로드맵

[RanolP]

v0.1.0

간단한 브론즈 문제를 풀 수 있다. ✅

• 정수의 입출력을 할 수 있다
  • 입력 구문 구현
  • 출력 구문 구현
• 정수의 사칙연산을 할 수 있다
  • 표현식 구현
    • 사칙연산 구현
• psl 런타임과 함께 C로 컴파일할 수 있다
  • 코드젠 구현
  • 런타임 구현

v0.1.1

조건문을 사용할 수 있다. ✅

• if문을 사용할 수 있다. multiline if는 추후 지원, if 식 사용 If 표현식 #3
• bool 타입을 사용할 수 있다.
• 비교 연산자를 사용할 수 있다. 다양한 이항 연산 추가 #4

v0.1.2

반복문을 사용하여 n번째 피보나치 수를 구할 수 있다.. ✅

• while 문을 사용할 수 있다 while 구문 구현 #27
• 정수 리터럴을 사용할 수 있다. 정수 리터럴 구현 #28
• 대입 구문을 사용할 수 있다. 대입문 구현 #29

v0.1.3

함수를 선언하고, 호출할 수 있다. ✅

• 함수를 선언할 수 있다.
• 선언한 모든 함수는 forward decl되고, 구현이 top-level로 추출되는 코드젠을 구현한다.
• 함수를 호출할 수 있다.

v0.2.0

핵심 목표: 타입 체크가 되고, 오류 메시지를 볼 수 있다.

• diagnostics crate를 분리한다
• 컴파일러 diagnostics 시스템을 구현한다.
• Visitor 작성 구조를 개선한다
• TypeCheckPass를 만든다

v0.3.0

핵심 목표: 표준 라이브러리가 존재할 수 있다.

세부 목표

• 모듈 시스템을 구현한다.
• 정의되지 않은 외부 심볼에 접근할 수 없도록 한다.
• 일부 테스트용 std를 구현한다. (min, max 등)

아직 순서 안 정한 것

• 입출력에 파서 콤비네이터를 사용할 수 있다
  • 내장 파서 콤비네이터인 skip_whitespace, eof, 문자 리터럴 등을 사용할 수 있다
• 자명한 경우에 한해 변수 타입 추론(auto)를 사용할 수 있다
• 문자열을 다룰 수 있다
  • utf-8 문자열을 다룰 수 있다
• 벡터를 다룰 수 있다
  • 상수 제너릭으로 벡터를 배열만큼의 비용만으로 쓸 수 있다
  • numpy식 reshape 고려
• 레퍼런스를 만들 수 있다
• 제너릭을 사용할 수 있다
  • 상수 제너릭을 사용할 수 있다
• 부동 소숫점을 사용할 수 있다
• bigint/bigdecimal을 사용할 수 있다
• 다형성을 사용할 수 있다
• for 문을 사용할 수 있다
• 구조체를 사용할 수 있다
• 람다를 사용할 수 있다
• inline(always) 등의 attribute를 사용할 수 있다
• typealias를 만들 수 있다
• 비주얼 디버깅을 할 수 있다
• directive를 지정할 수 있다 (i/o 버퍼 크기 등)
• const 표현식을 사용할 수 있다
• extern, compiler intrinsic을 적절히 기술할 수 있다
• language server가 존재한다
  • 커스텀 타입 +는 배경색이 다르게?
• Jupyter Notebook에서 사용할 수 있다