Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++

 • itemAt   Возвращает элемент, ассоциированный с деревом. 

  Для схожих операций мы используем схожие имена. При разработке интерфейса мы также проверяем полученное решение на соответствие критериям достаточности, полноты и примитивности (см. главу 3).

Классы поддержки

При реализации класса, ответственного за манипуляции с текстовыми строками, мы столкнулись с тем, что возможностей, предоставляемых классами поддержки Bounded и Unbounded, явно недостаточно. Ограниченная форма, в частности, оказывается неэффективной для работы со строками с точки зрения памяти, так как мы должны инстанцировать эту форму в расчете на максимально возможную строку, и следовательно понапрасну расходовать память на более коротких строках. Неограниченная форма, в свою очередь, неэффективна с точки зрения быстродействия: поиск элемента в строке может потребовать последовательного перебора всех элементов связного списка. По этим причинам нам пришлось разработать третий, 'динамический' вариант:  

• Динамический   Структура хранится в 'куче' в виде массива, длина которого может уменьшаться или увеличиваться. 

  Структура хранится в 'куче' в виде массива, длина которого может уменьшаться или увеличиваться.

Соответствующий класс поддержки Dynamic представляет собой промежуточный вариант по отношению к ограниченному и неограниченному классам, обеспечивающий быстродействие ограниченной формы (возможно прямое индексирование элементов) и эффективность хранения данных, присущую неограниченной форме (память выделяется только под реально существующие элементы).

Ввиду того, что протокол данного класса идентичен протоколу классов Bounded и Unbounded, добавление к библиотеке нового механизма не составит большого труда. Мы должны создать по три новых класса для каждого семейства (например, DynamicString, GuardedDynamicString и SynchronizedDynamicString). Таким образом, мы вводим следующий класс поддержки:

template<class Item, class StorageManager> class Dynamic { public:

Dynamic(unsigned int chunkSize);

protected:

Item* rep; unsigned int size; unsigned int totalChunks; unsigned int chunkSize; unsigned int start; unsigned int stop; void resize(unsigned int currentLength, unsigned int newLength, int preserve - 1); unsigned int expandLeft(unsigned int from); unsigned int expandRight(unsigned int from); void shrinkLeft(unsigned int from); void shrinkRight(unsigned int from);

};

Последовательности разбиваются на блоки в соответствии с аргументом конструктора chunkSize. Таким образом, клиент может регулировать размер будущего объекта.

Из интерфейса видно, что класс Dynamic имеет много общего с классами Bounded и Unbounded. Отличия в реализации трех типов классов каждого семейства будут минимальны.

Займемся теперь классом ассоциативных массивов. Его реализация потребует новой переработки ограниченной, динамической и неограниченной форм. В частности, поиск элемента в ассоциативном массиве требует слишком много времени, если его приходится вести перебором всех элементов. Но производительность можно значительно увеличить, используя открытые хеш-таблицы.

Абстракция открытой хеш-таблицы проста. Таблица представляет собой массив последовательностей, которые называются клетками. Помещая в таблицу новый элемент, мы сначала генерируем хеш-код по этому элементу, а затем используем код для выбора клетки, куда будет помещен элемент. Таким образом, открытая хеш-таблица делит длинную последовательность на несколько более коротких, что значительно ускоряет поиск.

Соответствующую абстракцию можно определить следующим образом:

template<class Item, class Value, unsigned int Buckets, class Container> class Table { public:

Table(unsigned int (*hash)(const Item&)); void setHashFunction(unsigned int (*hash)(const Item&)); void clear(); int bind(const Item&, const Value&); int rebind(const Item&, const Value&); int unbind(const Item&); Container* bucket(unsigned int bucket); unsigned int extent() const; int isBound(const Item&) const; const Value* valueOf(const Item&) const; const Container *const bucket(unsigned int bucket) const;

protected:

Container rep[Buckets];

};

Использование класса Container в качестве аргумента шаблона позволяет применить абстракцию хеш-таблицы вне зависимости от типа конкретной последовательности. Рассмотрим в качестве примера (сильно упрощенное) объявление неограниченного ассоциативного массива, построенного на базе классов Table и Unbounded:

template<class Item, class Value, unsigned int Buckets, class StorageManager> class UnboundedMap : public Map<Item, Value> { public:

UnboundedMap(); virtual int bind(const Item&, const Value&); virtual int rebind(const Item&, const Value&); virtual int unbind(const Item&);

protected:

Table<Item, Value, Buckets, Unbounded<Pair<Item, Value>, StorageManager>> rep;

};

В данном случае мы истанцируем класс Table контейнером unbounded. Рис. 9-12 иллюстрирует схему взаимодействия этих классов.

В качестве свидетельства общей применимости этой абстракции мы можем использовать класс Table при реализации классов множеств и наборов.  

Рис. 9-12. Классы поддержки.

Инструменты

Для нашей библиотеки основная роль шаблонов заключается в параметризации структур типами элементов, которые будут в них содержаться; поэтому такие структуры называют классами-контейнерами. Но, как видно из определения класса Table, шаблоны можно использовать также для передачи классу некоторой информации о реализации.

Еще более сложная ситуация возникает при создании инструментов, которые оперируют с другими структурами. Как уже отмечалось, алгоритмы тоже можно представить в виде классов, объекты которых будут выступать в роли агентов, ответственных за выполнение алгоритма. Такой подход соответствует идее Джекобсона об объекте управления, который служит связующим звеном, осуществляющим взаимодействие обычных объектов [16]. Преимущество данного подхода состоит в возможности создания семейств алгоритмов, объединенных наследованием. Это не только упрощает их использование, но также позволяет объединить концептуально схожие алгоритмы.

Рассмотрим в качестве примера алгоритмы поиска образца внутри последовательности. Существует целый ряд подобных алгоритмов:  

• Простой   Поиск образца последовательной проверкой всей структуры. В худшем случае временной показатель сложности данного алгоритма будет O(pn), где p - длина образца и n - длина последовательности. 

 • Кнут-Моррис-Пратт   Поиск образца с временным показателем O(p+n) (Knuth-Morris-Pratt). Алгоритм не требует создания копий, поэтому годится для поиска в потоках. 

 • Бойер-Мур   Поиск с сублинейным временным показателем (Boyere-Moore) O(c(p+n)) , где c меньше 1 и обратно пропорционально p. 

 • Регулярное выражение   Поиск образца, заданного регулярным выражением.