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
「ナントカLR」を整理する / Clarifying LR Algorithms
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Junichi Kobayashi
June 25, 2024
Programming
1
660
「ナントカLR」を整理する / Clarifying LR Algorithms
After RubyKaigi 2024 LR Parser Night w/ Asakusa.rb
Junichi Kobayashi
June 25, 2024
Tweet
Share
More Decks by Junichi Kobayashi
See All by Junichi Kobayashi
rage against annotate_predecessor
junk0612
0
230
The Implementations of Advanced LR Parser Algorithm
junk0612
3
2.5k
「今のプロジェクトいろいろ大変なんですよ、app/services とかもあって……」/After Kaigi on Rails 2024 LT Night
junk0612
6
2.8k
LR で JSON パーサーを作る / Coding LR JSON Parser
junk0612
2
1.8k
From LALR to IELR: A Lrama's Next Step
junk0612
2
4.8k
RubyConf Taiwan / Understanding Parser Generators surrounding Ruby with Contributing Lrama
junk0612
2
7.1k
LL法とLR法の違いは?調べてみた!-完全版-/Comparing LL and LR parse algorithm -EX Edition-
junk0612
0
1.6k
ESM Super LT/Comparing LL and LR parse algorithm
junk0612
1
220
Lrama へのコントリビューションを通して学ぶ Ruby のパーサジェネレータ事情
junk0612
4
7.2k
Other Decks in Programming
See All in Programming
S3ストレージクラスの「見える」「ある」「使える」は全部違う ─ 体験から見た、仕様の深淵を覗く
ya_ma23
0
750
AI 開発合宿を通して得た学び
niftycorp
PRO
0
150
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
2
470
GC言語のWasm化とComponent Modelサポートの実践と課題 - Scalaの場合
tanishiking
0
120
20260315 AWSなんもわからん🥲
chiilog
2
160
Redox OS でのネームスペース管理と chroot の実現
isanethen
0
250
new(1.26) ← これすき / kamakura.go #8
utgwkk
0
2.5k
Windows on Ryzen and I
seosoft
0
320
AIコードレビューの導入・運用と AI駆動開発における「AI4QA」の取り組みについて
hagevvashi
0
500
Docコメントで始める簡単ガードレール
keisukeikeda
1
130
Agentic AI: Evolution oder Revolution
mobilelarson
PRO
0
190
エンジニアの「手元の自動化」を加速するn8n 2026.02.27
symy2co
0
160
Featured
See All Featured
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
2k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.9k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
The Director’s Chair: Orchestrating AI for Truly Effective Learning
tmiket
1
130
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.4k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.6k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
250
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
1.8k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
320
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2k
Transcript
「ナントカLR」を整理する Junichi Kobayashi (@junk0612) ESM, Inc. LR Parser Night w/
Asakusa.rb ANDPAD Inc. 2024/06/25(Tue.)
Junichi Kobayashi • X / GitHub: @junk0612 • 永和システムマネジメント ◦
Rails エンジニア ◦ 構文解析器研究部員 • 趣味 ◦ パーサー ◦ 音楽ゲーム ◦ ボードゲーム ◦ 俳句
We Are Hiring!! 詳しくは社員まで ☺
大事なことは最初に
「From LALR to IELR」 相関図 Canonical LR 定義に基づく実装 処理能力が高い LALR
現実的なメモリ使用量 最も実用的 IELR 最小 LR の一種 Lrama に実装中 ときどきあるミスが気になる 効率の悪さを直してほしい いいとこ取りを狙う Parser Scannerless Parser 依存 不満 PSLR Lexer 統合のための武器 Lrama が目指すもの
IELR 最小 LR の一種 Lrama に実装中 効率の悪さを直してほしい いいとこ取りを狙う Scannerless Parser
依存 不満 PSLR Lexer 統合のための武器 Lrama が目指すもの Canonical LR 定義に基づく実装 処理能力が高い LALR 現実的なメモリ使用量 最も実用的 「From LALR to IELR」 相関図 ときどきあるミスが気になる Parser Mysterious Conflict
「From LALR to IELR」 相関図 IELR 最小 LR の一種 Lrama
に実装中 ときどきあるミスが気になる いいとこ取りを狙う Scannerless Parser 依存 不満 PSLR Lexer 統合のための武器 Lrama が目指すもの Canonical LR 定義に基づく実装 処理能力が高い LALR 現実的なメモリ使用量 最も実用的 効率の悪さを直してほしい Parser 状態数 (≒メモリ使用量) 5~10倍 (論文より)
「From LALR to IELR」 相関図 ときどきあるミスが気になる 効率の悪さを直してほしい Scannerless Parser 依存
不満 PSLR Lexer 統合のための武器 Lrama が目指すもの Canonical LR 定義に基づく実装 処理能力が高い LALR 現実的なメモリ使用量 最も実用的 IELR 最小 LR の一種 Lrama に実装中 いいとこ取りを狙う Parser どんな入力でも 同じ動作 状態数は ほぼ同じ
「From LALR to IELR」 相関図 Canonical LR 定義に基づく実装 処理能力が高い LALR
現実的なメモリ使用量 最も実用的 IELR 最小 LR の一種 Lrama に実装中 ときどきあるミスが気になる 効率の悪さを直してほしい いいとこ取りを狙う Parser Scannerless Parser 依存 不満 PSLR Lexer 統合のための武器 Lrama が目指すもの
ときどきあるミスが気になる 効率の悪さを直してほしい いいとこ取りを狙う Scannerless Parser 依存 不満 PSLR Lexer 統合のための武器
Lrama が目指すもの 「From LALR to IELR」 相関図 Canonical LR 定義に基づく実装 処理能力が高い LALR 現実的なメモリ使用量 最も実用的 IELR 最小 LR の一種 Lrama に実装中 Parser
Parser State 0 State 1 State 2 State 3 NUM
+ exp State 4 State 5 State 6 * ( exp NUM - … Token Stream Source Code Lexer Grammar File Parser Generator 8, 'B' 4, '-' 1, 'E' 0 LR Parser のイメージモデル
Parser State 0 State 1 State 2 State 3 NUM
+ exp State 4 State 5 State 6 * ( exp NUM - … Token Stream Source Code Lexer Grammar File Parser Generator 8, 'B' 4, '-' 1, 'E' 0 LR Parser のイメージモデル オートマトンを どう作るかの違い
Canonical LR のオートマトン
Canonical LR のオートマトン
LALR のオートマトン
LALR のオートマトン
IELR のオートマトン
「From LALR to IELR」 相関図 Canonical LR 定義に基づく実装 処理能力が高い LALR
現実的なメモリ使用量 最も実用的 IELR 最小 LR の一種 Lrama に実装中 ときどきあるミスが気になる 効率の悪さを直してほしい いいとこ取りを狙う Parser Scannerless Parser 依存 不満 PSLR Lexer 統合のための武器 Lrama が目指すもの
付録: Mysterious Conflict
Mysterious New Conflict
Mysterious Invasive Conflict
Mysterious Mutated Conflict