Как я пришел к покупке приточной вентиляции для квартиры с готовым ремонтом. Как купил ее за 150к и чуть не потратил деньги зря. Статья будет полезна тем, кто планирует купить очиститель воздуха, бризер или приточку.

В этой статье я хочу показать, как просто в Go можно делать достаточно сложные вещи, и какую мощь в себе несут интерфейсы. Речь пойдет о симуляции медленного соединения — но, в отличие от популярных решений в виде правил для iptables, мы реализуем это на стороне кода — так, чтобы можно было легко использовать, к примеру, в тестах.

Ничего сложного тут не будет, и ради большей наглядности я записал ascii-анимации (с помощью сервиса asciinema), но, надеюсь, будет познавательно.

Стремительно приближается лето и сопутствующие ему выезды на природу. Посиделки затягиваются заполночь, и над головой появляются звезды. Но, как правило, зведное небо таинственно и непонятно — астрономию в школах не преподают толком, наверное, уже с конца 80-х, да и кто помнит, чему его учили в школе, если это не использовалось в жизни постоянно? А в небе хватает интересного, особенно если потратить чуть-чуть времени на астрономическое обеспечение выезда на природу.

В предыдущем посте я рассказал как можно сделать астротрекер за два вечера. Настало время проверить его работу и сделать первые выводы.

Вот пример фото, сделанного с его помощью:

В многопоточном программировании много сложностей, основными из которых являются работа c разделяемым состоянием и эффективное использование предоставляемых ядер. Об использовании ядер пойдет речь в следующей статье.

С разделяемым состоянием в многопоточной среде существуют два момента, из-за которых возникают все сложности: состояние гонки и видимость изменений. В состоянии гонки, потоки одновременно изменяют состояние, что ведет к недетерменированному поведению. А проблема с видимостью заключаются в том, что результат изменения данных в одном потоке, может быть невидим другому. В статье будут рассказаны шесть способов как бороться с данными проблемами.

Все примеры приведены на Java, но содержат комментарии и я надеюсь будут понятны программистам не знакомым c Java. Данная статья носит обзорный характер и не претендует на полноту. В то же время она наполнена ссылками, которые дают более подробное объяснение терминам и утверждениям.

Признаюсь. Я не очень любил курс структур данных и алгоритмов в университете. Все эти стеки, очереди, кучи, деревья, графы (будь они не ладны) и прочие “остроумные” названия непонятных и сложных структур данных ни как не хотели закрепляться в моей голове. Как истинный “прагматик”, я уже на втором — третьем курсе свято верил в стандартную библиотеку классов и молился на дарованные нам (простым смертным) коллекции и контейнеры, бережно реализованные отцами и благородными донами CS. Казалось, все что можно было придумать — уже давно придумано и реализовано.

Все изменилось примерно год назад, когда я узнал, что есть другой мир. Мир отличный от нашего с вами. Более чистый и предсказуемый мир. Мир без побочных эффектов, мутаций, массивов и деструктивных апдейтов (переприсваиваний в переменную). Мир, где всем правит мудрейшая королева персистетность и ее прекрасные сестры — функция и рекурсия. Я говорю о чисто функциональном мире, где гармонично существуют, или даже живут, проекции почти всех известных нам структур данных.

И сейчас, я хочу показать вам небольшую частицу этого мира. Через замочную скважину, мы на секунду заглянем в этот удивительный мир, чтобы рассмотреть одного из наиболее ярких его обитателей — функциональное красно-черное дерево (КЧД).

Sqrt-декомпозиция — это метод, или структура данных, позволяющая в режиме онлайн проводить такие операции, как подсчет суммы на отрезке за и обновление элемента за . Существуют более эффективные структуры, такие как дерево фенвика или дерево отрезков, которые оба запроса обрабатывают за . Однако я хочу рассказать про корневую оптимизацию, т.к. в этом методе заложена идея, применимая к задачам другого типа.

Постановка задачи

Пусть нам задан массив A[i], на который поступают запросы вида:

• посчитать сумму на отрезке [L; R] (позже, мы поймем, что аналогично можно вычислять функции min, max, gcd и др.
• добавить к элементу A[i], delta

Наивная реализация

Мы можем предрасчитать массив частичных сумм, а именно:

 for(int j = 0; j < i; j++) B[j] += A[i];

и тогда на запрос суммы [L; R], мы будем возвращать B[R]-B[L-1] за . Однако на запрос изменения, потребует пересчета частичных сумм (содержащих этот элемент) и в худшем случае составит асимптотику порядка , что не есть хорошо.

Для решения одной из задач мне потребовалось программно получать и обрабатывать изображения небольшого участка поверхности бумаги с очень близкого расстояния. Не получив достойного качества при использовании обычной USB камеры и уже на пол пути в магазин за электронным микроскопом, я вспомнил одну из лекций, на которой нам рассказывали как устроены различные девайсы, в том числе и компьютерная мышка.