Интересно, что термин "функтор" означает совершенно разные вещи в разных языках программирования. Возьмем, например, C++. Каждый, кто освоил мастерство C++, знает, что класс, который реализует operator(), называется функтором. Теперь возьмём Standard ML. В ML функторы отображают структуры на структуры. Теперь Haskell. В Haskell функторы — это просто гомоморфизм над категориями. А в Prolog функтор означает атом в начале структуры. Все они различаются. Давайте подробнее рассмотрим каждый из них.

1. Выучить новый язык программирования

Изучение нового языка программирования разовьет новые способы мышления, особенно если новый язык программирования использует парадигмы, с которыми Вы еще не знакомы. Многие из приобретенных способов мышления могут быть применены к языкам, которые уже знаете. Возможно, вы даже полюбите новый для Вас язык программирования настолько, что начнёте использовать его для серьёзных проектов.

Среди языков программирования отличный познавательный эффект и наверстывание опыта дают: Lisp (или Scheme), Форт, PostScript или Factor (стековые языки программирования), Haskell (строго типизированный, чистый функциональный язык) либо OCaml (объектно-ориентированный язык функционального программирования), Пролог (логическое программирование), Erlang (отличные паралельные вычисления).

Добрый день, хабражители! Недавно мне пришлось написать программу для параллельного вычисления определённого интеграла. Естественно, после окончания работы был приобретен некий опыт, и я хотел бы поделиться этим опытом с вами. Сразу скажу, что в рамках статьи я не буду рассматривать парсинг интегрируемой функции, а заострю внимание на взаимодействии тредов и компьютеров между собой.

Постановка задачи

Конечно, прежде чем начать писать код нужно правильно поставить себе задачу, требования к программе были следующие:

• Вычисления должны производиться на нескольких машинах параллельно (в пределах локальной сети)
• Вычисления должны быть многопоточными
• Доступ к компьютерам, на которых производятся вычисления, непостоянный

Межпроцессное взаимодействие (Inter-process communication (IPC)) — это набор методов для обмена данными между потоками процессов. Процессы могут быть запущены как на одном и том же компьютере, так и на разных, соединенных сетью. IPC бывают нескольких типов: «сигнал», «сокет», «семафор», «файл», «сообщение»…

В данной статье я хочу рассмотреть всего 3 типа IPC:

1. именованный канал
2. разделенная память
3. семафор

Отступление: данная статья является учебной и расчитана на людей, только еще вступающих на путь системного программирования. Ее главный замысел — познакомиться с различными способами взаимодействия между процессами на POSIX-совместимой ОС.

Здравствуйте!

Те, кто занимается программированием рано или поздно сталкивается с необходимостью прохождения технического собеседования у потенциального работодателя.

О том, что спрашивают на собеседовании у C++ программистов, а также об ответах на эти вопросы и пойдет речь в данном посте.

Иногда полезно представить граф в графической форме, так чтобы была видна структура. Можно привести десятки примеров, где это может пригодиться: визуализация иерархии классов и пакетов исходного кода какой-нибудь программы, визуализация социального графа (тот же Twitter или Facebook) или графа цитирования (какие публикации на кого ссылаются) и т.д. Но вот незадача: количество ребер в графе зачастую настолько велико, что нарисованный граф просто невозможно разобрать. Взгляните на эту картинку:



Это граф зависимостей некой программной системы. Он представляет собой дерево разбиения на пакеты (серые шарики — пакеты, белые — классы), на которое поверх наложены ребра зависимости одних классов от других. Чтобы не рисовать стрелки направления, ребра нарисованы в виде градиентных линий, где зеленый — это начало, а красный — конец ребра. Как видите, граф настолько визуально перегружен, что архитектуру программы невозможно проследить.
Под катом описание метода, решающего эту проблему.

Интро

Этой статьей я начинаю цикл статей об известных и не очень структурах данных а так же их применении на практике.

В своих статьях я буду приводить примеры кода сразу на двух языках: на Java и на Haskell. Благодаря этому можно будет сравнить императивный и функциональный стили программирования и увидить плюсы и минусы того и другого.

Начать я решил с бинарных деревьев поиска, так как это достаточно базовая, но в то же время интересная штука, у которой к тому же существует большое количество модификаций и вариаций, а так же применений на практике.

Оглавление (на данный момент)

Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Декартово дерево (cartesian tree, treap) — красивая и легко реализующаяся структура данных, которая с минимальными усилиями позволит вам производить многие скоростные операции над массивами ваших данных. Что характерно, на Хабрахабре единственное его упоминание я нашел в обзорном посте многоуважаемого winger, но тогда продолжение тому циклу так и не последовало. Обидно, кстати.

Я постараюсь покрыть все, что мне известно по теме — несмотря на то, что известно мне сравнительно не так уж много, материала вполне хватит поста на два, а то и на три. Все алгоритмы иллюстрируются исходниками на C# (а так как я любитель функционального программирования, то где-нибудь в послесловии речь зайдет и о F# — но это читать не обязательно :). Итак, приступим.

Введение

В качестве введения рекомендую прочесть пост про двоичные деревья поиска того же winger, поскольку без понимания того, что такое дерево, дерево поиска, а так же без знания оценок сложности алгоритма многое из материала данной статьи останется для вас китайской грамотой. Обидно, правда?

Следующий пункт нашей обязательной программы — куча (heap). Думаю, также многим известная структура данных, однако краткий обзор я все же приведу.
Представьте себе двоичное дерево с какими-то данными (ключами) в вершинах. И для каждой вершины мы в обязательном порядке требуем следующее: ее ключ строго больше, чем ключи ее непосредственных сыновей. Вот небольшой пример корректной кучи:

На заметку сразу скажу, что совершенно не обязательно думать про кучу исключительно как структуру, у которой родитель больше, чем его потомки. Никто не запрещает взять противоположный вариант и считать, что родитель меньше потомков — главное, выберите что-то одно для всего дерева. Для нужд этой статьи гораздо удобнее будет использовать вариант со знаком «больше».

Сейчас за кадром остается вопрос, каким образом в кучу можно добавлять и удалять из нее элементы. Во-первых, эти алгоритмы требуют отдельного места на осмотр, а во-вторых, нам они все равно не понадобятся.