การเรียนรู้การประเมินผลการแสดงออกและการเดินต้นไม้ด้วยพอลีมอร์ฟิซึม

ในโลกของการเขียนโปรแกรม การเข้าใจ การประเมินผลการแสดงออก และความสามารถในการจัดการกับ ต้นไม้ไบนารี เป็นทักษะที่สำคัญซึ่งสามารถยกระดับความสามารถในการพัฒนาของคุณได้ วิธีหนึ่งที่น่าดึงดูดในการนำแนวคิดเหล่านี้ไปใช้คือการใช้ พอลีมอร์ฟิซึม โดยเฉพาะในบริบทของการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP)

บล็อกโพสต์นี้จะสำรวจคำถามสัมภาษณ์คลาสสิกที่ได้แรงบันดาลใจจากการสังเกตของ Steve Yegge ซึ่งผู้สมัครจะถูกท้าทายให้แปลงการแสดงออกทางคณิตศาสตร์ (เช่น สตริง “2 + (2)”) เป็นต้นไม้แสดงออก เราจะแสดงให้เห็นถึงปัญหานี้ทีละขั้นตอน โดยอธิบายว่าจะแปรรูปต้นไม้เหล่านี้โดยใช้พอลีมอร์ฟิซึมอย่างไร และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโค้ด

ปัญหา: จากการแสดงออกไปยังต้นไม้

การเข้าใจพื้นฐาน

โดยหลักการแล้ว งานนี้คือการแสดงและประเมินผลการแสดงออกทางคณิตศาสตร์ในรูปแบบของต้นไม้ไบนารี:

• โหนดใบ: นี่คือตัวเลข
• โหนดภายใน: นี่คือ ตัวดำเนินการ (เช่น +, -, *, /)

การประเมินผลการแสดงออกเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการ “เดิน” ผ่านโครงสร้างของต้นไม้ หากคุณพบกับปัญหานี้นี่คือวิธีเริ่มต้น:

1. แปลงการแสดงออก: กำหนดวิธีการแปลงการแสดงออกในรูปแบบสตริงเป็นโครงสร้างต้นไม้
2. ประเมินการแสดงออก: เดินผ่านต้นไม้เพื่อคำนวณมูลค่าที่ได้สุดท้าย

ทำไมต้องใช้พอลีมอร์ฟิซึม?

ผู้สมัครด้านการเขียนโปรแกรมหลายคนมักประสบปัญหากับวิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินการเหล่านี้ วิธีที่ง่ายที่สุด เช่น การใช้คำสั่ง switch หรือโครงสร้าง if-else หลายระดับสามารถกลายเป็นสิ่งที่ยุ่งยากและยากต่อการจัดการ

พอลีมอร์ฟิซึม ช่วยให้คุณสามารถกำหนดอินเทอร์เฟซทั่วไปสำหรับกลุ่มของคลาสที่เกี่ยวข้อง ซึ่งนำไปสู่การออกแบบที่ยืดหยุ่นและจัดการได้ง่าย เมื่อเผชิญกับการดำเนินการที่แตกต่างกัน พอลีมอร์ฟิซึมช่วยให้คุณเรียกวิธีที่ถูกต้องโดยไม่จำเป็นต้องรู้รายละเอียดของการดำเนินการ

วิธีแก้ปัญหา: การใช้งานต้นไม้พอลีมอร์ฟิกใน Python

มาดูโค้ดเพื่อเข้าใจว่าพอลีมอร์ฟิซึมทำงานอย่างไรในบริบทนี้ดีกว่า

การอธิบายโค้ด

#!/usr/bin/python

class Node:
    """คลาสฐาน คุณไม่ควรประมวลผลโหนดหนึ่งในนี้"""
    def process(self):
        raise('คุณไม่ควรประมวลผลโหนด')  # นามธรรม

class BinaryNode(Node):
    """คลาสฐานสำหรับโหนดไบนารี"""
    def __init__(self, _left, _right):
        self.left = _left
        self.right = _right
    def process(self):
        raise('คุณไม่ควรประมวลผล BinaryNode')  # นามธรรม

class Plus(BinaryNode):
    def process(self):
        return self.left.process() + self.right.process()

class Minus(BinaryNode):
    def process(self):
        return self.left.process() - self.right.process()

class Mul(BinaryNode):
    def process(self):
        return self.left.process() * self.right.process()

class Div(BinaryNode):
    def process(self):
        return self.left.process() / self.right.process()

class Num(Node):
    def __init__(self, _value):
        self.value = _value
    def process(self):
        return self.value

# กรณีทดสอบสำหรับการสาธิต
def demo(n):
    print(n.process())

demo(Num(2))                                    # ผลลัพธ์: 2
demo(Plus(Num(2), Num(5)))                      # ผลลัพธ์: 7 (2 + 5)
demo(Plus(Mul(Num(2), Num(3)), Div(Num(10), Num(5))))  # ผลลัพธ์: 8 ((2 * 3) + (10 / 5))

การแบ่งส่วนของโค้ด

• คลาสฐานนามธรรม: Node

  • ทำหน้าที่เป็นคลาสฐานสำหรับโหนดทั้งหมด
  • เมธอด process() ถูกออกแบบมาเพื่อถูกเขียนทับ แต่ไม่ควรถูกดำเนินการโดยตรงบน Node

• คลาสฐานนามธรรม: BinaryNode

  • สืบทอดมาจาก Node และแสดงถึงตัวดำเนินการไบนารี
  • มีโหนดลูกสำหรับการแสดงออกที่อยู่ทางซ้ายและขวาม

• คลาสที่เป็นรูปธรรมสำหรับการดำเนินการ

  • คลาส Plus, Minus, Mul, และ Div สืบทอดมาจาก BinaryNode และดำเนินการเมธอด process() เพื่อประเมินผลการแสดงออก

• คลาสโหนดใบ: Num

  • แสดงถึงค่าตัวเลขและเพียงคืนค่าที่จัดเก็บเมื่อ process() ถูกเรียกใช้

ความคิดสุดท้าย

พอลีมอร์ฟิซึมเสนอวิธีที่ทรงพลังในการนำเสนอการประเมินผลการแสดงออกในโปรแกรม โดยการปฏิบัติตามโครงสร้างนี้ ผู้พัฒนาสามารถสร้างโค้ดที่ชัดเจน เป็นระบบและยืดหยุ่น ที่อนุญาตให้มีการเพิ่มและแก้ไขได้ง่าย

โดยสรุป การควบคุมการแปลงจากสตริงการแสดงออกทางคณิตศาสตร์ไปยังต้นไม้แสดงออกด้วยพอลีมอร์ฟิซึมเปิดโอกาสมากมาย รูปแบบการออกแบบนี้ไม่เพียงแต่ทำให้กระบวนการเขียนโค้ดง่ายขึ้น แต่ยังเพิ่มความสามารถในการดูแลรักษาโค้ดของคุณอีกด้วย

ตอนนี้เมื่อคุณเข้าใจแนวคิดนี้แล้ว ลองสร้างการนำไปใช้ของคุณเองและสำรวจโลกการเขียนโปรแกรมที่กว้างใหญ่!