スケルトン（コンピュータプログラミング）

ほとんど、あるいは全てのプログラミング言語には、組み込み関数やメソッドの定義を支援するためのスケルトンコードが用意されています。これにより、初心者プログラマーは、記述されたメソッドの構文と意図された実装を簡単に理解することができます。

オブジェクト指向言語であるJava は、Java パッケージの各オブジェクト部分に対して完全に分離されたメソッドを備えた構造化されたドキュメント ページに重点を置いています。^{[ 4 ]}オブジェクト指向言語は、他の言語に見られるような単純なトップダウンのアプローチではなく、実装に階層ベースの構造に重点を置いています。「オブジェクト」はデータと変数を格納し、通常より効率的なプログラムを作成できます。これらのオブジェクトには、メソッドとして知られる内部変数にアクセスできる個別の関数があります。

各メソッドは同じ形式で定義されており、メソッド名と統合開発環境で使用する構文がブロックの先頭に明確に表示されています。Javaはスコープ、データ型、継承を重視しているため、この構文は初心者プログラマーにとって非常に役立ちます。続いて、メソッドの動作に関する詳細な説明があり、その下にエラーが表示されます。

Python も組み込みメソッドのドキュメント化に同様のアプローチを採用していますが、スコープやデータ型にこだわらないという言語の特徴を反映しています。^{[ 5 ]}このドキュメントには、各メソッドの構文、簡単な説明、およびメソッドまたは関数の典型的な使用例が記載されています。例に示されているスケルトンコードにより、プログラマーは関数を一目で理解できます。

主にライブラリの一部としてサードパーティ開発者によって作成されたクラスも、スケルトンコードの形でプログラミングを紹介します。これは、ライブラリを初めて使用する人に、関数とメソッドがどのように動作するかを知らせるのに役立ちます。P5.Jsは、ドキュメント ページでこの形式を使用して、含まれている特定の関数の意図された使用方法を説明しています。^{[ 6 ]}ただし、これは、メソッドのすべての可能な使用方法ではなく、パラメータを表示するためにスケルトン コードを使用するプログラミング言語のドキュメントとは異なります。

自然言語インターフェース（NLI）は、プログラマーが入力（通常は口語的に（プログラミング言語固有の専門用語を使用せずに））を受け取り、それを使用してプログラムやメソッドを作成しようとする状況で最もよく見られます。この実装では、バックグラウンドで実行される関数を暗示するために、小さなスケルトンコードセットを使用します。^{[ 7 ]}

他の形式のNLIは、異なる言語を話す他のユーザーからジェスチャーベースの入力まで、さまざまな形式の入力を使用して、非常に似た結果を生成します。プログラミング言語は主に英語で開発および記述されているため、他の言語を話す人々は新しいソフトウェアを開発するのが困難です。NLIは、このような状況にある人々を支援するためにいくつかの研究^{[ 8 ]}で使用されています。この研究では、NLIを使用してJavaで記述されたクラスが示されました。これにより、構文規則を学習する必要がなくなりましたが、クラスは基本的なスケルトンコードセットを使用して記述されました。

ポリモーフィズムはオブジェクト指向プログラミングパラダイムに由来するイデオロギーであり、メソッドをオーバーライドまたはオーバーロード（子クラスに同じ名前のメソッドがあり、親クラスに記述されたメソッドよりも優先される）することができます。メソッドの定義は、言語の構文によって定義されたスケルトンフレームワークに基づいています。 ^{[ 9 ]}

クラスの実装と非常によく似た方法で、スケルトンコードを使用してインターフェースの一部であるメソッドを定義できます。インターフェースは基本的にクラスの設計図であり、 Javaなどの厳密なオブジェクト指向言語では、内部関数を完全に理解する必要なく、異なるパッケージのクラスを使用できます。インターフェースは、クラス内に存在しなければならないメソッドを定義するだけで、他の誰もがメソッドを使用したり、個人的なニーズに合わせてクラスを実装したりできるようになります。

public skeletonExample ();

抽象クラスはクラス実装とほぼ同じですが、言語によっては、少なくとも1つのメソッドが抽象メソッドとして定義されます。これは、このクラスの子クラス（拡張または実装するクラス）には、このクラスに対応するメソッドが定義されている必要があることを意味します。抽象クラスの定義スタイルはインターフェースと非常によく似ていますが、子クラスで実装する必要があることを示すために、通常はキーワード「abstract」が使用されます。

public abstract skeletonExample ();

これらの例ではJava構文を使用しています。

これらの基本アルゴリズムは、大規模データに基づくソフトウェア上で動作するプログラムを開発するために使用され、通常は後で使用するためにデータ間の関連性を特定します。データ並列アルゴリズムには、「マップ」、「フォーク」、「リデュース」または「スキャン」などがあります。

• 「マップ」は最も一般的に使用されるデータ並列アルゴリズムであり、通常は大量のデータに対して単一の操作を実行します。効率を高めるために、複数のデータセットに対してこの操作が同時に適用され、最後にデータが再び構造化されます。
• 「フォーク」は「マップ」に似ていますが、特定のデータ型に対して異なる操作を使用します。これは多重データ並列処理として知られています。^{[ 10 ]}
• 「リデュース」または「スキャン」は、データセットにプレフィックスを適用した後、そのデータに対して操作を実行するために使用されます。これらは、メソッドの実行中に部分的な結果のセットを持つという点で、「マップ」とは異なります。

これらの操作は、その名の通り、タスクに対して実行されます。タスク間の動作の違いにより、この分類に含まれる各アルゴリズムはそれぞれ異なります。タスク並列アルゴリズムには、「シーケンシャル」、「ファーム」、「パイプ」、「if」、「for」、「while」などがあります。

• 「Sequential」は、入れ子になった一連のスケルトンアルゴリズムを閉じ、終了します。スケルトンに含まれるメソッドとプログラムは、終了処理の前にプログラムの終了要素として含まれます。
• 「ファーム」とは、タスクのグループ、ワーカー、あるいは他の関数のマスターまたはスレーブとして知られています。ファームは、タスクを複数のスレッドに複製し、それらを並行して実行することで、指定されたタスクを完了します。これにより、特定のスレッドの負荷が分散され、スレッド間にマスター/スレーブ関係が効果的に構築されます。
• 「パイプ」は、より伝統的なアルゴリズムの形式で、各メソッドまたは関数が順番に実行されます。これは、プログラマがコードを記述した順序に従います。この処理は、通常は入力データである一連のデータに対して、さまざまなタスクを同時に実行することで並列化され、パフォーマンスと速度が向上します。同時実行される各計算は「ステージ」と呼ばれます。パイプアルゴリズムはネストすることができ、1つのアルゴリズムが別のアルゴリズムの中に含まれることで、それぞれが責任を分割し、速度とステージ数を増加させます。
• 「if」文は、プログラムに条件付きのタスク分割を与え、一連の基本コードを2つの主要なセクションに分割します。条件文がプログラムに与えられることで、プログラムが従うべき特定のアルゴリズムが与えられます。
• 「for」ループは、プログラマが指定した回数だけタスクを実行するため、より効率的なコードを作成できます。コードの実行回数はあらかじめ設定された値であり、実行時に変更することはできません。指定された回数だけタスクを完了する必要があります。
• 「while」は、「for」アルゴリズムの動作と非常によく似たアルゴリズムで、タスクを複数回実行します。ただし、「while」アルゴリズムでは、条件文が満たされる前に、プログラムはタスクを複数回実行します。つまり、「while」アルゴリズムは、実行されるたびにタスクの実行回数が異なる可能性があります。

これらのスケルトンは、上記で紹介した典型的なスケルトンとは大きく異なります。「解決」アルゴリズムは、特定の問題を解決するために複数の手法を組み合わせて使用​​します。アルゴリズムに与えられる問題は、「問題のファミリー」である可能性があります。^{[ 10 ]}これらのスケルトンには、「分割統治」または「烙印と束縛」の2つの主要なタイプがあります。

• 「分割統治法」は、マップの骨組みを基本とし、それをwhileループの骨組みと組み合わせて問題を解決します。マップアルゴリズムでは、データに対する関数が同時に適用されます。「分割統治法」では、マップの骨組みを用いてデータセットに関数が適用されますが、これはwhileループを用いて再帰的に適用できます。whileループは、問題全体が解決されたときにのみ終了します。
• 「分岐限定法」もマップアルゴリズムを使用するアルゴリズムですが、タスクを同時に実行するために「while」アルゴリズムを適用する代わりに、タスクを分岐に分割します。各分岐には特定の目的、つまり「境界」があり、条件文によってそこで処理が停止します。