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
Junichi Kobayashi
June 25, 2024
Programming
730
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
「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
More Decks by Junichi Kobayashi
See All by Junichi Kobayashi
XP をバイブルにする事業部で10年働いた新卒が語りたい『Tidy First?』/ Put your understanding into the code
junk0612
0
50
rage against annotate_predecessor
junk0612
0
270
The Implementations of Advanced LR Parser Algorithm
junk0612
3
2.8k
「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
2.9k
LR で JSON パーサーを作る / Coding LR JSON Parser
junk0612
2
2k
From LALR to IELR: A Lrama's Next Step
junk0612
2
5.3k
RubyConf Taiwan / Understanding Parser Generators surrounding Ruby with Contributing Lrama
junk0612
2
7.2k
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
2.5k
ESM Super LT/Comparing LL and LR parse algorithm
junk0612
1
240
Other Decks in Programming
See All in Programming
書籍「プロフェッショナルAI駆動開発」紹介スライド
juntaromatsumoto
0
910
{ Android | Kotlin } Gradle Plugin in 2026
ryunen344
1
250
PyConJP2026_wat_Python × Signal Processing: How to Draw Pictures with Sound Using Spectrogram Art
wat
0
650
【DroidKaigi 2026】「アクセシビリティを利用するとき、 アクセシビリティもまたこちらを利用している」 〜マルウェアによる攻撃と防衛について〜
halunoyo
0
180
プロポーザルを書いてもらう
pvcresin
0
600
Go 1.27からのGODEBUG / Go 1.27 リリースパーティ #go127party
mazrean
0
280
まだ間に合う!今年の夏こそSchemeのマクロ展開器を完全理解!
omasanori
0
610
LLMは4年分のCompose移行を再現できるのか?実プロダクト279件のXMLで探る自動化の境界線
makun
0
260
Seeing Through Serverless: Observability for AWS Lambda with ADOT and CloudWatch Application Signals
seike460
PRO
1
100
【デモ】Kiroで体験する仕様駆動開発|設計からコーディングまでAIと進める開発フロー
cmkudo
0
550
FastAPI の並行処理モデルを完全に理解する
hoto17296
9
3.4k
新人はどこまで自力でやり、どこからAIに頼るべきか/エンジニア育成に向き合う_先輩たちの悩みと知見共有会
toppan_digital_dev
1
470
Featured
See All Featured
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
120
120k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
Money Talks: Using Revenue to Get Sh*t Done
nikkihalliwell
0
480
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
67
57k
How to Grow Your eCommerce with AI & Automation
katarinadahlin
PRO
1
260
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
201
75k
Scaling GitHub
holman
464
140k
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
1
510
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
510
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
249
1.3M
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