Листая страницы Хабра, поймал себя на мысли, что я воспринимаю Хабр  как новостную ленту в социальной сети. То есть как нечто, что прямого отношения лично ко мне не имеет и касается меня очень  косвенным путем. Нечто полуразвлекательное-полупознавательное.

Ну, судите сами. Вот примерный список тем, которые превалируют на Хабре.

1. Что там новенького  у Илона Петровича Маска.

2. Как с помощью Arduino, говна и палок сделать годный фаллоимитатор радиоприемник.

3. Как я ушел с прошлой работы, и как мне было там плохо.

4. Как я нашел свою текущую работу, и какая она крутая.

5. Как живется специалисту X в стране Y.

6. Какой путь нужно проделать фельдшеру из Ангарска, чтобы стать тестировщиком мобильных приложений в Ирландии.

7. Обсуждение новомодной платформы для веб-разработки, которая через 3 года станет старомодной.

8. Промываем косточки крупным компаниям.

9. Исторические экскурсы в IT/технологии/медицину.

10.   Реклама компаний.

11.   Мнения обо всем отвлеченном на свете.

12.   И т.д.

Все эти темы и все статьи – неплохие, интересные. Но я хотел бы другого.

О проекте

• Реалистичные физические расчеты кинематических и термодинамических процессов повреждаемых и склеиваемых твердых тел
• Программируемый материал для моделирования цифровых организмов и эволюции
• Встроенный графический редактор для проектирования собственных машин
• Моделирование и рендеринг на GPU
• Программное обеспечение с открытым исходным кодом и доступно под GNU General Public License, Version 3 (GPLv3).

Читать на английском – интересно и полезно. Однако, многолетнему обитателю рунета непросто найти хорошие иностранные ресурсы. Плюс, многое из найденного оказывается скучным или слишком сложным. Я постарался подобрать интересные сайты для практики английского и понять, какие из них имеют доступный уровень сложности, а какие – более 9999999.

На выходе получился список сайтов размеченных по уровню сложности: легко, средне, сложно, очень сложно. Список разбит на 6 форматов: расшифровки подкастов, интервью, площадки для общения, новости и статьи, книги, обучающие тексты.

Не так давно в качестве хобби решил погрузиться в изучение embedded разработки на Rust и через какое-то время мне захотелось сделать себе логгер, который бы просто писал логи через UART, но который бы при этом не знал какая конкретно реализация используется. И вот тут я быстро осознал, именно в этом конкретном случае я не могу полагаться на статический полиморфизм и мономорфизацию, ведь компилятор не знает сколько нужно памяти выделять под конкретную реализацию. Фактически это означает, что нам нужно как-то уметь сохранять типы, размер которых неизвестен на этапе компиляции, и такой способностью обладает тип Box и для решения этой проблемы как раз и возникла идея написать свой аналог типа Box, но который сохраняет обьект не в куче, а в предоставленном пользователем буфере.

ABI, или двоичный интерфейс приложения (Application Binary Interface), определяет способ взаимодействия двоичных файлов друг с другом на конкретной платформе и включает соглашение о вызовах. Большинство ABI имеют один конструктивный недостаток, который снижает производительность.

Давайте начнем с рассмотрения ABI System V для процессоров линейки x86. ABI классифицирует аргументы функции по ряду различных категорий; мы будем рассматривать только две:

INTEGER: Этот класс состоит из целочисленных типов, которые помещаются в один из регистров общего назначения.

MEMORY: Этот класс состоит из типов, которые будет переданы в память и возвращены через стек.

Я не буду подробно описывать правила классификации аргументов; достаточно сказать, что в общем смысле:

В первой части Разработка стековой виртуальной машины и компилятора под неё (часть I) сделал свою элементарную стековую виртуальную машину, которая умеет работать со стеком, делать арифметику с целыми числами со знаком, условные переходы и вызовы функций с возвратом. Но так как целью было создать не только виртуальную машину, но и компилятор C подобного языка, пришло время сделать первые шаги в сторону компиляции. Опыта никакого. Буду действовать по разумению.

Одним из первых этапов компиляции является лексический разбор исходного кода нашего "C подобного языка" (кстати, надо какое-то название дать как только он станет более формальным). Задача простая - "нарубить" массив символов (исходный код) на список классифицированных токенов, чтобы последующий синтаксический разбор и генерация кода не вызывали сложности.

Эта короткая статья, окажется абсолютно бесполезной для опытных программистов C/C++, но кому-то из начинающих, возможно, позволит сэкономить время. Хочу подчеркнуть, что в большинстве хороших книг по C/C++ данная тема рассмотрена в достаточной степени.

Во многих интерпретируемых языках используется динамическая типизация. Такой подход позволяет хранить в переменной с одним именем значения разных типов. В языке C используется строгая типизация, что, на мой взгляд более, чем правильно. Однако бывают случаи (хоть и не так часто), когда гораздо удобней было бы использовать динамическую типизацию. Зачастую, такая потребность напрямую связана с некачественным проектированием, но не всегда. Не зря же в Qt присутствует тип QVariant.

Здесь мы поговорим про язык C, хотя все, что описано ниже, применимо и к C++.

Так сложилось, что за последние 18 лет, не приходилось писать на C/C++. На работе использовалась Java, да и ввиду должностей деятельность больше была связана с предпринимательством - переговоры, корпоративные продажи, выстраивание производственных операций и структурирование инвестиционных сделок. Захотелось в свободное от работы время восстановить навыки, размять часть мозга которую не напрягал все 18 лет и, естественно, начать с самых основ. Осталось придумать себе задачу.

В универе преподаватели, молодость которых приходилась на 70-80е годы, до объектно-ориентированного программирования убивались по теме разработке собственных языков (интерпретаторов, компиляторов) под предметные области. Всё это казалось мне невостребованным "старьём", но появление новых языков за последнее десятилетие (Go, Kotlin и множества других) повысили мой интерес к этой теме.

Решил в качестве хобби написать 32-bit стековую виртуальную машину и компилятор C подобного языка под неё, чтобы восстановить базовые навыки. Такая классическая Computer Science задачка для заполнения вечеров с пивом. Как предприниматель, я четко понимаю, что она никому не нужна, но такая практика нужна мне для эстетического инженерного удовольствия. Плюс когда об этом рассказываешь сам понимаешь глубже. С целью и мотивами определился. Начнём.

Так как это виртуальная машина, мне нужно определиться с её характеристиками:

CPU: 32-bitный набор команд, так как машина стековая, в основном операнды команд храним в стеке, из регистров только IP (Instruction Pointer) и SP (Stack Pointer), пока работаем с целыми числами со знаком (__int32), позже добавим остальные типы данных.

RAM: пусть памяти пока будет 65536 ячеек по 32-bit`а. Которую организуем просто. С нижних адресов в верх будут идти код (code/text) и данные (data, heap), а с верхних адресов вниз будет расти стек (stack). Дёшево и сердито.

«Достижения Курта Гёделя в современной логике уникальны и монументальны. Определенно, это — нечто большее, нежели памятник ученому, это — путеводная звезда, свет которой продолжит распространяться в пространстве и времени вечно». 

Джон фон Нейман

Логика, как образ жизни

Увлекательный пересказ того, как компилятор C++ находит правильную функцию, которую надо вызвать, когда в коде вызывается функция. По сути, это просто сжатое объяснение алгоритма, уже описанного на cppreference.com, который, в свою очередь, является сокращенной версией стандарта C++.

Если взять за основу работы школы Павлова, то в гипнозе как в редком, и отсюда возможно интересном феномене, мало чего удивительного. Обычная ультра парадоксальная стадия, которая вызывает состояние "внушенного сна наяву". Поэтому будем держаться классической теории советских клиницистов и разберем по полочкам внутреннюю кухню гипнотерапии и отдельно стадии гипноза. Для желающих углубиться в предмет есть две фундаментальные монография Платонова К. И. "Слово как физиологический и лечебный фактор" и книга Лифшица С.Я. "Гипноанализ инфантильных травм у истериков".

Любой язык программирования, а особенно C++, предоставляет всевозможные средства для написания кода. В начале карьеры любому программисту кажется, что для того, чтобы мастерски овладеть языком, надо использовать по максимуму его возможностей. Но так ли это? Может, лучше наоборот, ограничиться необходимым минимумом средств, и не использовать сложные, подверженные ошибками конструкции? Давайте посмотрим на те возможности C++, где код нужно стараться не писать вовсе.

Рождение Средиземья

A graph is a kind of data structure that includes a set of vertices and edges. Graph traversing means a visit to each vertex of the graph precisely. The graph traversing is used to determine the order in which vertices are being visited throughout the search process. A graph traversing searches for the edges that will be used in the search operation without establishing loops. This means that using graph traversal, we will go to all the vertices of the graph without going into a looping path.

There are two kinds of graph traversal methods.