Перевод старался делать точным, насколько это возможно, и изменил лишь название компании, которая используется как пример, но по сфере деятельности и принципу работы в рознице схожа с той, что в оригинале.

Каждый блинчик в меню Теремка — всего лишь набор из примерно 8ми ингредиентов. С такой простой периодической таблицей элементов компания заработала 1.9 млрд долларов в прошлом году (нет, не Теремок, а всё-таки Taco Bell).
Чем больше я программирую и проектирую системы, тем больше я понимаю, что в множестве случаев можно достигнуть желаемого результата банально сочетая базовый набор инструментов, данный нам Unix. В конце концов, функциональность — это ценность, а код — это задолженность. Это утверждение обратно абсурднму тренду DevOps (разработчико-админов), исходя из которого системные администраторы начинают писать юнит-тесты и прочие вещи, чтобы помочь разработчикам, и гласит что программирование в стиле Теремка это разработчики, которые знают достаточно об администрировании (и Unix в целом) так, что они не изобретают велосипед, и приходят к простым и масштабируемым решениям.

Вот конкретный пример: представьте, вам нужно скачать и записать на диск миллионы веб-страниц для дальнейшей обработки. Как это сделать? Детки-крутышки скажут, что нужно написать распределённый паук на Clojure и запустить на EC2, коммуницируя с помощью SQS или 0MQ.

Вступление

В этой небольшой статье я расскажу о теории категорий в контексте системы типов языка Haskell. Никакой зауми, никаких уловок – постараюсь объяснять всё наглядно. Я хочу показать тесную связь языка программирования с математикой, чтобы спровоцировать у читателя осознание одного, через другое и наоборот.

Не хотелось бы повторять перевод на эту тему, который уже был на хабре: Монады с точки зрения теории категорий, но для целостности статьи, я всё же буду давать основные определения. При этом, в отличие от той статьи, я не хочу делать основной упор на математику.

Эта статья во многом повторяет (в том числе заимствует иллюстрации) раздел из английской Haskell Wikibook, но тем не менее не является непосредственным переводом.

Что такое категория?

Примеры

Для наглядности рассмотрим сначала пару картинок изображающих простые категории. На них есть красные кружочки и стрелки:

Красные кружочки изображают «объекты», а стрелки – «морфизмы».

Я хочу привести один наглядный пример из реальной жизни, который даст какое-то интуитивное представление о природе объектов и морфизмов:

Можно считать города «объектами», а перемещения между городами – «морфизмами». Например, можно представить себе карту авиарейсов (как-то не нашёл я удачную картинку) или карту железных дорог – они будут похожи на картинки выше, только сложнее. Следует обратить внимание на два момента, которые кажутся в реальности само собой разумеющимися, но для дальнейшего имеют важное значение:

• Бывает, что из одного города в другой никак не попасть поездом или самолётом – между этими городами нет морфизмов.
• Если мы перемещаемся в пределах одного и того же города, то это тоже морфизм – мы как бы путешествуем из города в него же.
• Если из Санкт-Петербурга есть поезд до Москвы, а из Москвы есть авиарейс в Амстердам, то мы можем купить билет на поезд и билет на самолёт, “скомбинировать” их и таким образом попасть из Санкт-Петербурга в Амстердам – то есть можно на нашей карте нарисовать стрелку от Санкт-Петербурга до Амстердама изображающую этот скомбинированный морфизм.

Надеюсь, с этим примером всё понятно. А теперь немного формализма для чёткости.

Timsort, в отличии от всяких там «пузырьков» и «вставок», штука относительно новая — изобретен был в 2002 году Тимом Петерсом (в честь него и назван). С тех пор он уже стал стандартным алгоритмом сортировки в Python, OpenJDK 7 и Android JDK 1.5. А чтобы понять почему — достаточно взглянуть на вот эту табличку из Википедии.



Среди, на первый взгляд, огромного выбора в таблице есть всего 7 адекватных алгоритмов (со сложностью O(n logn) в среднем и худшем случае), среди которых только 2 могут похвастаться стабильностью и сложностью O(n) в лучшем случае. Один из этих двух — это давно и хорошо всем известная «Сортировка с помощью двоичного дерева». А вот второй как-раз таки Timsort.

Алгоритм построен на той идее, что в реальном мире сортируемый массив данных часто содержат в себе упорядоченные (не важно, по возрастанию или по убыванию) подмассивы. Это и вправду часто так. На таких данных Timsort рвёт в клочья все остальные алгоритмы.

В данной статье я хочу поделиться с вами некоторыми экспериментами по созданию анимированных кнопок при помощи CSS3. Идея заключается в создании анимированных ссылок с разными стилями, hover-эффектами и пр.

В данных примерах используются иконки с webiconset.com, а также шрифт от Just Be Nice.

Мы рассмотрим каждый пример и разберем как выглядит их HTML-структура и стили для разных состояний кнопок.

Обратите внимание, что анимация/переходы будут работать только в браузерах, которые поддерживают эти CSS3-свойства.

Чтобы не захламлять код в уроке я не буду использовать префиксы для различных браузеров. Их вы сможете увидеть в архиве с примерами.

Эта статья является переводом цикла из четырёх статей «Linear algebra for game developers», написанных David Rosen и посвящённых линейной алгебре и её применению в разработке игр. С оригинальными статьями можно ознакомиться тут: часть 1, часть 2, часть 3 и часть 4. Я не стал публиковать переводы отдельными топиками, а объединил все статьи в одну. Думаю, что так будет удобнее воспринимать материал и работать с ним. Итак приступим.

Все знают социальную сеть facebook. Многие слышали о неких программистских задачках, опубликованных администрацией этой сети с целью поиска программистов в свою контору (хотя, судя по комментариям на форуме, эта практика давно приостановлена). Некоторые пытались эти задачки решать. Кое-кто даже добился в этом успеха. Но лишь единицы поделились своим опытом в этом. А опыт, надо сказать, весьма и весьма полезный. Собравшись с мыслями, я решил слегка исправить это упущение.

Небольшой дисклеймер: В этой статье не будет красивого кода, следования принципам ООП, соблюдения принятых конвенций и прочих популярных ныне вещей. Красиво отрефакторить работающий код можно успеть всегда, задачей же, решаемой на протяжении статьи, является написание собственно работающего кода.

Итак, алкотестер. Он же breathalyzer. Это задачка snack-сложности по классификации facebook, т.е. по их меркам она совсем не сложная. Что не помешало мне потратить на её решение добрых пару недель(отчасти из-за принципиального желания решить её на Ruby). Эту задачу я делал второй по-очереди, и именно она натолкнула меня на основную идею, побудившую меня прикладывать кучу усилий для поиска решения. А идея была в следующем — я не умею программировать…

Доброго времени суток.
Сегодня мы рассмотрим варианты организации кроссдоменных запросов в юзерскриптах.
В подробности реализации того или иного механизма я вдаваться не буду, но приведу пример кроссбраузерной оболочки для кроссдоменных запросов.

Доброго времени суток всем желающим приобщиться к миру пользовательских скриптов (они же userscript, userJS, юзерскрипты).

В этой статье я хочу поведать о том, что такое юзерскрипты, c чем их едят и, главное, как их готовят!

Внимание: предполагается минимальное знание javascript.
На практике доказано: юзерскрипты может писать человек, не знакомый с программированием, но обладающий усидчивостью и желанием изучить javascript!
О том, что такое javascript и как с ним обращаться, можно узнать на javascript.ru.

NoSQL обычно воспринимается как альтернатива реляционным БД, однако, многие из них, особенно, те, что попроще, могут не только заменять, но и отлично дополнять их. На самом деле, чтобы использовать какое-то NoSQL-решение вместо привычной БД, нужен либо новый проект, либо возможность переписать старый практически полностью. Редкие случаи, в повседневной разработке. В то же время можно легко сорвать множество низко висящих плодов.

В последнее время все больше «ходят» разговоры про новомодные алгоритмы, такие как нейронные сети и генетический алгоритм. Сегодня я расскажу про генетические алгоритмы, но давайте на этот раз постараемся обойтись без заумных определений и сложных терминах.
Как сказал один из великих ученных: «Если вы не можете объяснить свою теорию своей жене, ваша теория ничего не стоит!» Так давайте попытаемся во всем разобраться по порядку.

Я давно хотел написать какую-нибудь сетевую игру на bash, причём желательно, чтобы управление было удобное, с клавиатуры, обычными курсорным клавишами. Вообще, тема интерактивного взаимодействия в bash глубже, чем «введите число, нажмите „Enter“» не раскопана. Мне пришлось всё изобретать и исследовать самостоятельно. Я очень старался найти что-то похожее по уровню интерактивности, но не нашёл.

Поскольку тонкости управления с клавиатурой съели очень много моего времени, я не стал заморачиваться с тонкостями совместимости, поэтому игра тестировалась только под Mac OS X, есть ненулевая вероятность, что она заработает и под Linux и уж точно её можно допилить там до рабочего состояния.

Для работы игра требует наличия nc (aka Netcat) и терминала с поддержкой 256 цветов (под Mac OS рекомендую iTerm2). При наличие интереса к игре, допилю до терминала на 16 цветов и /dev/tcp. Кстати начал выкладывать все свои шел-поделки на ГитХаб.



Так как игра сетевая, у неё требуется указать два параметра, о которых она расскажет, если её запустить без них. Первый — адрес машины противника, второй — порт. Порт выбирается одинаковым на обеих машинах. Игру можно запустить и на одной машине, в двух консолях (на скриншоте как раз такой случай).

Играть просто — в каждый момент времени активна только одна доска (на скриншоте — правая, у неё буквы и цифры вокруг доски ярче), на активной доске курсор двигается курсорными клавишами — ←, →, ↑ и ↓, взять фигуру и поставить её на доску — по клавише пробела или Enter. Как только вы поставили фигуру на доску, ход переходит к сопернику. «Съесть» фигуру соперника проще простого — достаточно поставить свою фигуру на чужую. В игре есть защита — нельзя «съесть» свою фигуру.

Ничего помимо этого в игре нет — не производится правильность контроля ходов, нет проверки на завершение игры, можно даже ходить фигурами соперника. Было очень сложно придумать как обрабатывать нажатия в shell, так что остальное сделать я просто не успел, не поместилось в формат «игрушка за вечер».

Я постарался снабдить свой код комментариями и писать достаточно структурировано, чтобы можно было разобраться как всё работает самостоятельно.

Несколько книг по разным темам, которые находятся в открытом доступе.

Основы программирования

• codebetter.com/karlseguin/2008/06/25/foundations-of-programming-ebook
• pine.fm/LearnToProgram
• netlib.bell-labs.com/cm/cs/pearls
• www.faqs.org/docs/artu
• savannah.nongnu.org/projects/pgubook

Чем старше я становлюсь, тем менее важной становится запятая. Пусть читатель сам решает, где ему ставить паузы. — Elizabeth Clarkson Zwart

Примерно так я комментировал свой код двадцать лет назад (внимание, чуток драмы):

/*
 * Когда мы дойдем сюда, наша структура уже будет готова. 
 * К тому же, мы создали достаточно большой буфер, в который 
 * можно засунуть все входные данные, плюс есть немного места
 * про запас. Я не уверен, понадобится ли оно, но хуже не будет. 
 * Теперь нам надо обновить счетчик, предполагая, что клиент 
 * уже прочитал значение, но еще не использовал его. Сначала 
 * я хотел переложить обязанность инкремента на плечи вызывающего
 * кода. С другой стороны, это означает, что инкремент нужно делать всем, 
 * поэтому я решил, что будет лучше перенести его сюда. Но мы можем 
 * пересмотреть это решение позже, если вдруг кому-то из внешних функций 
 * захочется делать инкремент самому.
*/
counter++; // инкрементировать счетчик для потребляемого значения

/*
 * Теперь нужно просмотреть весь буфер с данными. Для этой 
 * операции нам понадобится еще один индекс, иначе перед 
 * выходом из функции мы потеряем начальное значение. 
 * Я хотел назвать эту переменную ‘ref’, потому что в некотором
 * смысле мы будем обращаться с ней как со ссылкой на данные. 
 * В конце концов я пришел к выводу, что самым лучшим  
 * названием для нее будет ‘pos’. Если что, я не против обсудить
 * это решение.
*/
char* pos = buffer; // начинаем наш обход данных

/*
Теперь, мы...
*/

Ну что, узнаете? А должны! Если быть предельно невежливым, весь код выше написал нуб. (Между прочим, если вы не знаете, кто такой нуб, значит вы — нуб).

Расширения для браузеров очень популярны в наше время. Повод написать какое-либо расширение всегда найдется, и их напашется еще много.

В данной статье я хочу рассказать о том как я написал небольшое расширение для google chrome в личных целях. А цель статьи — помощь молодому программисту, с трудом понимающему английский язык. Не каждый на 3ом курсе сможет читать гугловскую документацию, которая есть только на английском. А сделать расширение хочется.

Если поискать, то на русском языке нет ничего толкового по разработке расширений для chrome, только лишь эта статья доступно описывает самые основы.

Данный пост будет более продвинутой версией.

Иногда возникают такие ситуации, когда нужно прочитать QR код, а смартфона под рукой нет. Что же делать? В голову приходит лишь попробовать прочитать вручную. Если кто-нибудь сталкивался с такими ситуациями или кому просто интересно как же читается QR код машинами, то данная статья поможет вам разобраться в этой проблеме.

В статье рассмотрены базовые особенности QR кодов и методика дешифрирования информации без использования вычислительных машин.

Иллюстраций: 14, символов: 8 510.

Введение

Деревья представляют собой структуры данных, в которых реализованы операции над динамическими множествами. Из таких операций хотелось бы выделить — поиск элемента, поиск минимального (максимального) элемента, вставка, удаление, переход к родителю, переход к ребенку. Таким образом, дерево может использоваться и как обыкновенный словарь, и как очередь с приоритетами.

Основные операции в деревьях выполняются за время пропорциональное его высоте. Сбалансированные деревья минимизируют свою высоту (к примеру, высота бинарного сбалансированного дерева с n узлами равна log n). Большинство знакомо с такими сбалансированными деревьями, как «красно-черное дерево», «AVL-дерево», «Декартово дерево», поэтому не будем углубляться.

В чем же проблема этих стандартных деревьев поиска? Рассмотрим огромную базу данных, представленную в виде одного из упомянутых деревьев. Очевидно, что мы не можем хранить всё это дерево в оперативной памяти => в ней храним лишь часть информации, остальное же хранится на стороннем носителе (допустим, на жестком диске, скорость доступа к которому гораздо медленнее). Такие деревья как красно-черное или Декартово будут требовать от нас log n обращений к стороннему носителю. При больших n это очень много. Как раз эту проблему и призваны решить B-деревья!

B-деревья также представляют собой сбалансированные деревья, поэтому время выполнения стандартных операций в них пропорционально высоте. Но, в отличие от остальных деревьев, они созданы специально для эффективной работы с дисковой памятью (в предыдущем примере – сторонним носителем), а точнее — они минимизируют обращения типа ввода-вывода.

По факту защиты мной диплома образовалось некоторое свободное время и я таки решил собраться и написать про эту чудесную штучку.
Мы в последнее время видим всплеск интереса ко всяким языкам очень высокого уровня, с анонимными функциями, каррингом, мапом/фолдом, метапрограммированием и прочим блэкджэком. Слава богу, я считаю.
Задачи усложняются и если люди применяют относительно низкоуровневые средства разработки зачастую наступает ситуация, когда набор абстракций оказывается мал в рамках решаемой задачи, примерно так появляется «спагетти» и велосипеды. Хорошего мало. Хотя умалять роль низкоуровневого программирования не хочется совершенно, по понятным причинам.

Совсем недавно, в 2002 году, бравый американец Стив Декорте понял, что ему как-то все вокруг не нравится. Ну то есть нравится, но как-то по частям. Нравится Smalltalk своей Ъ-ООП природой, нравится Lisp своей системой метапрограммирования и общей мегаизвратностью, нравится Self своими прототипами, нравится Lua, потому что маленькая и клево встраивается куда угодно. А вот что бы все и сразу — что-то не то. Погоревал бравый американец, да и наколбасил свой собственный язык программирования — Io.

Io

Io это маленький, полностью объектно-ориентированный язык программирования с динамической типизацией и развитой системой метапрограммирования, анонимными функциями и вытекающими отсюда плюшками. Кроме того, Io невероятно прост, как в синтаксисе, так и внутри. Существуют всего две сущности: объекты и сообщения. На этом базисе построено все остальное. Вообще весь язык следует дзенскому духу минимализма и простоты.
В Io нет понятия класс, только объект. Объект может быть склонирован и изменен, таким образом мы получаем другой объект (Это и есть прототипы). Все типы данных, значения и прочая — объекты.

Ну что, поехали.

Пусть, дано предложение “Съешьте еще этих мягких французских булок, да выпейте чаю.”, в котором нам нужно определить часть речи для каждого слова:

[('съешьте', 'глаг.'), ('еще', 'нареч.'), ('этих', 'местоим. прил.'), ('мягких', 'прил.'), ('французских', 'прил.'), ('булок', 'сущ.'), ('да', 'союз'), ('выпейте', 'глаг.'), ('чаю', 'сущ.')]

Зачем это нужно? Например, для автоматического определения тегов для блог-поста (для отбора существительных). Морфологическая разметка является одним из первых этапов компьютерного анализа текста.

Все исходные коды и примеры из этой статьи доступны здесь.

Когда я первый раз смотрел проект PyPy, мне потребовалось некоторое время, чтобы выяснить, что он из себя представляет. Он состоит из двух вещей:

— набор инструментов для написания интерпретаторов языков программирования;
— реализация Питона с применением этого набора инструментов.

Вероятно, большинство людей думает, что PyPy это только вторая часть, но это руководство не об интерпретаторе Питона. Оно о том, как написать интерпретатор своего языка.

Я взялся за это руководство для того, чтобы лучше понять как работает PyPy и что он из себя представляет. Предполагается, что вы очень мало знаете о PyPy, поэтому я начну с самого начала.

Морфологический анализатор для русского языка — это что-то заумное? Программа, которая приводит слово к начальной форме, определяет падеж, находит словоформы — непонятно, как и подступиться? А на самом деле все не так и сложно. В статье — как я писал аналог mystem, lemmatizer и phpmorphy на Python, и что из этого получилось.