Kotlinと探索アルゴリズムでスマートに 木構造データをさばく / Handle Tree Data with Kotlin and BFS

https://server-sider-kotlin.connpass.com/event/224077/

こちらのイベントの資料です。
Kotlinと探索アルゴリズムをつかって木構造のデータをKotlinのコレクションクラスのようにスマートに扱う実装について紹介しています。

Transcript

1. @ 2021 Loglass Inc. 1 木構造のデータって意外と多くない？ Kotlinと探索アルゴリズムでスマートに 木構造データをさばく 2021/9/22 株式会社ログラス 佐藤有斗
2. @ 2021 Loglass Inc. 2 • 佐藤 有斗（ゆいと） • 株式会社ログラス • TypeScriptとKotlinとScalaの民 • 好きなゲーム: スマブラ、原神 # 自己紹介
3. @ 2021 Loglass Inc. 3 # 株式会社ログラスについて • 創業2年目のシードスタートアップ • プランニング・クラウド • Kotlin × Spring Boot 次世代型プランニング・クラウド「Loglass」を開発するログラス、 ICCサミット 「カタパルト・グランプリ」で優勝 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000052025.html
4. @ 2021 Loglass Inc. 4 木構造のデータってよく使いますか？
5. @ 2021 Loglass Inc. 5 # 木構造のデータってこんなの（以下ツリーと呼びます） 1 11 13 12 111 112 1121
6. @ 2021 Loglass Inc. 6 # 世の中にツリーはとても多い ディレクトリ 部署 家系図 法人 タスク
7. @ 2021 Loglass Inc. 7 # Loglassにもたくさん出てくるツリー
8. @ 2021 Loglass Inc. 8 # よくあるケース: ツリーを他のツリーに変換したい 1 11 13 12 111 112 1121 10 110 130 120 1110 1120 11210 10倍！
9. @ 2021 Loglass Inc. 9 再帰関数を書くか、、、
10. @ 2021 Loglass Inc. 10 再帰関数を書くか、、、
11. @ 2021 Loglass Inc. 11 再帰関数を書くか、、、
12. @ 2021 Loglass Inc. 12 読みづらい😇
13. @ 2021 Loglass Inc. 13 # 普段使いにはつらい再帰関数 • そもそも処理が追いづらい ◦ 土日の趣味プログラミング以外で出会いたくない
14. @ 2021 Loglass Inc. 14 mapみたいな関数があればな〜〜〜〜〜〜〜
15. @ 2021 Loglass Inc. 15 例えば: listOf(1,2,3).map { it * 10 }
16. @ 2021 Loglass Inc. 16 tree.map { it * 10 } な感じで書きたいな〜
17. @ 2021 Loglass Inc. 17 よし、作ろう
18. @ 2021 Loglass Inc. 18 1. 木構造を抽象化する 2. mapのインターフェースを考える 3. mapの実装をする # Tree.mapを作るまでのステップ
19. @ 2021 Loglass Inc. 19 1. 木構造を抽象化する 2. mapのインターフェースを考える 3. mapの実装をする # Tree.mapを作るまでのステップ
20. @ 2021 Loglass Inc. 20 # 1. 木構造を抽象化する • ジェネリクスを使って木構造の中のデータは何でもとれるようにする
21. @ 2021 Loglass Inc. 21 # 1. 木構造を抽象化する • これでどんなデータでも木構造にできる！ あ い え う Tree<String> True False False Tree<Boolean> Hoge1 Hoge2 Hoge3 Tree<Hoge>
22. @ 2021 Loglass Inc. 22 1. 木構造を抽象化する 2. mapのインターフェースを考える 3. mapの実装をする # Tree.mapを作るまでのステップ
23. @ 2021 Loglass Inc. 23 # 2. mapのインターフェースを考える tree.map { it * 10 } な感じで書きたいな〜
24. @ 2021 Loglass Inc. 24 # 2. mapのインターフェースを考える tree.map { data -> data * 10 } ちょっと整形
25. @ 2021 Loglass Inc. 25 # 2. mapのインターフェースを考える tree.map { data -> data * 10 } ここは (Int) -> Int
26. @ 2021 Loglass Inc. 26 # 2. mapのインターフェースを考える tree.map { data -> data * 10 } つまり (Treeの中身) -> 変換したい型の関数
27. @ 2021 Loglass Inc. 27 # 2. mapのインターフェースを考える tree.map { data -> data * 10 } つまり (T) -> S の関数
28. @ 2021 Loglass Inc. 28 # 2. mapのインターフェースを考える 1 2 4 3 Tree<T = Int> あ い え う Tree<S = String> f: (T) => S • つまりこう
29. @ 2021 Loglass Inc. 29 1. 木構造を抽象化する 2. mapのインターフェースを考える 3. mapの実装をする # Tree.mapを作るまでのステップ
30. @ 2021 Loglass Inc. 30 # 3. mapの実装をする
31. @ 2021 Loglass Inc. 31 # 3. mapの実装をする 自分自身に関数を適用 さっきの 「1 -> “あ”」の関数
32. @ 2021 Loglass Inc. 32 # 3. mapの実装をする 子供全員に再帰関数を 適用する
33. @ 2021 Loglass Inc. 33 できた！
34. @ 2021 Loglass Inc. 34 全体像
35. @ 2021 Loglass Inc. 35 FIN
36. @ 2021 Loglass Inc. 36 ではない
37. @ 2021 Loglass Inc. 37
38. @ 2021 Loglass Inc. 38 10000階層のツリー
39. @ 2021 Loglass Inc. 39
40. @ 2021 Loglass Inc. 40 スタックオーバーフロー！！！
41. @ 2021 Loglass Inc. 41 # ⚠ここからは尺の関係上ざっくり説明します • 全てを理解しようとしないでください • あ〜こんなやり方あるんだな〜で大丈夫です 👍 • コードはこちらです ◦ https://github.com/YuitoSato/kotlin-sandbox/blob/master/src/main/kotlin/tree/Tre e.kt
42. @ 2021 Loglass Inc. 42 # 再帰関数におけるスタックオーバーフローとは • 子の計算を全て終えないと親の関数が終わらない ◦ 計算時の関数内ローカル変数をスタックに保持するが、そこがパンクする
43. @ 2021 Loglass Inc. 43 # では世の中の全ての再帰関数はスタックオーバーフローを起こすの？ • 言語によってはNo • 一部の言語には末尾再帰最適化というものが実装されている
44. @ 2021 Loglass Inc. 44 # 末尾再帰最適化 (tail call optimization) とは~ ざっくり説明 • 一部のプログラムではビルド時に 末尾呼び出しの再帰関数を単なる While文に最適化してい る
45. @ 2021 Loglass Inc. 45 # これは末尾再帰
46. @ 2021 Loglass Inc. 46 # これは末尾再帰ではない 最後に評価される関数は Treeのコンストラクタ
47. @ 2021 Loglass Inc. 47 別のやり方でやろう
48. @ 2021 Loglass Inc. 48 最適化が使えないので自力Whileをする
49. @ 2021 Loglass Inc. 49 # map処理のおさらい 1 2 4 3 5 6
50. @ 2021 Loglass Inc. 50 # map処理のおさらい あ 2 4 3 5 6
51. @ 2021 Loglass Inc. 51 # map処理のおさらい あ い 4 3 5 6
52. @ 2021 Loglass Inc. 52 # map処理のおさらい あ い 4 う 5 6
53. @ 2021 Loglass Inc. 53 # map処理のおさらい あ い え う 5 6
54. @ 2021 Loglass Inc. 54 # map処理のおさらい あ い え う お 6
55. @ 2021 Loglass Inc. 55 幅優先探索だ！💡
56. @ 2021 Loglass Inc. 56 # 幅優先探索にはキュー（先に入れたものが先に出る）を使う 1 2 4 3 5 6 処理待ちノードを入れるキュー 優先処理 1
57. @ 2021 Loglass Inc. 57 # 幅優先探索にはキュー（先に入れたものが先に出る）を使う あ 2 4 3 5 6 処理待ちノードを入れるキュー 優先処理 2 3 4 1
58. @ 2021 Loglass Inc. 58 # 幅優先探索にはキュー（先に入れたものが先に出る）を使う あ い 4 3 5 6 処理待ちノードを入れるキュー 優先処理 3 4 5 6 2
59. @ 2021 Loglass Inc. 59 # こう実装してみます
60. @ 2021 Loglass Inc. 60 # こう実装してみます キューと最終的に返す ツリーの初期化。
61. @ 2021 Loglass Inc. 61 # こう実装してみます キューから取り出して 関数を適用
62. @ 2021 Loglass Inc. 62 # こう実装してみます 処理したノードを 最終的なツリーに足す
63. @ 2021 Loglass Inc. 63 # こう実装してみます 次に処理されるノード（子 供）をキューにいれる
64. @ 2021 Loglass Inc. 64 # こう実装してみます 最後にリターン
65. @ 2021 Loglass Inc. 65 # イメージ: ① キューと空のツリーを用意する 1 2 4 3 5 6
66. @ 2021 Loglass Inc. 66 # イメージ: ② キューに積む 1 2 4 3 5 6 1
67. @ 2021 Loglass Inc. 67 # イメージ: ③ キューの先頭に関数を適用する 1 2 4 3 5 6 あ
68. @ 2021 Loglass Inc. 68 # イメージ: ④ キューの先頭を最終的なツリーに追加する 1 2 4 3 5 6 あ
69. @ 2021 Loglass Inc. 69 # イメージ: ④ 子供を全てキューに積む 1 2 4 3 5 6 あ 2 3 4
70. @ 2021 Loglass Inc. 70 # イメージ: ①~④を繰り返す 1 2 4 3 5 6 あ い え う お か
71. @ 2021 Loglass Inc. 71 できた！（強引）
72. @ 2021 Loglass Inc. 72 今回のコードはこちらに全てあります。 https://github.com/YuitoSato/kotlin-sandbox/blo b/master/src/main/kotlin/tree/Tree.kt
73. @ 2021 Loglass Inc. 73 # まとめ → 世の中にツリーは多い → ツリーのデータ変換は再帰関数が多くてつらい → map関数を作って再帰処理を隠蔽する → と思ったらスタックオーバーフローしてしまった → スタックオーバーフローを回避するために幅優先探索で実装する → ハッピー！
74. @ 2021 Loglass Inc. 74 ハッピー！（強引）
75. @ 2021 Loglass Inc. 75 # 余談: Q. スタックオーバーフローってどれくらいで起きるの？ 🤔 A. 手元のマシンで試したら10000階層くらいで発生した（※JVM内で格納しているスタックの量 に寄ります）
76. @ 2021 Loglass Inc. 76 # 余談: Q. Loglassってそんな階層の深いツリーを扱うの？ 🤔 A. 扱いません
77. @ 2021 Loglass Inc. 77 # 余談: Q. え、じゃあ幅優先探索の実装とか、必要、、？ A. 要りません
78. @ 2021 Loglass Inc. 78 結論: ほぼほぼ再帰処理実装でOK（オチです）
79. @ 2021 Loglass Inc. 79 ありがとうございました！ Kotlinで複雑なデータ構造に 立ち向かいたい人Welcomeです！