サンプルコードとは何？わかりやすく解説 Weblio辞書

サンプルコード

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/01/22 14:26 UTC 版)

「SNOBOL」の記事における「サンプルコード」の解説

次のサンプルコードは標準入力されたファイルの内容を読み込み、各単語毎にカウントして出力するプログラムの一例である。 &TRIM = 1WORD = "'-" '0123456789' &LCASEPAT = SPAN(WORD) . ITEMDATA = TABLE ()READLINE = REPLACE(INPUT, &UCASE, &LCASE) :F(DONE)DIVLINE PAT = :F(READ)DATA[ITEM] = DATA[ITEM] + 1 :(DIV)DONEA = CONVERT(DATA, 'ARRAY') :F(EMPTY)I = 0PRINTI = I + 1OUTPUT = A[I,1] '=' A[I,2] :S(PRINT) F(END)EMPTYOUTPUT = 'This file have no words'END

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/01/04 09:25 UTC 版)

「Pure Data」の記事における「サンプルコード」の解説

Pure Data のサンプルコードパッチ1: PdでのHello world パッチ2: Pdでのリバーブパッチ3: Pdでのフィルターとデータフローパッチ1は"Hello world"を端末にプリントする。パッチ2は、入力チャンネル1からの信号にリバーブを適用し、出力チャンネル1と2に出力する。パッチ3の例はより複雑で、まず最初にホワイトノイズに9000 ヘルツのバンドパスフィルターを掛け、続いて1秒間に0.5秒のフェードイン/フェードアウト(line~)が合成(*~)される。Pdでは、時間はミリ秒の単位で計測されるため、'1000'は1秒を表し、'500'は0.5秒を表す。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/09/29 22:21 UTC 版)

「memcached」の記事における「サンプルコード」の解説

データベースやオブジェクト生成のクエリーを memcached を使うよう変更することは簡単である。単純なデータベースのクエリーを用いた場合、サンプルコードは下記のようになる。(以下の例は全て擬似コードである。memcached の処理やプログラミング言語は、使用する API により異なる。) function get_foo (int userid) { result = db_select("SELECT * FROM users WHERE userid = ?", userid); return result;} memcached を用いるよう変更すると、同じコードは下記のようになる。 function get_foo (int userid) { result = memcached_fetch("userrow:" + userid); if (!result) { result = db_select("SELECT * FROM users WHERE userid = ?", userid); memcached_add("userrow:" + userid, result); } return result;} サーバは、まず memcached に対して一意のキー "userrow:userid" が存在するかどうかの確認を行う。存在しないという結果であれば、通常のようにデータベースに select を要求し、memcached の add API を呼び出しキーを追加する。しかし get_foo 関数のみが変更され、DB に対して更新が実行される部分が変更されなければ get_foo は誤ったデータを取り出すことになる。従って add の呼び出しに加えて更新の処理も必要になる。そのためには memcached の set 関数を使う。 function update_foo(int userid, string dbUpdateString) { result = db_execute(dbUpdateString); if (result) { data = createUserDataFromDBString(dbUpdateString); memcached_set("userrow:" + userid, data); }} この処理はデータベースのクエリーが成功すると仮定して現在のキャッシュのデータをデータベースの新しいデータと合致するよう更新する。異なるアプローチとして、memcached のキャッシュを delete 関数で無効にし、以降のデータの取り出しがキャッシュミスとなるようにする方法もある。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/10/02 16:40 UTC 版)

「Geb Script」の記事における「サンプルコード」の解説

出典以下、コードを実行することで「Google検索⇒検索結果⇒Wikipedia」という流れのWebテストが実施できる。 import geb.Browser Browser.drive { go "http://google.com/ncr" // make sure we actually got to the page assert title == "Google" // enter wikipedia into the search field $("input", name: "q").value("wikipedia") // wait for the change to results page to happen // (google updates the page dynamically without a new request) waitFor { title.endsWith("Google Search") } // is the first link to wikipedia? def firstLink = $("li.g", 0).find("a") assert firstLink.text() == "Wikipedia" // click the link firstLink.click() // wait for Google's javascript to redirect to Wikipedia waitFor { title == "Wikipedia" }}

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/07/19 09:14 UTC 版)

「ワン・ランダウ法」の記事における「サンプルコード」の解説

次に示すのはPythonで実装されたワン・ランダウ法のサンプルコードである。遷移確率密度は対称であることを仮定している。 g ( x ′ → x ) = g ( x → x ′ ) {\displaystyle g({\boldsymbol {x}}'\rightarrow {\boldsymbol {x}})=g({\boldsymbol {x}}\rightarrow {\boldsymbol {x}}')} このコードにおいて、対象となる系は "system" により表されるものとしている。 currentEnergy = system.randomConfiguration() # a random initial configurationwhile (f > epsilon): system.proposeConfiguration() # a proposed configuration is proposed proposedEnergy = system.proposedEnergy() # the energy of the proposed configuration computed if (random() < exp(entropy[currentEnergy]-entropy[proposedEnergy])): # if accepted, update the energy and the system: currentEnergy = proposedEnergy system.acceptProposedConfiguration() else: # if rejected system.rejectProposedConfiguration() H[currentEnergy] += 1 entropy[currentEnergy] += f if (isFlat(H)): # isFlat tests whether the histogram is flat (e.g. 95% flatness) H[:] = 0 f *= 0.5 # refine the f parameter

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/04/01 15:38 UTC 版)

「Elm (プログラミング言語)」の記事における「サンプルコード」の解説

-- １行コメント{- 複数行コメント It can span multiple lines.-}{- 複数行コメントは {- ネスト -} することができる -}-- ''greeting'' という値を定義している。型は String と推論される。greeting = "Hello World!"-- トップレベルの宣言には型注釈をつけた方が良い hello : Stringhello = "Hi there."-- 関数も同じように宣言される。引数は関数名の後ろに書く。add x y = x + y-- やはり型注釈をつけたほうが良い hypotenuse : Float -> Float -> Floathypotenuse a b = sqrt (a^2 + b^2)-- 関数はカリー化されている。ここでは掛け算の中置演算子を 2 で部分適用している。multiplyBy2 : number -> numbermultiplyBy2 = (*) 2-- 条件分岐には if 式を使うabsoluteValue : number -> numberabsoluteValue number = if number < 0 then negate number else number-- 名前つきのフィールドを保持するにはレコードを使うbook : { title : String, author : String, pages : Int }book = { title="Steppenwolf" , author="Hesse" , pages=237 }-- `.`でレコードの値にアクセスするtitle : Stringtitle=book.title-- `.`でのレコードのアクセスは関数として使うことも出来るauthor : Stringauthor=.author book-- 新しい型を定義するには`type`キーワードを使う-- 次の型は２分木を表しているtype Tree a=Empty | Node a (Tree a) (Tree a)-- これらの型はcase式によって分岐することができるdepth : Tree a -> Intdepth tree = case tree of Empty -> 0 Node value left right -> 1 + max (depth left) (depth right)

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/11/17 06:29 UTC 版)

「WordBASIC」の記事における「サンプルコード」の解説

次のコードスニペットは、「Hello、World！」の例でWordBasicとVBAの違いを示している。例： WordBasic： Sub MAINFormatFont .Name = "Arial", .Points = 10Insert "Hello, World!"End Sub VBA： Public Sub Main () With Selection.Font .Name = "Arial" .Size = 10 End With Selection.TypeText Text:="Hello, World!"End Sub

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/17 03:40 UTC 版)

「差分進化」の記事における「サンプルコード」の解説

以下はDE アルゴリズムの実装を擬似コードで示した例である（Java言語に類似の形式により記述されている）。より一般的な擬似コードについては、アルゴリズムセクションを参照すること。 //definition of one individual in populationpublic class Individual {//normally DifferentialEvolution uses floating point variablesfloat data1, data2//but using integers is possible too int data3}public class DifferentialEvolution {//Variables//linked list that has our population insideLinkedList population=new LinkedList()//New instance of Random number generatorRandom random=new Random()int PopulationSize=20//differential weight [0,2]float F=1//crossover probability [0,1]float CR=0.5//dimensionality of problem, means how many variables problem has. this case 3 (data1,data2,data3)int N=3;//This function tells how well given individual performs at given problem.public float fitnessFunction(Individual in) {...returnfitness}//this is main function of programpublic void Main () {//Initialize population with individuals that have been initialized with uniform random noise//uniform noise means random value inside your search spaceint i=0while(i<populationSize) {Individual individual= new Individual ()individual.data1=random.UniformNoise()individual.data2=random.UniformNoise()//integers cant take floating point values and they need to be either roundedindividual.data3=Math.Floor( random.UniformNoise())population.add(individual)i++}i=0int j//main loop of evolution.while (!StoppingCriteria) {i++j=0while (j<populationSize) {//calculate new candidate solution//pick random point from populationint x=Math.floor(random.UniformNoise()%(population.size()-1))int a,b,c//pick three different random points from populationdo{a=Math.floor(random.UniformNoise()%(population.size()-1))}while(a==x);do{b=Math.floor(random.UniformNoise()%(population.size()-1))}while(b==x| b==a);do{c=Math.floor(random.UniformNoise()%(population.size()-1))}while(c==x | c==a | c==b);// Pick a random index [0-Dimensionality]int R=rand.nextInt()%N;//Compute the agent's new positionIndividual original=population.get(x)Individual candidate=original.clone()Individual individual1=population.get(a)Individual individual2=population.get(b)Individual individual3=population.get(c)//if(i==R | i<CR)//candidate=a+f*(b-c)//else//candidate=xif( 0==R | random.UniformNoise()%1<CR){candidate.data1=individual1.data1+F*(individual2.data1-individual3.data1)}// else isn't needed because we cloned original to candidateif( 1==R | random.UniformNoise()%1<CR){candidate.data2=individual1.data2+F*(individual2.data2-individual3.data2)}//integer work same as floating points but they need to be roundedif( 2==R | random.UniformNoise()%1<CR){candidate.data3=Math.floor(individual1.data3+F*(individual2.data3-individual3.data3))}//see if is better than original, if so replaceif(fitnessFunction(original)<fitnessFunction(candidate)){population.remove(original)population.add(candidate)}j++}}//find best candidate solutioni=0Individual bestFitness=new Individual ()while (i<populationSize) {Individual individual=population.get(i)if(fitnessFunction(bestFitness)<fitnessFunction(individual)){bestFitness=individual}i++}//your solutionreturn bestFitness}}