Бинарные деревья (кратко о главном)
Вообще, надо признаться, что тема иерархических структур весьма широка. О ней можно спорить много и долго, и так и не прийти к общему знаменателю, четко показывающему что такое иерархия и как с ней работать, по каким канонам в смысле. Я не стану вдаваться в ужасные дебри математического Тартара. Это никому кроме академиков не интересно, и в практическом обозримом слишком тонко.
Итак. В качестве примера дерева возьмем двоичное дерево. Что такое дерево вообще? Это некий набор данных, которые указывают на другие данные. Динамический список. Кстати списки это частный вид дерева. Причем двоичного.
Дерево состоит из веток (узлов) и листьев (элементов). Листья – это узлы, которые не указывают ни на кого, у них нет веточек. Бинарное дерево – это дерево, в котором у ветки может быть не более двух листьев или веток. Отсюда и его название – “бинарное” значит “двоичное”, т.е. элементов два или меньше. Но никак не более двух.
У обычного дерева узлов у веток больше может быть.
Не буду вдаваться в классификации деревьев. Это тоже большой объем информации. Об этом можно почитать в Википедии, какие они бывают. Можно набрать в поиске слово “Граф” и почитать. Главное не наткнуться на настоящего графа, у которого бывают графини. По четвергам и субботам 🙂
Основное правило формирования бинарного дерева в С++: Если значение узла больше добавляемого – добавляется ветка справа, иначе создается ветка слева.
Правило простое, от него и будем отталкиваться. Для этого нам понадобится структура, описываемая наподобие динамического списка: Поле данных и два указателя на правую и левую ветки. В динамических списках два указателя обычно связывают следующий и предыдущий элементы, в случае с деревом этого не понадобится, поскольку, как правило, проход по дереву идет с корня. Хотя конечно же может быть и обратная связь, если очень захочется.
Дерево
Дерево – структура данных, представляющая собой древовидную структуру в виде набора связанных узлов.
Бинарное дерево — это конечное множество элементов, которое либо пусто, либо содержит элемент ( корень ), связанный с двумя различными бинарными деревьями, называемыми левым и правым поддеревьями . Каждый элемент бинарного дерева называется узлом . Связи между узлами дерева называются его ветвями .
Способ представления бинарного дерева: 
- A — корень дерева
- В — корень левого поддерева
- С — корень правого поддерева
Корень дерева расположен на уровне с минимальным значением.
Узел D , который находится непосредственно под узлом B , называется потомком B . Если D находится на уровне i , то B – на уровне i-1 . Узел B называется предком D .
Максимальный уровень какого-либо элемента дерева называется его глубиной или высотой .
Если элемент не имеет потомков, он называется листом или терминальным узлом дерева.
Остальные элементы – внутренние узлы (узлы ветвления).
Число потомков внутреннего узла называется его степенью . Максимальная степень всех узлов есть степень дерева.
Число ветвей, которое нужно пройти от корня к узлу x , называется длиной пути к x . Корень имеет длину пути равную 0 ; узел на уровне i имеет длину пути равную i .
Бинарное дерево применяется в тех случаях, когда в каждой точке вычислительного процесса должно быть принято одно из двух возможных решений.
Имеется много задач, которые можно выполнять на дереве.
Распространенная задача — выполнение заданной операции p с каждым элементом дерева. Здесь p рассматривается как параметр более общей задачи посещения всех узлов или задачи обхода дерева.
Если рассматривать задачу как единый последовательный процесс, то отдельные узлы посещаются в определенном порядке и могут считаться расположенными линейно.
Способы обхода дерева
Пусть имеем дерево, где A — корень, B и C — левое и правое поддеревья.
Существует три способа обхода дерева:
- Обход дерева сверху вниз (в прямом порядке): A, B, C — префиксная форма.
- Обход дерева в симметричном порядке (слева направо): B, A, C — инфиксная форма.
- Обход дерева в обратном порядке (снизу вверх): B, C, A — постфиксная форма.
Реализация дерева
Узел дерева можно описать как структуру:
При этом обход дерева в префиксной форме будет иметь вид
Обход дерева в инфиксной форме будет иметь вид
Обход дерева в постфиксной форме будет иметь вид
Бинарное (двоичное) дерево поиска – это бинарное дерево, для которого выполняются следующие дополнительные условия (свойства дерева поиска):
- оба поддерева – левое и правое, являются двоичными деревьями поиска;
- у всех узлов левого поддерева произвольного узла X значения ключей данных меньше, чем значение ключа данных самого узла X ;
- у всех узлов правого поддерева произвольного узла X значения ключей данных не меньше, чем значение ключа данных узла X .
Данные в каждом узле должны обладать ключами, на которых определена операция сравнения меньше.
Как правило, информация, представляющая каждый узел, является записью, а не единственным полем данных.
Для составления бинарного дерева поиска рассмотрим функцию добавления узла в дерево.
Добавление узлов в дерево
Удаление поддерева
Пример Написать программу, подсчитывающую частоту встречаемости слов входного потока.
Поскольку список слов заранее не известен, мы не можем предварительно упорядочить его. Неразумно пользоваться линейным поиском каждого полученного слова, чтобы определять, встречалось оно ранее или нет, т.к. в этом случае программа работает слишком медленно.
Один из способов — постоянно поддерживать упорядоченность уже полученных слов, помещая каждое новое слово в такое место, чтобы не нарушалась имеющаяся упорядоченность. Воспользуемся бинарным деревом.
В дереве каждый узел содержит:
- указатель на текст слова;
- счетчик числа встречаемости;
- указатель на левого потомка;
- указатель на правого потомка.
Рассмотрим выполнение программы на примере фразы
now is the time for all good men to come to the aid of their party
При этом дерево будет иметь следующий вид 
Результат выполнения 
Практика метапрограммирования на C++: бинарное дерево поиска на этапе компиляции
Создатели шаблонов в C++ заложили основу целого направления для исследований и разработки: оказалось, что язык шаблонов C++ обладает полнотой по Тьюрингу, то есть метапрограммы (программы, предназначенные для работы на этапе компиляции) C++ в состоянии вычислить всё вычислимое. На практике мощь шаблонов чаще всего применяется при описании обобщенных структур данных и алгоритмов: STL (Standard Template Library) тому живой пример.
Однако, с приходом C++11 с его variadic -шаблонами, библиотекой type_traits , кортежами и constexpr ‘ами метапрограммирование стало более удобным и наглядным, открыв дорогу к реализации многих идей, которые раньше можно было воплотить только с помощью расширений конкретного компилятора или сложных многоэтажных макросов.
В данной статье будет разработана реализация бинарного дерева поиска времени компиляции: структуры данных, являющейся логическим «расширением» кортежа. Мы воплотим бинарное дерево в виде шаблона и попрактикуемся в метапрограммировании: переносе рекурсивных и не только алгоритмов на язык шаблонов C++.
Содержание
Немного теории
Для начала вспомним некоторые определения и понятия о структурах данных и алгоритмах. Можно пропустить этот раздел и сразу перейти к деталям реализации, если читатель знаком с основами теории графов и/или представляет, что такое бинарные деревья и как их можно готовить.
Свободное дерево (дерево без выделенного корня) или просто дерево — ациклический неориентированный граф.
Дерево с корнем — свободное дерево, в котором выделена одна вершина, называемая корнем (root).
Узлы (nodes) — вершины дерева с корнем.
Родительский узел или родитель узла X — последний узел, предшествующий X на пути от корня R к этому узлу X. В таком случае узел X называется дочерним к описанному родительскому узлу Y. Корень дерева не имеет родителя.
Лист — узел, у которого нет дочерних узлов.
Внутренний узел — узел, не являющийся листом.
Степень узла X — количество дочерних узлов этого узла X.
Глубина узла X — длина пути от корня R к этому узлу X.
Высота узла (height) — длина самого длинного простого (без возвратов) нисходящего пути от узла к листу.
Высота дерева — высота корня этого дерева.
Упорядоченное дерево — дерево с корнем, в котором дочерние узлы каждого узла упорядочены (т.е. задано отображение множества дочерних узлов на множество натуральных чисел от 1 до k, где k — общее количество дочерних узлов этого узла). Простыми словами, каждому дочернему узлу присвоено имя: «первый», «второй», . «k-тый».
Бинарное дерево (binary tree) — (рекурсивно) либо пустое множество (не содержит узлов), либо состоит из трёх непересекающихся множеств узлов: корневой узел, бинарное дерево, называемое левым поддеревом, и бинарное дерево, называемое правым поддеревом. Таким образом, бинарное дерево — это упорядоченное дерево, у которого каждый узел имеет степень не более 2 и имеет «левый» и/или/либо «правый» дочерние узлы.
Полностью бинарное дерево (full binary tree) — бинарное дерево, у которого каждый узел либо лист, либо имеет степень два. Полностью бинарное дерево можно получить из бинарного добавлением фиктивных дочерних листов каждому узлу степени 1.
Бинарное дерево поиска — связанная структура данных, реализованная посредством бинарного дерева, каждый узел которого может быть представлен объектом, содержащим ключ (key) и сопутствующие данные, ссылки на левое и правое поддеревья и ссылку на родительский узел. Ключи бинарного дерева поиска удовлетворяют свойству бинарного дерева поиска:
Разминка: операции с кортежами и превращение числа в класс
Прежде чем окунуться с головой в рекурсивные дебри и насладиться буйством угловых скобок, поупражняемся в написании метафункций. Далее нам понадобятся функции конкатенации кортежей и функция добавления типа в существующий кортеж:
Разумеется, ни о каких «конкатенации» и «добавлении» типов в «контейнеры типов» речи не идёт. Это общая и важная особенность мира времени компиляции: определенный тип (класс) никаким образом модифицировать уже невозможно, но возможно определить новый (или среди ранее определенных выбрать существующий) тип, имеющий необходимые нам свойства.
Стандарт C++11 вводит заголовочный файл type_traits (как часть библиотеки поддержки типов), содержащий коллекцию полезных метафункций. Все они являются шаблонами структур, и после инстанцирования определяют локально некий тип type или числовую константу value (или ничего, как в случае отключения перегрузки с использованием std::enable_if ). Мы будем придерживаться тех же принципов проектирования метафункций.
Первая функция принимает в качестве аргументов шаблона два кортежа, вторая — кортеж и тип, который необходимо добавить в кортеж. Подстановка в качестве аргументов неподходящих типов (например, при попытке сделать конкатенацию int и float ) — операция бессмысленная, поэтому базовый шаблон этих структур не определяется (это предотвратит его инстанцирование для произвольных типов), а вся полезная работа делается в частичных специализациях:
Примерный перевод на человеческий язык специализации tuple_concat :
Если в качестве аргументов шаблона выступают два класса, которые в свою очередь являются результатами инстанцирования одного и того же шаблона класса ( T ) с переменным числом аргументов, и они были инстанцированы с parameter pack’ами Alist и Blist , то определить локально псевдоним type как инстанцированую версию того же шаблона класса T с конкатенированным списком аргументов, т.е. T<Alist. Blist. > .
Звучит зловеще, но на практике всё проще, чем кажется: при попытке вызвать tuple_concat с двумя кортежами одного вида (например, с двумя std::tuple ), внутри структуры определится тип того же кортежа со «сшитым» списком аргументов входных кортежей. Иные попытки инстанцирования просто не скомпилируются (компилятор не сможет вывести типы для определенной выше частичной специализации, а инстанцирование общего шаблона окажется невозможным ввиду отсутствия его тела). Пример:
В свете вышесказанного рассмотрение специализации tuple_push не должно составить большого труда. Дополнительно, для удобства определим соответственные псевдонимы шаблонов:
Эта удобная возможность появилась в языке в C++11 стандарте: она, например, позволяет для доступа к type вместо заковыристого typename tuple_concat<t1,t2>::type писать просто tuple_concat_t<t1,t2> .
Последние приготовления: не для дела, а для души дебага научимся превращать целые числа в типы: в узлах дерева надо что-то хранить, а что может быть проще и удобнее для отладки, чем хранить в них обычные числа? Но так как дерево у нас не простое, а с типами (и времени компиляции), то и числа должны быть непростыми. На самом деле, реализация крайне проста и известна:
Смысл у обоих определений один: инстанцирование шаблона с различными численными аргументами будет приводить к определению различных типов: num_t<0> , num_t<13> , num_t<42> и т.д. Не более чем для удобства наделим эту структуру статическим числовым значением value , что позволит нам явно получать назад число из аргумента шаблона (посредством доступа some_num_type::value ) без прибегания к выводу типа.
Бинарное дерево поиска
Рекурсивное определение бинарного дерева поиска оказывается удобным для непосредственного воплощения в виде шаблона. Упрощенное определение
можно перефразировать как «дерево — ЭТО пустое множество ИЛИ множество из трёх элементов: дерево (т.н. левое поддерево), данные, дерево (т.н. правое поддерево)».
Помимо этого, как уже упоминалось, бинарное дерево поиска требует задания отношения порядка на множестве значений, хранящихся в узлах дерева (мы должны уметь как-то сравнивать и упорядочивать узлы, т.е. иметь операцию «меньше»). Каноничным подходом является разбиение данных узла на ключ и значение (ключи сравниваем, значения просто храним), но в нашей реализации в целях упрощения структуры без ограничения общности будем считать данные узла единым типом, для задания же отношения порядка воспользуемся специальным типом Comp (comparator, поговорим о нём далее).
Несмотря на то, что отношение порядка всё-таки задано на множестве хранимых в узлах типов, удобно приписать его самому дереву и хранить как часть типа этого дерева: при вызове метафункций поиска, вставки и обхода непустого дерева нет необходимости в дополнительном указании компаратора.
Внимательный читатель обратит внимание на то, что в представленной структуре не хватает одного важного для реализации большинства алгоритмов элемента: ссылки на родительский узел (в нашем случае — псевдонима типа родительского дерева). Заметив это и попытавшись исправить эту несправедливость, читатель рано или поздно в ужасе осознает, что в данном случае будет иметь место циклическая зависимость псевдонимов.
Сама по себе ситуация не критичная и имеет обходное решение в виде разделения объявлений и определений типов:
Это не единственный способ реализации и представления дерева (например, можно хранить узлы в кортеже и проводить их индексацию), однако такое описание более наглядно и удобно для непосредственного применения алгоритмов работы с деревом.
Отношение порядка
Структура Comp должна содержать метафункции сравнения типов (т.е. шаблоны операций «меньше» и «равно»). Напишем пример такого сравнителя, основанного на sizeof ‘ах типов (возможно, единственная числовая характеристика, определенная для всех полных типов):
Здесь всё должно быть прозрачно: lt — метафункция «меньше» для типов, eq — метафункция «равно». Использован подход, показанный ранее для определения типов чисел: наследование от std::integral_constant наделит инстанцированные lt и eq статическими булевыми значениями value .
На практике конкретные деревья конкретных типов должны снабжаться сравнителем, специфичным для данной задачи. Например, напишем сравнитель для описанного ранее класса «числовых типов»:
Такой компаратор, вообще говоря, универсален и умеет сравнивать любые типы, содержащие статическое значение value .
Теперь у нас есть всё для того, чтобы явно, «руками», определить первое дерево типов:
Описанное дерево изображено на рисунке.
Как нам убедиться, что определенный нами класс точно описывает то, что мы задумали?
Эта отдельная интересная тема для дискуссии и исследования — отладка метапрограмм. У нас нет ни стека вызовов, ни переменных, ни, чёрт возьми, банального printf/std::cout . Есть техники, позволяющие печатать внутри сообщений об ошибках компилятора удобочитаемые выведенные типы, и, в принципе, это достаточно полезная возможность проверки сгенерированных структур (например, после модификации дерева).
Не будем здесь касаться вопроса многомегабайтных сообщений об ошибках просто в случае некорректной программы: после некоторой практики это перестаёт быть проблемой, так как в подавляющем большинстве случаев лишь первая ошибка инстанцироания ведёт к каскаду дальнейших ошибок: отладка в таком случае ведётся «методом последовательных приближений».
Но, как бы парадоксально это ни звучало, что делать, если программа скомпилировалось успешно? Здесь уже автор более свободен в выборе методов отладки. Тип результата метафункций наподобие определенных в type_traits можно просто печатать в виде typeid(t).name() (начиная с C++11 можно легально подсматривать в RTTI). Простые структуры данных можно выводить на экран специальными метафункциями с хвостовой рекурсией, для сложных придётся городить «принтеры», сопоставимые по сложности с операциями над самой структурой.
Библиотека деревьев содержит такой принтер и примеры его использования, читатель может ознакомиться с ними по ссылке на github в конце статьи. Вот, например, напечатанное дерево из примера выше:
Высота
Посмотрим на рекурсивную функцию вычисления высоты бинарного дерева:
Она прекрасна. Просто берём и переносим эту функцию на C++:
Код достаточно прост: при попытке вызова height с пустым множеством будет инстанцирована соответствующая специализация, содержащая статическое value = 0 , в противном случае продолжится каскад инстанцирований, пока мы не наткнёмся на пустое поддерево (то есть тот же самый NIL ), на котором рекурсия и остановится. Это характерная особенность реализации рекурсивных функций посредством шаблонов C++: мы обязаны специализировать дно рекурсии, иначе каскад инстанцирований либо не остановится (компилятор выдаст ошибку о превышении лимита вложенных инстанцирований), либо на одном из шагов произойдёт попытка доступа к несуществующему члену или значению в классе (без специализации описанная выше функция в определенный момент не смогла бы получить Tree::LT , когда Tree было бы равно пустому поддереву NIL ).
В коде выше используется функция max . Она должна быть constexpr (или просто метафункцией, тогда её вызов немного изменится), пример простой и известной реализации:
Наконец, использование функции height :
Скажем о «сложности» функции height : требуется n инстанцирований, где n — число узлов дерева; глубина инстанцирования равна h — т.е. высоте дерева.
Дело в том, что, хотя всю работу по рекурсивному вычислению делает компилятор, его мощь не безгранична: с лёгкой руки изобретателей шаблонов наделённый обязанностью решать проблему останова (!), компилятор всё-таки должен контролировать своё собственное состояние и не вдаваться в крайности, занимаясь майнингом биткоинов сумасшедшего метапрограммиста. А если серьёзно, компилятор сам должен уметь остановиться: для этого вводятся ограничения на глубину инстанцирований шаблонов, рекурсивных вызовов constexpr -функций и длину variadic-списков аргументов.
В документации к своему любимому компилятору читатель сможет найти конкретные значения: например, gcc-5.4 «из коробки» (без дополнительных опций) инстанцирует шаблоны не глубже 900 уровней. В свете вышесказанного это означает, что нельзя забывать об оптимизации метафункций (как бы дико это ни звучало). Например, вызов height вполне может отказаться компилироваться gcc, если дерево имеет высоту > 900. Можно даже ввести O-нотацию для описания сложности (хотя часто можно точно посчитать число и глубину инстанцирований), и она будет иметь вполне здравый смысл.
Например, в стандарте C++14 планируется ввести шаблон для генерации целочисленных последовательностей ( std::integer_sequence ): прямая рекурсивная реализация требует N инстанцирований для последовательности 0..N-1, однако существуют элегантные древоподобные решения, глубина рекурсии которых растёт со скоростью логарифма от длины последовательности. В конце концов, мы всегда можем реализовать любую функцию полным перебором, но компилятор этому точно не обрадуется (как и мы, час ждущие завершения компиляции 30-строчной программы или вынужденные читать 9000-страничные сообщения об ошибках).
Если превышение допустимой глубины инстанцирований может просто помешать компиляции, то количество инстанцирований (т.е. вызовов метафункций) прямо влияет на время компиляции: для сложных метапрограмм оно может оказать весьма велико. Здесь играет роль множество факторов (необходимость вывода типов, сопоставление частичных специализаций и т.д.), посему не стоит забывать, что компилятор — такая же программа, а механизм шаблонов — своего рода API к внутреннему кодогенератору компилятора, и пользоваться им надо учиться так же, как осваивать отдельный язык программирования — последовательно и аккуратно (и чтобы никаких «Курсов программирования для чайников за 24 часа»!).
Обход центрированный (in-order traversal)
Задача обхода — определенным образом сформировать список узлов (или данных из узлов, вопрос терминологии и имеет значение на практике). Центрированный (симметричный) обход — обход, при котором корень дерева занимает место между результатами соответствующих обходов левого и правого поддеревьев. Вместе со свойством бинарного дерево поиска (которое о неравенствах, см. теорию) это говорит о том, что центрированный обход бинарного дерева поиска сформирует нам отсортированный список узлов — круто! Вот как будет выглядеть обход определенного ранее дерева:
Рекурсивный алгоритм обхода довольно прост:
Операция «+» в данном случае обозначает конкатенацию списков. Да-да, это именно то, ради чего мы реализовывали конкатенацию кортежей, так как кортежи — это наши списки типов на этапе компиляции. И снова — просто берём и пишем код:
В данном случае не более чем ради наглядности мы воспользовались локальными private псевдонимами: все псевдонимы можно подставить друг в друга и получить фарш, обфусцированный похлеще случайно сгенерированной строки, и даже отступы нас не спасут. Но мы же стараемся для людей, не так ли?
Сложность функции walk : O(n) инстанцирований, где n — число узлов дерева (O-нотация использована для упрощения: аккуратный подсчёт даст примерно 3n вызовов метафункций с учётом конкатенаций). Приятно, что функции tuple_concat и tuple_push выполняют свою работу за 1 инстанцирование, так как они не рекурсивны (благодаря возможности вывода типов parameter pack ‘ов). Глубина инстанцирований, как и в случае height , равна h — высоте дерева.
Не ленитесь добавлять синтаксический сахар и аккуратно форматировать код: метапрограммы объективно воспринимаются хуже, чем обычный код, поэтому стандартные требования к облагораживанию кода ещё более актуальны в этом деле.
Ещё одно замечание по написанию метафункций: читатель, возможно, обратил внимание на то, что для последних двух функций нет необходимости разделять объявление и определение общего шаблона. Это так, однако я придерживаюсь стандартизированного подхода: «от максимально частного к максимально общему». Многие шаблоны целиком работают на частичных специализациях, и в таком случае очень удобно оказывается описывать эти специализации с возрастающим уровнем общности: мысленно программист проходит тот же путь, какой проходит компилятор в попытках инстанцирования и вывода типов.
Поиск
Поиск по ключу является основной операцией в классических бинарных деревьях поиска (название говорит само за себя). Мы решили не разделять ключ и данные, поэтому для сравнения узлов будем применять введённый сравнитель Comp . Рекурсивный алгоритм поиска:
Реализация внешне похожа на разработанные ранее:
Выглядит несколько сложнее, это неспроста: во-первых, сам алгоритм содержит больше ветвлений (больше сравнений и условий), во-вторых, здесь мы уже должны применять определенное ранее отношение порядка, и на его основе продолжать поиск рекурсивно либо в левом, либо в правом поддереве. Обратим внимание на детали:
- Для сравнения типов используется сравнитель из корня дерева: Tree::comp , что логично: отношение порядка определяет как способ построения дерева, так и последующие операции (в том числе, поиск), вот почему было удобно поместить псевдоним сравнителя прямо внутрь шаблона дерева ( node<> ).
- Для доступа к шаблону, зависящему от аргумента шаблона ( Tree::comp::eq<. > и Tree::comp::lt<. > ), необходимо использовать ключевое слово template .
- Мы пошли по пути наименьшего сопротивления и использовали std::conditional — стандартную метафункцию, определяющую результирующий псевдоним в зависимости от булевой переменной (такой аналог тернарного оператора ?: для типов). Почему это может быть не очень хорошо — см. далее, однако из положительных моментов — большая наглядность.
Тут-то и летят камни в сторону std::conditional и выявляется его принципиальное отличие от оператора ?:: тернарный оператор не вычисляет то выражение, которое не будет его результатом (например, мы можем с чистой совестью разыменовывать нулевой указатель в одном из двух выражений, которое отбросится при проверке этого указателя в первом аргументе оператора). std::conditional же инстанцирует все три аргумента (как обычная метафункция), именно поэтому одного только std::conditional недостаточно для остановки рекурсии, и мы всё ещё должны специализировать дно рекурсии.
Прямой результат — лишние инстанцирования, захватывающие всё дерево целиком от корня до листьев. Особым колдунством с добавлением ещё одного уровня косвенности можно-таки «отключить» на каждом шаге рекурсии инстанцирования по пути поддерева, в котором точно нет искомого узла (написав ещё пачку специализаций для этого уровня косвенности), и добиться заветной сложности O(h), однако, на мой взгляд, это задача для более глубокого исследования и в данном случае будет являться преждевременной оптимизацией.
Примеры применения (использованы шаблоны псевдонимов, больше примеров см. в репозитории):
Это может показаться странным: мы ищем в дереве узел с типом… который фактически уже указан в качестве аргумента — зачем? На самом деле, ничего необычного в этом нет — мы ищем тип, равный аргументу в терминах сравнителя. Деревья STL ( std::map ) тоже хранят в узлах пары ( std::pair ), и первый элемент пары считается ключом, который, собственно, и участвует в сравнениях. Достаточно хранить в нашем дереве ту же std::pair и заставить сравнитель Comp сравнивать пары по первому типу в паре — и получим классический ассоциативный (мета-)контейнер! Мы ещё вернёмся к этой идее в конце статьи.
Вставка
Настало время научиться строить деревья с помощью метафункций (не для того же всё затевалось, чтобы рисовать деревья руками так, как мы это сделали ранее?). Наш рекурсивный алгоритм вставки будет создавать новое дерево:
Поясним его работу: если дерево, в которое происходит вставка, пусто, то вставляемый элемент создаст новое дерево , т.е. просто лист с этим элементом (дно рекурсии). Если же дерево не пусто, то мы должны рекурсивно проваливаться до пустого дерева (т.е. до момента, пока левое или правое поддеревья не окажутся пустыми), и в итоге сформировать в этом поддереве тот же лист вместо NIL, по пути «подвешивая» себя в виде нового левого или правого поддерева. В мире типов изменять существующие типы мы не можем, но можем создавать новые — это и происходит на каждом шаге рекурсии. Реализация:
Для добавления элемента в пустое дерево надо явно указать компаратор Comp ; если же дерево не пусто, компаратор берётся по-умолчанию из корня этого дерева* .
Сложность такой вставки: O(n) инстанцирований (n — количество уже существующих узлов), глубина рекурсии равна h (h — высота дерева). Пример явного использования:
В библиотеке есть реализация метафункции insert_tuple , позволяющая разом положить в дерево кортеж типов (под капотом это просто рекурсия insert по кортежу), пример:
Обход в ширину (breadth-first traversal)
Обход в ширину бинарного дерева (или поиск в ширину из теории графов) формирует список узлов в порядке «по уровням» — сначала выводит корень, затем узлы с глубиной 1, затем с глубиной 2 и т.д. Алгоритм такого обхода использует очередь узлов для дальнейшего вывода (а не стек), поэтому он плохо поддаётся «конвертации» в рекурсивный. Под спойлером далее интересующийся читатель найдёт обходное решение. Здесь отметим лишь тот полезный факт, что «разобранное» обходом в ширину дерево может быть собрано обратно в точно такое же последовательной вставкой элементов из кортежа результата обхода. На рисунке предствлен обход в ширину нашего тестового дерева:
Идея проста: проходимся циклом от 0 до высоты дерева h и на каждой итерации выводим только узлы с нужного уровня. Последняя операция может быть реализована рекурсивно:
Полную реализацию на шаблонах читатель может найти в репозитории. В отличие от всех рассмотренных ранее операций, обход в ширину будет иметь сложность O(nh) инстанцирований из-за наличия цикла по высоте (который, хоть и превратится в хвостовую рекурсию, будет содержать пересчёт collect_level для всего дерева на каждом шаге).
Удаление?
Удаление узла — задача нетривиальная. Классический подход рассматривает 3 случая (по количеству дочерних узлов), и в алгоритме используются понятия последующего и родительского узла. Без обратной ссылки на родительский узел (см. спойлер «Об отцах и детях»), эффективно реализовать алгоритм проблематично: каждая операция подъёма вверх по дереву должна будет иметь сложность O(n). Наивная реализация такого удаления приведёт к «комбинаторному взрыву» по количеству инстанцирований (сложность что-то около O(n n )). Разработка метафункции удаления узла входит в дальнейшие планы по усовершенствованию библиотеки. См. UPD2 в конце статьи.
Применение
Переведём дух и наконец уделим внимание вопросу, зачем может понадобиться бинарное дерево поиска времени компиляции? Есть три ответа:
Неконструктивный:
*Картинка с троллейбусом*. Опустим.
Конструктивный:
Приведём примеры возможных применений подобной структуры:
-
Сортировка типов: симметричный обход дерева формирует кортеж со списком типов, отсортированным в терминах заданного компаратора. Определение пары вспомогательных шаблонов псевдонимов позволяет одной командой «отсортировать» заданный кортеж. Как самоцель для разработки дерева — не самое полезное применение (сложность — O(n 2 ) инстанцирований), но как лёгкий естественный бонус — вполне имеет право на существование.
Через книгу «Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied» (в России изданная под названием «Современное проектирование на С++», см. список литературы) известного исследователя и популяризатора шаблонного программирования Андрея Александреску красной нитью проходит мысль: «заставьте компилятор делать за вас как можно большую часть работы». Автор книги применял static_assert до того, как это стало мейнстримом он официально появился в стандарте C++11, разработал и исследовал концепцию стратегий (или политик, policy), которая сегодня применяется в существенной части STL, фактически в рамках стандарта C++98 реализовал кортежи («списки типов») и описал процесс создания с их помощью сложных иерархий наследований (меня в своё время крайне впечатлил тот факт, что на момент написания книги многие концепты, введенные Александреску и теоретически соответствовавшие стандарту, просто не компилировались большинством компиляторов того времени).
Собственно, это к слову об основной мотивации адептов метапрограммирования: перенести как можно большую часть работы в compile-time — правила мира времени компиляции гораздо строже, однако цена ошибки намного ниже (чаще всего программа всего лишь не скомпилируется, а не выстрелит в ногу после запуска), а хорошо отлаженные библиотеки шаблонов являются незаменимым подспорьем в разработке промышленного ПО (на низком уровне практически любой «велосипед», порожденный хотелками заказчика, может быть описан стандартным шаблоном с небольшим количеством предметно-ориентированных настроек).
В довершение хочу сказать несколько слов о задаче, сподвигнувшей к разработке дерева и написанию статьи. Существует несколько алгоритмов прямой конвертации регулярного выражения в ДКА (детерминированный конечный автомат), его распознающий, часть которых оперирует т.н. синтаксическим деревом, которое по своей природе «не более чем» бинарное. Таким образом, бинарное дерево поиска времени компиляции — составная часть (и просто интересная структура для реализации) compile-time парсера регулярных выражений (после компиляции и встраивания способного развернуться в плоский код своего ДКА), который, в свою очередь, станет частью другого проекта.
Что потом?
Если настоящая статья вызовет интерес и найдёт своего читателя, я с удовольствием продолжу тему метапрограммирования (и, возможно, не только) в следующих публикациях. Из вкусного — упоминавшаяся работа со строками времени компиляции, математика времени компиляции (например, ро-факторизация Полларда), std -совместимый контейнер (с итераторами — сам tutorial по разработке контейнеров должен быть интересен). Более того, на горизонте проект парсера регекспов и некоторые другие наработки нашей команды.