Как вы считаете, если выполнить java.util.Arrays.sort(), то какая сортировка будет вызвана? Quicksort? Timsort? И та, и другая, потому что для объектов вызывается Timsort, а для примитивов (чисел int, long, float и так далее) — Dual-Pivot Quicksort. В JDK 6 для объектов использовался стандартный Merge sort, а для чисел классическая реализация Quicksort с одним опорным элементом, предложенная Джоном Бентли и Дугласом МакИлрой. В JDK 7 оба алгоритма поменялись: теперь объекты сортируются с помощью Timsort, автор Тим Петерс, а для простых типов данных используется Dual-Pivot Quicksort, предложенный мною вместе с Джоном Бентли и Джошем Блоком в 2009 году. Эта сортировка используется более 15 лет не только в JDK, но и в Android (хотя и немного устаревшая версия).

А зачем нам вообще второй алгоритм сортировки, если есть Timsort? Почему не использовать один и для объектов, и для примитивов? Сегодня я, как автор, расскажу историю Dual-Pivot Quicksort: как он начинался, как развивался и как продолжает развиваться сейчас.

Команда Spring АйО подготовила перевод статьи, посвящённой истории Java — одного из самых популярных языков программирования. 

В статье вы найдёте не только краткую языка, но и его ключевые характеристики, которые сделали этот язык программирования таким востребованным.

Во время работы над аддоном для Jakarta-валидации мне пришлось писать логику по проверке изменений в модели по собственной аннотации CheckExistingByConstraintAndUnmodifiableAttributes.

Долго разглядывал получившейся код, и в голову пришла светлая (наверное) идея: почему бы не вынести все это в полноценный настраиваемый класс?

Создание домен-специфических языков — это интересная и сложная задача. В этой статье рассмотрим, как с помощью Rust создать интерпретатор и компилятор для DSL на основе абстрактного синтаксического дерева.

Начнем с создания абстрактного синтаксического дерева, которое будет основой для всех дальнейших операций. В контексте создания DSL, AST представляет собой дерево, в котором каждый узел соответствует элементу языка.

Всем привет! Для тех кто не знает, меня зовут Ш. Сергей!

Я хоть и программирую на Pascal/Assembler, но думаю что для людей, использующих другие ЯП, данная информация может быть полезна. Полностью рассмотреть вопросы оптимизации программ/игр практически не возможно, думаю для этого надо написать достаточно не малую книгу и всё равно что-нибудь да будет упущено.

Помните, оптимизация - это достаточно не простая задача. Код, который хотят оптимизировать, могут перебирать десятки раз и практически не получить результата. А иногда малейшие изменения в коде, могут дать хороший результат. Потому, желательно знать и понимать как можно оптимизировать код и стоит ли заниматься этим в данный момент.

Данная статья предлагает подход к написанию интеграционных тестов для приложений с Kafka, позволяющий сосредоточиться на спецификации взаимодействия, делая тесты более читаемыми и легкими для поддержки. Представленный подход не только повышает эффективность тестирования, но и способствует лучшему пониманию интеграционных процессов в приложении.

Внешних признаков, указывающих на то, что SSD сгорел, я не заметил, а интуиция говорила: «Проблема программная». Выбрасывать диск не хотелось, поэтому он остался пылиться до «лучших» времён. И вот недавно захотелось попробовать его починить. К своему удивлению, я достаточно быстро нашёл необходимую статью на Хабре, где рассказывалось, как можно оживить SSD на том же контроллере, что и мой, отдельную тему на форуме Ru-Board, а также статью с подробной инструкцией, по ней я и восстановил свой SSD. Но кроме восстановленного SSD я еще приобрёл и закрепил знания по Linux, которые изложил в этой статье. Всем, кому интересно, добро пожаловать под кат.

Как показывает опыт Netflix, использование виртуальных потоков, представленных в Java 21, может спровоцировать возникновение неожиданных проблем. В новом переводе от команды Spring АйО мы подробно исследуем уникальные трудности, возникшие у команды Netflix при интеграции виртуальных потоков в Spring Boot на Tomcat. 

Давайте же посмотрим, как виртуальные потоки могут повлиять на производительность и стабильность системы.

Вот и моя первая статья на Хабре.

Посвящена она будет презентации своего небольшого решения для валидации моделей с использованием запросов к БД и EntityManager.

Вариант этот пока черновой, "на коленке" и будет развиваться. Критика и рекомендации горячо приветствуются. Пока что мне важно понять, есть ли у сообщества запрос на что-то подобное и имеет ли смысл как-то публично развивать это решение.

Понятно, что статья рассчитана на тех, кто уже знаком с той же Jakarta Validation.

Переход на технологии и инструменты новых версий может быть обусловлен разными причинами: от банального появления проблем при работе с устаревшими версиями до желания получать больше возможностей. При этом для многих команд, независимо от причин, апгрейд стека является задачей, скрывающей не только выгоды, но и сложности, которые приходится стойко преодолевать. 

Меня зовут Богдан Мащенко. Я Android-разработчик в платформенной команде Одноклассников. В этой статье я расскажу о нашем опыте перехода на AGP (Android Gradle Plugin) и Gradle версий 8.*: что стало причиной перехода, как преодолевали трудности, и что мы смогли получить в результате.

Допустим отдел аналитики подготовил нам Swagger YAML с описанием API доступа к какому-то сервису: xyz-swagger-v1.0.0.yaml.

Как автоматизировать генерацию библиотеки для доступа к API по этому описанию, если у вас maven? Полного мануала почему-то нигде нет, так что я собрал в одну всю информацию о реализации и возможных проблемах.

В огромном приложении Android с Clean Architecture много рутинной работы, связанной с отображением объектов между различными слоями. Хорошим решением будет автоматизация этого процесса.

В этой статье рассматривается опыт использования библиотеки MapStruct, которая помогает mapp-ить объекты.

Библиотека очень гибка в настройке. И позволяет минимизировать написание шаблонного кода.

Вот пример того, как реализовать gradle зависимости в вашем проекте.

Привет, друзья!

В этой серии статей мы разбираем структуры данных и алгоритмы, представленные в этом замечательном репозитории. Это четвертая часть серии.

• Первая часть
• Вторая часть
• Третья часть

Сегодня мы рассмотрим дерево отрезков, дерево Фенвика, а также граф (направленный и ненаправленный).

Код, представленный в этой и других статьях серии, можно найти в этом репозитории.

Интересно? Тогда прошу под кат.

Недавно я поехал на море с другом. Во время пути мы узнали, что YouTube собираются блокировать (или замедлять). Тут в моей голове родилась идея: почему бы не сделать видеохостинг в Telegram? Я поспорил с другом, что сделаю его по дороге, но ноутбук сел. Поэтому мы договорились, что я сделаю это за день (спойлер: получилось, но кривовато).

Сегодня в ленте было про GPU для дата-центров. Смешно было про "мейнфреймы в офисе для AI" - в статье, на которую ссылается автор, нет ничего про то, что искуственный интеллект может или будет работать на мейнфреймах. И опять про "аппаратное ускорение AI" на пользовательских устройствах. Автор, вы сами попробуйте добраться до этого аппаратного ускорения, и если найдете как - напишите статью. А то элементарная попытка использования GPU для работы TensorFlow Lite приводит только к потерянному времени, а ускорители NPU больше не поддерживаются именно там, где должны были бы. То есть за хайпом вокруг "аппаратного ускорения ИИ" производители создали новую категорию устройств, и теперь стандартно ноутбук будет стоить в 2 раза больше, чем было раньше. А по факту пользоваться этим ускорением будут только компании-производители, чтобы еще больше заработать денег на пользователях через рекламу, "правильные" модели и торговлю персональными данными.

А мы сегодня запустим TensorFlow Lite на устройствах разного класса и года выпуска и посмотрим, что там с производительностью и ускорением.

Привет, Хабр! Меня зовут Егор, я бэкенд-разработчик в T-Банке, участвую в разработке продуктов комплаенса. Недавно в одном из наших проектов мы столкнулись с проблемой низкой производительности Camunda — и хотим поделиться опытом, который мы получили в процессе ее решения.

Статья для тех, кто уже немного знаком с Camunda BPM или имел опыт разработки на ней. Многие описанные здесь вещи будут, скорее всего, непонятны новичкам в Camunda, поэтому лучше будет прежде ознакомиться с основами этого движка в других статьях или в официальной документации.

Всем привет! Это моя первая статья на хабре, которая точно кому-то пригодится в данное время. Здесь я расскажу как ускорить ютуб и разблокировать доступ к некоторым заблокированным ресурсам прямо на роутере Mikrotik и без VPN.

В моем случае используется MikroTik hAP ax3. Стоит упомянуть, что подойдут только роутеры с архитектурой ARM, ARM64 или x86 (CHR), которые и поддерживают контейнеры.

Кто подходит под эти условия, велком под кат)