主要观点：

• 作者对 APLs 爱恨交加，其既强大又有局限性，如在实现“生命游戏”时，简洁优雅但在处理边界和不同问题时脆弱。
• 以 J 为例，它是 APL 的精神继承者，能在短时间内写出“生命游戏”代码，但问题稍变就会遇到困难。
• 优雅的 APL 代码在处理无限边界的“生命游戏”时效率低下，而传统的有循环和临时变量的方式有优化空间。
• 作者认为一些 newsletter 值得整理成博客文章，询问读者的意见。

关键信息：

• APLs 特点：强大但有局限性，以简洁著称，如“Avg←{(+⌿⍵)÷≢⍵}”等代码。
• “生命游戏”在 APL 中的实现：通过移位矩阵和元素相加来判断细胞存活，利用 1 表示真 0 表示假等特性。
• 与 J 的关系：J 是 APL 的精神继承者，能快速写出“生命游戏”代码，但问题变化时会出问题。
• 处理无限边界的问题：优雅的 APL 代码效率低，传统方式有优化空间，如只跟踪变化的细胞。
• 关于 newsletter：作者有 newsletter 可分享软件想法，现考虑将一些整理成博客文章，征求读者意见。

重要细节：

• “生命游戏”算法细节：通过移位生成八个新矩阵并与原矩阵相加，根据规则判断细胞存活。
• 不同语言在处理“生命游戏”时的优缺点对比：APL 简洁但处理无限边界效率低，传统方式有优化空间。
• J 调整边界的方法：将代码中的“|.”替换为“|.!.0”。
• 优化方式：除跟踪变化的细胞外还可跟踪元数据以进一步优化。