Фреймворк Sencha Ext JS стал индустриальным стандартом для разработки корпоративных веб-приложений благодаря обширной библиотеке виджетов, мощной поддержке работы с данными и богатым набором инструментов разработки. Со дня релиза Ext JS 1.0 в 2007 году в нашей отрасли многое изменилось, а веб-приложения несомненно стали больше и сложнее, чем когда-либо ранее.

В субботу 24 мая прошел третий квалификационный раунд RCC 2014. На участие в раунде зарегистрировалось 5483 человека, приняло участие более 1500, из них хотя бы одно решение прислали 893 участника.

Прищенко Богдан (LeBron), студент Львовского национального университета им. Ивана Франко, первым на 2:25 минуте решил задачу А (Треугольники). Задачу В (Оригами) на 4:44 минуте первым решил Юлдашев Марат (snowbear), задачу С (Митя и граф) первым на 10:34 минуте решил Ахмедов Максим (Zlobober), правильное решение задачи D (Призы) на 26:45 минуте прислал Копелиович Сергей (Burunduk1), а последнюю задачу E (Криптостойкие ключи) быстрее всех решил Пономарев Павел (pperm) на 54:38 минуте.

По итогам 3 квалификационного раунда не было ни одной дисквалификации за списывание, а 200 лучших спортивных программистов перешли в отборочный раунд.

^{Карта Участники OpenStreetMap}
 
Существует множество способов определения местоположения, такие как спутниковая навигация (GPS), местоположение по беспроводным сетям WiFi и по сетям сотовой связи.
 
В данном посте мы попытались проверить, насколько хорошо работает технология определения местоположения по вышкам сотовой связи в городе Минске (при условии использования только открытых баз данных координат передатчиков GSM).
 
Принцип действия заключается в том, что сотовый телефон (или модуль сотовой связи) знает, каким приемопередатчиком базовой станции он обслуживается и имея базу данных координат передатчиков базовой станции можно приблизительно определить своё местоположение.

Привет, Хабр!

Хочу поделиться замечательным мастер-классом по созданию реалистичных теней для блоков на чистом CSS, найденном на просторах рунета по адресу http://mainview.ru/css/realistichnye-teni-pri-pomoshhi-css3-bez-ispolzovaniya-izobrazhenij. Естественно, для того, чтобы примеры работали как надо, необходим браузер с поддержкой CSS3.

Рассмотрим один из вариантов создания нескольких страниц или вкладок (в том числе вложенных) на html и css без скриптов, списков и таблиц, на одной html странице. Только дивы, только хардкор. Подходит для небольших портфолио и элементов интерфейса. Не будьте буратинами используя это везде подряд.
Суть:

Один из главных отвлекающих факторов, мешающих сосредоточиться — шум. Однако не любой шум мешает работать — очень многие гораздо легче погружаются в «поток» под музыку или в шумном кафе. Существуют даже научные исследования, подтверждающие положительное влияние умеренного шума на решение творческих и интеллектуальных задач.

Сайт Noisli содержит коллекцию фоновых шумов на любой вкус и возможность смешивать их в произвольной пропорции. Здесь есть и звуки природы — шум дождя, плеск воды, пение птиц, шуршание листьев, и звуки техногенного характера — стук колёс поезда, звук работающего вентилятора, и звуки многолюдного кафе. Есть и искусственные белый, розовый и коричневый шум. Коллекция звуков постоянно пополняется.

Рад сообщить, что вышел перевод отличнейшего учебника Дасгупты, Пападимитриу, Вазирани «Алгоритмы», над которым я работал последние несколько лет. В книге многие алгоритмы объяснены гораздо короче и проще, чем в других учебниках: с одной стороны, без излишнего формализа, с другой — без потери математической строгости. Откройте книгу на каком-нибудь известном вам алгоритме и убедитесь в этом. =)

В общем, угощайтесь: печатный вариант перевода, электронный вариант перевода (PDF), печатный вариант оригинала, электронный вариант оригинала (PDF).

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.

Несколько человек спрашивали меня, в контексте моего предыдущего поста о значимых типах, почему же всё-таки значимые типы располагаются на стеке, а ссылочные нет.

Если коротко, то «потому что могут». И т.к. стек «дёшев» мы располагаем их на стеке, когда только это возможно.

Длинный ответ он … длинный.

Сегодня мы завершаем новогоднюю серию постов, посвященных лекциям Школы анализа данных. Последний по порядку, но никак не по важности курс — «Алгоритмы и структуры данных поиска».

В этом курсе рассматриваются базовые алгоритмы и структуры данных, включая хешировани, сложность и модели вычислений, деревья поиска, B-деревья, задачи геометрического поиска, динамическую связность в графах и другое.

Мы учли то, о чём нас просили в комментариях к прошлым курсам — теперь при желании можно не только смотреть/скачивать лекции по отдельности, но и загрузить всё разом в виде открытой папки на Яндекс.Диске. Кстати — в предыдущих постах тоже появились такие же апдейты (вот ссылки для удобства: «машинное обучение», «дискретный анализ и теория вероятностей», «параллельные и распределённые вычисления»).



Лекции читает Максим Александрович Бабенко, заместитель директора отделения computer science, ассистент кафедры математической логики и теории алгоритмов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, кандидат физико-математических наук.

Не знаете чем заняться в майские праздники? Решение есть!

Мы в WayRay сейчас как раз ищем разработчиков и у меня возникла идея: а что, если совместить приятное с полезным, и за деньги, которые обычно отдают рекрутерам — попробовать организовать маленькое соревнование с призами, а с десяток авторов лучших результатов — помимо вручения призов пригласить на собеседование? (вы естественно можете забрать приз и не идти на собеседование — это сугубо добровольно).

Что-ж, посмотрим, что из этого выйдет!

Сроки проведения соревнования: с 9 мая 0:00 по 11 мая 23:59 по московскому времени.
Условия будут опубликованы 9 мая в 0:00 — в этих же хабах на хабре, прием решений соответственно не позднее 11 мая 23:59.

Задача: в массиве длиной N найти элемент, который повторяется больше N/2 раз.

Казалось бы, чего тут думать? Возьмём Dictionary<значение элемента, число появлений>, за один проход по массиву сосчитаем появления каждого элемента, потом выберем из словаря искомый элемент. Решение за O(N), куда может быть ещё быстрее?

Есть один нюанс: для словаря нам потребуется O(N) дополнительной памяти — в несколько раз больше размера исходного массива, и это при реализации словаря хоть хэш-таблицей, хоть деревом. Что будем делать, если наша цель — обработка сигнала неким устройством с маленькой памятью? Массив — замеры уровня сигнала, из которых один — «настоящий» передаваемый уровень, а остальные — шум и помехи. Неужели придётся для определения «настоящего» уровня возиться с хэш-таблицами и деревьями?

К счастью, нет: достаточно O(1) дополнительной памяти, и по-прежнему одного прохода по массиву.

Наверное, многие хабражители сталкиваются с тем, что дома копится компьютерное железо. Что-то держится про запас, что-то для будущих экспериментов, что-то на детали. Так у меня в течении 4х лет хранился разобранный ноут от НР, погибший в неравной борьбе с температурой и нерадивыми ремонтниками.

Но рано или поздно к антресоли, где хранится бесполезное железо, приходит уборка. Большая часть устаревшего, сломанного и просто бесполезного железа отправляется в еще одну коробку, на которой значится гордое «НА УТИЛИЗАЦИЮ». Однако сохраненная матрица ноутбука заставила меня вспомнить давнюю идею — превратить её в полностью рабочий монитор.

< Прежде всего хочу отметить что я имею ввиду под internals. В данном случае я имею ввиду именно внутренние структуры данных .Net Framework. Ведь, находясь под его опекой, что мы видим? Стройную архитектуру классов, строгую типизацию, настройки безопасности. И все вроде как автомагически работает и не надо ни о чем задумываться. И вроде как даже прекрасно. Но вы по сути, находитесь в Матрице. В Матрице, о законах которой вы знаете только понаслышке. Что GC работает именно так, вам сказали. Но Вы ведь не уверенны что это именно так?

Так вот если продолжать метафору, курс направлен на программный выход из границ CLR. Прослушав курс, проделав прямо на месте практические задания, вы научитесь выходить из .Net средствами .Net. Менять структуру типов .Net не прибегая к рефлексии. Вмешиваться в процесс многопоточности, и проделывать по-настоящему шаманские вещи.

Я очень надеюсь, что программа Вам очень понравится, т.к. по сути — это результат собственных исследований, и все что тут есть, нагуглить не получится.

Сортировка последовательности данных — один из столпов компьютерной науки. Проблема в том, как делать сортировку наиболее эффективным образом, и эта задача стоит перед исследователями чуть ли не с первого дня после изобретения компьютера. На сайте sorting.at различные алгоритмы сортировки проиллюстрированы в виде пошаговой анимации, для лучшего понимания принципов их работы.

Введение

Строковый тип данных является одним из фундаментальных типов, наряду с числовыми (int, long, double) и логическим (bool). Тяжело себе представить хоть, сколько либо полезную программу, не использующую данный тип.

На платформе .NET строковый тип представлен в виде неизменяемого класса String. Кроме того, он является сильно интегрированным в общеязыковую среду CLR, а так же имеет поддержку со стороны компилятора языка C#.

В этой статье я бы хотел поговорить о конкатенации, операции, которая выполняется над строками так же часто, как операция сложения над числами. Казалось бы, о чем тут можно говорить, ведь все мы знаем о строковом операторе +, но как оказалось, есть у него свои тонкости.

16 апреля открылся новый набор в Школу анализа данных Яндекса, который продлится до 15 мая. В этом посте я хочу рассказать вам, как сложилась судьба тех, кто уже закончил ШАД, а также впервые публично разберу все задания нашего письменного вступительного экзамена. Как всегда, желающим надо будет заполнить анкету и выполнить задание на сайте Школы, сдать письменный экзамен и пройти собеседование.

Кстати, если у вас есть знакомые или их дети, которым рано идти в ШАД, но которые подают надежды, расскажите им о факультете Computer Science, который открывается в этом году в Высшей школе экономики при участии Яндекса. Во многом он будет расти из Школы анализа данных, но в неё мы принимаем студентов и выпускников. Поэтому если вы абитуриент, то приходите 27 апреля на презентацию этого факультета, где ректор НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и сооснователь Яндекса Аркадий Волож расскажут о нём все подробности. Мы всех приглашаем.

Истории: одна о гуглере и одна — о сотруднике Яндекса

С момента создания ШАД её закончили 260 специалистов в области computer science. Мы попросили двух выпускников Школы рассказать о том, что им дало обучение в ней, и дать несколько советов тем, кто решил поступать.

Андрей Петров, разработчик в мюнхенском офисе Google.

Когда я был студентом, у меня сложилась иллюзия, что программировать я уже умею, а Computer Science — это просто. Действительно, ведь я создавал сайты с динамическим контентом, писал игры, получал призы на олимпиадах и без проблем сдавал экзамены в университете. Однако это было лишь хобби, а я был любителем. Чтобы начать путь профессионала, я пошёл в школу Яндекса.

Университет Сан-Франциско создал с использованием HTML5 коллекцию визуализаций различных алгоритмов и структур данных. Посмотреть и потыкать кнопки можно вот тут.
Список визуализированных алгоритмов и структур данных со ссылками под катом.

Прежде чем приступать к обзору асимптотического анализа алгоритмов, хочу сказать пару слов о том, в каких случаях написанное здесь будет актуальным. Наверное многие программисты читая эти строки, думают про себя о том, что они всю жизнь прекрасно обходились без всего этого и конечно же в этих словах есть доля правды, но если встанет вопрос о доказательстве эффективности или наоборот неэффективности какого-либо кода, то без формального анализа уже не обойтись, а в серьезных проектах, такая потребность возникает регулярно.
В этой статье я попытаюсь простым и понятным языком объяснить, что же такое сложность алгоритмов и асимптотический анализ, а также возможности применения этого инструмента, для написания собственного эффективного кода. Конечно, в одном коротком посте не возможно охватить полностью такую обширную тему даже на поверхностном уровне, которого я стремился придерживаться, поэтому если то, что здесь написано вам понравится, я с удовольствием продолжу публикации на эту тему.

Двоичная куча (binary heap) – просто реализуемая структура данных, позволяющая быстро (за логарифмическое время) добавлять элементы и извлекать элемент с максимальным приоритетом (например, максимальный по значению).

Для дальнейшего чтения необходимо иметь представление о деревьях, а также желательно знать об оценке сложности алгоритмов. Алгоритмы в этой статье будут сопровождаться кодом на C#.

Введение

Двоичная куча представляет собой полное бинарное дерево, для которого выполняется основное свойство кучи: приоритет каждой вершины больше приоритетов её потомков. В простейшем случае приоритет каждой вершины можно считать равным её значению. В таком случае структура называется max-heap, поскольку корень поддерева является максимумом из значений элементов поддерева. В этой статье для простоты используется именно такое представление. Напомню также, что дерево называется полным бинарным, если у каждой вершины есть не более двух потомков, а заполнение уровней вершин идет сверху вниз (в пределах одного уровня – слева направо).