対象とする聴衆のレベル（該当するレベルを記載してください。）

• Intermediate: 分野の基礎知識を持っている

セッションのテーマ（該当するテーマを記載してください。なければ追加頂いて良いです）

• 理論

セッションの概要

Haskell では、 GHC 9.0 から -XLinearTypes 言語拡張が使えるようになり、線型型によるリソース管理に敏感な API を定義できるようになりました。
線型型は、Rust の所有権システムに類似した型システムであり、引数をきっかり一回消費する関数やデータ型を定義し、コンパイル時にリソースのリークがないか型検査によりチェックできるようになります。応用例は多くありますが、たとえば、純粋な可変配列や並列処理、use-after-free のないGC外アロケーション、Destination-Passing Style による効率的なデータ初期化、より型安全なストリーム処理、他言語とのリソースの安全な受け渡しなどがより型安全に行えるようになります。

本講演では、線型型が有効化された Haskell ＝ Linear Haskell により新しくどのようなプログラムが書けるようになり、Haskell による実用的なソフトウェア開発でどのように役立つのかについて、時折 Rust と比較などしつつお話します。また、現在議論が行われている Linear Constraints や Zero-Copy Compact Regions が導入された場合、未来の Linear Haskell がどう変わっていくのかについても簡単に紹介したいと思います。

Keywords

線型型、型理論、リソース管理、Linear Haskell、Haskell、Destination-Passing Style、Linear Constraints

対象とする聴衆のレベル

• Intermediate: 分野の基礎知識を持っている

※競技プログラミングの知識については必要ありません

セッションのテーマ

• 理論

(理論に近いかな?)

セッションの概要

多くのアルゴリズムやデータ構造は、命令型プログラミングを前提に解説されていることが多いです。
アルゴリズム内部で使われるデータ構造は破壊的な変更が可能なことが前提であるため、短命データ構造が前提になります。また、プログラミング言語の抽象化能力には焦点を当てていないものが殆どで、Haskell のように、永続データ構造が備わっていて抽象化能力の高い言語でそのアルゴリズムを実装する場合、どのような抽象に至るのか解説されていることは希です。

私は競技プログラミングを Haskell で嗜んでおり、そのため様々なアルゴリズムを Haskell で実装しています。 Haskell でアルゴリズムを実装すると、その他の言語で実装したときには得られなかった様々なメンタルモデルでアルゴリズムを見ることができるようになり、結果、よりよい抽象に辿り着くことができることが多くあります。また、それをそのメンタルモデルそのままに実装することができるのも、関数型言語ならではと思っています。

例えば動的計画法を、代数的構造で抽象化することができます。 セグメント木はモノイドによって抽象化できることが知られていますが、Haskell ならそれをより自然な形で実装することができます。深さ優先探索や幅優先探索は、状態空間を宣言し、状態を遷移させる高階関数 f を渡すだけで様々な問題を解くことができるよう、実装することができます。よりよい抽象に至ると、より幅広い問題を一つの実装で解くことができます。

本セッションでは、幾つかのアルゴリズムの実装とその抽象を紹介し、命令型プログラミングと関数型プログラミングでの計算に対するメンタルモデルの違いを浮き彫りにすることを目標にします。