Biblioteca de clases genéricas - errores, descripción, preguntas, características de uso y sugerencias
Imaginemos que tenemos una matriz con un millón de identificadores únicos, por ejemplo, mil pedidos. ¿Cómo podemos comprobar si en este millar de pedidos hay un pedido con el número N? Si utilizamos una de las clases genéricas, esta tarea se puede realizar casi instantáneamente, en un tiempo constante, que no depende del número de elementos que estemos buscando.
No estoy familiarizado con el tema en absoluto. Pero lo destacado suena ilógico.
Desgraciadamente, la biblioteca acaba de salir a la luz y todavía está en bruto. Ya he encontrado el primer error en él (destacaré los errores con un marcador):
Error en CSortedSet:
//+------------------------------------------------------------------+ //| Class CSortedSet<T>. | //| Usage: Represents a collection of objects that is maintained in | //| sorted order. | //+------------------------------------------------------------------+ template<typename T> class CSortedSet: public ISet<T> { ... bool TryGetMin(T &min) { return(m_tree.TryGetMin(min)); } bool TryGetMax(T &max) { return(m_tree.TryGetMin(max)); } ... }
El método TryGetMax devuelve el elemento mínimo en lugar del máximo, al igual que TryGetMin
... Pero lo destacado suena ilógico.
¿Por qué?
¿Por qué?
Haciendo hashes, clasificándolos en orden ascendente. Pero la búsqueda estará ahí de todos modos.
No estoy familiarizado con el tema en absoluto. Pero lo destacado suena ilógico.
Haciendo hashes ...
Definamos la terminología. Nada es instantáneo. Cualquier operación lleva su tiempo. Cuando digo instantáneo lo estoy simplificando para que me entiendan los programadores novatos. Estrictamente hablando, hay varias clases de complejidad, las principales que trataremos son las siguientes:
- Complejidad constante cO(1).
- Logarítmico: cO(log n).
- Lineal: cO (n).
- Algoritmos que requieren un tiempo de ejecución no lineal.
He introducido deliberadamente el signo c, como una especie de constante que se produce al calcular el hash y otras manipulaciones técnicas. Pero en este caso, la discusión sobre la optimización de la constantec está fuera del tema de este hilo. Aquí sólo nos interesan las clases genéricas y su aplicación en la práctica.
Haz los hashtags, ordénalos en orden ascendente. Pero habrá una búsqueda de cualquier manera.
Tiempo medio O(1) peor O(n) y el rendimiento depende en gran medida del hash.
+
p.d. Para ilustrar, aquí hay un ejemplo donde este mismo rendimiento caerá a O(n) si no se maneja CHashMap correctamente.
Lo escribió muy claramente
Mira lo que está resaltado.
Sugiero que se simplifiquen los nombres, que sean más lógicos. Por ejemplo, ¿es CArrayList un Array o una Lista en mql5 una implementación de ambos?
Todo esto da lugar a preguntas y confusión. En mi opinión, deberíamos utilizar stl y no C# o Java. O eliminar C delante entonces, que sea sólo ArrayList.
Si haces nombres normales:
- la legibilidad aumentará muchas veces.
- tendrás tu propio estilo específico de mql5.
- los principiantes podrán navegar inmediatamente por el código (porque el stl está incluido en el estándar)
...
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Desde el 6 de diciembre de 2017, la entrega estándar de MetaTrader 5 incluye las llamadas clases Genéricas que implementan algoritmos eficientes para el almacenamiento y recuperación de datos. Este hilo se crea para describir estas clases, ejemplos de trabajo con ellas y sugerencias para mejorar su trabajo.
¿Qué son las clases genéricas? Las clases genéricas son clases de plantilla especiales que pueden almacenar tipos de datos personalizados. La identificación del tipo se realiza en tiempo de compilación, lo que se traduce en un alto rendimiento.
¿Por qué genéricas? Por regla general, los programadores noveles sólo están familiarizados con un tipo de colección: un array. Pero hay muchas tareas en las que trabajar con un array es ineficiente. Imaginemos que tenemos un array formado por un millón de identificadores únicos, por ejemplo, mil pedidos. ¿Cómo podemos comprobar si en ese millar de pedidos hay uno con el número N? Si utilizamos una de las clases genéricas, esta tarea se puede realizar casi instantáneamente, por un tiempo constante, que no dependerá del número de elementos entre los que se vaya a realizar la búsqueda. Hay otras tareas en las que el algoritmo correcto de la colección genérica puede ser más rápido que el algoritmo inventado por un programador.
Algoritmos genéricos. A continuación se muestra una tabla de clases genéricas, con una breve descripción de lo que hacen:
Más adelante continuaremos y veremos las características de implementación de estas clases.