В прошлом уроке мы рассмотрели основные приемы стилизации. Идем дальше и узнаем немного нового про градиенты и рамки фигур.

Существует много разных взглядов на разработку архитектуры и дизайна современных приложений. Некоторые архитекторы стремятся продумать все до мелочей, разрисовать use case-ы всех классов и модулей, проанализировать миллион возможных способов их использования, все их обязательно задокументировать и уже потом приступить к этапу кодирования.

Другие, наоборот, считают, что «думать уже поздно» и давным-давно пора «делать», поэтому они кидаются на баррикады с криками «Ура», выдавая на гора тонны никому не нужного кода. Как и любая крайность, такой подход не приводит ни к чему хорошему. Но, как и во многих других случаях, существует промежуточный вариант, когда проектированию и архитектуре уделяется должное внимание, когда они не ставятся во главу угла, а используются для выявления правильных абстракций и поиска компромиссов в противоречивых требованиях заказчика.

Думаю никому из присутствующих не нужно объяснять важность резервного копирования.
Проблема в том, что из десятков готовых решений ни одно толком не удовлетворяет моим требованиям standalone *NIX-сервера на колокейшене.
Чего же хотелось от резервного копирования?
1) ежедневного полного бакапа всех данных. Никаких incremental-бакапов.
2) максимально быстрого восстановления отдельно взятого файла. Архиваторы (tar/gzip/bzip2/rar) отпадают
3) быстрого мониторинга «кто именно залил вчера на сервер 156Гб?!!!»
4) резервные копии хочется хранить максимально долго, насколько хватает свободного места на дисках.
5) хочется не заботиться об ручном удалении старых копий если место на диске всё-таки уже кончилось
Если в двух словах — то мне захотелось реализовать функционал MAC OS TimeMachine на Linux-сервере.
И я начал писать скрипт.

Timsort, в отличии от всяких там «пузырьков» и «вставок», штука относительно новая — изобретен был в 2002 году Тимом Петерсом (в честь него и назван). С тех пор он уже стал стандартным алгоритмом сортировки в Python, OpenJDK 7 и Android JDK 1.5. А чтобы понять почему — достаточно взглянуть на вот эту табличку из Википедии.



Среди, на первый взгляд, огромного выбора в таблице есть всего 7 адекватных алгоритмов (со сложностью O(n logn) в среднем и худшем случае), среди которых только 2 могут похвастаться стабильностью и сложностью O(n) в лучшем случае. Один из этих двух — это давно и хорошо всем известная «Сортировка с помощью двоичного дерева». А вот второй как-раз таки Timsort.

Алгоритм построен на той идее, что в реальном мире сортируемый массив данных часто содержат в себе упорядоченные (не важно, по возрастанию или по убыванию) подмассивы. Это и вправду часто так. На таких данных Timsort рвёт в клочья все остальные алгоритмы.