На Хабре можно найти немало статей, посвящённых оптимизациям поиска кратчайшего пути на графе. Я расскажу ещё про еще один подход. Речь пойдёт о распараллеливании алгоритма A* и исполнении его на двух потоках, а также о сложностях, с которыми я столкнулся при реализации, и их преодолении.

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?

Всем привет! В прошлом году мы запустили пробки в нашем приложении. Мы долго готовились к запуску, и в ходе этой подготовки наши взгляды на решение задач, связанных с пробками, менялись. Рендеринг пробок прошёл длинный путь от первых прототипов до первой реализации, и сегодня я хочу рассказать об эволюции рендеринга пробок на пути к релизу.