抽象化の厚さ
…と、抽象・具象についてなんとなーく書いてしまったけど、良文があったので紹介させていただく。
このような抽象化の壁の厚さの違いに自覚的であることにより、次のようなメリットがある。
- 学ぶものごとに優先順位をつけられる。たくさんの層があっても、壁が分厚くなっているいくつかの層を重点的に学べば安定した足場が得られる。
- 良い抽象化と悪い抽象化の区別がつけられる。自分で抽象化を設計する時に、自覚的に壁の厚さを選択できる。
他の文でも、モデル−現実について、つまり抽象・具象についての記述もあり、また「現実に存在する現場での問題をどう対処するか」という観点もしっかり織り込まれている辺り、すごくありがたいです。
計算量の測定はオーダ単位で判ればあまり困らないし、アルゴリズム論程度を基礎に考えれば十分かなぁというのが今の所の感じかな。ラムダ計算とかはわけわかんないけど*1、なんやら面白そう。
