В предыдущих постах мы рассказывали, что наши студенты делают на стажировках: научных (например, в JetBrains Research) и промышленных. В этом посте хотим поделиться, как мы учим промышленному программированию.
Кратко: за четыре курса бывший школьник пробует десяток-другой технологий и языков, постоянно пишет и удаляет много кода, проходит code review от более опытных товарищей (не всегда с первой попытки), углубляется в какую-то тему и в итоге защищает содержательный диплом. Всё это проходит прямо в университете и даёт диплом гособразца. А летом можно либо отдохнуть, либо постажироваться в России в JetBrains, Яндексе и JetBrains Research (если хочется больше науки) или съездить за рубеж (Google, Facebook и другие). Теперь поподробнее.
Довольно много плохих вопросов, которые я вижу на StackOverflow, можно описать следующей формулой:
Вот моё решение домашнего задания. Оно не работает.
[20 строк кода]
И… всё.
Прим. пер.: это перевод статьи "How to debug small programs", на которую ссылаются в справочном разделе английского StackOverflow, посвящённом созданию минимальных, самодостаточных и воспроизводимых примеров. Мне кажется, она прекрасно описывает то, что должен знать каждый программист — основы отладки нерабочего кода.
Если вы читаете эту заметку, то, скорее всего, вы перешли по ссылке, которую либо я, либо кто-то ещё оставил под вашим вопросом на StackOverflow незадолго до того, как этот вопрос был закрыт и удалён. (Если вы читаете эту заметку по другому поводу, оставляйте свои любимые советы по отладке маленьких программ в комментариях).
Добрый вечер.
Этот пост посвящён быстрому преобразованию Фурье. Будут рассмотрены прямое и обратное преобразования (в комплексных числах). В следующей части я планирую рассмотреть их применения в некоторых задачах олимпиадного программирования (в частности, одна задача про «похожесть» строк), а также рассказать про реализацию преобразования в целых числах.
БПФ — это алгоритм, вычисляющий значения многочлена степени n=2k в некоторых n точках за время O(n⋅logn) («наивный» метод выполняет ту же задачу за время O(n2)). За то же время можно выполнить и обратное преобразование. Так как складывать, вычитать и умножать массивы чисел гораздо легче, чем многочлены (особенно умножать), БПФ часто применяется для ускорения вычислений с многочленами и длинными числами.
Добрый вечер.
В этом посте я разберу задачу B «Дубы» с практического тура городской олимпиады школьников Санкт-Петербурга по информатике.
Задача эта на динамическое программирование по подотрезкам и идея решения интересна тем, что удобнее посчитать две динамики вместо одной. Если вас заинтересовало (незнание динамики не освобождает, но будет труднее) — добро пожаловать.
В этом посте я расскажу, что такое VBA и как с ним работать в Microsoft Excel 2007/2010 (для более старых версий изменяется лишь интерфейс — код, скорее всего, будет таким же) для автоматизации различной рутины.