Алексей Степанов – легендарная фигура в мире программирования, автор множества фундаментальных концепций и алгоритмов, ставших частью стандарта С++. Его вклад вдохновил поколения разработчиков на создание более эффективных и универсальных средств для обработки данных. Тем не менее, в спектре его достижений есть одна реализация, которая давно привлекает и вызывает споры – алгоритм std::adjacent_difference. Вокруг него сложился своеобразный парадокс, который можно назвать «самой крупной ошибкой Степанова». Разберёмся, в чем заключается эта особенность, и почему она оказалась одновременно и полезной, и раздражающей для многих программистов.
Чтобы понять истинную суть std::adjacent_difference, важно рассмотреть, как работает этот алгоритм и зачем он был задуман. Название наводит на мысль, что алгоритм просто рассчитывает разности значений соседних элементов в последовательности. Однако в реализации есть один важный нюанс – первое значение исходного массива копируется в начало выходного без изменений. Такое поведение отличается от обычного вычисления парных разниц, когда результат всегда короче исходного на один элемент, так как рядом всегда на одну пару меньше, чем элементов. В случае std::adjacent_difference выходной массив равен по длине исходному.
Такой дизайн алгоритма обусловлен прагматической задачей: сохранить в выходных данных информацию, необходимую для обратного преобразования. Переместив первый элемент без изменений, алгоритм оставляет достаточно данных, чтобы при помощи другого алгоритма partial_sum (его сборника частичных сумм) можно было восстановить из результата последовательность первоначальных значений. Такая взаимность и была задумана как симметричная пара дискретных операций, стилизованных под производную и интеграл, но для конечных последовательностей. Эта идея тесно связана с фундаментальной теоремой анализа, которая отображает глубокую связь между дифференцированием функции и вычислением интеграла. В контексте дискретных данных алгоритм adjacent_difference можно интерпретировать как вычисление разностей между соседними значениями, а partial_sum — как последовательное накопление этих разностей, возвращающее к исходной последовательности.
Однако ситуация оказывается сложнее, чем кажется на первый взгляд. Если попытаться применить стандартный std::adjacent_difference к типам данных, для которых разность соседних элементов — это не тот же самый тип данных, возникают проблемы с компиляцией. В частности, при работе со значениями времени (как например std::chrono::steady_clock::time_point), результат разницы — это продолжительность (duration), а не временная отметка (time_point). Но алгоритм std::adjacent_difference по стандартному определению требует, чтобы тип вывода совпадал с типом входного. Из-за этого его аккуратная математическая идея оказывается ограниченной в практическом использовании и далеко не всегда удобной.
Ведь разность между соседними элементами в реальных приложениях зачастую меняет тип данных, особенно при работе с временными метками, векторами и разреженными структурами. Результатом стал парадокс: алгоритм, созданный для универсального и эстетичного решения задачи, ограничивает разработчиков и заставляет писать дополнительный код. Многие программисты при необходимости вычислять именно попарные разности вынуждены обходиться вручную написанными циклами или искать альтернативные решения. Ситуация усложняется тем, что для подсчёта парных разностей без сохранения первого элемента есть более новые и гибкие методики, которые предоставляют C++23 и последующие версии, например адаптер pairwise_transform, дающий большую свободу и гибкость при работе с разными типами данных. Таким образом, дизайн std::adjacent_difference, будучи актуальным в момент появления, сегодня выглядит менее идеальным, особенно с точки зрения обобщённости и удобства в типах данных.
Несмотря на это, нельзя не признать красоту математической симметрии между adjacent_difference и partial_sum. Их взаимная обратимость напоминает о фундаментальном законе непрерывной математики, перенесённом в дискретное пространство. Такой взгляд помогает лучше понять как историческую эволюцию алгоритмов, так и физическую суть процессов, которые они моделируют, будь то вычисление изменений высот при восхождении, уклонов, или интегрирование дискретных функций. Наряду с обсуждаемым алгоритмом из C++, язык q (используемый для анализа временных рядов и финансовых данных) имеет аналог функции deltas, которая также вычисляет разности между соседними элементами, но при этом сдвигает последовательность начального значения, беря в качестве стартового элемента ноль, а не непосредственно первый элемент входных данных. Такая реализация оказывается более гибкой и обходится без привязки типов данных.
Она сохраняет математическую выразительность и служит удобным инструментом для вычислений, избегающих тех ограничений, что есть у std::adjacent_difference. Вероятно, именно с точки зрения практичности и придания алгоритму статуса максимально универсального, современным языкам и библиотекам стоит брать пример с таких решений. В завершение, сложно однозначно оценить поступок Алекса Степанова как ошибку или промах. Скорее, это продуманный компромисс между симметрией алгоритмов, удобством восстановления данных и стандартами программирования середины 80-90-х годов, когда все эти идеи только формировались. Сегодняшние вызовы и типы задач порождают новые требования к гибкости и универсальности алгоритмов.
