六本木ではたらくソフトウェアエンジニアへのよくある質問とその答え (FAQ)

  • Hayato Ito is a Software Engineer @ Google.
  • グーグルではたらくソフトウェアエンジニアです。

ご意見や質問は、GitHub Issues にお願いします。 答えられる範囲でできるだけ答えますね。

連絡先 (Contact Info)

テックリード (Tech Lead for Web Components)

Google における Tech Lead (テックリード) とはどのようなお仕事ですか?

Google では、チームやプロジェクト内でのリードエンジニアのことを Tech Lead と呼びます。 数人から10名ほどのチームに、Tech Lead が1人います。 私は Web Components プロジェクトの Tech Lead です。

普段、何をしていますか?

主に Google Chrome で使用されているレンダリングエンジン Blink の開発です。

普段、どれくらいコードを書いていますか?

Blink はオープンソースです。Commits は公開されています => Hayato's Commits

DOM / Shadow DOM / Events / CSS あたりを触っていることが多いです。

普段、どのようなコードを書いてますか?

たとえば以下のパッチは、Google Chrome の Event Dispatching を400倍速くしたパッチです。

このパッチは、Chrome の Speed Hall of Fame を受賞しました。

3/12/2014 - Improvement of the Week

Last week Hayato Ito reduced checking if a DOM tree is a descendent of another from O(N) in the height of the tree of trees to O(1). In smaller trees this produces 2-3x faster event dispatching, but in the deeply nested trees Hayato created he saw more than a 400x improvement! I'd also like to thank Hayato for the fantastic description of the patch and its effects in the CL description. Great work!

Web Standard / Spec Editor

Spec Editor とはどのようなお仕事ですか?

Web の仕様書を書いて、Web Standard をつくる仕事です。 私は Shadow DOM の Spec Editor です。

その他、DOM / HTML などのコアな部分の標準を決める Web Platform Working Group の メンバーです。

Shadow DOM は 現在、DOM / HTML Standard に マージ中です。

Shadow DOM とは?

毎回、説明にとても苦労します。簡単に言うと:

  1. Web は DOM Node という基本的単位から成り立ちます。

  2. 複数の Node が あつまり Tree を形成して Node Tree になります。みなさんがみている Web ページは(おおまかにいうと)この Node Tree ひとつからできています。

  3. Web の根本的な問題点のひとつとして、「他の Web ページの特定の部分を再利用することは本質的に困難である」というのがあげられます:

    • 他の Web ページの Node Tree の Subtree を、自分の Node Tree に「混ぜて」使用した場合、なにが起きるかを事前に予期するのは非常に困難です。

    • つまり、これまでの Web は 「混ぜるな危険」でした。少し混ぜただけで、ページ全体が容易に壊れてしまいます。

  4. Shadow DOM は Node Tree 自体を Shadow Tree として、他に干渉することなく再利用することを可能にします。Node Tree 自体を、コンポーネントの単位とすることが可能になります。

    • これにより、抽象化の概念がなかった、DOM に抽象化の概念をもたらします。C に Class の概念を持ち込んだのが C++ であるのと同様に、DOM に抽象化の概念をもたらすのが Shadow DOM です。

    • これまでの Web ページがひとつの Node Tree から成り立っていたのに対して、Shadow DOM の世界では Web ページは Node Tree の Tree から成り立ちます。 Tree だった Web が これからは Tree of Trees となります。

以下も参考にしてください。 Shadow DOM fixes CSS and DOM.

Web Component とは?

(Shadow DOMからの続き) Shadow DOM と Custom Elemenets と HTML Imports を組み合わせることによって、Web 開発者は、自分のつくった世界そのものを Web Component として簡単に再利用可能な形で公開することができるようになります。

コンポーネントの利用者は、タグ を書くだけで、他の人がつくったコンポーネントを再利用できます。 ひとつの Web Component は、その内部ではさらに複数の Web Component を使用しているかもしれませんが、利用者はそれは気にしなくてよいです。

...とここまで聞くと、とても複雑なことをしているように思えますが、実は目指している世界は、むしろその逆です。

  1. 複雑高度になり一部の技術者だけのものになりつつある現在の Web を、HTML の"タグ" を手書きするだけで良かった誰もが楽しめる Web に戻します:

    Web プラットフォームは進化を続けています。もはやタグを手書きして HTML を書くだけでは、とてもユーザーを満足させるサイトは作成できなくなりました。 「きちんとした」サイトをつくるには、多くのことを学習する必要があります。

    どうして多くのことを覚えなければいけないのでしょうか? それは Web プラットフォームの根幹である DOM に抽象化の仕組みがないのが大きな理由のひとつです。 適切な抽象化レイヤーがあれば、本来、知らなくてよいことは「隠す」ことができるはずです。

    Web Components の世界では、「タグ」を書くだけで、他の人が書いた Web Components をレゴブロックのように組み合わせて利用できます。 コンポーネントの内部がどのようになっているかは知る必要はありません。 そう、古き良きタグを手書きするだけでよかったあの時代に戻ります。

  2. ブラウザが本来もつパワーを Web 開発者に開放します:

    たとえば HTML に標準で用意されている <video> タグは、誰でもタグを書くだけで、動画を再生することができます。 <video> タグの内部がどのように実装されているかは気にしませんよね? 実は <video> タグは Google Chrome では Shadow DOM を内部で使用しています。ある意味、これはひとつの Web Components です。

    現在の Web では、<video> タグと同じようなものを、Web開発者は自分ではつくれません。 Web Components の世界では、Web 開発者に Shadow DOM のもつ力を開放します。私は、Web 開発者の情熱・想像力を信じています。

    誰もが Web Components を作れるようになり、そしてそれを公開し誰もが再利用できたら、ステキですよね。 Shadow DOM や Web Components はそのような世界を目指しています。

Web Components は 2014 の The Best New Web Technology new Award を受賞しました。

HTML5 とは何だったのでしょうか?

どうぞ => HTML5 と WHATWG と Google Chrome。

HTML5 という用語を使用するときは、くれぐれも実際の現場の Web 開発者やユーザーに不利益が生じないように気をつけて使用してくれると嬉しいです。 特に理由がないなら、たんに Web PlatformWeb 技術 と呼ぶのがオススメです。

出張は多いですか?

Web Standard に関わると、他のブラウザベンダ(Apple, Mozilla, Microsoft 等)と直接話をする必要があります。旅行が好きなら、Web Standard のお仕事はオススメです。

  • 2015:
    1. [Jan] Sydney (Midnight Train)
    2. [Apr] San Francisco, Mountain View (Shadow DOM F2F)
    3. [May] Sydney (BlinkOn4)
    4. [Jul] Mountain View (Custom Elements F2F)
    5. [Oct] San Francisco (BlinkOn5)
    6. [Nov] Sapporo (W3C TPAC)
  • 2016:
    1. [Jan] Mountain View / Cupertino (Custom Elements F2F)
    2. [Jun] Munich (BlinkOn6)
    3. (Plan) Nov: Lisbon (W3C TPAC)

漫画「王様達のヴァイキング」漫画の技術監修

「王様達のヴァイキング」って?

王様達のヴァイキング」は、 小学館の週刊スピリッツで連載中の漫画です。 ハッカーと投資家が主人公です。 単行本は10巻まで発売されています。

Twitter 公式アカウントは、@kingsviking です。

漫画の監修とは具体的にはどのようなことをするのでしょうか?

私は技術監修としてこの漫画に関わっています。主に次のようなことを担当しています。

  • ストーリー構成を技術面からサポート。技術的に納得できる形まで設定をつめます。
  • 是枝くんをはじめとする登場人物たちのソースコードや、その他のプログラミング環境の素材の提供。
  • この業界やプログラマの心理などのネタ提供。
  • 毎週のネームやゲラのチェック。 技術的に不自然な箇所やセリフについてアドバイス。
  • 単行本のカバー下のアイデア出しと巻末用語解説の執筆。

つまり、一般の読者からは「難しいところはわからないです(けれど面白いです!)」と言われ、詳しい人からは「この設定気にいらない」と石を投げられる側の役割です...。 なお、技術的正確さと漫画としての面白さが衝突しそうなときは、漫画としての面白さを常に優先するということでスタッフの意見は一致しています。

漫画にかかわる方(漫画家さん、担当編集さん、ライターさん等)、みなさん本当に漫画を面白くするプロ・よい文章を書くプロで、いつもその仕事のプロフェッショナルっぷりに感心しきっています。

プログラミングの素晴らしさが、漫画のもつ偉大な力を通じて、多くの読者に伝わればよいなと思ってお手伝いしています。

単行本発売にあたって何かコメントを!

Google+ での単行本発売の私からのひとことコメントです。

1巻, 2巻, 3巻, 4巻, 5巻, 6巻, 8巻, 9巻, 10巻 その他 1

是枝くんのモデルですか?

違います。是枝くんが使用するプログラミング言語・ソースコードは私にとてもよく似てますが、あくまで偶然です。

坂井さんのモデルですか?

違います。パンイチになったりしません。

笑い猫のモデルですか?

違います。裸になったりしません。

Valkyrja のモデルですか?

違います。ワイン頭からかけたりしません。

256 の中の人ですか?

わん (・∀・)

漫画では、これまでどのようなプログラミング言語が登場しましたか?

これまで C, C++, PowerPC Assembly, Python 3, Scala, Rust 等が登場しています。 登場人物の特徴や文脈に合わせて意味のあるコードを書いています。

例)

  • 是枝くん: PowerPC Assembly (スパコンでパスワードを解析するときに使用 @単行本2巻), Python 3 (ATM に対する Man-in-the-middle Attack への Counter @単行本4巻), C++ (何度も登場しています。改良型 Sniper @単行本未発売 など)
  • Valkyrja: Scala (マネーロンダリング Bot @単行本5巻, オンライン証券取引のクラッキング @単行本8巻), Rust (省庁に寄生する自己増殖型 Bot - Pawn @単行本未発売)

興味のあるかたは (単行本を買って) コードも読んでみてくださいね。

今後、どのようなプログラミング言語が漫画で登場しますか?

チャンスがあれば、OCaml, Haskell を出したいです。是枝くんは Emacs 使いなので、Emacs Lisp も一度は登場させてあげたいです。

Google ソフトウェアエンジニアの採用

今まで何人、Googleでソフトウェアエンジニアの面接(インタビュー)をしましたか?

100人以上です。すべて 1 : 1 での面接です。

インタビューではどのようなことを聞くのでしょうか?

Q. 「バスにゴルフボールはいくつ入るでしょうか?」

A. 「そんな問題はもはや聞いていないです。いまはゴルフボールにバスが何台はいるかを聞いています。」

...といった、変な情報に振り回されないでください。

Google にソフトウェアエンジニアとして入るにはどのような勉強・経験をしておけばよいでしょうか?

「何をすればよいのか」を挙げるのは難しいです...。 (TODO: いつかちゃんと書く)

その反対、「特にやる必要はないこと」を挙げるなら簡単にできます。 たとえば、以下の項目はプログラマとしての能力とはいっさい関係がないことは、みんな理解していますので、安心してください。

  • Twitter での発言数やフォロワー数
  • ブログの記事数・ブックマーク数
  • 本や雑誌の記事の執筆
  • 勉強会やハッカソンの出席回数・登壇数
  • イベントの主催

これらの活動を特にしていなくても、気にしないでください。 プログラマ・ソフトウェアエンジニアとして濃密な時間を過ごした人が正しく報われるインタビューをいつも心がけています。

ソフトウェアエンジニアとしてはたらくにあたって Google のよいところって?

  • ソフトウェアエンジニアリング的に正しいことを正しく行っている

    「正しいことをやりたいのに」技術レベルが下の人に合わせざるを得ずに断念せざるを得ない...ということはまずありません。 その逆で、「技術が上」の人にみんなが合わせるように努力している。

  • ソフトウェアエンジニアの採用が一貫して実力主義

    採用において、実力のみがものをいう仕組みを制度として持っている・その制度を維持しようとしているところ。 これを続けている限り、Google は強いと思います。

  • みんなコードを書く

    コードを書くのがソフトウェアエンジニアのお仕事です。

  • 無駄なプロジェクトはわりとあっさり切り捨てる。その判断が早い。

    エンジニアのリソースが限られている以上、意識的に切り捨てていかないと、前には進めません。

Google でのインターンについて

今まで何人、Googleでインターンのホストをしましたか?

6人です。すべて学部生です。

Google でのソフトウェアエンジニア・インターンはどのようなことをするのでしょうか? 応募したいのですが、スキル的に不安です...。

TODO: 書きます。

競技プログラミング / レッドコーダー

レッドコーダー になると Google からお誘いがくると聞きました。

Google から誘いがくるというのは、「よかったら面接をうけてみませんか?」くらいの意味しかありません。

  1. 誘いが来て面接を受ける場合
  2. 自ら応募して面接を受ける場合

1 と 2 で採用プロセスは基本変わらないです。

私は今はインタビューする側ですが、インタビュー中は両者の違いを意識していません。

Google の採用担当の人が何度も熱心に声をかけた結果、ようやく面接にきていただいたとしても、 エンジニアがインタビューした結果、思うような評価が得られなかった場合は、普通にお断りされてしまいます。

Goolge に入るにあたって、競技プログラミングの勉強をしておいたほうがよいでしょうか?

これはよく聞かれる質問です。Google のソフトウェアエンジニアになるにあたって、レッドコーダーになることは必須ではありません。 競技プログラミングは、システムの制限上、限定的な条件を前提にした知識しか身につかない可能性が高いです。 競技プログラミングで必要となる「アルゴリズムとデータ構造」は、ソフトウェアエンジニアにとって必要な経験・知識のほんの一部です。

いろんなことを経験しておいたほうが長い目でみてお得です。おすすめは学生なら Google Summer of Code などに参加することです。

学生じゃないとしても、Summer of Code で記載されている プロジェクトの一覧 を見てみましょう。 この世の中は解決を待っている素敵な問題たちであふれています。

競技プログラミングのレートが Resume に書いてあったとしても、その事実自体はインタビューの評価には影響しないです。 最後に頼れるのは、ソフトウェアエンジニアとしての自分の実力だけです。レートは気にしないでください。

プログラミング

キーボードは何を使用していますか?

Sculpt Ergonomic Keyboard for Business

このキーボード(US配列版)は日本では販売していません。MSKK さん、お仕事がんばってください。

どのようなプログラミング言語を普段使用していますか?その用途は?

  • C++: Google Chrome が使用しているレンダリングエンジン Blink の開発。
  • Rust: CPU Intensive なコードを安全に書きたいとき。JVM に絶望したとき。
  • Python: Chrome の開発で使用する Tool や個人の Tool 等を書くとき。Python で書くのはおよそ 100 行以下までです。

    • 追記: 最近は Python を意図的に避けるようにしています。10年後には Python はいまの PHP のような立場になっていると思います。 個人用の Tool は 100行以下でもなるべく Rust で書くようにしてます。 この規模の Tool で Rust を使うのが正解と思う人はほとんどいないと思いますが、最近はだいぶ Rust に慣れてきたので、 生産性の観点でも Python より Rust のほうが上になりつつあります(というか、それを意識して狙っています)。
  • Scala: 1,000 行以上のある程度大きなものを書くとき。footprint をあまり気にしなくてよいとき。ICFPC (関数型言語の国際学会が毎年開催しているプログラミング大会)に参加するとき。

    • 追記: 最近はほとんど Scala を書かなくなりました。GC がどうしても必要なとき以外は Rust を最初から使います。
  • Haskell: まともな型システムが欲しくなったとき。Scala の型システムに絶望したとき。

  • JavaScript: Web。
  • Shell Script: シェル環境に直接作用するものや、zsh の Line Editor 用の function など。
  • Emacs Lisp: 趣味と実益。

プログラミング言語がひとつだけしか選べないとしたら何を選びますか?

Rust。

Rust のよいところを教えてください。

C++ の良いところと危険なところを理解している人には、とてもオススメできるプログラミング言語だと思います。 逆にいうと、C++ への理解が足りない (というよりコンピュータの基礎がわかっていない)人にとっては、とても学習曲線が高いプログラミング言語だと思います...。

  • Ownership, Borrowing, Lifetimes の仕組み。メモリだけでなくネットワークコネクションなどのリソース管理全般に関するバグをコンパイル時に発見します。
  • 安全性を重点をおきながら、同時に Zero-Cost Abstractions について妥協していません。安全性のチェックはコンパイル時に解決済みなので、実行時に余分なオーバーヘッドはありません。C++ と同等に速いです。Zero-Cost Abstractions を追求しないと、 C++ の置き換えにはなれないのでとても重要です。
  • モダンなプログラミング言語なら当然あってほしい機能(Pattern Matching, Algebraic data type, Traits 等)をちゃんと備えています。十分に高い抽象化レベルでコードを安全に書けます。
  • Macro や Compiler Plugins があります。Macro は Hygienic macro です。identifier の衝突の心配はありません。
  • vtable が必要になる Dynamic Dispatch よりも、Static Dispatch (Parametric Polymorphism) が推奨されています。正しい。
  • コストがかかる処理を書くときはプログラマにちゃんと罪悪感を感じてもらうような API デザインが意図的に多く採用されています。 未熟なプログラマが、知らないうちに効率の悪いコードを書くのを防ぐ教育的効果があります。
  • C などの他のプログラミング言語との 相互呼び出し (FFI) が容易です。ランタイムレスですので、Rust で書いておけばすべてのプログラミング言語の資産になりえます。
  • System Programming Language です。必要に応じて unsafe なコードを書けます。OS が書けます。
  • Type System。あらゆるところに型をつけようという強い意志があります。そのため他のプログラミング言語ならランタイム時に行わざるをえないこともコンパイル時に解決・最適化できます。
  • コンパイラにしっかり守られている感覚が強いです。ただし unsafe な部分を書くときは、「ここから先はコンパイラは助けてくれない。自分がしっかりしなくては...」という気分になれます。
  • 十分に賢い型推論 (Lifetime のサポートがあるため 厳密には Hindley/Milner ではありません)。
  • 他のプログラミング言語に備わっている定評のあるアイデアやパラダイムからインスパイアされています。代表的なものとしては:

    • SML, OCaml: algebraic data types, pattern matching, type inference
    • C++: references, RAII, smart pointers, move semantics, monomorphization, memory model
    • Cyclone: region based memory management
    • Haskell: typeclasses
    • Scheme: hygienic macros

    などが挙げられます (参考)。 これらは、100人中99人が「これは間違いなくよいもの☆」と思うであろう定評のある機能やパラダイムです。

    その一方、100人中40人が「こんなのいらないです。お願いですからやめてください。」と思うであろう機能・パラダイム、たとえば

    • よく見かけるタイプのいわゆる Class と Class の継承をもとにした OOP (オブジェクト指向プログラミング) [Java, Scala, C++, Python 等]
    • Function Overloading [C, C++, Java 等]
    • やめてほしい暗黙の型変換: int -> float など [C, C++, Java, Python 等ほとんどのプログラミング言語]

    などについては「そんなのいりません。出直してきてくだい。」という感じで最初から入れる気がまったくないところが素敵です。

エディタは何を使用してますか?

(Scala 以外は) Emacs。

Emacs で使用しているパッケージは?

使用している e-Lisp Library をひとつひとつ挙げるのはとても難しいです...。 Emacs に標準で付属していない・自分でインストールしたパッケージなら、リストにするのは簡単にできます。以下の通りです。

★ が付いているのは、特定の言語用の Major Mode ではなく、汎用的に使用する・オススメできるものです。

  • ace-window
  • avy
  • back-button
  • bind-key
  • c-eldoc
  • company ★
  • company-jedi
  • company-statistics
  • company-tern
  • company-web
  • counsel ★
  • dash
  • dropdown-list
  • easy-repeat
  • epc
  • exec-path-from-shell
  • expand-region
  • flycheck ★
  • ggtags
  • git-gutter+
  • go-mode
  • haskell-mode
  • htmlize
  • imenu-anywhere
  • ivy ★
  • jedi-core
  • jinja2-mode
  • js2-mode,
  • magit ★
  • markdown-mode
  • multiple-cursors ★
  • nodejs-repl
  • perspective
  • popup
  • racer
  • rainbow-delimiters
  • rtags
  • rust-mode
  • scala-mode2
  • shell-toggle
  • smart-mode-line
  • swiper ★
  • term+
  • tern
  • undo-tree
  • visual-regexp
  • web-mode
  • wgrep ★
  • which-key
  • yaml-mode
  • yasnippet

Emacs の設定ファイルが1万行くらいあると聞いたのですがほんとうですか?

一時期そういう噂が流れましたが、いまはぐっと減っていると思います。安心してください。

Emacs の設定ファイルを公開する予定はありますか?

ありません。

Python の開発環境は?

  • Emacs (python-mode, jedi-mode, company-mode, flycheck, flycheck-mypy)
  • mypy, ipython, pyenv, flake8

HTML / CSS / JavaScript の開発環境は?

  • Emacs (web-mode, nxml-mode, js2-mode, tern-mode)

C++ の開発環境は?

rtags はとてもオススメです。

ビルドツールである ninja や CMake は JSON Compilation Database Format Specification を出力できます。 rtags はこの情報をもとにコードを解析するので、シンボル・ジャンプや補完がほぼ正確です。 私も実際に Blink の開発で使用しています。

Rust の開発環境は?

  • Emacs (rust-mode, racer, flycheck, company-mode)
  • rustup

Scala の開発環境は?

ICFP Programming Contest には何を使用して参加してますか?

2009 - 2015 は Scala で、2016 は Rust で参加しました。

  • 2009:

    Scala で参加。

    シャトルを操縦してスペースデブリを回収するプログラムをつくる問題。コードは VM 上で動きます。VM も仕様が与えられるので、最初に自分で書きます。 惑星の重力をうまく利用していかにシャトルの燃料消費を抑えるかとうがポイントだった気が。

  • 2010

    Scala で参加。

    車とそれを動かすための燃料を設計する問題。最初に謎の3進数データを解析しないといけないのが大変。

  • 2011

    Scala で参加。

    「Magic the Gathering」 からインスパイアされた(であろう) 「Lamda: the Gathering」という対戦型カードゲームの AI をつくる問題。 基本カードとして SKI Combinator などが与えられるので、それらを上手く組み合わせて強いカード(スロット)をつくる必要があります。

  • 2012

    Scala で参加。Code (感想)

    バルダーダッシュ (のような)問題の AI をつくる問題。

  • 2013

    Scala で参加。 Code

    入力と出力が与えられるので、それを満たすプログラム(式)を生成するプログラムをつくる問題。

  • 2014 (archive)

    Scala で参加。

    パックマンの AI をつくる問題。パックマン側とゴースト側の両方をつくる必要があります。 ただし GHost CPU (GHC) という仮想的な CPU (非常に限られたローレベルの命令セットしかサポートしていない)上で動かす必要があります。 直接 GHC Program を書くのは普通の人間には困難ですので、AI 自体はハイレベルな言語で書くようにして、 それを GHC Program に変換するコンパイラ等を自力で書くといった方針でないと、強い AI を書くのは実質不可能です。 Lisp っぽい言語を自分でつくって、それを GHC Program にコンパイルしている人が多かった気が。

  • 2015

    Scala で参加。 Code (感想)

    六角形のマスをつかったテトリスの AI をつくる問題。

  • 2016

    Rust で参加。 Code

    入力としてすでに折った後の折り紙の形が与えられます。折り方を見つけてくださいという問題。

TopCoder の アカウント名 gentoo の意味は?

gentoo linux を使っていた時期がありまして.....。

メモ はどのようにとってますか?

Emacs (org-mode, org-babel)

オススメの本や勉強方法

オススメの本は?

比較的普遍的な知識が身につくものだけとりあげます。 TODO: 追加する

  • SICP: Structure and Interpretation of Computer Programs: ★★★★★★★

    名著です。カバーする範囲はとても多岐に渡ります。内容の薄いいろんなものに手を出すなら、これを一冊きちんとやるのが、後々きいてくると思います。オススメです。大好きな本です。

  • Introduction to the Theory of Computation: ★★★★★

    実用性はあまりないのかもしれませんが、とても面白いです。「計算するとはいったいどういうことか?」ということを、「証明の力」で鮮やかに切っていきます。 計算理論に興味があるかたにはオススメ。そうでなくても、常識としてもオススメです。

  • Concreate Mathematics: ★★★★

    Knuth 先生の隠れた名著。Knuth 先生のファンで、離散数学好きなら読みましょう。

  • The C++ Programming Language, 4th Edition: ★★★★

    C++ 11 に関しての知識が足りないな―と思って、読んだ本です。なんといっても、著者は、C++ の作者である Stroustrup さんです。 古い仕様にとらわれず、最初から C++ 11 の機能をきっちり使っていきます。最初のほうは、チュートリアル形式で解説していくので、C++ の初学書にも実はよいのかもしれません。 そのあまりのボリュームのため、オススメしずらいのですが、C++ にちゃんと向かい合いたいならやはりこれくらいは一度は読む必要があるので、他に代替案がないのならこれがオススメです。

  • Effective Modern C++: TODO:

  • Programming Rust: TODO

  • The Design and Evolution of C++: ★★★★

    これも Stroustrup さんの本です。技術書というより歴史的な読み物です。C++ 使いなら、涙なしでは読むことのできないノン・フィクションです。 とても共感できます。

  • API Design for C++: ★★

    楽しみにしていたものの、わりと当たり前のことしか書いてなかった気がします。そのため、ほとんど内容を覚えていないです...。ごめんなさい。

  • Code Complete (Developer Best Practices): ★★★

    これも当たり前のことしか書いてなかった気がします。そのため、あまり印象にのこっていないです...。 当たり前のことを当たり前に身につけるにはとてもいいショートカットになるのかも。

  • Programming in Scala: A Comprehensive Step-by-Step Guide: ★★★★

    Scala をはじめたときに一通りの知識を身につけるため読みました。他によい本がまったく思い浮かばないので、Scala ならとりあえずこれは一通り読みましょう。

  • Hacking: The Art of the Exploitation ★★★★

    ハッキングは芸術です。「こんな本、他に誰が読むんだろう」と思っていたら、以外に Amazon.com などでの順位が高くて、びっくりした覚えがあります...。 前半部分がとてもよいです。特に3章。1章、2章でつくったプログラムには実は脆弱性があって、3章ではそこをついて、特権を奪っていく過程がとてもエキサイティングです。

  • Types and Programming Languages: ★★★★★

    型理論は、コンピュータ・サイエンスの中でも理論が実際にとても役立っている貴重な分野のひとつだと思います。 TAPL では OCaml が使用されていますが、自分の好きな言語ですべての演習をやってみるというのもありだと思います。 私は以下の章は OCaml ではなく Rust で実装しました。

    • chapter 4: An ML Implementation of Arithmetic Expressions
    • chapter 7: An ML Implementation of the Lambda-Calculus
    • chapter 10: An ML Implementation of Simple Types
    • chapter 17: An ML Implementation of Subtyping
    • chapter 25: An ML Implementation of System F

    TODO: Repository の公開。

  • Functional Programming in Scala: ★★★★

    「関数型プログラミングとは!」とは頭の中で理解するものではなく体得するものです。この本はまさにそれに応えてくれます。 前半、いろいろなものを自作させられます。そして、後半で、「ほーら、いままで作ってきたものは、全部、同じような類似点があったでしょ。それが、モ・ナ・ド♡」と優しく教えてくれます。 モナドを理論ではなく、実感として理解するにはオススメです。

Coursera や Udacity でのおすすめの オンラインのコースは?

  • Intro to Artificial Intelligence: ★

    いまとなってはあんまりオススメしないです。感想

  • Compilers: ★★★★

    COOL という Mini Object Oriented Language のコンパイラをつくるコースです。一度もコンパイラをつくったことがないのなら、とても楽しいと思います。

  • Discreate Optimization: ★★★

    離散最適化に関する数々の理論とテクニックを学べます。なんといっても、講師の先生がノリノリです。

  • TODO: 他のコースを追加。

Python のオススメの勉強方法は?

  • The Python Tutorial : ★★★★★

    Python は公式のチュートリアルがとてもよいので、これだけ読めば最初は十分です。

Haskell のオススメの勉強方法は?

  • Learn You a Haskell for Great Good!: ★★★★★

    圧倒的にこれがオススメです。Haskell そのものは学ぶつもりはないけれど、「関数型プログラミングの考え方」だけはきちんと理解したいという人にもオススメです。

Scala のオススメの勉強方法は?

  • TODO: 書きます。

Rust のオススメの勉強方法は?

  • TODO: 落ち着いたら書きます。