ロープサイエンス 第11回 – 実践的な構文ハイライト(2017)
## Japanese Translation:
記事では、xi のようなコードエディタで低レイテンシ・メモリ使用量・電力消費を実現するための増分構文ハイライトアルゴリズムが紹介されています。単純な関数型プログラムを入力差分を処理して出力差分を生成し、フルランと同じ結果を返すように変換できることを示しています。コア関数 `syntax(previous_state, line)` は `(next_state, spans)` を返します;状態は通常有限状態(プッシュダウンオートマトン)のスタックです。
ベースラインとして、単純なバッチアルゴリズムが使用されます。これは最小限のメモリで行を順次スキャンします。ランダムアクセスクエリ(`get_state`、`get_spans`)は最適化なしでは O(n²) ですが、行ごとの状態をメモ化すると O(n) に抑えられます。部分キャッシュは速度のためにメモリを犠牲にし、クエリコストは O(n/m)(m はキャッシュサイズ)になります。均等に配置されたエントリーが最悪ケースのギャップを最小化します。
編集が発生すると、キャッシュされたエントリーは古くなります。アルゴリズムは **フロンティアセット**(単一ポインタではなく)を維持し、潜在的に無効な状態を追跡することで、大きなコメントブロックの開閉時でもおよそ O(1) の平均時間で増分修復が可能です。
キャッシュチューニングは、順次アクセス・局所アクセス・ランダムアクセスという 3 種類のパターンに依存します。LRU は混合ワークロードで性能が悪く、順次スキャン後に大きなギャップを残すことがあります。提案されたハイブリッド除去ポリシーは *k* 個のランダム候補をプローブし、最小ギャップを持つものを保持します;シミュレーションでは *k = 5* が最悪ケースのギャップ(約 9 k 行/8M 行ファイル)と局所性能のバランスが取れることが示唆されています。実際、密なベクタキャッシュを最大 ~10 k エントリーに設定すれば、ほとんどのファイルでほぼ最適な効果が得られ、複雑なデータ構造は不要です。
アルゴリズム自体はまだ実装されていませんが、ミニマルな差分、控えめなメモリ使用量、およびシンプルなコードを約束しています。さらなる厳密解析や文献レビューにより、その新規性が確認できる可能性があります。
## Text to translate
(incorporating all missing elements):**
The article presents an incremental syntax‑highlighting algorithm designed for low latency, memory usage, and power consumption in code editors such as xi. It shows how a simple functional program can be transformed into one that processes input deltas to produce output deltas while yielding the same result as a full run. The core function `syntax(previous_state, line)` returns `(next_state, spans)`; the state is typically a stack of finite states (a pushdown automaton).
A naïve batch algorithm serves as the baseline: it scans lines sequentially with minimal memory. Random‑access queries (`get_state`, `get_spans`) are O(n²) without optimization, but memoizing per‑line states reduces this to O(n). A partial cache trades memory for speed: a query costs O(n/m), where *m* is the cache size; evenly spaced entries minimize worst‑case gaps.
When edits occur, cached entries become stale. The algorithm maintains a **frontier set** (not just a single pointer) that tracks potentially invalid states, allowing incremental repair in roughly O(1) amortized time even when large comment blocks are opened or closed.
Cache tuning depends on three access patterns—sequential, local, and random. LRU performs poorly for mixed workloads because it can leave large gaps after sequential scans. The proposed hybrid eviction policy probes *k* random candidates and keeps the one with the smallest gap; simulations suggest that *k = 5* balances worst‑case gaps (≈9 k lines in an 8M line file) and local performance. Empirically, a dense vector cache of up to ~10 k entries is sufficient for most files, achieving near‑optimal effectiveness without complex data structures.
The algorithm remains unimplemented but promises minimal deltas, modest memory use, and straightforward code; further rigorous analysis or literature review could confirm its novelty.