Basu's systematic approach to the development of totally correct iteractive programs is classified by manner of generalizations and we investigate those through examples.
We have some abstract data types such as a binary tree and a directed, connected graph. For data domain including these data types, we introduce intra and internal generalization. These manner of extensions are illustrated by the depth first search (DFS) of a graph.
Also this thesis contains a description about the same problems in stack schema.
본 논문에서는 축적 LOOP 프로그램의 체계적 개발에 대한 Basu의 방법에서 주어진 문제의 데이타 정의역을 확장함으로써 그에 따르는 문제 자체를 확장할 때, 확장되는 범위에 따라 두 가지 종류로 구별하였다. 이 두 가지 확장 방법을 Intra 확장과 Internal 확장이라 칭하였다. 이와같은 확장은 tree나 그래프와 같은 추상적 데이타에 적용할 수 있을 것이다.
이 두 가지 방법을 Depth Firth Search(DFS) 문제에 적용하여 봄으로써 그것들의 특징을 고찰하여 보았다. Intra 확장은 문제의 정의 역 확장에 따르는 함수 확장이 쉽지 않으나, Loop 내의 함수를(H 그리고 K) 구하는 단계의 횟수가 유한임을 보여준다. 그러나 이러한 방법은 여러 중간 과정에서 인간의 고도한 지능을 요구함으로서 알고리즘으로 표현하기에 적합하지 않은 점들이 내재하고 있음을 지적하였다.
예로 선택된 그래프의 DFS 문제는 Stack 프로그램으로 개발하는 것이 좀 더 자연스러울 수 있다는 가능성을 제시하였다. 이 문제는 더 많은 연구가 요구되고 있다.
