На хабре уже много-много-много раз писали про игру «Жизнь». Совсем недавно была удивительная статья Жизнь на плоскости Лобачевского. Но игра «Жизнь» является частным случаем т. н. клеточных автоматов. Существует много других клеточных автоматов совсем не похожих на игру «Жизнь», но тем не менее очень интересных. Про некоторые из них и хочется рассказать здесь.

Начнём с того, что рассмотрим ряд клеток, в которых, кроме одной, находятся нули:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...

Рассмотри следующее правило, заменяем число в клетке на сумму этого числа и соседа слева. Получим следующую серию состояний:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  2  1  0  0  0  0 ...
... 0  1  3  3  1  0  0  0 ...
... 0  1  4  6  4  1  0  0 ...
... 0  1  5 10 10  5  1  0 ...
... 0  1  6 15 20 15  6  1 ...

Не сложно увидеть, что это — треугольник Паскаля. А теперь вместо обычного сложения будем использовать сложение по модулю два. Известно (и даже недавно рассказывалось в хабрастатье Треугольник Серпинского и треугольник Паскаля), что получится дискретный аналог треугольника Серпинского:

... 0  1  0  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  0  0  0 ...
... 0  1  0  1  0  0  0  0 ...
... 0  1  1  1  1  0  0  0 ...
... 0  1  0  0  0  1  0  0 ...
... 0  1  1  0  0  1  1  0 ...
... 0  1  0  1  0  1  0  1 ...

Интересно? Читаем дальше!

«Покой — это ложь. Есть только страсть.
Через страсть я познаю силу.
Через силу я познаю могущество.
Через могущество я познаю победу.
Через победу мои оковы рвутся.
И Великая Сила освободит меня.»
— Кодекс ситов

Я хочу поговорить о темной стороне кода и о том, к чему это приводит. Что я понимаю под темной стороной кода? С моей точки зрения — это такой код, который был написан программистами, которые поддались желанию написать кое-как, исходя из своих собственных целей, а не целей продукта. Они оставили покой (размеренное написание кода согласно практикам) в угоду страсти (код ради кода). А если есть темная сторона, то есть и ее представители — Темные властелины, Дарты. Вот о них мы сегодня и поговорим.

Различные реализации игры «Жизнь» описывались на Хабре уже неоднократно. В этой статье, в качестве продолжения этой темы, рассматривается ещё один её вариант: в качестве игрового поля используется регулярная решётка на плоскости Лобаческого. Описываются общие методы использования плоскости Лобачевского в программах и необходимые для этого математические приёмы.
Как возникла плоскость Лобачевского, достаточно известно. В позапрошлом веке господа Гаусс, Лобачевский и Бойяи, проживавшие примерно в одно время в разных странах тогдашней Европы, задумались, что будет, если отменить пятый постулат Евклида и заменить его на противоположную аксиому. Оказалось, что не случится ничего плохого, и никаких противоречий не возникнет. Заметная часть последующего изучения неевклидовой геометрии была посвящена выяснению того, кто из них у кого украл идею этой самой геометрии.
Менее известно, что несмотря на «отрицательный» способ определения неевклидовой геометрии (вместо того, чтобы сказать, что через точку проходит ровно одна прямая, не пересекающая данную, мы говорим, что таких прямых может быть сколько угодно), мы, тем не менее, получаем систему теорем и формул, не менее стройную, чем та, что есть в евклидовой геометрии. И одновременно, у нас есть гораздо большее разнообразие геометрических фигур, в том числе, разбиений плоскости на правильные многоугольники.

Полгода назад здесь была опубликована статья, которая меня возмутила. В комментариях я обещал, что напишу свою версию. С другой стороны мне не хотелось этого делать, так как получу закономерные вопросы: «А ты собственно кто такой?». Не люблю подписываться в интернет-постах, у меня портилось мнение о многих писателях после того, как читал их жж-блог. Читаешь книгу, думаешь: «Классный чувак!», почитаешь блог, мнение меняется: «Что за кретин?». Такая разница возникает из-за того, что книга проходит пост-обработку, много раз редактируется.
Данная статья переписывалась несколько раз, в этом варианте, считаю, что она получилась наиболее взвешенной. Статья вполне подходит для хабрахабр, так как от людей технической направленности выходило немало известных произведений. И кому-то из вас захочется написать свою историю.

Феерическая расстановка точек над i в вопросе удаления файлов из переполненной директории.

Прочитал статью Необычное переполнение жесткого диска или как удалить миллионы файлов из одной папки и очень удивился. Неужели в стандартном инструментарии Linux нет простых средств для работы с переполненными директориями и необходимо прибегать к столь низкоуровневым способам, как вызов getdents() напрямую.

Для тех, кто не в курсе проблемы, краткое описание: если вы случайно создали в одной директории огромное количество файлов без иерархии — т.е. от 5 млн файлов, лежащих в одной единственной плоской директории, то быстро удалить их не получится. Кроме того, не все утилиты в linux могут это сделать в принципе — либо будут сильно нагружать процессор/HDD, либо займут очень много памяти.

Так что я выделил время, организовал тестовый полигон и попробовал различные средства, как предложенные в комментариях, так и найденные в различных статьях и свои собственные.

Это перевод нашумевшей статьи с TechCrunch от Джеймса Альтушера — инвестора, программиста, автора статей и немного предпринимателя. Его последние книги: Я был слеп, но теперь я вижу и 40 альтернатив колледжу. Читайте его в Twitter @jaltucher.

Люди читают TechCrunch потому, что они хотят что-то создать, они не желают следовать приказам всю жизнь и хотят финансовой свободы. Давайте начистоту. Эти три пункта кажутся притягательными. Да благословит Вас Бог. Надеюсь, что когда Вы их обретете, Вы сможете сохранить их. Большинству людей (например, МНЕ), нужно просто немного покататься на американских горках, потому что мы тупые. Но некоторые люди умные.

Недавно наткнулся на ошибку в Android приложении Яндекс.Метро. Если бы был чемпионкой мира по синхронному плаванию, то обязательно спросил бы: «Кто создавал программу „для галочки“? Кто работал „на отшибись“? Кто слабое звено?». Недоумение вызывала не сама ошибка, а то, что она попала в приложение и всё ещё не исправлена.

В данной статье опишу простые советы, которые помогут улучшить качество программ. Проиллюстировать их смогу с помощью ошибок приложения Яндекс.Метро. Надеюсь, что это окажется полезным как разработчикам и тестировщикам, так и руководителям проектов.

Начать хотелось бы с главы «Изучение знаменитых (и не очень знаменитых) ошибок» из книги «Наука отладки». Если ещё не читали, то рекомендую прочитать. В этой главе описаны «глупые» ошибки и стечения обстоятельств, которые стоили жизней и миллионы долларов. Все эти ошибки объединяло то, что выявляющий их тестовый сценарий было чрезвычайно сложно воспроизвести, в результате многие проверки были просто пропущены.

В статье же мы будем рассматривать распространённые приложения, которые протестировать может любой участник команды. Давайте проведём небольшой эксперимент. Если у вас нет Android устройства, то попросите минут на десять у коллег или друзей. Скачайте приложение Яндекс.Метро и попробуйте его протестировать. Интересует актуальная на текущий момент версия 1.63 от 02.11.2012 сборка 159 (на Google Play стоит дата 21.01.2013). Для корректности проверки предлагаю снять галочку «Автообновление» в настройках Google Play.

Проверять будем основную функцию: нахождение маршрута между двумя станциями метрополитена Москвы. Посмотрите на карту метро. Подумайте, что следовало бы протестировать в приложении, что могло бы быть неправильно реализовано. Явной ошибкой будет сообщение «Маршруты не найдены», что некорректно, поскольку нет изолированных станций.

Эта же ошибка может проявить себя не так явно:

Опять на собеседованиях по Java спрашивают про hashCode и equals? А кто из собеседующих сам ответит на вопрос, как вычисляется Object.hashCode() и System.identityHashCode()? Насколько дорог вызов этих методов? Как их можно ускорить в HotSpot JVM? Держу пари, едва ли кто даст правильный ответ. Разве что, кто прочитает эту статью.

С каждым днем слово java все больше и больше воспринимается уже не как язык, а как платформа благодаря небезызвестному invokeDynamic. Именно поэтому сегодня я бы хотел поговорить про виртуальную java машину, а именно — об так называемых Performance опциях в Oracle HotSpot JVM версии 1.6 и выше (server). Потому что сегодня почти не встретить людей, которые знают что-то больше чем -Xmx, -Xms и -Xss. В свое время, когда я начал углубляться в тему, то обнаружил огромное количество интересной информации, которой и хочу поделится. Отправной точкой, понятное дело, послужила официальная документация от Oracle. А дальше — гугл, эксперименты и общение:

-XX:+DoEscapeAnalysis

Начну, пожалуй, с самой интересной опции — DoEscapeAnalysis. Как многие из Вас знают, примитивы и ссылки на объекты создаются не в куче, а выделяются на стеке потока (256КБ по умолчанию для Hotspot). Вполне очевидно, что язык java не позволяет создавать объекты на стеке на прямую. Но это вполне себе может проделывать Ваша JVM 1.6 начиная с 14 апдейта.

Про то, как работает сам алгоритм можно прочитать тут (PDF). Если коротко, то:

• Если область видимости объекта не выходит за область метода, в котором он создается, то такой объект может быть создан на фрейме стека вместо кучи (на самом деле не сам объект, а его поля, на совокупность которых заменяется объект);
• Если объект не покидает область видимости потока, то к такому объекту другие потоки не имеют доступа и следовательно все операции синхронизации над объектом могут быть удалены.

Для реализации данного алгоритма строится и используется так называемый — граф связей (connection graph), по которому на этапе анализа (алгоритмов анализа — несколько) осуществляется проход для нахождения пересечений с другими потоками и методами.
Таким образом после прохода графа связей для любого объекта возможно одно из следующих следующих состояний:

• GlobalEscape — объект доступен из других потоков и из других методов, например статическое поле.
• ArgEscape — объект был передан как аргумент или на него есть ссылка из объекта аргумента, но сам он не выходит из области видимости потока в котором был создан.
• NoEscape — объект не покидает область видимости метода и его создание может быть вынесено на стек.

После этапа анализа, уже сама JVM проводит возможную оптимизацию: в случае если объект NoEscape, то он может быть создан на стеке; если объект NoEscape или ArgEscape, то операции синхронизации над ним могут быть удалены.

Следует уточнить, что на стеке создается не сам объект а его поля. Так как JVM заменяет цельный объект на совокупность его полей (спасибо Walrus за уточнение).

Вполне очевидно, что благодаря такого рода анализу, производительность отдельных частей программы может возрасти в разы. В синтетических тестах, на подобии этого:

    for (int i = 0; i < 1000*1000*1000; i++) {
        Foo foo = new Foo();
    }

скорость выполнения может увеличится в 8-15 раз. Хотя, на казалось бы, очевидных случаях из практики о которых недавно писалось (тут и тут) EscapeAnalys не работает. Подозреваю, что это связано с размером стека.

Кстати, EscapeAnalysis как раз частично ответственен за известный спор про StringBuilder и StringBuffer. То есть, если Вы вдруг в методе использовали StringBuffer вместо StringBuilder, то EscapeAnalysis (в случае срабатывания) устранит блокировки для StringBuffer'а, после чего StringBuffer вполне превращается в StringBuilder.

Эта статья написана по мотивам одноименного доклада на Highload++'2012. Предназначена она для руководителей, которые смогут, взглянув на наше тестирование, сравнить его с тестированием в своем проекте, для программистов и системных администраторов, которым представится возможность посмотреть на тестирование как на очень интересную работу, и, конечно, для тестировщиков.

В статье я расскажу, о том, каким на самом деле может быть тестирование, как мы сделали тестирование продуктивной и интересной работой, какие задачи мы решаем, и почему работать у нас хорошо.

Когда проект большой, дизайнеров над ним работает много, одновременно и очень далеко друг от друга — постоянно возникают проблемы.



Представим ситуацию. Есть не очень опытный проект-менеджер. На нем висит большой проект и три дизайнера, которые готовые над этим проектом поработать. Позвольте их представить — Вася, Лена и Петя (слева направо на картинке). Немного повысим уровень сложности нашим ребятам. Пусть все они находятся в разных городах, то есть за соседними столами не сидят, на пятничные попойки обеды вместе не ходят и иначе как через мессенджеры и почту связаться не могут. Проект большой и запланирован не на один месяц. Заказчик любит часто изменять свои решения или придумывать новые фичи.

Посмотрим как они выкрутятся?

Пробовали ли вы оценивать свой IT-продукт с психологической точки зрения? Такая оценка может основываться на общей психологии и включать эргономическое тестирование, может основываться на когнитивной психологии и задействовать теорию познания и принятия решений, может основываться на теории деятельности и анализировать пользовательские сценарии, может основываться на психологии научения и бихевиоризме и анализировать продукт с точки зрения геймификации…

Но отдельный очень важный раздел психологии – это психология личности, включающая теории личностных потребностей и психологических защит. Из-за сложности и большого количества иногда противоречащих друг другу концепций, эту область редко используют в качестве источника идей и ограничений при разработке IT-продуктов. Однако психология личности дает очень много возможностей для понимания и предсказания поведения пользователей.

Предлагаю вариант методики для оценки IT-продукта, созданный на основе компиляции различных теорий личностных потребностей.
Тест оценивает, насколько продукт может удовлетворить 10 наиболее распространенных потребностей личности.
Этот тест можно использовать не только для оценки продукта, но и как чек-лист при поиске идей в разработке IT-продуктов.

Описание теста.
Для каждой потребности предложено по 5 вопросов о продукте.

Здравствуйте! В этой статье я вкратце расскажу вам о процессах, потоках, и об основах многопоточного программирования на языке Java.
Наиболее очевидная область применения многопоточности – это программирование интерфейсов. Многопоточность незаменима тогда, когда необходимо, чтобы графический интерфейс продолжал отзываться на действия пользователя во время выполнения некоторой обработки информации. Например, поток, отвечающий за интерфейс, может ждать завершения другого потока, загружающего файл из интернета, и в это время выводить некоторую анимацию или обновлять прогресс-бар. Кроме того он может остановить поток загружающий файл, если была нажата кнопка «отмена».

Еще одна популярная и, пожалуй, одна из самых хардкорных областей применения многопоточности – игры. В играх различные потоки могут отвечать за работу с сетью, анимацию, расчет физики и т.п.

Давайте начнем. Сначала о процессах.

Думаю, многим интересно (хотя бы из любопытства), как именно они используют свой компьютер: самые нажимаемые кнопки, пройденное мышью расстояние, среднее время работы и другую информацию. В этой статье я расскажу один из вариантов того, как можно собрать такую информацию и затем представить её в виде интерактивных графиков. Все описанные действия производились на ноутбуке с ОС Debian Wheezy, Python 2.7.3, R 2.15.

У меня есть хобби — я разрабатываю мобильные казуальные игры. Поэтому мне часто приходится подвергать анализу хиты из топов Google Play и AppStore, клонировать удачные решения и не допускать чужих ошибок. В результате я выявил у всех самых хитовых игр некоторые сходные черты в геймплее и управлении. В этом посте я изложу свои наблюдения о том, что именно делает игру популярной, и как это лучше реализовать.

1. Геймплей

Главные сходства игрового процесса таких хитов рынка мобильных игр, как Angry Birds, Ninja Jump, FruitNinja, Rope'n'Fly, Doodle Jump — простота и однообразие. Минимум действий и постоянное их повторение.

а) Лёгкость прохождения

Все самые популярные игры крайне легки в прохождении или собственно в самом процессе игры. Эта одна из главных причин их бешеного успеха. Большинство владельцев телефонов и планшетов — обычные люди, они не считают интересным пяток раз на выходных перепройти Марио или Battletoads. Также помните причины, по которым люди играют в мобильные игры. Причины эти — скука и усталость. Люди сидят на работе, на скучных лекциях, едут в метро, и вполне логично у них возникает желание поиграть. Поэтому ни в коем случае нельзя делать огромные сложности в играх — скучающие не получат веселья (девиз Dwarf Fortress «Проигрывать — это весело» здесь не прокатит), а уставшие от сложностей на работе не станут вкладывать кучу сил ещё и в какую-то игрушку.

В этом посте я опишу, как создать нагрузочный тест веб-приложения с помощью инструмента для проведения нагрузочного тестирования, разрабатываемого в рамках Apache Jakarta Project — JMeter.

JMeter является очень мощным инструментом нагрузочного тестирования с возможностью создания большого количества запросов одновременно благодаря параллельной работе на нескольких компьютерах. Поддерживает плагины, при помощи которых можно расширить функционал. Инструмент использовался мной ранее при тестировании крупного интернет-банкинга. Скачать JMeter можно по ссылке http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi, для запуска нужно зайти в \bin\jmeter.bat.

Запустив программу, слева видим 2 пункта — Test Plan и WorkBench. Добавим

Мой друг получил письмо от рекрутера, ведущее на сайт с такой задачкой:

На саммите большой пятидесятки собрались представители пятидесяти государств. От каждого государства присутствовал президент и премьер-министр. В перерыве между [дискуссиями] участники обменялись дипломатическими рукопожатиями, при этом, так как рукопожатия совершались в дипломатических целях, ни один президент не обменивался рукопожатиями с премьер-министром своей страны.

На званом обеде, посвящённом закрытию саммита, президент Анчурии опросил всех участников, кто сколько сделал рукопожатий, и не получил ни одного повторяющегося ответа. Сколько рукопожатий сделала премьер-министр Анчурии?

Как оказалось, задача имеет единственное решение.

Какими свойствами должен обладать хороший тимлид? Он, несомненно, должен быть технарем, иметь разносторонний опыт, уметь налаживать диалог внутри команды и с начальством, вести дискуссии и принимать решения, брать на себя ответственность, понимать бизнес-процессы, думать как заказчик и владелец бизнеса. Ну и быть немного психологом.

В отечественном IT я часто наблюдаю следующую картину: тимлидом часто становился лучший (?) разработчик из команды (aka 23-летний сеньор). А чтобы стать руководителем проекта (project manager) иногда достаточно просто знать английский и «павэрпойнт» на уровне пользователя. Это реалии отечественного аутсорсинга и с этим нужно как-то жить.

В итоге часто получается как-то так:

Потому что на десять сеньоров по статистике девять тупят.

Этот алгоритм является улучшенным алгоритмом поиска пути A*. JPS ускоряет поиск пути, “перепрыгивая” многие места, которые должны быть просмотрены.  В отличие от подобных алгоритмов JPS не требует предварительной обработки и дополнительных затрат памяти. Данный алгоритм представлен в 2011 году, а в 2012 получил высокие отклики. Что из себя представляет данный алгоритм и его реализацию можно прочитать дальше в статье.

Эта статья представляет собой хороший теоретический материал о TDD для тех, кто об этом ещё ничего не знает.