id:sumim:20090216:p2 の続き。
最近データ処理や統計処理に適した言語としてにわかに注目を集めている「R」など、APLのように配列やベクトルの処理を得意とする言語もある。
未来の言語は「APL」？ Rubyのまつもと氏が講演 − ＠IT
mrkn: APL って意外と無名なんだね。R を一緒にするのはどうかなぁ・・・R は配列が第一級オブジェクトなだけで、配列演算が第一級なわけじゃないよ。その証拠に R で裏の計算アルゴリズムを並列化するのはとても大変！
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くだんの記事と id:mrkn のブクマコメントにこのような言及があって、R がどんなふうな言語のかに興味をもったので書いてみました。なにぶん初 R ですので、つたない点はご容赦を…。それと、もとの APL から Smalltalkへの意訳のさらに Ruby訳を経由した R 版なので本来 R の良さが活かされてないと思います（実際、期待していたほどは簡潔に書けなかったような気もするので…^^;）。もっとスマートにこんなふうに書けるぜ！的サジェスチョンもいただければ幸いです。
arr1 = t(array(1:9, c(3,3))) arr1 = Reduce("+", Map(function(x) arr1==x, c(2,3,4,5,8))) arr2 = array(0, c(5,5)) arr2[2:4,2:4] <- arr1 life = function(ome){ omes <- Map(function(dx) ome[,((1:ncol(ome)+dx-1) %% ncol(ome))+1], -1:1) omes2 <- Map(function(ome2) Map(function(dy) ome2[((1:nrow(ome2)+dy-1) %% nrow(ome2))+1,], -1:1), omes) sum <- Reduce("+", unlist(omes2, recursive=FALSE)) Reduce("+", Map(function(i) Map(function(ea) sum==ea, 3:4)[[i]] & list(1, ome)[[i]], 1:2)) } arr2 #=> # [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] #[1,] 0 0 0 0 0 #[2,] 0 0 1 1 0 #[3,] 0 1 1 0 0 #[4,] 0 0 1 0 0 #[5,] 0 0 0 0 0 life(arr2) #=> # [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] #[1,] 0 0 0 0 0 #[2,] 0 1 1 1 0 #[3,] 0 1 0 0 0 #[4,] 0 1 1 0 0 #[5,] 0 0 0 0 0
