Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
range over funcで始めるグラフアルゴリズム
Search
やーびー
July 29, 2024
Programming
370
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
range over funcで始めるグラフアルゴリズム
DMM.go #8 ショートセッション登壇
イベントリンク
https://dmm.connpass.com/event/322113/
やーびー
July 29, 2024
More Decks by やーびー
See All by やーびー
30msの広告配信を支える レイテンシ短縮の技術
integral0515
0
260
slogパッケージの深掘り
integral0515
0
840
Other Decks in Programming
See All in Programming
スマートグラスで並列バイブコーディング
hyshu
0
280
Hatena Engineer Seminar #37「言語モデルの活用に関する研究」
slashnephy
0
500
任せる範囲はこう広がった / How the Scope of AI Delegation Has Expanded
nrslib
1
240
OS アップデート対応の取り組み方がもっと共有されてほしい
andpad
0
110
Hunting Vulnerabilities in Symfony with LLMs
vinceamstoutz
0
570
エンジニアにデザインハーネスを 〜デザインプロセスを規定するためのハーネス〜 / Design harness from an engineer's perspective
rkaga
2
1k
「なぜそう決めたのか」を残し続ける仕組み ― Notion AI カスタムエージェント × Slack連携による設計判断の自動記録 - NIKKEI Tech Talk #47
niftycorp
PRO
0
250
Dataformのリポジトリを立ち上げるときにまずやること / dataform-day0-2026
snhryt
0
210
ローカルLLMでどこまでコードが書けるか -縮小版 / How much code can be written on a local LLM Shortened
kishida
2
180
Contextとはなにか
chiroruxx
1
390
コーディングルールの鮮度を保ちたい for SRE NEXT 2026 / keep-fresh-go-internal-conventions-sre-next-2026
handlename
0
120
IBM Bobを活用したレガシーアプリの最新化
oniak3ibm
PRO
1
240
Featured
See All Featured
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
300
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
760
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
370
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
330
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
180
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.3k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
270
14k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
210k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
2
410
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
1
630
Transcript
© DMM 1 range over funcで始めるグラフアルゴリズム DMM.go #8
© DMM 自己紹介 名前: 屋比久 怜央(やびく れお) 配属予定:開発統括本部 マーケティングテクノロジー部 第一エンジニアチーム 趣味: ビリヤード・リアル脱出ゲーム
好きな標準ライブラリ:sync 2
© DMM 今回の発表の目的 • go1.23で導入されるrange over funcの使い方がわかる • range over
funcでパフォーマンスの改善が見込めるかを判断できるよ うになる 3
© DMM 4 1. range over funcの概要 2. 今回扱うグラフアルゴリズム 3.
range over funcによる実装
© DMM 5 1. range over funcの概要 2. 今回扱うグラフアルゴリズム 3.
range over funcによる実装
© DMM range over funcとは? • 関数の返り値として、for文に利用できるイテレータを返す 記法 • go1.23で提供予定
6
© DMM 実行環境の用意 • go1.23は今年8月リリース予定 • 実行環境を用意する方法は現在二つ • go1.22のGOEXPERIMENT •
1.23rc1 7 $ GOEXPERIMENT=rangefunc go run main.go $ go install golang.org/dl/go1.23rc1/@latest $ go1.23rc1 download $ go1.23rc1 run main.go
© DMM 基本的な使い方 • Go Wiki記載の実装例 • 初見だと複雑に見える、、、 8
© DMM 簡易な例 • 関数yieldに渡した値を、for文で受け取ることができる 9
© DMM 簡易な例 • 関数yieldはboolを返す • 後続のyieldが実行されるならtrue、そうでなければfalse • 関数yieldの返り値がfalseなら、処理を中断する必要がある 10
© DMM 基本的な使い方(再掲) • Go Wiki記載の実装例 • 初見だと複雑に見える、、、 11
© DMM 12 従来ならsliceを返す関数が イテレータ を返している
© DMM iterパッケージで提供されている型 • iterパッケージがSeq[V any]型を提供している • 関数の返り値がiter.Seqになる 13 type
Seq[V any] func(yield func(V) bool)
© DMM iterパッケージで提供されている型 • iter.Seq • iter.Seq2 14
© DMM 15 1. range over funcの概要 2. 今回扱うグラフアルゴリズム 3.
range over funcによる実装
© DMM グラフアルゴリズムとは • 辺と頂点からなるグラフから情報を抽出する操作のこと 16 G S 最短経路探索 二部グラフ判定
トポロジカルソート 3 1 2 4 5 6 2 3 3 5 3 7 1 1
© DMM トポロジカルソートをもっと詳しく • 順序を保ったままグラフを一列に並べる操作 • 正確には • 任意の有向辺に対して始点よりも終点が後に来るような、 全頂点の順列を見つける操作
17
© DMM トポロジカルソートをもっと詳しく 18 1 5 6 3 4 2
3 1 2 4 5 6
© DMM トポロジカルソートをもっと詳しく • 順序を保ったままグラフを一列に並べる操作 • 正確には • 任意の有向辺に対して始点よりも終点が後に来るような、 全頂点の順列を見つける操作
• 有向非巡回グラフに対する操作 • ループが存在すると一列に並べられない 19 入力に制限あり
© DMM トポロジカルソートをもっと詳しく 20 1 5 6 3 4 2
3 1 2 4 5 6
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 21
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 22
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 23
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 24
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 25 どの頂点からも辺を向けられていない頂点を取 り除き続ければいい
© DMM 26 1. range over funcの概要 2. 今回扱うグラフアルゴリズム 3.
range over funcによる実装
© DMM 有向グラフの扱い方 隣接リストで有向グラフを表現する 27 1 5 6 3 4
2
© DMM 28 range over funcを使わない実装 お先に
© DMM まずは普通の実装 1 / 3 全頂点の入次数を保持する 29
© DMM まずは普通の実装 2 / 3 入次数が0の頂点を保持する 30
© DMM まずは普通の実装 3 / 3 以下を繰り返す 31 入次数が0の頂点を一つ選ぶ 選んだ頂点を出力する
その頂点を始点とする 有向辺を取り除く
© DMM 32 range over funcによる実装
© DMM range over funcによる実装 • 1, 2は全く同様 1. 全頂点の入次数を保持する
2. 入次数が0の頂点を保持する • 3の出力をsliceではなくyieldに渡す 33
© DMM range over funcによる実装 3 / 3 以下を繰り返す 34
入次数が0の頂点を一つ選ぶ 選んだ頂点を出力する その頂点を始点とする 有向辺を取り除く
© DMM ベンチマーク • sliceを返却する実装とiter.Seqを返却する実装の比較 35 実行速度 メモリ使用量 アロケーション slice
293.8 ns/op 1248 B/op 3 allocs/op iter.Seq 258.0 ns/op 832 B/op 2 allocs/op メモリ使用量 アロケーション 2/3に減少 2/3に減少
© DMM 36 2/3??
© DMM 37 トポロジカルソートって 3工程あったな…
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム(再掲) 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 38 どの頂点からも辺を向けられていない頂点を取り 除き続ければいい
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム(再掲) 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 39 どの頂点からも辺を向けられていない頂点を取り 除き続ければいい この二つは不変
© DMM トポロジカルソートのアルゴリズム(再掲) 1. 全頂点の入次数を保持する 2. 入次数が0の頂点を保持する 3. 以下を繰り返す a.
入次数が0の頂点を一つ選ぶ b. 選んだ頂点を出力する c. その頂点を始点とする有向辺を取り除く 40 どの頂点からも辺を向けられていない頂点を取り 除き続ければいい この二つは不変 slice or iter.Seq
© DMM メモリとアロケーションの差の考察 • 頂点の出力方法の違いが原因だと思われる 41
© DMM ベンチマークで確認 • sliceのappendをコメントアウトしてベンチマークを実行 42 実行速度 メモリ使用量 アロケーション slice(出力なし)
200.2 ns/op 832 B/op 2 allocs/op iter.Seq 257.0 ns/op 832 B/op 2 allocs/op
© DMM ベンチマークで確認 • sliceのappendをコメントアウトしてベンチマークを実行 43 実行速度 メモリ使用量 アロケーション slice(出力なし)
200.2 ns/op 832 B/op 2 allocs/op iter.Seq 257.0 ns/op 832 B/op 2 allocs/op メモリ使用量とアロケーションが一致 iter.Seqにすることで、sliceを用意する分の負荷を削減できる
© DMM sliceを返す関数はアンチパターンなのか • そうではない • sliceを返す方が望ましいケースもある • sliceの長さを取得したい場合 •
sliceを使い回す場合 • トポロジカルソートにおいてはiter.Seqを利用するのが良い • sliceの長さは入力のグラフから取得できる • (sliceを使い回すかどうかはユースケースに依存するが、、、) 44
© DMM 45 まとめ
© DMM まとめ 46 • range over funcの利用方法の紹介
© DMM まとめ 47 • range over funcの利用方法の紹介 • sliceを返す実装とiter.Seqを返す実装のベンチマークを比較
© DMM まとめ 48 • range over funcの利用方法の紹介 • sliceを返す実装とiter.Seqを返す実装のベンチマークを比較
実行速度 メモリ使用量 アロケーション slice 293.8 ns/op 1248 B/op 3 allocs/op iter.Seq 258.0 ns/op 832 B/op 2 allocs/op
© DMM まとめ 49 • range over funcの利用方法の紹介 • sliceを返す実装とiter.Seqを返す実装のベンチマークを比較
返り値のsliceに相当するメモリとアロケーションの削減 実行速度 メモリ使用量 アロケーション slice 293.8 ns/op 1248 B/op 3 allocs/op iter.Seq 258.0 ns/op 832 B/op 2 allocs/op
© DMM 50 ご清聴ありがとうございました