Довольно часто у студентов, изучающих C++ в определённых учебных кругах, складывается мировоззрение о том, что всё должно быть объектами. Попросите их написать программу, которая считает некоторое значение - и они начнут с создания объекта ValueComputer и метода vc.computeResult().
Например: дана задача с помощью динамического программирования посчитать количество способов замостить костяшками домино прямоугольник 
. Студент пишет:
Предположим, что в программе на C++ вы возвращаете из функции локальную переменную. Что происходит при вызове оператора return: копирование, перемещение или ни то, ни другое? От этого зависит длительность вызова функции и эффективность наших программ. Я постарался разобраться с этим вопросом и дам рекомендации по написанию функций так, чтобы повысить шансы на применение этой оптимизации компиляторами. Ну, а сокращения в названии статьи — это Return Value Optimization (RVO) и Named Return Value Optimization (NRVO).
Всем привет, я работаю программистом DSP контроллеров в фирме, которая занимается разработкой и производством радаров. В начале моего пути, при решении задач по интеграции алгоритмов ЦОС, приходилось по долгу искать пути оптимизации вычислений.
То, что я собираюсь здесь изложить скорее всего будет интересно новичкам. Многие способы данным давно известны и реализованы в библиотеках. Однако, в свое время я потратил много часов для поиска разрозненной информации и понимания всех тонкостей.
Но довольно слов, давайте к делу.
В статье рассмотрен подход, основанный на разбиении структуры приложения на слои и подслои, который позволяет с единой позиции подойти к описанию основных используемых типов архитектуры приложений.
Всем привет. Недавно по работе возникла потребность разобраться с созданием новых тестов на GTest/GMock. Конкретно мой вопрос был связан с его конструкциями типа EXPECT_CALL и моками - что это за магические штуки и как они работают. Однако, по мере изучения выяснились и другие интересные вещи, с которыми хотел бы поделиться.
Привет, Хабр!
Сегодня я хотел бы рассказать о генерации идеального лабиринта - алгоритмом Эллера. Статья подойдёт всем любителям алгоритмов.
Если вы планируете переходить с иностранного софта на отечественный и ищете полноценный аналог Unreal Engine 4, то одним из вариантов может стать 3D движок UNIGINE.
Сравниваем основные термины, управление проектами, интерфейс редактора, работу со сценой, настройки проекта и многое другое под катом.
Предположим, что ты - С++ программист и тебе нужно создать справочник. Ну а точнее, рассмотрим один из этапов, когда тебе нужно отобразить одно множество на другое. В процессе поиска решения ты узнаешь про хэш-таблицы, деревья, и делаешь самую наивную реализацию. После чего, при усложнении стандартного примера, начинаешь задаваться вопросами...
Аннотация
В статье рассмотрен процесс создания внешней компоненты для 1С в среде Qt Creator для операционной системы Linux (ubuntu, debian, mint и им подобных). На примере компоненты для сбора данных от внешней аппаратуры и сохранение их в базе, посредством 1С. В качестве внешней аппаратуры в данном примере будем использовать Arduino UNO.
Для создания внешней компоненты понадобятся
Перевод статьи одного из инженеров команды Flutter, посвященной каналам платформы, и иже с ним.
Современные компиляторы весьма далеко продвинулись в области оптимизации ПО. Но иногда им бывает трудно подобрать наилучший способ оптимизации. К счастью, мы можем помочь им в этом выборе.
Под катом старший разработчик ПО компании Google, Minhaz A V*, рассказывает об оптимизации производительности кода. Менее чем за час работы автор ускорил код на 18%, добавив в него всего пару строк. Несмотря на то, что в большинстве примеров этого материала используется C++, статья может быть полезна широкому кругу читателей.
*Обращаем ваше внимание: позиция автора не всегда может совпадать с мнением МойОфис.
За последние несколько лет мне пришлось столкнуться с множеством вопросов, которые были сформулированы примерно так: "мой проект не открывается в среде CLion". В свою очередь, это приводило к необходимости из раза в раз объяснять разным людям примерно одно и то же. Статья имеет целью сохранить тот опыт, который был накоплен в процессе анализа десятков разных проектов. Предполагается, что официальная документация вам уже известна и не вызывает вопросов.
Привет. В этой публикации речь пойдёт о многопоточке, каналах, подписках, планировании регулярных задач, мониторинге, нейросетях и самоэволюционирующих алгоритмах.
В C++ есть несколько "умных указателей" - std::unique_ptr, std::shared_ptr, std::weak_ptr. Также есть более нестандартные умные указатели, например в boost: intrusive_ptr, local_shared_ptr.
В этой статье мы рассмотрим новый вид умного указателя, который можно назвать static_ptr. Больше всего он похож на std::unique_ptr без динамической аллокации памяти.
В первой части статьи было рассказано о бинарном и json форматах сериализации данных, о механизмах версионирования. В этой части речь пойдет о концепции команд, сообщениях, и механизмах их доставки.
Контейнер - это объект, используемый для хранения других объектов. Контейнер берет на себя управление всей памятью, которые эти объекты занимают.
В стандартную библиотеку C++ входит несколько контейнеров. Кроме этого, в Open Source есть несколько контейнеров, которые покрывают больше юзкейсов. Я опишу устройство интересных контейнеров вне STL и их отличия от классических контейнеров.
14 мая мы проведём онлайн-фестиваль TechTrain, участие бесплатно (надо только зарегистрироваться).
Там будет восемь докладов, и их набор очень эклектичный. Потому что ещё мы проводим самые разные IT-конференции (от Java до дата-инжиниринга), и TechTrain связан со всеми их направлениями сразу: от каждого будет по одному докладу.
Вряд ли вы станете смотреть всю эту пёструю подборку целиком (кому важны одновременно Node.js, Spring Data, WebRTC и Selenide?) Но вот шансы на то, что среди такого разнообразия есть что-то для вас, высоки.
Поэтому публикуем всю эту программу: можно пробежаться глазами по названиям докладов, и где оно заинтересует — там изучить описание подробнее. А заодно в конце каждого описания мы указали, с какой из наших конференций связан доклад: возможно, вы захотите не только на бесплатный TechTrain, но и туда, где больше подобных докладов.
Смягчение уязвимости Trojan Source, оптимизация функций приведения типов, многомерный оператор [], подавление предупреждений о вендорных атрибутах — вот лишь некоторые возможности GCC 12. Подробностями делимся к старту курса по разработке на C++.
std::sort в библиотеке libcxx проекта LLVM. В этой статье мы подробно расскажем о том, как мы пришли к этому решению и какими будут возможные последствия, о багах, с которыми вы можете столкнуться в примерах из open source. Мы покажем несколько бенчмарков, объясним, почему вообще это сделали и чего это нам стоило, на примерах закона Хайрама и обучения с подкреплением. Все изменения выложены в open source, поэтому я свободно могу о них рассказывать.