Привет, Хабр! Меня зовут Илья Андреев, я старший программист в компании Syntacore. Вы, наверно, слышали, что виртуальные функции в C++ пользуются дурной славой — а может, и сами придерживаетесь о них не самого лучшего мнения. В этой статье, подготовленной совместно с Константином Владимировым, я в некоторой степени выступлю адвокатом виртуализации.

Мы начнем с вводной части о статическом и динамическом полиморфизме, рассмотрим факторы, влияющие на девиртуализацию, и ее примеры разной сложности — в том числе те, что мы используем в реальной разработке. А напоследок познакомим вас со спекулятивной девиртуализацией и дадим рекомендации, как подходить к виртуальным функциям в разработке на C++.

Docker — не магия, а грамотное применение механизмов Linux. Разбираем инструмент, который пугает своей сложностью не меньше блокчейна. Показываем на пальцах как работают: Namespaces, Cgroups, OverlayFS – основные компоненты любого контейнера, и как стандарт OCI объединяет их в единую экосистему. Об этом и не только в статье.

Всякое рациональное число в позиционной системе счисления имеет либо конечную запись дробной части, либо бесконечную периодическую запись. Как вычислить соответствующий период для произвольного числа вида 1/α? В статье выведем универсальную формулу и рассмотрим конкретный и «быстрый» пример с большим периодом, но в шестнадцатеричной системе счисления, который можно проверить на калькуляторе.

Можно ли применить известный трюк с операцией XOR, используемый для поиска в списках одного или двух пропущенных чисел, сделав так, чтобы он подошёл бы для поиска тысяч отсутствующих идентификаторов в таблицах, содержащих миллионы строк?

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Полукаров, я занимаюсь разработкой Desktop-версии корпоративного супераппа для совместной работы VK Teams.

Если вы тоже работали с большими проектами, где активно применяются объектно-ориентированные паттерны проектирования, то наверняка сталкивались с паттернами проектирования Factory Method или AbstractFactory. В процессе разработки я неоднократно ловил себя на мысли, что часто пишу однотипный код таких фабрик, и задумался о том, как можно было бы избежать таких самоповторений. 

В этой статье я покажу, как сделать универсальную фабрику объектов, покрывающую большую часть потребностей, следующую принципам DRY (Don’t Repeat Yourself), а также как можно использовать некоторые «фишки» новых стандартов С++. 

В процессе разработки я люблю менять компиляторы, режимы сборки, версии зависимостей, производить статический анализ, замерять производительность, собирать покрытие, генерировать документацию и т.д. И очень люблю CMake, потому что он позволяет мне делать всё то, что я хочу.

Многие ругают CMake, и часто заслуженно, но если разобраться, то не всё так плохо, а в последнее время очень даже неплохо, и направление развития вполне позитивное.

В данной заметке я хочу рассказать, как достаточно просто организовать заголовочную библиотеку на языке C++ в системе CMake, чтобы получить следующую функциональность:

1. Сборку;
2. Автозапуск тестов;
3. Замер покрытия кода;
4. Установку;
5. Автодокументирование;
6. Генерацию онлайн-песочницы;
7. Статический анализ.

Кто и так разбирается в плюсах и си-мейке может просто скачать шаблон проекта и начать им пользоваться.

Зачастую, в проектах ограничивается использование препроцессора по следующим причинам:

— Он не похож на весь остальной язык;
— Макросы могут возвращать неполные синтаксические конструкции, или вовсе различные, в зависимости от параметров.

Ввиду перечисленных особенностей, читать код с активным использованием препроцессора зачастую становится на порядок сложнее кода без него.

Со всеми его недостатками, инструмент есть в языке и достоин изучения.

Продолжаю серию статей, в которой даётся мягкое, но последовательное введение в принципы построения геометрических алгебр.

Внешняя алгебра, рассмотренная во второй части, позволила нам получить алгебраическую модель аффинного векторного пространства. Однако геометрией, даже школьной, в таком пространстве заниматься не получится. Когда все имеющиеся в нашем распоряжении подпространства привязаны к одной общей точке, особо содержательной геометрии не построить. Прямых и плоскостей в ней может быть навалом, но даже элементарного треугольника соорудить не получится, потому что точка во всей такой геометрии одна единственная, и всё без исключения прямые проходят через неё.

В этой части мы превратим аффинную геометрию в гораздо более содержательную проективную геометрию, оставаясь в пределах внешней алгебры. Рассмотрим как алгебраически представляются базовые элементы такой геометрии и основные операции с ними, познакомимся с идеальными объектами, а также выясним какие ограничения накладывает алгебра на наши геометрические возможности.

На картинке для привлечения внимания вращается четырёхмерная сфера, построенная средствами внешней алгебры.

В течение месяца вы проходите собеседования, получаете офферы — и хотите выбрать лучший. Но каждый оффер живёт недолго: если не согласитесь вовремя, к нему уже не вернуться. Как действовать, чтобы выбрать самый лучший?

Это версия классической задачи о разборчивой невесте. У неё есть красивая оптимальная стратегия — правило . Возможно, вы о нём слышали. Но знаете ли вы, почему оно работает? И как вообще до него додуматься?

Часто алгоритмы — это эвристики, без гарантии оптимальности. Но в этой задаче всё иначе. Мы шаг за шагом переоткроем правило  и докажем, что он действительно лучший

Недавно я узнал о Теореме о Шансах — более общем подходе, который, неожиданно, работает гораздо проще, чем классическое доказательство. По-русски о ней еще никто не писал

В статье мы разберём эту теорему, выведем правило и увидим, как в задаче естественно появляется число  — и какой у него смысл на самом деле

Эта задача стоит того, чтобы пройти её до конца. Будет понятно, красиво и интересно

Привет, Хабр! Представьте, что ваш мозг — это IDE, в которой 95% крутых плагинов попросту спят. Мы часто слышим об «Антихрупкости» или «FOMO», но сейчас этого стало настолько много, что я решил аггрегировать всё в одну статью, с примерами, чтобы всем было понятно.

В этой статье я собрал 50 самых насущных концепций из психологии, нейронауки и философии — от «синдрома утёнка» до «нейроэстетики».

Нас ждёт мозговыносящая смесь 64/32-битного ассемблера и старого-доброго C++. Мы сделаем собственную реализацию... Волокон (fibers) без вызова Win API и звонков в службу спасения.

Многие интеллектуалы склонны называть математику «царицей наук» и преподносить её теоремы как абсолютную истину, полученную чисто логическим дедуктивным выводом безотносительно физической реальности, не опираясь на эмпирические данные. Якобы математические объекты существуют вне пространства-времени, в разуме Бога или в платоновском мире идей, а мы лишь открываем вечные истины: числа и арифметические операции, геометрические фигуры, аксиомы и теоремы, а также правила вывода и доказательства истинности или ложности любых математических утверждений. Говорят, наше сознание имеет прямой доступ к этому миру математических абстракций посредством интуиции – не иначе, как божественного откровения или снисхождения самой истины, открывающейся только тем, кто её достоин.

Но в данной статье я собираюсь обосновать прямо противоположную и достаточно крамольную идею, что всё наше математическое знание производно от физического знания, а не наоборот. Знание не имеет гарантий, его невозможно получить одной логикой или интуицией. Знание экспериментально, подвержено ошибкам и не является абсолютной истиной, так как мы изучаем математику на опыте, взаимодействуя с физическими объектами. Поэтому математика ничем не лучше и не «точнее» естественных наук. За такую ересь инквизиторы уже могут приговорить меня к сожжению на костре, но пока этого не произошло, позвольте объяснить и обосновать свою позицию.

Есть множество материалов написанных о работе полупроводников и работе транзисторов.

Зачем еще одна?

Дело в том, что я заметил такую тенденцию в вузовских учебниках – довольно подробное описание работы p-n перехода и очень поверхностное описание работы биполярного транзистора. Зачастую «механика» работы такого транзистора описывается довольно схематично (в совершенно неработоспособном виде) и далее следует быстрый переход на описание внешних параметров. Причем у этих же авторов описание «механики» работы полевого транзистора дается куда обширнее. Видимо, авторы учебников сами не очень «догоняют», как там все работает. И это не удивительно. Человечество вначале эры полупроводников пыталось повторить схему работы вакуумной лампы на полупроводниках, т.к. работа лампы достаточно логична. И собственно полевые транзисторы, в какой-то степени повторяют принцип работы вакуумных ламп. Но вот биполярный транзистор, хотя и был изобретен первым, но это было скорее случайное изобретение, а не осознанный путь к цели.

И даже после изобретения биполярного транзистора, сами его изобретатели не сразу поняли принцип его работы, хотя это были довольно продвинутые люди в области полупроводников.

Если Вы задавали себе вопросы наподобие таких:

почему через коллекторный p-n переход, включенный в обратном направлении, течет ток, да еще и самый, что не на есть главный рабочий ток?

почему неосновные носители тока базы в биполярном транзисторе, вдруг стали вполне себе главными представителями тока?

Почему ток в базы через открытый эмиттерный p-n переход меньше тока через закрый коллекторный p-n переход?

Ну и совсем «подковыристый» вопрос. Почему при включении биполярного транзистора по схеме с общим эмиттером, когда транзистор полностью открыт (находится в режиме насыщения), напряжение на коллекторе становиться меньше напряжения базы? Ведь если смотреть на транзистор с точки зрения пирога n-p-n переходов (как рисуют в учебниках), то сумма падения напряжения на двух p-n переходах (открытом эмиттерном и закрытом коллекторном) должно быть больше напряжения на одном открытом эмиттерном переходе. А оно у нас меньше.

В рамках этого эссе мы с вами окунёмся в самые глубокие вопросы философии математики, разберём несколько подходов к доказательству теорем и поразмышляем над тем, как счётные бесконечности и аксиома выбора в теории множеств вместе с теоремами Гёделя о неполноте и гомотопической теорией типов связаны с этикой, философией, поиском смысла жизни и теологией.

Однажды по работе мне прилетела задача по сборке и запуску Linux на одноплатном ПК. Тогда я, будучи разработчиком ПО для микроконтроллеров, встал в небольшой ступор — задачка явно не решалась установкой IDE и нажатием в ней кнопки «Собрать проект». Гугл помог узнать о том, что существует некий Buildroot. В материалах по теме всё выглядело довольно просто: скачай, настрой, дерни пару команд, загрузи результат на одноплатник — и можно запускать! Получается, процесс не многим сложнее установки дистрибутива Linux или Windows на обычный ПК? Конечно же, нет. Ведь если у тебя в руках кастомный одноплатник неизвестного китайского бренда, а не BeagleBone или Raspberry Pi, то зарыться в Buildroot придётся с головой...

Задача
Три айтишника — Маша, Вася и Петя — пошли в поход. После ужина они решают, кто будет мыть посуду. Петя дежурит один, а Маша с Васей — вдвоём. Значит, нужно выбрать Петю с вероятностью ⅓, а Машу с Васей — с вероятностью ⅔. Под рукой — только честная монетка. Как с её помощью устроить такой жребий?

Когда мы обсуждали эту задачу со студентами, они предложили такой способ. Бросим монету дважды: если выпали два орла — дежурит Петя; если один орёл и одна решка — Маша с Васей; если две решки — перебрасываем

Чтобы выбрать дежурного так, в среднем уходит 8⁄3 броска (чуть позже мы это докажем). Можно ли сделать это быстрее? Существует ли алгоритм, для которого ожидаемое число бросков меньше?

Оказывается, можно придумать простой, но неочевидный метод, позволяющий смоделировать событие с вероятностью ⅓ — и в среднем требует не больше двух бросков. Он называется алгоритмом Кнута–Яо

В этой статье мы пройдём весь путь к этому алгоритму. Начнём с базовых методов, поймем, сколько бросков они требуют в среднем, и найдём границу, быстрее которой не может работать никакой алгоритм. А затем построим тот, который этой границы достигает — оптимальный для вероятности ⅓

В финале мы обобщим эту идею: научимся моделировать любую вероятность p от 0 до 1 — и любое дискретное распределение. Заодно познакомимся с важным понятием, называемым энтропией

А в самом конце, как всегда — красивая задача

Привет! На связи Антон Полухин из Техплатформы Городских сервисов Яндекса, и сейчас я расскажу о софийской встрече Международного комитета по стандартизации языка программирования C++, в которой принимал активное участие. Это была последняя встреча, на которой новые фичи языка, с предодобренным на прошлых встречах дизайном, ещё могли попасть в C++26.

И результат превзошёл все ожидания:

• compile-time-рефлексия
• рефлексия параметров функций
• аннотации
• `std::optional<T&‍>`
• параллельные алгоритмы

На прошлой неделе в Софии, столице Болгарии, закончилась работа над стандартом C++26, который помимо контрактов, std::execution и всего прочего теперь включает и рефлексию.

В этой статье будет продемонстрирован один из примеров её использования: преобразование строк в формате JSON в объекты C++ на этапе компиляции.

Продолжаем серию статей с мягким, но последовательным введением в геометрические алгебры. Она рассчитана на тех, кто хочет разобраться не только с с тем как она работает, но и почему она работает.

В этой части мы рассмотрим алгебры Грассмана или внешние алгебры с несколькими «корнями из нуля», то есть ненулевыми элементами, обращающимися в ноль при возведении в квадрат. Однородные элементы внешней алгебры — мультивекторы или -векторы, имеют геометрическую интерпретацию, которая позволяет рассматривать их как модели линейных пространств. Так строится афинная геометрическая алгебра с операциями пересечения и соединения. Мы рассмотрим двойственные алгебры и порассуждаем над ориентацией и мерой подпространств, соответствующих мультивекторам. Изучим свойства внешнего произведения и его геометрическую интерпретацию, коснёмся принципа двойственности и введём новые операции: два дополнения и регрессивное произведение.

Это начало серии статей, дающих достаточно мягкое, но последовательное введение в геометрические алгебры, известные также как алгебры Клиффорда. Её можно считать естественным продолжением цикла «Изобретаем числа», в котором мы знакомились с разнообразной арифметической экзотикой: двойными, дуальными и гиперболическими числами, а так же с методикой расширения числовых колец и полей всевозможными добавками, мнимыми и не очень. Теперь мы эти добавки смешаем, не взбалтывая так, чтобы получающимися числами можно было моделировать целые геометрии.

Предлагаемый цикл я рассматриваю как дополнение к популярным введениям и обзорам геометрической алгебры, хотя оно может быть полезным и как первое знакомство с предметом. Его отличает больший чем обычно акцент на алгебраическую часть, а также следование оригинальному подходу Эрика Ленгэля (Eric Lengyel) к построению геометрических алгебр, который мне представляется наиболее последовательным и логически непротиворечивым.