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コンパイル難易度を測る「コンパイルクオシエント」を紹介するよ。

プログラミング言語のコンパイルの難易度を測る新しい指標。

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コンパイルクォティエントのコンパイルクォティエントの説明価するための新しい指標。プログラミング言語のコンパイル難易度を評
目次

ソフトウェア開発では、プログラマーはいろんなプログラミング言語を選ぶことができて、それぞれに特徴や複雑さがあるんだ。プログラミング言語の使いやすさに影響を与える重要な要素の一つは、その言語で書かれたプログラムをコンパイルするのがどれだけ難しいかってこと。プログラマーはたいてい、いろんな言語のコンパイルの難しさについてざっくり理解してるけど、その難しさを測る標準的な方法はなかったんだ。この記事では、コンパイルの難易度を測る新しい方法、「コンパイル指標(CQ)」を紹介するよ。

コンパイル指標(CQ)とは?

コンパイル指標(CQ)は、いろんなプログラミング言語でプログラムをコンパイルするのがどれだけ難しいかを測るシステムなんだ。0から100の数字で表されて、0はプログラムが全く成功しないこと、100はすべてのプログラムが無事にコンパイルされることを意味する。特定のプログラミング言語のCQを計算するために、研究者たちはその言語で書かれた大量のプログラムを取って、どれだけ成功したかを確認するんだ。

コンパイルの難しさが重要な理由

プログラムをコンパイルするのがどれだけ難しいかを理解することは、いろんな場面で役立つ。例えば、プログラマーがプロジェクトに合った言語を選ぶのに助けになるし、コンパイルが難しい言語は使う前に考え直すことになるかもしれない。言語設計者も、コンパイルの難しさに寄与する要素を理解することで、自分の言語を改善できる。最後に、いろんな言語の経験から学ぶことがプログラミングコミュニティ全体に役立つ。

コンパイル指標はどうやって作られたの?

コンパイルの難易度を測る方法を作るのは簡単じゃない。最初のステップは、いろんなプログラミング言語から大量のサンプルプログラムを集めることだった。研究者たちは、いろんなプログラミング言語から1200万以上のプログラムを集めたんだ。そんで、コンテキストフリー文法からプログラムをサンプリングする方法を使ったよ。

プロセスはこうだ:

  1. 文法を集める: 文法は、その言語のプログラムがどうやって形成されるかを定義するもの。研究者はリポジトリから既存の文法を使った。

  2. プログラムをサンプリング: それに基づいて、いろんなプログラムを生成するツールを作った。

  3. プログラムをコンパイル: 生成されたプログラムをそれぞれのコンパイラに送って、成功するかチェックした。

  4. CQを計算: 最後に、成功したプログラムの数をテストしたプログラムの総数で割ってCQを計算した。

人気プログラミング言語の研究

研究者たちは、CQ指標を使って12の人気のあるコンパイル言語を調べた。言語にはC、C++、Java、Kotlin、Haskell、Rustなどが含まれてた。そして、これらの言語のCQには大きな差があることが分かった。

  • C: Cはとても高いCQを持っていて、ほとんどのプログラムが成功してコンパイルされた。

  • C++: C++はCよりもCQが低かった。これは驚きだった、だってC++はCを基にしてるから。

  • Java: JavaのCQもCより低かったけど、C++ほどではなかった。

  • Rust: Rustは調べた言語の中で最も低いCQを持っていて、Rustで書かれたプログラムをコンパイルするのが非常に難しいことを示してた。

研究から得られた発見

研究結果は、言語間でコンパイル成功率に大きな違いがあることを明らかにした。Cの場合、プログラムのサイズが増えても多くのプログラムがコンパイルされた。しかし、他の多くの言語ではそうではなかった。プログラムが大きくなるにつれて、C++、Java、Rustなどの言語ではコンパイルの成功率が急激に下がった。

詳細な観察

  1. Cの堅牢性: Cは大きなプログラムに対してもよく動作して、コードサイズが増えてもエラーに対してレジリエントだってことを示唆してる。

  2. C++の課題: C++のプログラムはより複雑な構造を含んでいて、単純なCプログラムよりも成功する可能性が低かった。

  3. Rustの厳格さ: Rustの型や構造に関する厳しいルールは、プログラムをコンパイルするのを非常に難しくしていて、それがCQの低さを反映している。

  4. CQに影響を与える言語の特徴: 研究では、特定の言語の特徴が成功するコンパイルの確率にどう影響を与えるかを調べた。例えば、Cのポインタ宣言は成功したけど、C++の複雑な特徴は失敗を引き起こした。

  5. エラー率の傾向: 研究者たちは、大きなプログラムになるにつれてほとんどの言語でエラー率が上がることを発見した。ただし、失敗率にはばらつきがあった。

プログラマーへの影響

CQは、開発者がプロジェクトに合ったプログラミング言語を選ぶ際に貴重な洞察を提供できる。たとえば、CのCQが高いと知っていれば、開発者は信頼性やパフォーマンスが重要なシステムプログラミングでCを使いたくなるかもしれない。

逆に、もしプロジェクトがRustやC++みたいな言語にしかない複雑な機能を必要とする場合、開発者は書くコードに特に気をつけないといけない。この知識は時間を節約し、フラストレーションを減らすことができる。

CQの実用的な応用

  1. 言語改善: 言語設計者はCQを使って、コンパイル成功率を改善するために変更が必要な部分を特定できる。

  2. 教育リソース: 教育者はCQを使って、プログラミング言語の一般的な落とし穴に対応するためのより良い教材を開発できる。

  3. ツール開発: プログラマーがCQが低い言語でコードを書くのをサポートするためのソフトウェアツールを作ることができて、有効なコード構造に導くのを助けられる。

結論

コンパイル指標は、プログラミング言語のコンパイルの難易度を測る新しい方法を提供するよ。明確な指標を示すことで、プログラマーや言語設計者はより情報に基づいた判断を下せる。コンパイルの成功に寄与する要素を理解することで、より良いソフトウェア開発の実践や、より効果的なプログラミング言語につながる。

結局、この指標はプログラミング言語の複雑な世界をナビゲートするための貴重なリソースになって、制作性を高め、ソフトウェア開発の革新を促進するんだ。

オリジナルソース

タイトル: Compilation Quotient (CQ): A Metric for the Compilation Hardness of Programming Languages

概要: Today's programmers can choose from an exceptional range of programming languages, each with its own traits, purpose, and complexity. A key aspect of a language's complexity is how hard it is to compile programs in the language. While most programmers have an intuition about compilation hardness for different programming languages, no metric exists to quantify it. We introduce the compilation quotient (CQ), a metric to quantify the compilation hardness of compiled programming languages. The key idea is to measure the compilation success rates of programs sampled from context-free grammars. To this end, we fairly sample over 12 million programs in total. CQ ranges between 0 and 100, where 0 indicates that no programs compile, and 100 means that all programs compile. Our findings on 12 popular compiled programming languages show high variation in CQ. C has a CQ of 48.11, C++ has 0.60, Java has 0.27 and Haskell has 0.13. Strikingly, Rust's CQ is nearly 0, and for C, even a large fraction of very sizable programs compile. We believe CQ can help understand the differences of compiled programming languages better and help language designers.

著者: Vince Szabo, Dominik Winterer, Zhendong Su

最終更新: 2024-06-07 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2406.04778

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2406.04778

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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