Свет видел много любительских реализаций std::tuple, и реализация своих велосипедов — наверное, это действительно действенный способ обучения: вряд-ли можно сказать, что ты что-то по-настоящему понимаешь, если не можешь объяснить, как это что-то устроено.

Многие пытливые умы на протяжении десятилетий задавались вопросом: как же реализован std::tuple, как мне реализовать свой тупль (кортеж)? [1]

И немало было дано ответов на такие вопросы и написано статей ([2]). Однако я берусь утверждать, что все они имеют один фатальный недостаток! Конкретнее, они все рассматривают в основном лишь один (и при этом неэффективный) способ реализации: с помощью множественного наследования или рекурсивного инстанцирования, имеющий в свой очередь множество своих недостатков, главный из которых — неэффективное использование памяти.

В то время как современный C++ позволяет реализовать тупль гораздо проще (без обилия шаблоноты) и эффективнее.

Привет! В команде ВКонтакте мы переписываем рантайм движков баз данных — они становятся быстрее, надёжнее, а ещё с новым рантаймом проще писать код. Однако есть нюанс: в новом рантайме много конкурентных структур данных, в том числе нужных для работы с корутинами из С++20. Появляется интересная задача — проверять корректность этих конкурентных структур данных до выхода кода в продакшен.

Для решения этой задачи команда ВКонтакте вместе со студентами из университетов ИТМО и СПбГУ работала над научно-исследовательским проектом — верификацией конкурентных структур данных на языке C++. В этой статье подробно расскажем, как мы в рамках проекта проверяли корректность наших конкурентных структур данных и заодно исправили найденную в нашем новом рантайме ошибку.

В этой статье мы попробуем разобраться с одним из самых неоднозначных и непонятных нововведений стандарта C++17 — функцией стандартной библиотеки std::launder. Мы посмотрим на std::launder с другой стороны, посмотрим на источник. Разберем что лежит в основе функции на примере решения задачи девиртуализации и реализации виртуальных указателей в LLVM.

В этом году на C++ Russia я рассказывал про API дизайн. Эта статья — пересказ и переосмысление моего доклада.

То, что я здесь расскажу, основано на моем личном опыте — про API дизайн я думаю уже лет 15, с того момента как в 2008м начал читать ревью библиотек на входе в boost (кстати, всем рекомендую).

В первой части я сфокусируюсь на базовых вещах, которые применимы практически к любому императивному языку программирования, не только к C++. Будет также часть 2, более приближенная собственно к C++, в которой я расскажу о некоторых фичах языка и стандартной библиотеки, которые помогут вам сделать ваши API еще лучше.

Я люблю давать простые задачки студентам на лекции. Во-первых, понятно, скольких мы потеряли, во-вторых, это переключение из режима потребления информации в режим выдачи результатов, в третьих — возможность проявить себя для шустрых. Сплошные плюсы!

Одна из простых задач звучит так: «При переводе картинки из цветового пространства RGB в YUV мы выполняем прореживание, то есть выкидываем каждый четный столбец и каждую четную строку в компонентах U и V (все компоненты пикселя по 1 байту). Вопрос: во сколько раз меньше данных у нас стало?» Эта операция называется chroma subsampling и широко используется при сжатии видео, например.

Забавно, что когда-то давно, когда винчестеры были меньше, а дискеты больше, студенты реально отвечали на этот вопрос быстро. А в последние годы регулярно народ в ступор впадает. Приходится разбирать по частям: «Если выкинуть каждую четную строку и каждый четный столбец, во сколько раз меньше данных будет у компоненты?» Почти хором: «В четыре». Начинаю подкалывать: «Отлично! У нас было 3 яблока, первое осталось как есть, а от второго и третьего осталось по четвертинке. Во сколько раз меньше яблок у нас стало?» Народ ржет, но, наконец-то, дает правильный ответ (заметим, не все). 

Это было бы смешно, если бы от способности быстро в уме прикинуть результат не зависела способность быстрее создавать сложные алгоритмы. 

И хорошо видно, как эта способность в широких массах студентов заметно плавно падает. Причем не только в нашей стране. Придуман даже специальный термин: «цифровое слабоумие» ("digital dementia") — снижение когнитивных способностей, достаточно серьезное, чтобы повлиять на повседневную деятельность человека. 

Кому интересно как теряют мозг студенты масштабы бедствия и что с этим делать — добро пожаловать под кат!