Да и не только в танчики, какие-нибудь супер киберспортивные дисциплины тоже прошли мимо автора. Вряд ли час игры в доту даст залипательный и милый опыт видеоигр.
Честно, выглядит как конспект лекции (даже порядок идей в видео такой же), нежели "статья", но спасибо, есть на чем теперь тренировать пересказы яндекса...
Так для "динамических кешей" может пригодятся более эффективные структуры данных нежели использование массива и его сортировки? Здесь и сравнивать бессмысленно метод "бинпоиск" со структурой данных SkipList. Допустим не вижу никаких проблем использовать к/ч дерево чисто для вашей задачи, где поиск элемента и есть по своей сути бинарный поиск.
В комментариях под статьёй, что вы предоставили, сравнили к/ч дерево и SkipList, к сожалению SkipList оказался медленнее почти в 2 раза. (все-таки обе структуры имеют логарифмическую сложность, но так как у SkipList в основе вероятностный алгоритм, то бывают так называемые выбросы, из-за которых придется потратить чуток поболее времени).
И какой вывод тогда?
Конечно, стоит использовать тот или иной инструмент не потому что о нём написали в статье и сказали что log(n) -- это очень круто, но и впадать в другую крайность бессмысленно. Иногда простейший бинарный поиск оказывается ни чем не хуже, а может даже и лучше каких-то замудрёных математических штук.
Простите, возможно явно не по теме сравнения батареек, но нельзя было сделать таблицы таблицами, а не картинками?
Захотел загуглить что-нибудь про конкретные батарейки, лезу выделять текст, а мне открывает картинку) Я понимаю что все есть в "Базе данных" и на крайний случай можно написать название ручками, но таблица кажется немного удобнее картинки...
Когда я ищу какую-нибудь информацию, например, по коду. То первой ссылкой идёт условный stackoverflow, а следующие 2-3 сайта это всегда просто парсинг stackoverflow.
Или аналогичный пример с википедией, когда первой ссылкой идёт русскоязычная вики, а следующими идут автопереводы английской вики, где порой даже картинок нет...
Потому я думаю что этим должен заниматься сам поисковик / браузер, всё-таки довольно простая концепция с крестиками то.
Да ладно уж вам, ещё не скоро всеми любимые ИИ научатся самостоятельно создавать полноценные приложения. А вот очередные copilot'ы точно скоро внедрятся во многие среды разработки.
Всё-таки сгенерировать несколько тысяч строк без ошибок — это надо очень постараться. А дополнить несложный код шаблончиком, который использовали несколько миллионов раз, задача несложная.
Я могу ошибаться, но мне казалось, что предметный указатель заменили так называемые "сноски", которые прямо на странице с текстом указывают что имелось в виду.
Мне кажется, что автор преувеличивает проблему нейросетей, так как в статье разобраны примеры не самых объемных и сложных задач, которые целесообразно скорее при устном собеседовании спрашивать. Например, команда VK Видео в этом году отбирала весной людей на летнюю стажировку, соответственно, чтобы ускорить процесс людям выдали всем одно и то же задание на реализацию какого-то сервиса. Задача была достаточно объемной и комплексной, что для неё нужны были изначально знания даже чтобы понять что именно искать надо. Объективно ChatGPT не поможет сделать правильные запросы к самому себе (а если и выдаст, то не факт что верно), потому я более чем уверен, что с отбором они отлично справились. Да и если программист пишет верный код, то какая разница с помощью чего он это делает?
Кому-нибудь пригодилось, мне например
Да и не только в танчики, какие-нибудь супер киберспортивные дисциплины тоже прошли мимо автора. Вряд ли час игры в доту даст залипательный и милый опыт видеоигр.
А возведение в степень здесь происходит за логарифм или линейное? Просто в этом и заключается вся задача
Кажется по выводу, что в 100 раз увеличили число, в ~100 раз увеличилось и время. Хотя возможно это вина длинной арифметики
Теперь каждая задача easy на литкоде будет выложена отдельным постом?
Честно, выглядит как конспект лекции (даже порядок идей в видео такой же), нежели "статья", но спасибо, есть на чем теперь тренировать пересказы яндекса...
Так для "динамических кешей" может пригодятся более эффективные структуры данных нежели использование массива и его сортировки? Здесь и сравнивать бессмысленно метод "бинпоиск" со структурой данных SkipList. Допустим не вижу никаких проблем использовать к/ч дерево чисто для вашей задачи, где поиск элемента и есть по своей сути бинарный поиск.
В комментариях под статьёй, что вы предоставили, сравнили к/ч дерево и SkipList, к сожалению SkipList оказался медленнее почти в 2 раза. (все-таки обе структуры имеют логарифмическую сложность, но так как у SkipList в основе вероятностный алгоритм, то бывают так называемые выбросы, из-за которых придется потратить чуток поболее времени).
И какой вывод тогда?
Конечно, стоит использовать тот или иной инструмент не потому что о нём написали в статье и сказали что log(n) -- это очень круто, но и впадать в другую крайность бессмысленно. Иногда простейший бинарный поиск оказывается ни чем не хуже, а может даже и лучше каких-то замудрёных математических штук.
Простите, возможно явно не по теме сравнения батареек, но нельзя было сделать таблицы таблицами, а не картинками?
Захотел загуглить что-нибудь про конкретные батарейки, лезу выделять текст, а мне открывает картинку)
Я понимаю что все есть в "Базе данных" и на крайний случай можно написать название ручками, но таблица кажется немного удобнее картинки...
Когда я ищу какую-нибудь информацию, например, по коду. То первой ссылкой идёт условный stackoverflow, а следующие 2-3 сайта это всегда просто парсинг stackoverflow.
Или аналогичный пример с википедией, когда первой ссылкой идёт русскоязычная вики, а следующими идут автопереводы английской вики, где порой даже картинок нет...
Потому я думаю что этим должен заниматься сам поисковик / браузер, всё-таки довольно простая концепция с крестиками то.
Да ладно уж вам, ещё не скоро всеми любимые ИИ научатся самостоятельно создавать полноценные приложения. А вот очередные copilot'ы точно скоро внедрятся во многие среды разработки.
Всё-таки сгенерировать несколько тысяч строк без ошибок — это надо очень постараться. А дополнить несложный код шаблончиком, который использовали несколько миллионов раз, задача несложная.
Я могу ошибаться, но мне казалось, что предметный указатель заменили так называемые "сноски", которые прямо на странице с текстом указывают что имелось в виду.
Кажется, что в статье просто написаны вещи, которые итак все понимают.
Схлопнутся проекты инфоцыган, которые обещают много и быстро, обманывают покупателей. А проекты, которые длительно и методично чему-то учат останутся.
И не поспоришь ведь.
Мне кажется, что автор преувеличивает проблему нейросетей, так как в статье разобраны примеры не самых объемных и сложных задач, которые целесообразно скорее при устном собеседовании спрашивать.
Например, команда VK Видео в этом году отбирала весной людей на летнюю стажировку, соответственно, чтобы ускорить процесс людям выдали всем одно и то же задание на реализацию какого-то сервиса.
Задача была достаточно объемной и комплексной, что для неё нужны были изначально знания даже чтобы понять что именно искать надо. Объективно ChatGPT не поможет сделать правильные запросы к самому себе (а если и выдаст, то не факт что верно), потому я более чем уверен, что с отбором они отлично справились.
Да и если программист пишет верный код, то какая разница с помощью чего он это делает?