif n % 5 == 0
'Buzz'
else
n
end
end

6. FizzBuzz コード例
case 文
def case_function n
case n % 15
when 0
'FizzBuzz'
when 3, 6, 9, 12
'Fizz'
when 5, 10
'Buzz'
else
n
end
end

7. FizzBuzz コード例
3項演算子
def ternary_function n
n % 15 == 0 ? ‘FizzBuzz’ :
n % 3 == 0 ? ’Fizz’ :
n % 5 == 0 ? ‘Buzz’ : n
end

8. FizzBuzz コード例
map
def map_function
(1..100).map{|n|(s=(n%3<1 ? 'Fizz' :
'') + (n%5<1 ?'Buzz':''))=~/^$/ ? n:s}
end

9. FizzBuzz コード例
ヒアドキュメント
def here_document n
ret="#{["Fizz"][n%3]}#{["Buzz"][n%5]}"
ret.empty? ? n : ret
end

10. FizzBuzz コード例
http://golf.shinh.org/p.rb?FizzBuzz
ruby での最短は 50 byte

11. FizzBuzz
色々な FizzBuzz を書いてみる
短すぎるコードは難解過ぎる
テクニックを知らないと無理
短いコードを追求する必要はない

12. シンプルな FizzBuzz !?
def silly_function n
case n
when 1; 1
when 2; 2
when 3; 'Fizz'
when 4; 4
when 5; 'Buzz'
when 6; 'Fizz'
when 7; 7
when 8; 8
when 9; 'Fizz'
when 10; 'Buzz'
# ...
end
end

13. シンプルな FizzBuzz !?
def silly_function
puts ‘1 2 Fizz 4 Buzz Fizz 7 8 Fizz Buzz 11
Fizz 13 14 FuzzBuzz 16 17 Fizz ...’
end

14. ちょっとは考えよう．

15. 誰が？

16. コンピュータが．

17. ここから本題．

18. 進化的アルゴリズム
計算機に考えてもらおう
ニューラルネットワーク
遺伝的アルゴリズム
強化学習
etc.

19. GA（遺伝的アルゴリズム）
生物の遺伝のメカニズムを学習に応用
遺伝子
染色体
交
突然変異
選択・淘汰

20. GA（遺伝的アルゴリズム）
アルゴリズムの流れ
http://www.jepoc.or.jp/tecinfo/tec00048.htm

21. GA（遺伝的アルゴリズム）
GA で文章を生成してみる
‘I am a Genius.’

22. GA（遺伝的アルゴリズム）
demo

23. GA（遺伝的アルゴリズム）
FizzBuzz 問題は解ける？

24. GA（遺伝的アルゴリズム）
生成された文字列が，その言語によって
解析可能
かつ，実行可能
かつ，正しい結果を出力する
ハードルが高い！！！

25. GP（遺伝的プログラミング）
GA でのDNA配列を木構造で表現
プログラムとして解釈可能
T. Segaran, 集合知プログラミング, p.274

26. GP（遺伝的プログラミング）
生成された文字列が，その言語に
よって
解析可能 clear!
かつ，実行可能 clear!
かつ，正しい結果を出力する

27. GP（遺伝的プログラミング）
パラメータ・条件
各世代の個体数: 100
突然変異確率: 0.1
選択戦略: エリート戦略
最大世代数: 100,000 世代
使用できるオペレータ: +, -, *, %, if, >
使用できるオペランド: 1..10 の整数, ‘Fizz’, ‘Buzz’
教師信号（適応度の算出）: 1<n<50 までの結果

28. GP（遺伝的プログラミング）
結果
if ( 5 - 4 ) > n % ( 9 + ( 7 - 1 ) )
'Fizz' + 'Buzz'
else
if (9 % 8) > n % 5
'Fizz' * 1
else
if (7 - 6) > n % (10 % 7)
'Buzz'
else
n
end
end 収束時の世代数: 19,473 世代目
end （3回のうち，2回は収束せず）

29. GP（遺伝的プログラミング）
ちなみに

30. GP（遺伝的プログラミング）
コード量
5 classes
203 lines

31. GP（遺伝的プログラミング）
かかった時間
コーディング
GA： 1 時間弱
GPへの改良: 1.5 時間
実行時間
一回につき，5 時間 とか 2 時間 とか

32. 結論
FizzBuzz 問題くらい
自分の頭で考えよう