Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

Недавно я выступал на конференции Droidcon в Париже с докладом (оригинал на французском), в котором рассматривал проблемы, возникшие у нас в Square при работе с фрагментами и возможности полного отказа от фрагментов.

В 2011-м мы решили использовать фрагменты по следующим причинам:

• Тогда мы ещё не поддерживали планшеты, но знали, что когда-нибудь будем. Фрагменты помогают создавать адаптивный пользовательский интерфейс, и потому казались хорошим выбором.
• Фрагменты являются контроллерами представлений, они содержат куски бизнес-логики, которые могут быть протестированы.
• API фрагментов предоставляет возможность работы с backstack'ом (в общих чертах это выглядит так же, как и работа со стэком Activity, но при этом вы остаётесь в рамках одной Activity).
• Так как фрагменты построены на обычных представлениях (views), а представления могут быть анимированы средствами Android-фреймворка, то фрагменты могли в теории дать нам возможность использовать более интересные переходы между экранами.
• Google рекомендовал фрагменты к использованию, а мы хотели сделать наш код как можно более стандартным.

С 2011-го года много воды утекло, и мы нашли варианты получше.

Уважаемые хабравчане.

Поскольку дискуссия вокруг статьи идет весьма активно, Жан-Жак Дюбре (он читает комментарии) решил организовать чаты в gitter.

Вы можете пообщаться с ним лично в следующих чатах:
https://gitter.im/jdubray/sam
https://gitter.im/jdubray/sam-examples
https://gitter.im/jdubray/sam-architecture

Также автор статьи разместил примеры кода здесь: https://bitbucket.org/snippets/jdubray/

По поводу кода он оставил следующий комментарий:

I don't code for a living, so I am not the best developer, but people can get a sense of how the pattern works and that you can do the exact same thing as React + Redux + Relay with plain JavaScript functions, no need for all these bloated library (and of course you don't need GraphQL).

Я хотел бы подарить сообществу Хабра статью, в которой стараюсь дать достаточно полное описание подходов к алгоритмам подсчёта единичных битов в переменных размером от 8 до 64 битов. Эти алгоритмы относятся к разделу так называемой «битовой магии» или «битовой алхимии», которая завораживает своей красотой и неочевидностью многих программистов. Я хочу показать, что в основах этой алхимии нет ничего сложного, и вы даже сможете разработать собственные методы подсчёта единичных битов, познакомившись с фундаментальными приёмами, составляющими подобные алгоритмы.

От переводчика: этот пост — перевод одной из частей масштабного обзора физики (Sonic Physics Guide) в играх серии Sonic the Hedgehog для Sega Genesis/Mega Drive и Sonic CD. В следующих частях рассматриваются такие темы: бег, прыжки, вращение, потеря колец, поведение под водой, суперскорость, специальные возможности, камера, анимации и некоторые другие. Так как частей много (14 штук), в конце поста я добавил опрос. Стоит ли продолжать — решать вам.

Одной из самых сильных сторон языка программирования Go является встроенная поддержка concurrency, основанная на труде Тони Хоара «Communicating Sequential Processes». Go создан для удобной работы с многопоточным программированием и позволяет очень легко строить довольно сложные concurrent-программы. Но задумывались ли вы когда-нибудь, как выглядят различные паттерны concurrency визуально?

Конечно, задумывались. Все мы, так или иначе, мыслим визуальными образами. Если я попрошу вас о чём-то, что включает числа «от 1 до 100», вы мгновенно их «увидите» в своей голове в той или иной форме, вероятно даже не отдавая себе в этом отчёт. Я, к примеру, ряд от 1 до 100 вижу как линия с числами уходящая от меня, поворачивающая на 90 градусов вправо на числе 20 и продолжающая до 1000+. И, покопавшись в памяти, я вспоминаю, что в самом первом детском саду в раздевалке вдоль стены были написаны номерки, и число 20 было как-раз в углу. У вас же, вероятно, какое-то свое представление. Или вот, другой частый пример — представьте круглый год и 4 сезона года — кто-то их видит как квадрат, каждая грань которого принадлежит сезону, кто-то — как круг, кто-то ещё как-то.

Так или иначе, позвольте мне показать мою попытку визуализировать основные паттерны concurrency с помощью Go и WebGL. Эти интерактивные визуализации более-менее отражают то, как я вижу это в своей голове. Интересно будет услышать, насколько это отличается от визуализаций читателей.

В посте подробно рассматривается техника генерации случайных подземелий. Основной алгоритм генерации, пример работы которого можно посмотреть здесь, используется разработчиками игры TinyKeep. Оригинальный пост от разработчика был размещён на reddit.

Оригинальное описание алгоритма

1. Сначала я задаю нужное количество комнат – к примеру, 150. Естественно, цифра произвольная, и чем она больше, тем сложнее будет подземелье.

2. Для каждой комнаты я создаю прямоугольник со случайными шириной и высотой, находящимися в пределах заданного радиуса. Радиус не имеет большого значения, хотя разумно предположить, что он должен быть пропорционален количеству комнат.

Вместо равномерно распределённых случайных чисел (какие выдаёт генератор Math.random в большинстве языков), я использую нормальное распределение Парка-Миллера. В результате вероятность появления маленьких комнат превышает вероятность появления больших. Зачем это надо, объясню позже.

Кроме того я проверяю, что соотношение длины и ширины комнаты не слишком велико. Нам не нужны как идеально квадратные комнаты, так и сильно вытянутые.

3. И вот у нас есть 150 случайных комнат, расположенных на небольшом пространстве. Большинство из них наезжают друг на друга. Теперь мы осуществляем их разделение по технологии separation steering, чтобы разделить прямоугольники так, чтоб они не пересекались. В результате они не пересекаются, но находятся достаточно близко друг от друга.

4. Заполняем промежутки клетками размером 1х1. В результате у нас получается квадратная решётка из комнат различного размера.

5. И тут начинается основное веселье. Определяем, какие из клеток решётки являются комнатами – это будут любые клетки с шириной и высотой, превышающими заданные. Из-за распределения Парка-Миллера мы получим сравнительно небольшое количество комнат, между которыми есть довольно много свободного пространства. Но оставшиеся клетки нам также пригодятся.

6. Следующий шаг – связывание комнат вместе. Для этого мы строим граф, содержащий центры всех комнат при помощи триангуляции Делоне. Теперь все комнаты связаны меж собой непересекающимися линиями.

7. Поскольку нам не нужно, чтобы все комнаты были связаны со всеми, мы строим минимальное остовное дерево. В результате получается граф, в котором гарантированно можно достичь любой комнаты.

8. Дерево получается аккуратным, но скучным – никаких вам замкнутых ходов. Поэтому мы случайным образом добавляем обратно примерно 15% ранее исключённых рёбер графа. В результате получится граф, где все комнаты гарантированно достижимы, с несколькими замкнутыми ходами.

9. Чтобы превратить его в коридоры, для каждого ребра строится серия прямых линий (в форме Г), идущих по рёбрам графа, соединяющим комнаты. Тут нам пригождаются те клетки, которые остались неиспользованными (те, что не превратились в комнаты). Все клетки, накладывающиеся на Г-образные линии, становятся коридорами. А из-за разнообразия размеров клеток стены коридоров будут неровными, что как раз хорошо для подземелья.

И вот пример результата!

Осторожно — под катом много монстров анимированных гифок!

«Галоп пикселя», часть I — базовые понятия, этапы взросления, прикладные упражнения (линк)
«Галоп пикселя», часть II — перспектива, цвет, анатомия и прикладные упражнения (линк)
«Галоп пикселя», часть III — Анимация (линк)
«Галоп пикселя», часть IV — Анимация света и тени (линк)
«Галоп пикселя», часть V — Анимация персонажей. Ходьба (линк)

Рад сообщить вам, что мы вплотную подошли к созданию анимации. Также как и в случае первой статьи — мы начнем с азов. Потому что иными способами анимацию не сделать. Никаких бегающих и прыгающих людей, искрометных схваток и батальных сцен нам не получить, в том случае если нам неизвестно как двигаются простейшие объекты, до тех пор пока мы не понимаем, а главное не чувствуем принципов движения и динамики. И как уж повелось — это не будет чем-то сложным и малопонятным.

Думаю, что все уже привыкли к тому, что материал рассматривается так, чтобы будущим художником использовалось как можно меньшее количество инструментария, при максимальном нажиме на главные аспекты рассматриваемой темы. В этой статье вы не прочтёте дифирамбов тому или иному пакету, не будете затянуты в пучину зубодробительных терминов, не будете отправлены на множество сторонних веб-ресурсов, где вам будет предложено самостоятельно знакомиться с чем-либо. Все изображения будут созданы здесь, вместе с вами, элементарными средствами на базе классической покадровой анимации.

Не смотря на то, что вторая часть цикла о пиксель-арте собрала куда меньше положительных отзывов и согласно статистике пользовалась меньшим успехом на Хабре — мы продолжим копать пиксель-арт так, чтобы исследованные нами территории перестали быть белыми пятнами, чтобы мы могли, наконец, воздвигнуть здесь надежный укрепрайон. Популярность вещь приходящая и уходящая. Было бы смешно руководствоваться исключительно ею. Тем более что есть люди, которые настояли на скорейшем выпуске этой части цикла. Я ещё коснусь этой темы в конце публикации.

Лопаты в руки.

… но это нормально. Любое проектирование отстой. И всегда будет отстоем.

Если вы мне не верите, давайте объясню…

Ни один проект не переживает встречи с реализацией

Когда вы начинаете реализовывать то, что напроектировали, вы неизбежно сталкиваетесь с такими вещами в реальности, которые никак не соответствуют вашим первоначальным ожиданиям.

Данные, которые вы ожидали как обязательные в ответе внешнего сервиса, могут отсутствовать (или быть невалидными). Ожидаемая уникальность может оказаться совсем не уникальной на практике (даже в sha1 когда-нибудь случаются коллизии). Процессы, которые предполагались надежными, будут падать гораздо чаще, чем вы ожидали.

Это нормально.

В некоторых случаях вы можете просто затаймаутиться, выкинуть исключение или еще как-нибудь громко упасть. В других случаях приходится ослабить требования системы. Или добавлять дополнительный фильтрующий слой, который займется «очисткой» и передаст в систему уже правильный вариант входных данных.

Недостающие данные могут быть сделаны опциональными или заменены умолчальными.

Некорректные данные можно рассматривать как отсутствующие, либо записывать их «как есть» и добавить дополнительную провалидированную версию, которая присутствует только если оригинал валидный.

Ограничение уникальности можно

Когда собаке программисту нечего делать, он начинает все автоматизировать. Мне по роду своей деятельности приходится писать много кода и, конечно, хочется какие-то повторяющие вещи обобщить в виде библиотек, скриптов или шаблонов для Android Studio. О них и поговорим.

Начало

Однажды мне пришлось заняться разработкой Web-приложения для корпоративного использования на Python+Django. И самым первым вопросом, который пришлось решать — это прозрачная авторизация на сайте или Single Sign-On (SSO).

На предприятии широко используется служба каталогов на базе Microsoft Active Directory, и к настоящему моменту практически все корпоративные приложения позволяют использовать windows-авторизацию и не вводить постоянно логины/пароли, поэтому новое приложение просто должно было удовлетворять существующему положению вещей и реализовывать указанную выше возможность для «прозрачной» авторизации пользователей.

Хотя о вопросе реализации SSO для Django написано немало статей, однако для того, чтобы реализовать то, что мне было необходимо, пришлось затратить относительно много времени. Поэтому, чтобы избавить некоторых из вас от возможных долгих поисков информации и ее сборки в работающую схему, предлагаю вам свой мануал, как сделать прозрачную авторизацию в приложении Django с использованием учетных записей Active Directory.

Итак мы имеем:

Привет!
У издательств я узнал, что с 1 по 10 января люди читают больше, чем за год. Поэтому небольшой подарок от нас — мы договорились с Даниилом Куком (бывшим геймдизайнером Epic Megagames), взяли и перевели несколько его хардкорных материалов про разработку игр. И засунули их в PDF на сотню страниц.

• Как игры формируются внешней средой: как рынок влияет на сюжет игры (например, из-за уменьшения среднего дохода на игру уменьшается роль открытого мира – слишком долго делать) и так далее. Очень хороший аналитический обзор от гуру с конкретными советами.
• Организация игровых процессов в многопользовательской игре — как собирать игроков вместе, как делать асинхронные взаимодействия и много чего ещё с числами и примерами. Годный хардкор.
• ТОП-5 споров о разработке 2014-го года — прошлогодний материал о том, что за тренды обсуждались. Всё актуально и сейчас.
• Декларация независимости разработчика — американский крик души о том, что «уберите грязные лапы финансового директора от сюжета игры». Ну, примерно.
• Критика критики игр — что делать, если обзоры пишут дилетанты, и как выделиться из балласта.
• Создание эффективных причинно-следственных связей в играх — невероятно полезная вещь для всех тех, кто хочет понять, как работают когнитивные схемы игр. Полезна не только разработчикам, но и для UI/UX-спецов.
• Таблицы трофеев – математика выковыривания лута из трупов врагов. Начинается с ликбеза и стремительно ускоряется до весьма крутых решений.

Вот PDF и полные тексты. Ниже в посте – основные тезисы, если лень читать всё или хочется здесь и сейчас.

Первая часть

От переводчика. OlegKozlov рассказал о приёмах камеры в своей игре «Несыть». Из-за большого количества трафика и не слишком верно действующего JS якорь перебрасывает куда угодно, только не на комментарий, поэтому сделаю копию здесь.

Ну и по поводу навязчивости и комфорта. Было тяжело переводить и ещё тяжелее вычитывать, анимация в периферийном зрении очень мешала, да и нагруженные анимацией страницы заглючивали «рыжую». И простите, что на день бросил первую часть под замок.

Направление

Подсказываем, куда идти, близко ли цель и что рядом важного

Мы уже рассмотрели, как сделать, чтобы поле зрения игрока соответствовало управлению, и как показать то, что игрок хочет видеть — в нашем треугольнике это взаимодействие. Также мы осветили множество способов сделать прокрутку ненавязчивой, но действенной (комфорт). Теперь, как режиссёры игры, попробуем обратить внимание публики на то, что мы сами хотим ей показать — то ли ради контекста, то ли чтобы подчеркнуть течение игры, то ли ради драмы и сюжета.

Wonder Boy, ещё одна моя любимица, быстрый платформер, в котором можно идти только вперёд через старое доброе одностороннее окно свободного хода. В отличие то Super Mario Bros., там нет зоны разгона, плавно ускоряющей камеру, но есть другая интересная техника, которую я называю «рельсы». Камера ставится и движется так, чтобы предвосхищать будущие преграды.

Wonder Boy (Sega, 1986)

Рельсы: запрограммированный маршрут камеры Зона свободного хода (односторонняя) Статическое упреждение

Пятое поколение приставок, среди них PlayStation и Nintendo 64, открыло новые аппаратные возможности, положив начала грубому, но настоящему 3D. Приёмы трёхмерной камеры — сами по себе захватывающая и многогранная тема, но поддержка 3D повлияла и на двухмерные игры. Разработчики теперь могут приближать камеру, наклонять вид и даже сочетать 2D и 3D — то, что мы сейчас называем 2,5D, когда игра идёт на двухмерной плоскости, но в объёмном мире.

КДПВ 3. Неполная разборка

В предыдущей части я писал об объектах. Эта часть — о геометрии.

КДПВ 2.

Продолжение рассказа о том, что Blender — это несложно, написанный непрофессионалом. Вот начало рассказа.

КДПВ. По мотивам.

О чем пост

Пост написан по мотивам этого комментария . Особенно вдохновила картинка в ответах к этому комментарию. Изначально хотел здесь написать про UI и основы моделлинга в Blender, но выходит многовато (я словообилен). Поэтому, про моделлинг — позже (если публика захочет). А здесь — про UI Blender с точки зрения непрофессионала.

Если вы знаете, почему простая строка `strings` в Redis займёт в оперативной памяти 56 байт — вам, думаю, статья не будет интересна. Всем остальным я попробую рассказать, что такое строки в Redis и почему использующему эту базу данных разработчику важно понимать, как они устроены и работают. Это знание особенно важно, если вы пытаетесь рассчитать фактическое потребление памяти вашим приложением или планируете строить высоко нагруженные системы статистики или учёта данных. Или, как часто бывает, пытаетесь срочно понять, почему вдруг ваш экземпляр redis стал потреблять неожиданно много памяти.

Разрешите представить вам перевод статьи Нолана Лоусона «У нас проблемы с промисами», одной из лучших по теме из тех, что мне доводилось читать.

У нас проблемы с промисами

Дорогие JavaScript разработчики, настал момент признать это — у нас проблемы с промисами.

Нет, не с самими промисами. Их реализация по спецификации A+ превосходна. Основная проблема, которая сама предстала передо мной за годы наблюдений за тем, как многие программисты борются с богатыми на промисы API, заключается в следующем:

— Многие из нас используют промисы без действительного их понимания.

Если вы мне не верите, решите такую задачку:

Вопрос: В чем разница между этими четырьмя вариантами использования промисов?

doSomething().then(function () {
  return doSomethingElse();
});

doSomething().then(function () {
  doSomethingElse();
});

doSomething().then(doSomethingElse());

doSomething().then(doSomethingElse);

Многие боятся переходить с «мускуля» на «посгрес» из-за того, что лишь смутно понимают, что это даст. Некоторых останавливает мысль, что наверно Postgres — это слишком сложная база и требует обучения. А также, что возможно чего-то придется лишиться в связи с переходом. Попробую немного прояснить ситуацию.

При разработке Android приложений зачастую приходится прибегать к помощи adb для оптимизации своей работы и экономии времени. Adb является единственным инструментом, позволяющим, к примеру, миновать длинную цепочку activity и запустить сразу нужную или отправить broadcast сообщение без ожидания выполнения каких-либо внешних условий. Использование adb влечет за собой все неудобства применения терминала для формирования длинных команд, что и привело меня к написанию плагина для ускорения и упрощения работы с adb при отправке intent на устройства.