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初学者在构建复杂代码时,往往会吃不准------我这样写对吗?本文就从"不变性"(invariants)的角度,给大家一些增加信心的"打开方式"。
循环不变性
如果大家看过算法导论,应该对这个词不陌生。粗略来说,在算法中,循环不变性(loop invariants)指的是在迭代三个关键环节(初始化、迭代中、结束时)上维持某种性质的不变。
以三种基本排序(冒泡排序、选择排序和插入排序)为例:
三种基本排序算法
我们将整个数组分为两部分,前半部分有序,后半部分无序。则只要我们能够保持前半部分一直有序:
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初始化:只有一个元素,一定有序。
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迭代中:每次挪入一个新元素,仍然保持前半部分有序:
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冒泡:每次从无序集合中冒出一个最小的值,放到有序集后面,则有序集一定仍然有序。
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选择:每次从无序集合中选出一个最小的值,交换到有序集最后,则有序集仍然有序。
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插入:每次将边界处的元素插入到有序集中合适的位置,保持其仍然有序。
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结束时:可得,有序集扩张到了整个数组,即我们排好序了。
通过在迭代的三个环节中保持有序集的一直有序,我们可以很有信心:我们最后得到的数组一定是有序的。聪明的你可能已经感觉到了,这不就是数学归纳法吗?对,只不过数学归纳法可以对任意规模进行归纳,而在算法迭代中,通常有个结束条件。
这其实有一种"拆解"的思想在里面。我们人脑通常很难记太多的上下文,所以通常会通过拆解的方法来降低所面临问题的复杂度。对于循环不变性来说,就是找到一种解决该问题的合适性质,然后通过在循环的三阶段中维持该性质,我们就不至于陷入海量的细节中去出不来。
排序算法相对比较简单,对其妙用可能还体会不深,下面就用一道 LeetCode 上稍微复杂一点的算法题:Sort Colors 为例来再次体会下循环不变性的运用。题目如下:
text
给定一个包含红色、白色和蓝色、共 n 个元素的数组 nums ,原地对它们进行排序,
使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。
看到这里,如果有条件,可以先停下来,自己做下这道题,要求时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1) 。
cpp
void sortColors(vector<int>& nums) {
int r = 0; // [0, r) is red
int b = nums.size(); // [b, nums.size()) is blue
int i = 0; // [r, i) is white, and [i, b) is unsorted
while (i < b) {
if (nums[i] == 0) { // red
swap(nums[r++], nums[i++]);
// r++, append the red to the red set, then expand the r
// i++, we get a white from the former nums[r] which is white
// then we should expand i
} else if (nums[i] == 2) {
swap(nums[--b], nums[i]);
// we put an blue in the front of the blue set after expand
// we get a unsorted one from the former nums[b], so i stays
} else {
++i;
// expand white set and shrink unsroted sort
}
}
}
我们很容易想到多指针法,且最后不加注释的代码非常简单,寥寥数行。但是你会发现:
-
初始化条件很难写对
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迭代时指针是否增减很难得当
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结束条件等于是否加也陷入纠结
我以前常用特殊 case 来确定上述三个点的写法,但是发现在这道题中失灵了,太多 case 要想了,老容易忘记一些点、按下葫芦浮起了瓢。
但如果,我们使用上面提到的循环不变性,使用指针将数组分为几个区间,且全部左闭右开,在这个:
text
[0, red):红色
[red, i):白色
[i, blue):未定
[blue, n):蓝色
当然,这里用了一个技巧,将迭代指针 i 放到 red 和 blue 间,其实放到 blue 之后是最符合直觉的,但是在维持不变性时会增加很多交换。这技巧倒也符合直觉:将红色和蓝色往两边扔,中间自然剩下白色了。
找到了上述需要维持的"不变性",我们在初始化、迭代维持和终止条件确定方面就非常"**有法可依"**了。可以看上面代码注释了解更多细节,这里就不赘述了。
其他的不变性
除了循环不变性之外,我们在工程中其实也常用到不变性的思想,只是我们没有往这边去靠。
接口
接口通常包含一组操作集,这些操作集就定义了某种"性质"。而无论接口之下做何种实现,都要保证提供这些操作,这便是要维持"不变性"。有了这种不变性保证,所有接口的依赖方,就可以不必担心你如何实现,只需要面向接口进行编程即可。这给了我们将来进行"平替"的极大灵活性。
比如,使用 fuse 来实现一套用户态文件系统,不管底层如何实现(即使实现为分布式的),最终都可以 mount 到 linux 目录树中。
测试
测试通常包括一些用例集,这些用例集定义了我们代码需要满足的"行为"。如果测试用例覆盖足够完善,我们在进行代码重构时,即使进行了大幅度的修改,但只要保证测试都能跑过,我们就很有信心------我们的重构没有大问题。即,这些完善的测试集给我们的代码逻辑保证了逻辑上的"不变性"。
从某种程度上来说,测试从外部定义了我们系统的"边界"。
数据
众所周知,并发编程、分布式编程都很难写对。但如果我们能保证数据的"不变性"(当然,这里有点偷换概念了,英文中其实是 immutable)。就可以放心的对同一份数据进行反复读取、多次实验。
小结
通过维持 "不变性",可以让我们隔离复杂度------就像森林中的防火带,阻断火势蔓延。其实,这就是编程中抽象封装思想的另一个侧面。这些工程化的东西,本质上是为了适应人类的"认知方式"造出来的,让我们可以大规模的协作,来构建宏伟的建筑;让我们的知识可以代际累积,不断拓展科学的前沿。
题图故事
上海中山公园