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Ordinamento di punti cartesiani in base al loro angolo polare	Raffaele Mignone	it-IT	Ordinamento	Higher Order Functions Kotlin Sorting	a4

Ordinamento di punti

Tracia

Scrivere un programma per ordinare un insieme di punti rispetto all’angolo polare che formano con un punto dato P. Valutare la complessità.

Soluzione

I punti cartesiani non presentano alcun ordinamento naturale, quindi implementare di la classe Point usando l'interfaccia Comparable renderebbe la nostra astrazione non coincidente con la realtà e la soluzione specifica per questo problema e non riutilizzabile.

La libreria standard di Java ci consente di eseguire ordinamenti su oggetti che non implementano l'interfaccia Comparable, o in base a criteri non specificati in essa, attraverso la classe Comparator. Analizzando la struttura interna della classe Comparator si nota immediatamente la sua natura di wrapper rispetto alla strategia di confronto racchiusa nel metodo compare. Questa soluzione si rendeva necessaria in linguaggi strettamente OO, ma ciò non è più necessario nei linguaggi che supportano le Higher Order Functions come kotlin. Per questo motivo all'interfaccia Sorter (@lst:sorter) è stata aggiunta la funzione compareWith che oltre ad accettare un array di oggetti (non è necessario che siano di tipo Comparable) accetta anche una funzione compare che ricevuti due oggetti in input restituisce un intero.

interface Sorter {
  fun <T : Comparable<T>> sort(array: Array<T>)
  fun <T> sortWith(array: Array<T>, compare: (T, T) -> Int)
}

Nella classe Point (@lst:point) è stata implementata la funzione theta che tramite l'ausilio della funzione di libreria Math.atan2, restituisce l'angolo¹ formato con l'origine degli assi cartesiani. Tramite un companion object² è stata implementata la funzione thetaComparator che accetta come parametri tre punti e esegue il confronto tra gli angoli formati dai primi due punti rispetto all'origine indicata dal terzo punto.

data class Point(val x: Double, val y: Double) {

  fun theta(): Double = Math.atan2(y, x)

  companion object {
    fun thetaComparator(
      p1: Point,
      p2: Point,
      origin: Point = Point(0, 0)
    ): Int {
      var theta1 = (p1 - origin).theta()
      var theta2 = (p2 - origin).theta()

      if (theta1 < 0) theta1 += 2 * Math.PI
      if (theta2 < 0) theta2 += 2 * Math.PI

      return theta1.compareTo(theta2)
    }
  }
}

A questo punto è possibile eseguire il sort di un array di punti attraverso un sorter come mostrato nel @lst:main ³

fun main(args: Array<String>) {
  if (args.size < 4 || args.size % 2 != 0) return

  val origin = Point(args[0].toDouble(), args[1].toDouble())

  val list = ArrayList<Point>()

  for (i in 2 until args.size step 2)
    list.add(Point(args[i].toDouble(), args[i + 1].toDouble()))

  val points = list.toTypedArray()

  val compare = { p1: Point, p2: Point ->
    Point.thetaComparator(p1, p2, origin)
  }

  Mergesort.sortWith(points, compare)

  println("origin in $origin")
  points.forEach {
    println(it)
  }
}

Caratterizzazione della complessità

A differenza della funzione sort applicata ad un array di Comparable l'implementazione attuale differisce solo nel modo in cui viene eseguito il confronto tra gli oggetti, per cui la complessità complessiva dell'algoritmo coincide con quella dell'algoritmo di sorting utilizzato. Nel caso del @lst:main si è usato il Mergesort per cui si ha una complessità di best, average e worst case pari a n\log n.

Sort by

Nel caso di oggetti privi di un ordinamento naturale è possibile percorrere una via alternativa all'utilizzo di un Comparator. Invece di passare la funzione che esegue la comparazione possiamo passare una funzione che si occupa di estrarre dal nostro oggetto un oggetto di tipo Comparable e usare quest'ultimo come riferimento durante le operazioni di confronto.

Per fare ciò è stata aggiunta la funzione sortBy all'interfaccia Sorter.

fun <T, C : Comparable<C>> sortBy(
  array: Array<T>,
  compareBy: (T) -> C
)

Nel @lst:main2 viene mostrato l'utilizzo della funzione sortBy per ordinare i punti in base al raggio. Inoltre essendo l'algoritmo di mergesort stabile avremo un ordinamento in base all'angolo theta e a parità di angolo in base al raggio.

Per gli stessi ragionamenti di cui sopra la complessità totale dell'algoritmo non cambia.

fun main(args: Array<String>) {
  if (args.size < 4 || args.size % 2 != 0) return

  val origin = P(args[0].toDouble(), args[1].toDouble())

  val list = ArrayList<Point>()

  for (i in 2 until args.size step 2)
    list.add(P(args[i].toDouble(), args[i + 1].toDouble()))

  val points = list.toTypedArray()

  Mergesort.sortBy(points) {
    (it - origin).r()
  }

  val compare = { p1: Point, p2: Point ->
    Point.thetaComparator(p1, p2, origin)
  }

  Mergesort.sortWith(points, compare)

  println("origin in $origin")
  points.forEach {
    println(it)
  }
}

Source code

• Interfaccia Sorter
• Oggetto Mergesort
• Classe Point e funzione main

---

1. L'angolo viene restituito nel range [-\pi, \pi], ma per poter eseguire un confronto dovremo portarlo nell'intervallo [0, 2\pi[. ↩︎

2. Le funzioni dichiarate all'interno di un companion object possono essere equiparate ai metodi statici di Java. ↩︎

3. La funzione main non gestisce le eccezioni. ↩︎