UPD. 2025. The demo of Graph Unfolding Cellular Automata (GUCA) has been re-implemented in TypeScript: https://github.com/roma-goodok/guca

Введение

Пожалуй, ничто так долго, на протяжении многих веков, не интересовало учёных, как вопросы о происхождении жизни и разума. Как природа догадалась сотворить человеческий мозг? Чем определяется структура нейронной сети в нашей голове и как работает автосборка многоклеточного организма из единственной клетки? Почему при развитии зародыша человека на определённой стадии можно наблюдать нечто похожее на рыбьи жабры?

Да и простого любопытствующего обывателя, не отягощённого подробностями органической химии, подобные вопросы не обходят стороной.

Вот была бы игрушка-конструктор, с помощью которой можно собрать простенькие растущие организмы. Тогда построив предельно упрощённую модель, демонстрирующую многие из явлений живого, можно было бы приблизиться к ответам на вопросы устройства жизни, или хотя бы к пониманию, где эти ответы искать.



Такой предельно упрощённой и наглядной моделью могут оказаться «Живые графы» — конечные автоматы на графе, каждый узел которого содержит некое исполняющее устройство (автомат) с конечным числом состояний и с набором примитивных правил, управляющих созданием или изменением новых связей между узлами.

Хочу признаться сразу, что я вас отчасти обманул, ибо драйвер, если верить википедии — это компьютерная программа, с помощью которой другая программа (обычно операционная система) получает доступ к аппаратному обеспечению некоторого устройства. А сегодня мы создадим некую заготовку для драйвера, т.к. на самом деле ни с каким железом мы работать не будем. Эту полезную функциональность вы сможете добавить сами, если пожелаете.

То, что мы сегодня создадим, корректнее будет назвать LKM (Linux Kernel Module или загрузочный модуль ядра). Стоит сказать, что драйвер – это одна из разновидностей LKM.

Писать модуль мы будем под ядра линейки 2.6. LKM для 2.6 отличается от 2.4. Я не буду останавливаться на различиях, ибо это не входит в рамки поста.

Мы создадим символьное устройство /dev/test, которое будет обрабатываться нашим модулем. Хочу сразу оговориться, что размещать символьное устройство не обязательно в каталоге /dev, просто это является частью «древнего магического ритуала».

Введение

Стая птиц представляет собой прекрасный пример коллективного поведения животных. Летая большими группами, они почти никогда не сталкиваются в воздухе. Стая двигается плавно и скоординировано, словно ей кто-то управляет. А любой, кто вешал в своем дворе кормушку, знает, что спустя несколько часов его найдут все птицы в округе.

Алгоритм Флойда — Уоршелла — алгоритм для нахождения кратчайших расстояний между всеми вершинами взвешенного графа без циклов с отрицательными весами с использованием метода динамического программирования. Это базовый алгоритм, так что тем кто его знает — можно дальше не читать.

Этот алгоритм был одновременно опубликован в статьях Роберта Флойда (Robert Floyd) и Стивена Уоршелла (Stephen Warshall) в 1962 г., хотя в 1959 г. Бернард Рой (Bernard Roy) опубликовал практически такой же алгоритм, но это осталось незамеченным.

Есть хорошая статья Питера Норвига, в которой он рассказывает как написать спеллчекер в 20 строк кода. В этой статье он показывает как поисковые системы могут исправлять ошибки в запросах. И делает это довольно элегантно. Однако, у его подхода есть два серьезных недостатка. Во-первых, исправление более трех ошибок требует больших ресурсов. А гугл, кстати, неплохо справляется и с четырьмя ошибками. Во-вторых, нет возможности проверки связного текста.



Итак, хочется исправить эти проблемы. А именно, написать корректор коротких фраз или запросов, который:

• умел бы выявлять три (и более) ошибки в запросе;
• умел бы проверять «разорванные» или «слипшиеся» фразы, например expertsexchange — experts_exchange, ma na ger — manager
• не требовал много кода для реализации
• мог бы достраиваться до исправления ошибок на других языках и других типов" ошибок

Остальное — под катом.

Предисловие

Совсем недавно в этом блоге была опубликована статья, посвященная алгоритму поведения роя пчел. Данная статья рассказывает о другом алгоритме роевого интеллекта, называемом муравьиным алгоритмом. Она состоит из введения, вкратце рассказывающего о заимствованном природном механизме, описания оригинального алгоритма Марко Дориго, обзора других муравьиных алгоритмов и заключения, в котором указываются области применения муравьиных алгоритмов и перспективные направления в их исследованиях.

Введение

Муравья нельзя назвать сообразительным. Отдельный муравей не в состоянии принять ни малейшего решения. Дело в том, что он устроен крайне примитивно: все его действия сводятся к элементарным реакциям на окружающую обстановку и своих собратьев. Муравей не способен анализировать, делать выводы и искать решения.

Эти факты, однако, никак не согласуются с успешностью муравьев как вида. Они существуют на планете более 100 миллионов лет, строят огромные жилища, обеспечивают их всем необходимым и даже ведут настоящие войны. В сравнении с полной беспомощностью отдельных особей, достижения муравьев кажутся немыслимыми.

Прочитав про IP-стэк twIP, который помещается в размер твита и отвечает на пинги, корейский программист Канг Сеонгхун (Kang Seonghoon) решил создать нечто такое же миниатюрное и при этом работоспособное. И он создал самый маленький интерпретатор Brainfuck на C размером всего 160 байт.

s[99],*r=s,*d,c;main(a,b){char*v=1[d=b];for(;c=*v++%93;)for(b=c&2,b=c%7?a&&(c&17?c&1?(*r+=b-1):(r+=b-1):syscall(4-!b,b,r,1),0):v;b&&c|a**r;v=d)main(!c,&a);d=v;}

Добрый день!

Как представитель проекта Лекториум рад сообщить — мы опубликовали весь архив Computer Science клуба.
Кроме того, почти год назад мы организовали запись всех лекций на хорошие камеры и микрофоны.
А в этом году планируем подключить вебинары.


Большинство лекций читается на русском языке. Все записи снабжены презентациями и описаниями.

UPD. Кратко. Старые лекции в плохом качестве, а новые с 2010 года с хорошим звуком и в 720p.
UPD 2 Расширили канал, видео грузится теперь без проблем.

Под катом перечень курсов и несколько вопросов касательно вебинаров.

Добрый день, Хабрахабр. Это еще один пост в рамках моей программы по обогащению базы данных крупнейшего IT-ресурса информацией по алгоритмам и структурам данных. Как показывает практика, этой информации многим не хватает, а необходимость встречается в самых разнообразных сферах программистской жизни.
Я продолжаю преимущественно выбирать те алгоритмы/структуры, которые легко понимаются и для которых не требуется много кода — а вот практическое значение сложно недооценить. В прошлый раз это было декартово дерево. В этот раз — система непересекающихся множеств. Она же известна под названиями disjoint set union (DSU) или Union-Find.

Условие

Поставим перед собой следующую задачу. Пускай мы оперируем элементами N видов (для простоты, здесь и далее — числами от 0 до N-1). Некоторые группы чисел объединены в множества. Также мы можем добавить в структуру новый элемент, он тем самым образует множество размера 1 из самого себя. И наконец, периодически некоторые два множества нам потребуется сливать в одно.

Формализируем задачу: создать быструю структуру, которая поддерживает следующие операции:

MakeSet(X) — внести в структуру новый элемент X, создать для него множество размера 1 из самого себя.
Find(X) — возвратить идентификатор множества, которому принадлежит элемент X. В качестве идентификатора мы будем выбирать один элемент из этого множества — представителя множества. Гарантируется, что для одного и того же множества представитель будет возвращаться один и тот же, иначе невозможно будет работать со структурой: не будет корректной даже проверка принадлежности двух элементов одному множеству if (Find(X) == Find(Y)).
Unite(X, Y) — объединить два множества, в которых лежат элементы X и Y, в одно новое.

На рисунке я продемонстрирую работу такой гипотетической структуры.

С появлением jQuery, у веб-программистов появилась возможность создавать впечатляющие визуальные эффекты, не прибегая к использованию технологии flash. В данной статье представлено несколько ярких примеров того, каких потрясающих результатов можно достичь, используя стандартные средства браузера и свое воображение.

Часто, когда требуется решить какую-то задачу на новом или старом и позабытом языке возникают довольно простые вопросы, например у меня сегодня возник вопрос как сделать проверку на null (nil, none, nothing, empty) в Tcl.

RosettaCode — хрестоматия программирования, содержит решения типовых задач на разных языках, вот например решение моей.

Просмотреть решения можно по задачам, языкам, библиотекам.

Конечно, ответы на такие вопросы поисковая машина дает довольно быстро путем ввода аналогий из других языков, равно как и любой мануал по языку, но наличие такого «конвертора» знаний на новый язык весьма удобно.

Учимся парадигме Model-View-Presenter и выкидываем в AppStore кучу вкусностей для iPhone и iPad сразу

Как наиболее оптимальным образом портировать приложение, написанное под iPhone для iPad, можите решить только вы сами. Могу лишь предложить несколько рецептов, которые будут удобны в использовании на данном конкретном примере Web-приложений.

Далее будет предложена парадигма организации кода, рассмотрены компоненты, доступные в SDK 3.2. А паттерны проектирования вы изучите сами :-)

Начинается все с дизайна. Как правило, несколько экранов iPhone пытаются уложить на одном экране iPad.

Была у меня давнишняя идея, как расширить возможности интерфейса файловых менеджеров, улучшив визуализацию разных дисков, разных типов дисков и определенных папок. И вот теперь ее удалось реализовать.

Скриншот для затравки:

Вступление

Я, как руководитель проектов, всё больше и больше замечаю, что эффективность работы команды (и каждого программиста в частности) – это ключевой фактор, определяющий успех проекта. При эффективной работе даже самые тяжёлые проекты со сжатыми сроками удаётся завершить успешно, а неэффективная способна «завалить» простейшие проекты с минимумом рисков. Поэтому, я хотел бы поделиться своими мыслями об одном из ключевых понятий – понятии «работы потоком».

В серии статей от tyomitch «Компиляция» (тут, тут, тут, тут, тут и здесь) было рассмотрено построение транслятора игрушечного языка jsk, описанного в 4 части.
В качестве back-end для этого транслятора tyomitch предложил реализацию байт-кода и интерпретатор этого байт-кода.

На мой взгляд, более разумным подходом было бы использование существующих решений для backend, например llvm, и следуя принципу «Критика без конкретных предложений — критиканство», я предлагаю вариант реализации этого маленького языка jsk с llvm.

Что это даст для jsk? Настоящую компиляцию, то есть результатом будет исполняемый файл, который не зависит ни от каких runtime, возможность серьезной оптимизации, профилирования кода и автоматически получим документацию по back-end (что облегчит сопровождение).

Напоминаю, что мы пишем компилятор для игрушечного языка джей-скрип. Начали с компиляции в п-код, потратили немало сил на его оптимизацию, и приготовились к заключительному этапу компиляции — к выводу машинно-зависимого выполнимого кода.
Никаких замысловатых алгоритмов тут уже нет: по большому счёту, только замена одной системы команд на другую.

Далее в посте:

1. Выбор кода
2. Загрузчик
3. Изменения в п-коде
4. Генерация
5. Что получилось?

С грамматиками калькуляторов поиграли достаточно, переходим к языкам программирования. Бета-тестеры статьи подали идею писать JavaScript-подобный язык: начнём с простейшего скобчатого скелета, и будем его постепенно обращивать наворотами — синтаксическим сахаром, типами данных, поддержкой функций, и т.д.

Чтобы неполноценность нашего языка была понятна уже из названия, назовём его JSkrip.

Далее в посте

1. Синтаксис
2. Грамматика
3. Парсер
4. Синтаксическое дерево
5. Pretty-printing

Это единственный пост в серии, в центре внимания которого — старообрядный сишный бизон, так надоевший некоторым. Тем, кто пишет не на Си, пост всё равно должен быть интересен, потому что похожие по принципу работы генераторы LR-парсеров существуют для очень многих языков. Тех же, кто идеологически не приемлет LR-парсеры, мне сегодня привлечь нечем.

Далее в посте:

1. Компиляция грамматики
2. Двухступенчатый парсер
3. Что у него внутри?
4. Конфликты в грамматике
5. Как это работает?

В предыдущем посте было много кода и, по некоторым мнениям, недостаточно объяснений. Будем чередовать: в этот раз будет много теории, а до практики почти не дойдёт.

Далее в посте:

1. Магазинный автомат
2. Формальные грамматики
3. LR-парсинг

Меня всегда завораживало таинство рождения программой программы. К сожалению, российские вузы уделяют мало внимания сей интереснейшей теме. Рассчитываю написать серию постов, в которых поэтапно создадим маленький работоспособный компилятор.

Первые посты серии уже подготовлены, и бета-тестировались в одном маленьком и наглухо закрытом сообществе. Тем не менее, я буду продолжать их править с учётом пожеланий почтенной хабрапублики.

Далее в посте:

1. С какой стати писать компиляторы?
2. Общий план
3. Анализ текста
4. Практический пример
5. Как это работает?