Il container perfetto

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Il container perfetto

In questo articolo parleremo di containers e di complessità computazionale.
Daremo anche uno sguardo ad MVC applicato al framework grafico Qt.
Ci renderemo conto che le scelte che facciamo quando progettiamo un software possono essere determinanti per le prestazioni dei nostri programmi.
Persino oggi, anche avendo a disposizione una potenza di calcolo che era semplicemente impensabile in passato, dobbiamo essere consapevoli delle scelte che facciamo.
Ho deciso di trattare l’argomento principale di questo articolo, ovvero: la scelta di un container, affrontandolo mediante una GUI per desktop completa che utilizza Qt.
I concetti espressi, ad ogni modo, sono validi per qualunque software, indipendentemente dal linguaggio e dalle tecnologie impiegate.
Per chi fosse interessato a visionare o provare il codice dell’esempio che utilizzeremo, lo può trovare al mio repository di GitHub: AddressBook.

due chiacchere su QT

Qt è un framework grafico cross platform e open source.
Storicamente è stato molto utilizzato in ambito desktop anche se da qualche anno estende il supporto alle applicazioni mobile.
La struttura interna di Qt e le sue API pubbliche appaiono come una complessa gerarchia di classi C++.

qt C++ EXTENSIONS

In realtà occorre fare una precisazione: il C++ con cui si scrivono le interfacce grafiche per Qt rappresenta un’estensione non standard del linguaggio.
Significa che quando scriviamo codice per Qt, abbiamo a disposizione nel linguaggio alcune keyword non interpretabili direttamente dal compilatore C++.
Bisogna dire che purtroppo, ereditiamo anche alcune limitazioni, a volte tricky, come per esempio l’impossibilità di definire classi template per i tipi derivati da QObject.
Quando compiliamo con la suite Qt, dietro le quinte, stiamo avviando una toolchain.
Il codice originale, per prima cosa, viene processato dal compilatore moc in codice C++ vero e solo successivamente, passato al compilatore C++.

una questione pratica

Perchè gli ingegneri di Qt operarono questa scelta?
Non sarebbe stato meglio per il programmatore che usa Qt, scrivere direttamente codice C++ senza estensioni?
Il problema è di tipo pratico: nel C++ di Qt i vari componenti inviano e ricevono eventi in forma asincrona utilizzando un meccanismo chiamato: signals e slots.
D’altronde le interfacce grafiche lavorano principalmente per eventi e “signal e slot” è l’infrastruttura di Qt per la gestione di questo aspetto.
Fornire all’utente Qt direttamente un’interfaccia C++ per gestire un’infrastruttura del genere deve essere sembrato eccessivamente complicato e verboso.
La scelta è stata quindi, per la nostra comodità, l’introduzione di due keyword non C++: signalse slotscon cui marcare rispettivamente i metodi che rappresentassero un segnale e quelli per ricevere quel segnale.
Vediamo un piccolissimo esempio di una classe Counter minimale presa proprio dalla guida di Qt per spiegare i signals e gli slots:

#include <QObject>

class Counter : public QObject
{
    Q_OBJECT

public:
    Counter() { m_value = 0; }

    int value() const { return m_value; }

public slots:
    void setValue(int value);

signals:
    void valueChanged(int newValue);

private:
    int m_value;
};

Questa classe possiede un metodo “segnale” e un metodo “slot”.
Emettere quel “segnale” è molto semplice e si realizza mediante un’altra keyword:  emit:

void Counter::setValue(int value)
{
    if (value != m_value) {
        m_value = value;
        emit valueChanged(value);
    }
}

A questo punto possiamo connettere un signal di un’istanza di Counter con uno slot di un’altra istanza di Counter mediante il metodo connect:

Counter a, b;
QObject::connect(&a, &Counter::valueChanged, &b, &Counter::setValue);

a.setValue(12);     // a.value() == 12, b.value() == 12
b.setValue(48);     // a.value() == 12, b.value() == 48

Come possiamo vedere il codice per gestire l’invio e la ricezione di un segnale che trasporta un’informazione è tutto sommato abbastanza contenuto.
Se avessimo dovuto gestire tutto questo direttamente in C++, credetemi, non ce la saremmo cavata così facilmente.
Ad ogni modo, chiunque può farsi un’idea dando un’occhiata al codice C++ prodotto dal compilatore moc.

MVC

MVC o model view controller è uno dei più vetusti pattern architetturali utilizzati per l’implementazione di interfacce grafiche utente: se ne cominciò a discutere sin dagli anni 70.
Tuttavia, era una gran bella idea e ancora oggi rappresenta de facto lo standard di riferimento per quando si vuole implementare una buona GUI scalabile e mantenibile nel tempo.
In estremissima sintesi MVC fornisce le linee guida per una corretta separazione ed interazione dei ruoli tra modello, controllo e vista.
Il modello è la parte più nobile dei tre attori: rappresenta i nostri dati nella loro forma più pura e fornisce dei metodi per essere interrogato, popolato ed aggiornato.
Il controllo è quella parte della nostra applicazione preposta ad interagire con il modello per quanto concerne il popolamento e l’aggiornamento dei dati in forma interattiva.
Un modello nella realtà, può cambiare il suo stato indipendentemente da fattori diretti comandati dall’utente.
Pensiamo per esempio ad una chat, nella quale il modello riceve messaggi esterni dal nostro interlocutore.
Il controllo consente anche di modificare la vista per modificare il modo con cui i dati del modello sono presentati.
Nella forma più pura di MVC, la vista non può interagire direttamente con il modello.
Quello che sicuramente è precluso alla vista è la modifica del modello da cui attinge i dati.
La vista è un compomente “stupido“, non deve sapere nulla della sorgente da cui attinge i dati.
Tutti i framework grafici contemporanei sia per desktop che per mobile supportano MVC in una qualche forma ed ovviamente Qt non fa eccezione.

MVC secondo Qt

Qt implementa MVC in maniera molto elegante e offre tutta una serie di componenti pronti all’uso che possono essere combinati tra loro per ottenere i comportamenti più svariati.
In particolare Qt offre già tre tipologie di views già pronte che effettuano il rendering di modelli che rappresentano:

Naturalmente, se il nostro modello non è coperto da una di queste tipologie, possiamo implementare la nostra vista estendendo: QAbstractItemView.
Ad ognuna di queste viste possiamo agganciare il nostro modello semplicemente invocando il metodo: setModel.
Naturalmente la vista non sa nulla di come è fatto il modello, quello che la vista vede è solo un’interfaccia del tutto astratta (ricordate? la vista è “stupida”!).
È tutto qui: una volta impostato il modello sulla nostra vista, quest’ultima si preoccuperà di interrogare il modello sottostante per effettuare il rendering dei dati che ha senso siano visualizzati in un determinato momento.
Per esempio, se la nostra applicazione mostra la vista di una tabella in un database e la finestra è dimensionata di modo che si vedano solo 5 righe, la vista è abbastanza intelligente da chiedere al modello sottostante le sole righe visibili in quel momento.
Quello che è richiesto al nostro modello è che derivi la classe QAbstractItemModel.
Naturalmente Qt fornisce anche modelli più specializzati rispetto a QAbstractItemModel e potrebbe essere una buona idea partire da quelli se buona parte delle funzionalità che ci servono sono già state implementate.
Al nostro modello si richiede anche che sia un buon modello: se la vista richiede una determinata riga, questa operazione non dovrebbe, nei limiti del possibile, generare ulteriore lavoro inutile.
Inoltre il nostro modello dovebbe essere organizzato in modo tale da reperire l’insieme dei dati interessanti nel modo più efficiente possibile.
Cominciamo pertanto, a dare un’occhiata al vero tema di questo articolo.

Address book

AddressBook è un’applicazione grafica Qt didattica.
Mostra cioè, come due differenti modelli, che alimentano una medesima vista e forniscono i medesimi dati, differiscono invece, in maniera significativa nelle loro prestazioni.
Ma che cosa fa esattamente AddressBook?
AddressBook è come una rubrica: legge un file di testo che contiene n righe, ed associa ogni parola di ogni riga con la riga stessa.
Quando poi, l’utente comincia a digitare una parola in una input-box, vengono mostrate in una vista tutte le righe che contengono quella parola.
Non occorre che la parola sia completa: infatti, come quando cerchiamo un nome nella rubrica del nostro cellulare, digitare per esempio: “giu”, mostra tutti i nostri contatti per i quali il nome o il cognome cominciano per “giu”.
Se per esempio il file con cui alimentiamo il nostro modello contenesse l’incipit dell’Eneide:

Arma virumque cano, Troiae qui primus ab oris Italiam fato profugus Laviniaque venit

Il programma effettuerebbe la tokenizzazione della riga in:

Arma 
virumque 
cano, 
Troiae 
qui 
primus 
ab 
oris 
Italiam 
fato 
profugus 
Laviniaque 
venit

ed associerebbe ogni token alla riga stessa.
Per cui, digitare ad esempio: “pri” nella input-box, farebbe selezionare al modello anche il venerando incipit virgiliano.

Address book in azione

Una volta avviato, AddressBook mostra una vista vuota.
Se digitiamo qualcosa nella input-box in basso potremmo vedere popolarsi la vista con tutte le righe che contengono almeno un token che comincia con la parola digitata:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Come potete notare, nelle mie prove ho deciso di utilizzare un file di testo, preso in rete che contiene un bel listone – 195886 righe – di film nei più svariati formati.
Sono sicuro che il possessore del file ha in casa un gran bel NAS e ha deciso di convertirsi tutti i suoi legalissimi Blu-ray e i suoi legalissimi DVD nei formati più disparati.
Potete notare come digitare la parola padrino nel controller input-box, popola la vista con le righe del modello che la contengono.
Notiamo anche che ci sono due controlli di tipo check-box in alto denominati MultiMapModel e VectorModel. Se proviamo a selezionare VectorModel e ripetiamo l’inserimento della parola padrino otteniamo quasi esattamente lo stesso risultato:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cosa non è cambiato?
Come prima, l’aver digitato la parola padrino, mostra nella vista le righe del modello che la contengono ovvero le 18 righe di prima.
Notiamo che però è cambiato l’ordinamento delle righe mostrate dalla vista.
Nella status bar in basso, inoltre, è cambiato l’elapsed espresso in millisecondi, relativo al tempo impiegato per caricare la porzione del modello richiesto.
Se prima occorreva un tempo t submillisecond per generare la porzione di modello richiesta, adesso ne servono addirittura 9!

UN BUON MODELLO

In che cosa differiscono MultiMapModel e VectorModel?
Perchè è lecito aspettarsi che per l’esperienza d’uso che vogliamo fornire ad AddressBook, MultiMapModel sia senza ombra di dubbio migliore di VectorModel?
La risposta è tutto sommato semplice ma apre a parecchie considerazioni, vediamo pertanto le definizioni di MultiMapModel e di VectorModel:

MultiMapModel
class AddressBookMultiMapModel : public AbstractBookModel {
    public:
...
    private:
        std::multimap<std::string, AddressBookModelEntry> symb_map_;
};
VECTORModel
class AddressBookVectorModel : public AbstractBookModel {
    public:
...
    private:
        std::vector<std::pair<std::string, AddressBookModelEntry>> symb_array_;
};

Tralasciamo i dettagli dei metodi di queste due classi e concentriamoci sulle differenti rappresentazioni del nostro modello.
In  AddressBookMultiMapModelstiamo utilizzando una std::multimapuno dei container associativi della standar library mentre in AddressBookVectorModelutilizziamo un random access contanier: std::vector.
Giusto per essere espliciti: la multimappa associa una std::string, che contiene il token che funge da chiave, con un AddressBookModelEntry, che altro non è che un wrapper ad un’altra stringa che contiene l’intera riga del file.
La scelta di un wrapper è motivata dal fatto che in futuro potremmo voler aggiungere anche altre informazioni, fosse anche solo il colore con il quale vogliamo visualizzare il carattere della riga.

I containers MAP & MUltimap

Una mappa ed una multimappa sono containers associativi, nel senso che associano una chiave ad un singolo valore (mappa) o a n valori (multimappa).
Recuperare un elemento, inteso come coppia: [chiave, valore], da una mappa (o gli elementi dalle multimappe) conoscendo la chiave è molto semplice:

//the same code works for std::map also

std::multimap<char,int> mymm;

mymm.insert (std::make_pair('x',10));

std::cout << "x => " << mymm.find('x')->second << '\n';
L’ORDINAMENTO CHE FA LA DIFFERENZA

Le mappe e le multimappe della standard library sono containers associativi ordinati.
Dalla definizione leggiamo:

Internally, the elements in a multimap are always sorted by its key following a specific strict weak ordering criterion indicated by its internal comparison object (of type Compare).

Che significa?
Significa che gli elementi delle mappe e delle multimappe sono mantenuti ordinati dal container seguendo il criterio di ordinamento definito per le chiavi.
L’importante, se non fondamentale vantaggio rispetto per esempio ad un array, è che effettuare un’enumerazione degli elementi di una std::multimapavverrà secondo l’ordinamento prestabilito per le chiavi.
L’ordinamento avviene per costruzione ad ogni inserimento o rimozione di un elemento, dato che, internamente, una mappa è implementata mediante un albero binario bilanciato.
Esistono ovviamente anche containers associativi che non si basano su alberi binari bilanciati ma bensì su indici, calcolati come il risultato di funzioni hash applicate alle chiavi.
Tuttavia, i containers basati su hashtables non possiedono nessuna nozione di ordinamento sugli elementi.

multimap: Complessità computazionale

Quanto costa calcolare il set di elementi corrispondenti ad una chiave parziale con una multimappa?
Inizialmente, dobbiamo capire quanto costa raggiungere il punto dell’albero bilanciato che rappresenta la prima chiave che non sia strettamente minore della chiave parziale offerta.
Successivamente, dobbiamo capire quanto costa enumerare tutte le chiavi successive alla nostra che siano ammissibili per il set.
Visualizziamo cosa dovrebbe succedere con un esempio.
Questa volta usiamo la prima strofa del capolavoro di Gabriele D’Annunzio: La pioggia nel pineto:

Taci. Su le soglie
del bosco non odo
parole che dici
umane; ma odo
parole più nuove
che parlano gocciole e foglie
lontane.
Ascolta. Piove
dalle nuvole sparse.
Piove su le tamerici
salmastre ed arse,
piove su i pini
scagliosi ed irti,
piove su i mirti
divini,
su le ginestre fulgenti
di fiori accolti,
su i ginepri folti
di coccole aulenti,
piove su i nostri volti
silvani,
piove su le nostre mani
ignude,
su i nostri vestimenti
leggieri,
su i freschi pensieri
che l'anima schiude
novella,
su la favola bella
che ieri
t'illuse, che oggi m'illude,
o Ermione.

che succede se digitiamo la chiave parziale: “pio” ?

// la chiave parziale digitata è: "pio"
// un elemento nella multimappa è una coppia: [Key, Value]
// il primo elemento nella mappa la cui chiave NON è precedente a "pio" è: ["piove", "Ascolta. Piove"].
// partiamo da quello e enumeriamo fintanto che la chiave dell'elemento comincia per: "pio".
// il risultato è che il set di elementi selezionati sarà:

...
["piove", "Ascolta. Piove"]
["piove", "Piove su le tamerici"]
["piove", "piove su i pini"]
["piove", "piove su i mirti"]
["piove", "piove su i nostri volti"]
["piove", "piove su le nostre mani"]
...

// prendiamo a questo punto il Value di ogni elemento e lo visualizziamo nella vista.

Il codice di AddressBook che fa questo mestiere è:

//When we digit something in the input-box this method of AddressBookMultiMapModel is called.
//This method computes the set of lines we are interest to.

void AddressBookMultiMapModel::offerKey(const QString &key, std::vector<AddressBookModelEntry *> &cur_symbols)
{
    auto kstr = key.toStdString();
    std::transform(kstr.begin(), kstr.end(), kstr.begin(), ::tolower);
    for(auto it = symb_map_.lower_bound(kstr); it != symb_map_.end(); ++it) {
        if(it->first.find(kstr) == 0) {
            cur_symbols.push_back(&it->second);
        } else {
            break;
        }
    }
}

Questo codice usa il metodo lower_bounddi std::multimap, che data una chiave Key, restituisce un iteratore al primo elemento la cui chiave non è considerata minore di Key.
Ottenuto l’iteratore, poichè sappiamo che enumerare i successivi elementi avverrà in maniera ordinata, possiamo selezionare ogni successiva chiave che inizi esattamente per Key.
Nel momento in cui, durante l’enumerazione, questo non sia più vero, possiamo tranquillamente terminare il calcolo del set, perchè è impossibile che nella multimappa esistano altre chiavi che soddisfino la nostra Key.
Proviamo a visualizzare schematicamente quello che dovrebbe succedere:

 

 

 

 

 

Siamo in grado a questo punto dare una stima della complessità computazionale richiesta per calcolare il set di elementi da mostrare nella vista di AddressBook:

T(n, m) = O(log(n)) + Ɵ(m)
with n = multimap.size()
with m = multimap.count(Key), m <= n

Possiamo notare che la funzione di complessità T è a due variabili e che il peso di gran lunga maggiore è determinato dalla variabile m perchè è associata ad una funzione lineare di notazione Ɵ (theta).
All’atto pratico significa che se nella nostra multimappa ci sono m elementi che soddisfano la chiave Key, allora li dobbiamo per forza enumerare tutti.
Quindi, più sono questi elementi, più tempo impiegheremo per calcolare il nostro set.
Il caso degenere avviene quando m = n, ovvero quando tutti gli elementi della multimappa soddisfano la chiave Key.
In questo caso non noteremmo differenze prestazionali tra AddressBookMultiMapModele AddressBookVectorModel.

Vector

A questo punto dovrebbe essere chiaro perchè AddressBookVectorModelche si basa su un semplice std::vector, nella pratica, non può far meglio di AddressBookMultiMapModel.
La complessità computazionale per calcolare il set di elementi associati a Key, con un vector non ordinato, rimane inchiodata a:

T(n) = Ɵ(n)

Non importa se nel vector,  per esempio, esistesse un solo elemento a soddisfare la chiave Key.
Il vettore lo dovremmo necessariamente scorrere tutto quanto per essere sicuri di controllare tutti gli elementi. Non possiamo fare di meglio.

Qualche parola sulle costanti k

In questa nostra disquisizione sulle complessità abbiamo del tutto tralasciato il ruolo delle costanti K che andrebbero applicate a fattore delle funzioni T.
Abbiamo cioè fatto un’analisi computazionale prendendo in considerazione solo le complessità teoriche pure dei container coinvolti.
Le costanti K danno una misura della bontà dell’implementazione di un algoritmo.
Per esempio se l’implementazione della multimappa fosse parecchio scadente potremmo ipotizzare, per il nostro problema, una funzione di complessità T di questo tipo:

T(n, m) = O(26log(n)) + Ɵ(12m)

In questo caso, dove ipotizziamo invece nel caso di vector: K = 1 potremmo affermare che per qualche n < h l’implementazione con vector sarebbe migliore rispetto a quella della multimappa.
Nel caso di m = 1, in cui cioè il set di elementi  associati a Key è 1, graficamente avremmo una situazione del genere:

 

 

 

 

 

A causa delle alte costanti K applicate alla funzione logaritmica esiste certamente un h, che rappresenta la soluzione di T(multimap) = T(vector) per la quale le dimensioni dei container con n < h rendono la soluzione con vector più appetibile.
Ma anche con K irragionevolmente alti come in questo caso, asintoticamente non ci sarebbe gara: una T logaritmica vincerebbe a man bassa su una T lineare.
È per questo motivo che quando si effettua una analisi computazionale in prima battuta si tralasciano le costanti K.

Address book e le costanti k

Possiamo, in ogni caso simulare alte costanti K nel nostro esempio AddressBook.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Possiamo agire sullo slider e impostare per esempio un K = 65, ma poichè in questo caso
m = 18, quindi molto piccolo, ancora otteniamo un t submillisecond.
La parte logaritmica di T ci salva, perchè non è molto sensibile ad un K elevato.
Con vector invece non siamo altrettanto fortunati:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

In questo caso stiamo scaricando K = 65 interamente sopra una funzione lineare.
Come vedete il risultato è ben diverso dal caso di K = 1.

conclusioni

Sembra che siamo arrivati alla fine.. se Dio vuole!
Ho titolato questo articolo: “Il container perfetto”, ma quale è quindi questo container perfetto?
Semplice: non esiste.
O meglio, non esiste un container buono per tutti i problemi.
Ogni container tipicamente è progettato per fare bene determinate cose e fare peggio altre.
Tuttavia, deve essere l’esperienza e la sensibilità di noi: software developers che ci deve far capire quando una soluzione calza bene per il nostro problema e quando invece dovremmo valutare se esistono metodi migliori.

Vi ringrazio davvero tanto per l’attenzione.
A presto!

A proposito di me

Giuseppe Baccini

Sin dalla tenera età è un grande appassionato di informatica e tecnologie.
Dopo gli studi universitari pensa che tutti i problemi possano essere risolti con il Java.
Successivamente, quando viene assunto in un'azienda che si occupa di finanza e il trading, tradisce Java e comincia a corteggiare il C++.
Ancora adesso non è convinto che il divorzio con il primo amore sia stata una buona idea: la seconda moglie è indubbiamente molto problematica.
Non esclude che in futuro possa esserci una seconda ex!

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