No.8ベストアンサー
- 回答日時:
No.1の再回答です。
どんな方面でも、素人がやれば難しく、玄人がやれば易しいということの例として、暗号化プログラミングは難事のうちの難事で、DES方式(公開鍵暗号方式)のプログラミングなどは、一般の数学屋さんでも作れないと思います。
なおNo.1で私が答えたLISPの例は、ロンドンとバーミンガム間の鉄道時刻表を作成するために用いられました。現在流布しているプログラミング言語では、時刻表の自動作成は困難でしょう。目的達成に適したツールを使えば簡単に解けるものですが、鉄道知識のある玄人さんの助けがないとできないことですね。
No.9
- 回答日時:
こんにちは、AEと申します。
一般論ですが、やはり専門分野のソフトウェア開発(プログラミング)は、いずれも難しいと思いますね。
私は、医療系のソフトを開発していますが、専門用語を覚えると言うか理解する(ユーザのニーズを把握するためには必要)のがもう難しいです。
要は、どんなプログラムであれ、ユーザのニーズにバッチリ合うソフトを作るというのは難しいなぁ、という感じがします。
※アルゴリズムレベルではない意見で恐縮ですが。
しかし、やっぱりゲームは難しそうに感じますね。
まぁ、私のレベルも大したことないのですが、「どういう作り方してるんやろか?」って部分が随所にあります。
ゲームやっててそういう部分に気が取られるのはやはり職業病でしょうか(笑)。
ご参考まで。
No.7
- 回答日時:
目的や求め方など、仕様と言われる物がはっきりと決まっていなくて、何となく人間がやってしまっている事や、法律など解釈の仕方により、幾通りかの答え(?)が存在する物をプログラミングするのが一番難しいと思います。
No.6
- 回答日時:
言語の話じゃなくて、ジャンルですよね?
大規模数値計算は、数学の方程式どおりにプログラムすると速度が出ないケースが多いので、いろんな手法を使って高速化を図る必要があるので難しいと思います。何年かかってもいいから答えが出ればいいというのなら楽ですが。あと有効数字の関係から計算誤差がたまって無意味な結果が出たりするので、誤差が出にくい計算をする必要があります。これも数学との違いですね。
あとは、マルチプロセッサで行うマルチタスクのプログラミング。微妙なタイミングで発生するバグはテストでは発見できないので、設計時にバグを出さないようあらゆるケースを想定した綿密な設計が必要です。これはOS自体の作成などで使われます。
あとは人工知能とか。ただこれはプログラミングが難しいというより、プログラミングに入る前が難しいのでちょっと違いますね。
No.5
- 回答日時:
難しい言語では無いですが、理解しにくいプログラムとして、
goto文を使いまくったスパゲッティプログラム
です。
同じ作業内容でも、プログラムを書く人によっては理解しにくいものになってしまうと思います。
No.4
- 回答日時:
OCCAMのようなマルチプロセス制御を含んだ非ノイマン型の言語は、人間の限界を超えているので大変ですね。
イベントドリブンにしても、逐次処理ではなく、本当にイベント依存でプロセスを制御したり、データフローで到着順に調整するとなると大変ですよ。コンピュータが助けてくれないとプログラムすら出来ません。
これに比べりゃ、ノイマン型の言語は、アルゴリズムの難易はあっても、オブジェクト指向でも屁みたいなもの。
No.2
- 回答日時:
そんなの超簡単という人もいます。
しかし、私にとって「ウーン。やっかいな!」と思ったのは「多項方程式アキーマの方式」の解を求める関数です。米国のガーバー社のCAD等で採用されているスムージング関数です。ゼロ除算を回避する最適なやり方が今でも不明です。まあ、素人ですから当然ですが...お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!
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