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Generic Programming and Graph

时间:2020-06-17 19:47:58      阅读:48      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:cti   类型   随机   lse   ada   diff   esc   com   over   

Generic Programming and Graph

链接:http://ecee.colorado.edu/~siek/boostcon2010bgl.pdf

原文中还介绍了一点boost graph library相关的内容。由于对于boost graph library的介绍比较少。这里仅覆盖Generic Programming和Generic Graph Demo。

Introduction to Generic Programming

Why using generic programming

如果用基于面向对象的方式设计算法和数据结构,那么类似如下:

struct vector {
    void merge(const vector& a, const vector& b) { ... }
    void reverse() { .. }
    void sort() { ... }
};

struct list {
    void merge(const list& a, const list& b) { ... }
    void reverse() { .. }
    void sort() { ... }
}

使用上面这种方式进行实现的话,如果有M种算法,N种数据结构,那么就需要写O(MxN)的代码量。

如果采用泛型编程呢?

template<class InputIter1, class InputIter2, class OutputIter>
OutputIter merge(InputIter1 first1, InputIter last1, InputIter2 first2, InputIter2 last2, OutputIter result);

template<class BidirectionalIter>
void reverse(BidirectionalIter first, BidirectionalIter last);

template<class RandomAccessIter>
void sort(RandomAccessIter first, RandomAccessIter last);

struct vector {
    struct iterator;
    iterator begin();
    iterator end();
};

struct list {
    struct iterator;
    iterator begin();
    iterator end();
};

这样只要实现O(M+N)的代码量。

Type Requirements and Concepts

那么上面实现的模板函数可以匹配哪些类型呢?

int main()
{
    vector<int> v;
    sort(v.begin(), v.end()); // ok
    
    list<int> l;
    sort(l.begin(), l.end()); // error!
}

具体错误示例如下:

stl algo.h: In function ’void std::sort( _RandomAccessIterator,
                                         _RandomAccessIterator)
[with _RandomAccessIterator = std::_List_iterator<int>]’:
sortterror.cpp:6: instantiated from here
stl algo.h:2570: error: no match for ’operator--’ in ’last - first’

为了说明模板会有特定的需求,这里引出了“Concepts”的概念:Concepts就是各种需求的集合。再引入一个概念,叫做“Models”,用来表示基于Concepts的具体实现。这样,对于算法:

template<class Iter>
void sort(Iter first, Iter last);

类型的需求为:

  • Iter需要是Random Access Iterator
  • Iter类型的值,支持Less Than Comparable

这里就提出了两个概念:随机访问迭代器,支持自增,自减,支持任意步长的前后移动,和less比较

而在通常情况下一个概念会包括以下类型的需求:

  • 合法表达式;
  • 相关联的类型,这些类型的需求;
  • 精简;??
  • 对操作提供有效保证;
  • 操作相关的语义需求(前置,后置条件,不变性等);

关联类型举例

inputIterator概念,含有value_type, difference_type两个关联类型;支持的有效操作为*i++i

对应一个model如下:

template<class T> struct list_iterator {
    typedef T value_type;
    typedef ptrdiff_t difference_type;
    T& operator*() const { return current->data; }
    list_iterator& operator++() { current = current->next; return *this; }
}

在算法实现中对关联类型的访问:

template<typename InputIterator1, typename InputIterator2>
void iter_swap(InputIterator1 a, InputIterator2 b)
{
    typedef typename InputIterator1::value_type T;
    T tmp = *a;
    *a = *b;
    *b = tmp;
}

但是这样简单的实现会有一个问题,如果类型是内置类型,如指针,那么就没法使用这个算法了,为了解决这个问题,就引入了traits class。

// Default version for class type
template <class Iter> struct iterator_traits {
    typedef typename Iter::value_type value_type;
    typedef typename Iter::difference_type difference_type;
}

// Partial specialization for pointer types
template <class T> struct iterator_traits<T*> {
    typedef T value_type;
    typedef ptrdiff_t difference_type;
}

template<typename InputIterator1, typename InputIterator2>
void iter_swap(InputIterator1 a, InputIterator2 b)
{
    typedef typename iterator_traits<InputIterator1>::value_type T;
    T tmp = *a;    *a = *b;    *b = tmp;
}

小结

  • 使用泛型编程,在设计算法和数据结构的时候,可以将代码量从O(MxN)减少到O(M+N);
  • 创建概念,用来描述和组织模板对于类型的需求;
  • 创建traits 类,用来访问概念中涉及到的关联的类型(associated types);
  • 满足概念具体需求的类型,被称为model;
  • 最小化模板上的需求以最大限度地提高重用的可能性;

Graphs

下面会以图算法的实现为例,将泛型编程应用起来。

问题描述以及伪代码实现

问题:如何找到迷宫的出路?

解决方案:深度优先查找,对走过的路都做上标记。

伪代码

DFS(G, u)
  if u is the exit
  	return success
  mark[u] <- BLACK
  for ecah v in Adjacent(u)
    if mark[v] == WHITE
      if DFS(G, v) == success
        return success
  return failure

如何实现generic深度优先查找算法

需求

  • 需要能够对点的值进行访问;
  • 需要能够访问给定顶点的邻接点;
  • 需要能够对点的颜色进行设置(黑色或白色);(对于颜色可以进一步修正,没有访问过的用白色,访问过但不知道走得通走不通,用灰色,访问过走不通的用黑色,这样有个好处,当遍历的时候如果遇到灰色,那么就说明走了一圈,回到原处了)
  • 需要一种方法在搜索期间执行自定义操作,例如检查是否成功和终止;

针对这些需求可以引申出不同的概念。

概念: 邻接图(Adjacency Graph)

需求:需要能够访问给定顶点的邻接点引出。

定义接口用来定义访问图中邻接顶点。

相关联的类型有(通过graph_traits访问):

  • vertex_descriptor
  • adjacency_iterator:必须是多通输入迭代器?,他的value_type必须是vertex_descriptor

有效表达式有:

  • adjacent_vertices(v, g) : pair<adjacency_iterator>, 其中v是graph,g是vertex_descriptor

概念:属性map(Property Map)

需求:需要能够对点的颜色进行设置(黑色或白色)引出。

有两个子概念:

  • Readable Property Map。
    • 相关的类型有(通过property_traits访问):
      • key_type
      • value_type
      • reference
    • 相关的表达式有:
      • get(pmap, k) : reference
  • Writable Property Map.
    • 相关类型和Readable Property Map一致;
    • 相关表达式:
      • put(pmap, k, v) : void

概念:DFS Visitor

需求:需要一种方法在搜索期间执行自定义操作,例如检查是否成功和终止;引出。

相关的表达式为:

  • vis.initialize_vertex(v,g) : 开始search前初始化;即,在初始化需要执行的操作;
  • vis.discover_vertex(v,g) : 第一次选中一个顶点;即,找到第一个点的时候需要执行的操作
  • vis.examine_edge(e,g) : 在发现源顶点之后,但在目标之前;即,从第源点到目标点行进的过程中需要执行的操作;
  • vis.tree_edge(e, g): 当edge添加到DFS-tree;即,当要继续search的时候需要执行的操作;
  • vis.back_edge(e,g): 当目标顶点是DFS树中源顶点的祖先时;即,当发现下一个顶点是之前经过的顶点你的时候,需要执行的操作;
  • vis.forward_or_cross_edge(e, g): 当源和目标不是彼此的后代;对于遇到之前走不通的顶点的时候需要执行的操作;

上面的各种表达式,可以理解成不同的时期,需要执行的特定的操作。各个时期的示意图如下:

技术图片

概念:关联图

定义用来访问图中一个顶点的出边。

相关的类型有(通过graph_traits访问):

  • vertex_descriptor:
  • edge_descriptor
  • out_edge_iterator:value_type必须是edge_descriptor

相关的操作有:

  • out_edges(v,g) : pair<out_edge_iterator>
  • source(e,g): vertex_descriptor
  • target(e,g): vertex_descriptor

模板函数实现

// Graph 是满足Incidence Graph概念的model
// Map   是Readable和Writable Property Map的model,
//       其key_type是Graph的vertex_descriptor, value_type是bool
// Visitor是概念DFS Visitor的model。Visitor的vertex和edge的类型和Graph一致
template<class Graph, class Map, class Visitor>
void depth_first_visit(const Graph& G, 
                       typename graph_traits<Graph>::vertex_descriptor u,
                       Map color,
                       Visitor vis)
{
    typedef typename graph_traits<Graph>::vertex_descriptor vertex;
    typedef typename graph_traits<Graph>::edge_descriptor edge;
    put(color, u, gray); vis.discover_vertex(u,G);
    for (edge e : out_edges(u, G)) {
        vertex v = target(e, G); vis.examine_edge(e, G);
        if (get(color, v) == white) {
            vis.tree_edge(e, G);
            depth_first_visit(G, v, color, vis);
        } else if (get(color, v) == gray) vis.back_edge(e, G);
        else vis.forward_or_cross_edge(e, G);
    }
    put(color, u, black);
}

Generic Programming and Graph

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原文地址:https://www.cnblogs.com/grass-and-moon/p/13154208.html

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