User
Разрабатывая браузерную игру Гомоку (5 в ряд) на языке JavaScript, я столкнулся с необходимостью реализации компьютерного противника (ИИ). В данной статье кратко описаны основные компоненты ИИ, а также приведено сравнение алгоритмов поиска Negamax, NegaScout и MTD-F.
Основные компоненты ИИ: функция оценки состояния игры, генератор ходов, алгоритм поиска, алгоритм определения победы.
Привет, Хаброжители! Код высокого качества — это не просто код без ошибок. Он должен быть чистым, удобочитаемым и простым в сопровождении. Путь от рядового питониста к профи не прост, для этого вам нужно разбираться в стиле, архитектуре приложений и процессе разработки. Книга «Секреты Python Pro» научит проектировать ПО и писать качественный код, то есть делать его понятным, сопровождаемым и расширяемым. 
Frontend-разработчик в головах многих ассоциируется с разработкой, которая не требует сильных трудозатрат и хорошей математической подготовки. Если с первым еще можно поспорить, то со вторым - тут в точку. Математика на старте вряд ли пригодится разработчику интерфейсов, ибо ее просто негде использовать. Но это на старте.
Как и любой разработчик - True Frontend'eр должен расти в своей сфере, и конечно же, уходить от простой разработки интерфейсов к чему-то более сложному.
На фоне недавно нашумевшего сериала, можно выписать такой тезис - разработка, как игра в шахматы - неинтересно играть с тем, кто ниже рангом также, как и неинтересно всю жизнь делать одно и тоже одной сложности.
Всегда хочется лезть в дебри, повышать свой уровень. И там где дебри, начинается математика, структуры данных, алгоритмы. Хотите оптимизировать загрузку - это вам к алгоритмам. Хотите увеличить скорость отображения элементов на странице - необходимо обратиться к математике и алгоритмам. Возможно сортировка пузырьком элементов была лишней...
Отдельное слово хочу сказать о структурах данных - несмотря на то, что в js полный беспорядок в плане типов - всегда есть ts, где структуры данных - это основа основ. Для этого ts и был сделан. Контролировать беспорядок.
Ну и напоследок - любая активность мозга в направлении алгоритмов непременно ведет к увеличению скорости выполнения задач и прокачиванию навыка писать хороший поддерживаемый код. Вы сами увидите, как после ста задач на том же leetcode вы сможете быстро подбирать зарекомендованное решение.
Следующее, что стоить отметить - собеседования. И на собеседованиях часто требуют решить какую-нибудь простецкую задачку сворованную с очных собеседований из компании с красно-белым лого. После некоторого времени алгоритмической подготовки такие задачки будут для любого разработчика проще некуда.
Это статья о том, что алгоритмы разработчику нужны. Это статья о том, что по алгоритмам есть интересные и нескучные книжки, которые помогут быстро понять основы и прокачать свои hard-skills.
Алгоритмическая секция с написанием кода на доске или бумаге — один из важнейших этапов собеседования разработчиков для получения работы в Яндексе. Мы решили подробнее рассказать о том, как устроены эти секции, чтобы помочь будущим кандидатам в подготовке. Кроме того, надеюсь, многие из тех, кто не решается прийти в Яндекс на собеседование, опасаясь слишком сложных испытаний, после этого рассказа поймут, что в действительности всё не так уж и страшно!
Так что мы подготовили для вас следующие материалы:
Я уже давно не студент, но в свободное время изучаю материалы по Computer Science. Мне нравится получать знания и делиться ими. Недавно я наткнулся на любопытную задачу в известном учебнике "Алгоримы: Построение и Анализ". В этой статье я продемонстрирую принципы динамического программирования, используя эту задачу. Она интересная, не очень сложная и для её решения не требуется писать какие-то дополнительные структуры данных или библиотеки. Формулировка умещается в одно предложение:
Найти самую длинную палиндромную подпоследовательность в слове w длиной n.
Кому интересно, прошу под кат.
Изучая программирование я встречаю примеры невозможных алгоритмов. Интуиция говорит, что такого не может быть, но компьютер опровергает её простым запуском кода. Как такую задачу, требующую минимум кубических затрат по времени, можно решить всего за квадрат? А вон ту я точно решу за линию. Что? Есть гораздо более эффективный и элегантный алгоритм, работающий за логарифм? Удивительно!
В этой статье я приведу несколько таких "ломающих шаблоны" алгоритмов, показывающих что интуиция может сильно переоценивать временную сложность задачи.
Интересно? Добро пожаловать под кат!
Дан массив из n — 1 целых чисел, находящихся в интервале от 1 до n. Все числа встречаются только один раз, за исключением одного числа, которого нет. Найдите отсутствующее число.
Пожалуй, наиболее популярной парадигмой программирования является императивное программирование, но это не единственный вид программирования, широки известны функциональное и логическое программирование. Constraint Programming (Программирование в ограничениях/Ограниченное программирование) не так популярно. Но это очень мощный инструмент для решения комбинаторных задач. Вместо реализации алгоритма, который решает задачу, с последующей тратой кучи времени на его отладку, рефакторинг и оптимизацию, программирование с ограничениями позволяет вам просто описать модель в специальном синтаксисе, а особая программа (решатель) найдет решение для вас (или скажет, если их нет). Впечатляет не правда ли? Мне кажется, каждый программист должен знать о такой возможности.
Ball Sort Puzzle — это популярная мобильная игра на IOS/Android. Суть её заключается в перестановке шариков до тех пор, пока в колбах не будут шарики одного цвета. При этом шарик можно перетаскивать либо в пустую колбу, либо на такой же шарик.
Так случилось, что я в неё залип. Очнулся примерно через месяц, на 725 уровне. Он мне никак не давался — насколько бы глубоко я ни пытался продумать свою стратегию. В итоге — с этим вопросом я вышел в интернет, и заодно выяснил несколько интересных особенностей головоломки.
Во-первых, — игра бесконечна почти бесконечна. По крайней мере уже сейчас на YouTube есть прохождения всех уровней в плоть до 5350, а в телеграмме гуляют скриншоты 10к+ уровней. Вторая особенность, и вот это уже некрасиво, — не у всех уровней есть решение.
Ну это ни в какие ворота — против нас играет коварный ИИ. Нужно действовать соответственно!
Под катом мы:
• Придумаем алгоритм, решающий эту головоломку (Python)
• Научимся парсить скриншот игры, чтобы скармливать алгоритму задачки (OpenCV)
• Напишем телеграм бота, который будет принимать скриншоты и возвращать решения
• Выстроим CI/CD через GitHub Actions и задеплоим бота на Яндекс.Функции
Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk
Python — язык с динамической типизацией и позволяет нам довольно вольно оперировать переменными разных типов. Однако при написании кода мы так или иначе предполагаем переменные каких типов будут использоваться (это может быть вызвано ограничением алгоритма или бизнес логики). И для корректной работы программы нам важно как можно раньше найти ошибки, связанные с передачей данных неверного типа.
Сохраняя идею динамической утиной типизации в современных версиях Python (3.6+) поддерживает аннотации типов переменных, полей класса, аргументов и возвращаемых значений функций:
Пакет typingАннотации типов просто считываются интерпретатором Python и никак более не обрабатываются, но доступны для использования из стороннего кода и в первую очередь рассчитаны для использования статическими анализаторами.
Меня зовут Тихонов Андрей и я занимаюсь backend-разработкой в Lamoda.
В этой статье я хочу объяснить основы использования аннотаций типов и рассмотреть типичные примеры, реализуемые аннотациями из пакета typing.
Автор иллюстрации — Magdalena Tomczyk
В первой части статьи я описал основы использования аннотаций типов. Однако несколько важных моментов остались не рассмотрены. Во-первых, дженерики — важный механизм, во-вторых иногда может оказаться полезным узнать информацию об ожидаемых типах в рантайме. Но начать хотелось с более простых вещей
Обычно pytest используется не самостоятельно, а в среде тестирования с другими инструментами. В этой главе рассматриваются другие инструменты, которые часто используются в сочетании с pytest для эффективного и результативного тестирования. Хотя это отнюдь не исчерпывающий список, обсуждаемые здесь инструменты дадут вам представление о вкусе силы смешивания pytest с другими инструментами.
