Существует распространенное мнение, что «рядовому» PHP разработчику практически не нужно заботиться об управлении памятью, однако «заботиться» и «знать» всё же немного разные понятия. Попытаюсь осветить некоторые аспекты управлению памятью при работе с переменными и массивами, а также интересные «подводные камни» внутренней оптимизации PHP. Как вы сможете убедиться, оптимизация это хорошо, но если не знать как именно она «оптимизирует», то можно столкнуться с «неочевидными граблями», которые могут вас заставить изрядно понервничать.

На Хабрахабре очень мало статей о SWT, поэтому я постараюсь исправить данное маленькое упущение.

Из данной статьи Вы узнаете:

• Какова мотивация использовать SWT в отличии от основного конкурента — Swing
• Основные трудности с которыми я столкнулся при разработке простенького блокнота на связке Java + SWT и Немного кода
• Каким образом упаковать и распространить свое приложение для нескольких платформ

Если Вас заинтересовало — прошу под кат.

После написания первой части статьи аппетит разыгрался и захотелось продолжить изучение, на этот раз больше с уклом в практическую часть. Весь сыр-бор у нас разгорелся из-за необходимости взаимодействии приложений и платформ, поэтому именно этому в основном и будет посвящена статья.

Хочу рассказать несложное действие по оптимизации рабочего пространства, которое упростит жизнь многим пользователям GNOME Shell, привыкшим видеть в трее иконки любимых IM (Pidgin и др.), Skype или других приложений. В стандартной настройке они находятся в «нижнем» трее, вызов которого осуществляется наведением мыши на нижний край экрана. Неудобство упомянутого «нижнего» трея в плане общения по jabber, skype, icq и т.д. состоит в том, что пропустив от кого-либо сообщение (например, отойдя от ПК), увидеть его при возвращении без дополнительного вызова дефолтного трея невозможно. Иконка же на верхней панели сразу бросается в глаза, поэтому пропустить важное сообщение или не ответить на него вовремя менее вероятно.

На многих ресурсах этот вопрос поднимался, но непросто найти универсальную инструкцию, которая состояла бы с четкой последовательности действий, необходимых для решения вопроса с учетом некоторых нюансов.

Здраствуй, Хабражитель!

Вот уже несколько лет проработав над разными десктопными Java-приложениями и в очередной раз копаясь в своих залежах полезных библиотек я понял, что настал момент немного структурировать всю накопившуюся коллекцию и выкинуть лишнее. Заодно, захотелось выделить из нее наиболее редкие экземпляры и дописать небольшие пояснения к ним (что, где и как работает), чтобы при необходимости быстро и легко использовать нужную часть. Собственно информацией о некоторых особо выделяющихся библиотеках из коллекции мне и захотелось поделиться с Вами — вдруг кому-то это окажется интересным или даже полезным.

Итак, сегодня я приведу здесь библиотеки, которые могут Вам помочь решить часто возникающие вопросы вроде «Как сделать это на Java?» по разным узким направлениям разработки.

Сразу скажу, что большая часть приведенных в статье библиотек использует нативные средства, для реализации того или иного функционала. Но это совсем не значит, что от них сразу нужно отказаться. Впрочем, не буду разводить холивар и сразу перейду непосредственно к теме...

Привет, %username%!

Возможно, ты слышал, что в графической оболочке GNOME 3.2 есть возможность запускать веб-приложения.
В этом топике мы рассмотрим простое приложение «ХабраХабр шпион 1.0», которое будет выдавать пользователю информацию о хабравчанах. Использовать для этого мы будем стандартный API.

Введение. В современном мире существует большое количество задач, в рамках которых приходится обрабатывать большие массивы однотипных данных. Яркими примерами являются системы для анализа биржевых котировок, погодных условий, статистики сетевого трафика. Многие из этих систем используют различные реляционные базы данных, в таблицах которых содержатся такие объемы данных, что правильное составление и оптимизация запросов к этим таблицам становится просто необходимым для нормального функционирования системы. В этой статье описаны методы решения ( и сравнительные временные характеристики используемых методов ) нескольких задач по получению данных из таблиц СУБД MySQL, содержащих статистику о проходящем через маршрутизаторы одного из крупных российских сетевых провайдеров сетевом трафике. Интенсивность потока данных, поступающего с главного маршрутизатора такова, что ежесуточно в таблицы базы данных используемой системы мониторинга сетевого трафика поступает в среднем от 400 миллионов до миллиарда записей, содержащих информацию о транзакциях TCP/IP (рассматриваемый маршрутизатор экспортирует данные по протоколу netflow). В качестве СУБД для системы мониторинга используется MySQL.

Используя ExtJS в своих проектах, приходится постоянно видеть один и тот же сине-голубой интерфейс, что не всегда хорошо. В 4й версии этого фреймворка появился удобный компонент для изменения внешнего вида вашего веб-приложения без ручной правки CSS, основанный на использовании метаязыка SASS. С его помощью можно получить интерфейс, внешне не похожий на стандартный, заменив всего пару строк в конфигурационном файле.

Введение

В предыдущей статье я рассказал о понятиях категории и функтора в контексте категории Hask, состоящей из типов данных и функций языка Haskell. Теперь я хочу рассказать о другом примере категории, построенном из уже известных нам понятий, а так же о весьма важном понятии моноида.

Обозначения

В прошлый раз я хотел обозначить морфизм/функцию буквой f, но она была занята для обозначения функтора/переменной типа f – никакой проблемы с точки зрения языка Haskell в этом нет, но при невнимательном прочтении это может вызвать путаницу, и я использовал для морфизма букву g. Пустяк, но всё же, я считаю, что полезно визуально разделять сущности, имеющие разную природу. Обычные типы я буду называть их обычными именами, а вот переменные типов я буду называть маленькими греческими буквами, причём простые (∗) – буквами из начала алфавита, а параметрические (∗ → ∗) – буквами из конца алфавита (θ не из конца, но она смотрится лучше, чем χ, которая слишком похожа на X). Итак, в терминологии категории Hask:

• Объекты: α, β, γ, δ ∷ ∗
• Функторы: θ, φ, ψ, ω ∷ ∗ → ∗
• Морфизмы: f, g, h ∷ α → β

Ввиду того, что GHC довольно давно поддерживает unicode, эти обозначения ничего не меняют в отношении синтаксиса и носят чисто косметический характер.

Ещё одно замечание, касательно терминологии: как вы уже заметили, то, что я в прошлый раз называл словом “кайнд” (kind), я теперь называю словом “сорт” – это считается общепринятым переводом.

Категория с объектом Hask

Давайте рассмотрим категорию, в которой будет только один объект – сама категория Hask. Что же будет морфизмами в такой категории? Это должны быть какие-то отображения Hask → Hask, и мы уже знаем такой тип отображений – это эндофункторы категории Hask, то есть типы сорта ∗ → ∗, воплощения класса Functor. Теперь нужно продумать как устроены единичный морфизм и композиция в этой категории, так чтобы они удовлетворяли аксиомам.

Предлагаю краткий обзор свежего UI-фреймворка от Telerik под названием Kendo UI.

Предыстория

Совсем недавно я размещал тикет в поддержке Telerik и спрашивал у них, можно ли использовать компоненты (в частности MVC) в приложении, написанном на Classic ASP.

Конечно, ответ огорчил.

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.

Готовясь к собеседованию, я решил освежить память да и вообще поискать каверзные и малоизвестные нюансы языка Java. Выборку пяти наиболее интересных на мой взгляд моментов я вам и предлагаю.

Вот уже подоспела и вторая часть статьи.


1. Нестатические блоки инициализации.

Всем, я думаю, известно, что в Java существуют статические блоки инициализации (class initializers), код которых выполняется при первой загрузке класса.

class Foo {
	static List<Character> abc;
	static {
		abc = new LinkedList<Character>();
		for (char c = 'A'; c <= 'Z'; ++c) {
			abc.add( c );
		}
	}
}

Но существуют также и нестатические блоки инициализации (instance initializers). Они позволяют проводить инициализацию объектов вне зависимости от того, какой конструктор был вызван или, например, вести журналирование:

class Bar {
	{
		System.out.println("Bar: новый экземпляр");
	}
}

Такой метод инициализации весьма полезен для анонимных внутренних классов, которые конструкторов иметь не могут. Кроме того, вопреки ограничению синтаксиса Java, используя их, мы можем элегантно инициализировать коллекцию:

Map<String, String> map = new HashMap<String, String>() {{
	put("паук",  "арахнид");
	put("птица", "архозавр");
	put("кит",   "зверь");
}};

Очень даже мощное средство, не находите?

JFrame frame = new JFrame() {{
	add(new JPanel() {{
		add(new JLabel("Хабрахабр?") {{
			setBackground(Color.BLACK);
			setForeground(Color.WHITE);
		}});

		add(new JButton("Торт!") {{
			addActionListener(new ActionListener() {
				public void actionPerformed(ActionEvent event) {
					System.out.println("Хабрахабр - торт!");
				}
			});
		}});
	}});
}};

Остальные четыре пункта под катом.

В заметке обсуждаются алгоритмы решета для поиска простых чисел. Мы подробно рассмотрим классическое решето Эратосфена, особенности его реализации на популярных языках программирования, параллелизацию и оптимизацию, а затем опишем более современное и быстрое решето Аткина. Если материал о решете Эратосфена предназначен в первую очередь уберечь новичков от регулярного хождения по граблям, то алгоритм решета Аткина ранее на Хабрахабре не описывался.

На снимке — скульптура абстрактного экспрессиониста Марка Ди Суверо «Решето Эратосфена», установленная в кампусе Стэнфорского университета

Предисловие

Хочу продолжить делиться приобретенными знаниями и своими впечатлениями от подготовки к экзамену. Огромное спасибо всем тем, кто дал рекомендации к нулевой части этой серии! Сегодня я поговорю еще немножко о модификаторах доступа и их взаимоотношениях с наследованием и пакетами, рассмотрю varargs и перечисления, а также массивы и способы их инициализации. Я надеюсь, что хабражители снова откликнутся и дополнят то, о чем я забыл упомянуть или попросту не знал.

Продолжаем готовиться к экзамену под катом.

Данный пост является началом серии статей про оптимизацию и улучшение производительности GWT-приложений. Поскольку материала у меня накопилось достаточно много, решил разбить его на 2-3 части.
Приступим к описанию того, что нас ждёт в первой статье.

Про Unsafe в Java не слышал только ленивый, однако это не единственный магический класс в Sun/Oracle JDK, стирающий границы Java платформы и открывающий тропинки, не нанесенные на карту публичного API. Я расскажу про некоторые из них, принесшие пользу в реальных проектах. Но помните: недокументированные возможности лишают ваше приложение переносимости на другие Java платформы и, кроме того, являются потенциальным источником нетривиальных ошибок. Я даже зря написал слово «приложение». Лучше сказать, что описанные ниже классы вовсе не годятся для приложений! Скорее, они представляют интерес лишь для системного ПО и для любознательных программистов, т.е. для вас :)

Хочу поделиться ссылками на несколько полезных сервисов. Некоторые из них помогут сэкономить время, другие — сделают за Вас незнакомую/нелюбимую работу. Список разбит по категориям, чтобы было легче ориентироваться.

Сервисы опросов
userreport.com (добавил Romanych)
simpoll.ru
webanketa.com (добавил mihass)

Кнопки постинга в социальные сети
Кнопка от Яндекса
addthis.com (добавил UksusoFF)
share42.com

Большинству разработчиков известно, что сборщик мусора в Java не является универсальным механизмом, позволяющим программисту полностью забыть о правилах использования памяти и о том, в каких случаях осуществляется его работа. Ниже описаны типичные случаи утечки памяти в java-приложениях, встречающиеся повсеместно.
Итак, о чём должен помнить каждый java-программист.

Я уже достаточно много лет занимаюсь разработкой на java и повидал довольно много чужого кода. Как это не странно, но постоянно от одного проекта к другому я вижу одни и те же проблемы. Этот топик — попытка ликбеза в наиболее часто используемых конструкциях языка. Часть описанного — это довольно банальные вещи, тем не менее, как показывает мой опыт, все эти банальности до сих пор актуальны. Надеюсь, статья пригодится многим java программистам. Итак, поехали:

new vs valueOf

//медленно
Integer i = new Integer(100);
Long l = new Long(100);
String s = new String("A");

//быстро
Integer i = Integer.valueOf(100);
Long l = 100L;//это тоже самое что Long.valueOf(100L);
String s = "A";

Старайтесь всегда использовать метод valueOf вместо конструктора в стандартных классах оболочках примитивных типов, кроме случаев, когда вам нужно конкретно выделить память под новое значение. Это связано с тем, что все они, кроме чисел с плавающей точкой, от Byte до Long имеют кеш. По умолчанию этот кеш содержит значения от -128 до 127. Следовательно, если ваше значение попадает в этот диапазон, то значение вернется из кеша. Значение из кеша достается в 3.5 раза быстрее чем при использовании конструктора + экономия памяти. Помимо этого, наиболее часто используемые значения могут также быть закэшированы компилятором и виртуальной машиной. В случае, если ваше приложение очень часто использует целые типы, можно увеличить кеш для Integer через системное свойство «java.lang.Integer.IntegerCache.high», а так же через параметр виртуальной машины -XX:AutoBoxCacheMax=<size>.

1. Вместо вступления.

Недавно пришлось разбираться в работе алгоритма Shift-Or, который позволяет найти подстроку в строке. По результатам этого разбора я и решил написать этот пост в надежде, что кому-то он поможет понять, как работает этот алгоритм, быстрее чем мне.

Собственно, главное отличие алгоритма от, например, «наивного сравнения», заключается в том, что в его основе лежит логические операции, а именно логическое умножение (оно же AND, оно же конъюнкция).