時間をかけて解くFizzBuzzkchinda@aiming-inc.com

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

FizzBuzz

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

FizzBuzz

色々な FizzBuzz を書いてみる

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 endend

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 endend

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’ : nend

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

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 : retend

FizzBuzz コード例http://golf.shinh.org/p.rb?FizzBuzz

ruby での最短は 50 byte

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

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' # ... endend

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

ちょっとは考えよう．

誰が？

コンピュータが．

ここから本題．

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.

進化的アルゴリズム

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

交叉

突然変異

選択・淘汰

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

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.’

GA（遺伝的アルゴリズム）

demo

GA（遺伝的アルゴリズム）

FizzBuzz 問題は解ける？

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！！！

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

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

かつ，実行可能

かつ，正しい結果を出力する

clear!

clear!

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

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 end

収束時の世代数: 19,473 世代目（3回のうち，2回は収束せず）

GP（遺伝的プログラミング）

ちなみに

GP（遺伝的プログラミング）

コード量

5 classes203 lines

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

結論

FizzBuzz 問題くらい自分の頭で考えよう