大学で学んだ言語論のアウトプットとして、JSONの構文解析器をRustで実装してみました。

RustでJSONの構文解析がしたい

## キャリア

### インターンシップ

今まで完全独学個人開発のみでやってきたプログラミングがどれだけ実務で通用するか試すべく、株式会社Wizleapにインターン（のちにテックリードとして業務委託）として働くことになしました。
社内では自分の独学時代の積み上げのお陰で技術力や知識が他の方よりあったので色々コードの指揮監督や、新技術の導入、CI/CD環境・AWS等インフラの構築、リファクタリングやマイグレーション（JS -> TS / Vue2 -> Vue3）など、ビジネス系のタスクからは外れDX改善サポートの方で働くことができました。
今はマイクロサービス化をするための基盤作りとして[社内UIライブラリ](https://github.com/Wizleap-Inc/wiz-ui)を開発してます。

### Web研

弊学にはWebをやっている学生がほとんどおらず、自分の周辺環境にWebエンジニア人材を増やしたいという思いがあったため、[Maximum/競プロサークル](https://www.maximum.vc/frontpage)の中でWeb研究会を発足し、その講師として数名の学生へWeb開発のノウハウを教えました。

## 学んだこと・身についたこと

### 設計・アーキテクチャ

会社に入って初めて負債との付き合い方や、設計の重要性を学びました。
複雑な環境や、パフォーマンスの悪いコード、メンテナンス性の悪いコードに遭遇することでどうやって解決すればいいかのアプローチを考えることが多くなり、結果としてバックエンド開発ではクリーンアーキテクチャやDDDの概念、フロントエンドではデザインシステムやAtomic Designの概念を学び、それを実際にプロダクトへ導入、実装しながら学ぶことができました。

### OSS開発

去年まで完全に個人開発しかしたことがなかったため、Gitの使い方もままならない状態でした。
今年会社で共同開発をするにつれて、Gitの運用ノウハウを培うことができたため、それを活いかして小規模ですけど色々なOSSにContributeすることができました。

### デザイン

元々デザインが好きだったのでFigmaを使って適当にあそんでいたのですが、会社の影響でよりデザインの一貫性（デザインシステム）の重要性に気づくことができたため、デザインの勉強をもっと深めようと思い、DribbbleやBehanceを見てパターンを学んだり、デザインシステム導入事例を調べたりなどする機会が増えました。

### パフォーマンスチューニング

パフォーマンスチューニングに興味がでた一年でした。ISUConを知ってからWebアプリケーションのチューニングに興味がでて、いつか参加したいという思いで勉強を始めました。
フロントではバンドラの設定や、画像の圧縮、CSSの最適化、JSの最適化、バックエンドではDBのインデックスの設定や、キャッシュの設定、クエリの最適化など色々な知識が身につきました。
また、WebCoreVitalsの知識も身につき、よりSEO最適化、a11y最適化、パフォーマンス最適化を意識した開発ができるようになりました。

### テスト

個人開発しかしてこなかったので会社に入るまでテストについてあまり知らなかったのですが、会社に入ってからテストの重要性を学びました。
今では個人開発でもTDDを意識した開発をしており、特に最近作った[Rust製のJSONパーサー](https://zenn.dev/monica/articles/63510afc116ad8)ではCoverage100%を常に意識しながら開発をしています。

### リーダーシップ

会社に入ってから、自分の周りにいるエンジニアの成長を促すために、色々なことを考える機会が増えました。
Twitterで見かけた10分勉強会を弊社でも取り入れようという提案をさせていただき、今では毎週月曜日と金曜日の午後５時から定期的に10分勉強会を開催しています。
自分は今年もう30回以上の勉強会を開催し、色々な技術を還元することができました。

### キャッチアップ力

会社に高速かつ安全に新技術なり、新バージョンなりを対応させるために、色々な技術をキャッチアップする機会が増えたため、その順応効率が上がりました。
一年前よりも新しい技術を学ぶのに要する時間が格段に短くなっていると感じています。
また、去年より海外の記事やコミュニティにも積極的に参加するようになり、より最新の情報を得てすぐに試してレビューまでできるようになりました。

### インフラ

今までインフラも全く触ったことがなかったのですが、この一年で主にAWS, Vercel, Cloudflareに触れ、色々なインフラの知識を身につけることができました。
最近では社内プライベートネットワークへVisualRegressionTestのインフラ構築、Storybookの自動デプロイのインフラ構築などを行いました。

## 来年の目標

今年一年、個人的には人生で一番充実していて、かつ成長できた一年でした。
今まで義務教育に敷かれたレールの上で淡々と生きてきただけだったのでこうやって積極的に仕事に取り組め、社会に触れられたことはとても幸せなことだと感じています。
この行動力や成長意欲を維持ながら来年はもっとペースアップして、より多くのことを学び、成長できるように頑張りたいと思います。

2022年の私のエンジニアとしての活動を振り返り、反省と来年の抱負をまとめました。

2022年を振り返って

再起的に定数オブジェクト内を探索することでstring literal union型を考察しいろいろなところで使えそうなUtility Typeを自作する

【小ネタ】定数オブジェクトのプロパティを再起探索してユニオン型を作る・応用例紹介

Vue2.6のプロジェクトを2.7にマイグレーションする際にsetupのroot引数で詰まったのでそのTipsを共有します。

Vue2.7にバージョンアップする際はcomposition-apiのroot(特にvue-router)に注意！

今回は私の大学の離散数学で扱った講義内容について自分が思い付いたことについて触れたいと思います。
## 今回扱う問題
$$f(m, n) = n+1\quad(m = 0)\quad or$$
$$\qquad\qquad f(m - 1, 1)\quad(n = 0)\quad or$$
$$\qquad\qquad f(m - 1, f(m, n-1))\quad(n≠0\cap m≠0)$$
楽をするためにこの関数の値f(4, 1)を算出するプログラムを作成したいと思います。
## プログラム
まずはこの問題をPythonで解いてみます。
```python
gcount = 0

def func(m, n):
    global gcount
    gcount += 1
    if m == 0: return n + 1
    if n == 0: return func(m - 1, 1)
    return func(m - 1, func(m, n - 1))

print(func(4,1))
```
これを実行すると
```txt
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison
```
というエラーが出ます。これはpythonの最大再起処理回数を超えた時に出るエラーが出ます。これを回避するために
```python
import sys
sys.setrecursionlimit(2**31 - 1) #int最大値
```
を追加します。しかし実行しても計算はいつまで経っても終わりません。
そうです、こんなシンプルな再起関数でも大量の再起処理回数が発生しており、Pythonの処理速度では賄いきれませんでした。
ではコンパイラ言語のC++で実装し直して計算してみたいと思います。
```cpp
#include <time.h>
#include <iostream>
int gcount = 0;

int func(int m, int n) {
    gcount++;
    if (m == 0) return n + 1;
    if (n == 0) return func(m - 1, 1);
    return func(m - 1, func(m, n - 1));
}

int main() {
    clock_t start, end;
    start = clock();
    printf("解：%d\n", func(4, 1));
    end = clock();
    printf("関数呼び出し回数：%d\n", gcount);
    printf("処理時間：%fs\n", (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC);
    return 0;
}
```
これを実行すると
```txt
解：65533
関数呼び出し回数：-1431983286
処理時間：15.703829s
```
と出力されました。intオーバーフローするほど計算量があったことに驚きました。ここで```gcount```の```int```を```long```に変換すると
```txt
関数呼び出し回数：2862984010
```
とわかりました。
再起関数をただ闇雲に計算するだけでは計算量がこのように爆発してしまいます。そこでこれを動的計画法的思考で考えてみます。
## 考察
この再起関数では、式中で引数が全く同じ値の関数を呼び出すことが何度もあり繰り返されています。そこで、すでに計算した関数引数と値の対応をあらかじめ保存しておくことによって計算量を減らすというアルゴリズムを考えます。
あらかじめ```store[m][n]```で取れる二次元配列を作っておき、計算結果をそれぞれ記録、もし新たな計算をしたとき、記録内にすでに値が格納されている場合はそちらの値を使うことで無駄な計算を省く処理を実装して
```cpp
#include <bits/stdc++.h>
#define MAX_N 100000
using namespace std;
~~~
vector<vector<int>> store(MAX_N, vector<int>(MAX_N, 0));

int func(int m, int n) {
    gcount++;
    if (store[m][n] != 0) {
        return store[m][n];
    }
    if (m == 0) {
        store[m][n] = n + 1;
        return n + 1;
    }
    if (n == 0) {
        store[m][n] = func(m - 1, 1);
        return store[m][n];
    }
    store[m][n] = func(m - 1, func(m, n - 1));
    return store[m][n];
}
```
とすると、出力結果は
```txt
解：65533
関数呼び出し回数：196625
処理時間：0.001878s
```
となり、計算量が約1/15000ほどになりました。これによってPythonでも問題なく解けると思います。
これを**メモ化再起**というらしいです。（知りませんでした...）
アルゴリズムの重要さを実感できました。

再起関数のアルゴリズムについて考えたことを実装してみました。

再起関数のメモ化アルゴリズムを実装してみた

VimでTypeScriptを書いている時に中括弧を綺麗に展開したいなと思い実装しました。

Vimで中括弧を展開した時にインデントを付け足す設定

PythonのWebフレームワーク「Django」を本格的な環境で始めたい方向けに書きました。

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