C++ *

Пару дней назад мы зафиксировали версию 5.8.1 открытого проекта SObjectizer. В данной статье поговорим о новых возможностях, которые появились в SObjectizer благодаря пожеланиям пользователей, и упомянем исправление не выявленного ранее недочета. Кому интересно, милости прошу под кат.

Для тех же, кто ни разу не слышал про SObjectizer, очень кратко: это относительно небольшой C++17 фреймворк, который позволяет использовать в С++ программах такие подходы, как Actor Model, Publish-Subscribe и Communicating Sequential Processes (CSP). Основная идея, лежащая в основе SObjectizer, — это построение приложения из мелких сущностей-агентов, которые взаимодействуют между собой через обмен сообщениями. SObjectizer при этом берет на себя ответственность за:

доставку сообщений агентам-получателям внутри одного процесса;

управление рабочими нитями, на которых агенты обрабатывают адресованные им сообщения;

механизм таймеров (в виде отложенных и периодических сообщений);

возможности настройки параметров работы перечисленных выше механизмов.

Составить впечатление о этом инструменте можно ознакомившись вот с этой обзорной статьей.

На Flutter`е очень удобно и хорошо пишутся интерфейсы для пользователей. Но использовать Dart для решения алгоритмических задач тяжко и неэффективно. Семейство Си справляется гораздо лучше и позволяет легко распараллеливать вычисления. Кроме того, за многолетнюю историю С++ и С# обзавелись множеством полезных библиотек, не все из которых имеют аналоги во Flutter.

Зная про существование библиотеки FFI для Flutter, что позволяет даже синхронно запускать Си-шный код, я решил закопаться в эту тему и попробовать объединить наследие Си и их эффективность с удобным фреймворком. Учитывая то, что в интернете маловато информации про использование FFI, особенно с C#, я решил поделиться своим опытом "построения мостов" на примере двух приложений в этой статье.

Краткое и доступное руководство по базовым алгоритмам на графах: BFS, DFS, топологической сортировке и алгоритму Дейкстры. Чёткие объяснения, примеры и код на C++ — для тех, кто хочет быстро и уверенно освоить фундамент графовых алгоритмов.

Задача Эдсгера Дейкстры о философах – великая задача великого программиста. Уж сколько лет, а она актуальна. Решая ее, прикасаешься к этому величию. И вот, перефразируя известное, «давно не было такого и вот опять», можно познакомиться с ее «новым прочтением» на Хабре[1].

Ну, как новое?… Но она стала тем триггером, который подвигнул меня к очередной попытке ее решения. Тем более, что с момента знакомства с философами пролетела уйма лет, а в  багаже - опыт применения автоматной модели и значительно усовершенствованная среда их реализации.

Познакомился с проблемой обедающих философов – Dinning Philosopher Problem (DPP), я более двадцати лет тому назад (про DPP см. [2]). Результатом стала статья, в которой философы выполняли поставленную задачу, как минимум, не хуже, чем классические алгоритмы сортировок[3]. Позднее был сделан доклад на конференции по параллельным вычислениям в Саратове, где на суд научной общественности была предъявлена модель автоматных параллельных вычислений и пример ее приложения - задача Дейкстры[4].  

Замечание 1. В рамках обсуждения статьи на Хабре было проигнорировано  предложение поручить сортировку философам. Зря, конечно, т.к. надо же как-то убедиться, что предлагаемое решение работает хотя бы в первом приближении. К примеру, тот же DeepSeek, моментально выдавший свое решение DPP, так и не смог заставить их сортировать.

Не знаю, считается ли данная задача решенной, но то, с чем я знаком, по большей части беглое рассмотрение проблем, которые она отражает. У задачи есть теория, которая представлена монографией Хоара[5], или моделями сетей Петри у Питерсона[6] и В.Е. Котова[7] или другими подобными публикациям. Но, повторюсь, все это по большей части достаточно краткий анализ свойств модели и/или даже конкретного решения. Статья на Хабре из этой же серии. Все это ни как не окончательное решение описываемых ею проблем параллелизма. Правда, может, [авторами] вопрос так и не ставился, но все же ответ на него весьма желательно иметь.

Когда речь заходит о корутинах (сопрограммах) на С++, большинство программистов вспоминает фреймворк coroutine_ts, появившийся в стандарте С++20. Многие даже не догадываются о том, что писать корутины можно было задолго до появления упомянутого стандарта. При этом можно было использовать не только С++, но и Си. Данной статьей я открываю серию, в которой хочу описать свой личный опыт изучения корутин и привести примеры их использования. Надеюсь мои статьи помогут начинающим разобраться в этой сложной и интересной теме.

Добрый день! Меня зовут Евгений Ионенко, я — руководитель направления в ИТ-команде «Северстали», занимающейся разработкой компонентов для открытой автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУТП). В марте этого года мы начали выпуск статей, посвящённых разработке компонентов открытой АСУТП, с предыдущей статьёй этого цикла можно ознакомиться здесь: Статья №3.

В этой статье я расскажу, как настраивать плагин протокола Modbus TCP/RTU Master/Slave на примере небольшого проекта.

Многие thread-пулы оптимизированы под динамический spawn и бесконечный backlog. В этой статье — подход для противоположного кейса: фиксированный DAG, один run и полный контроль над поведением

Как был переработан подход к полиморфизму в C++‑фреймворке Flox: замена virtual на статически сгенерированные vtable с концептами. В статье описана архитектура, проблемы, решение и метрики прироста производительности.

Система сборки CMake имеет в арсенале достаточно мощный инструмент - пресеты, шаблоны, называйте как угодно. В данной статье будет рассмотрено применение пресетов на примере модульной библиотеки реализующей функционал engine-а для OpenSSL и описано как перенести опции для кросскомпиляции в пресеты.

Приветствую, уважаемый читатель!

В первой части мы реализовали простейший аллокатор с минимальным оверхедом. Конечно же на самом деле все сложнее. Так реализация дефрагментации была наивной и не могла сливать блоки даже когда не было распределенных блоков после нескольких вызовов mem_free. Для того, что бы получить исходную картинку где будет только 2 служебных блока и один свободный нужно было бы вызвать mem_alloc с размером большим чем доступно памяти что бы искусственно запустить дефрагментацию. В этой части мы это исправим и напишем юнит тест для нашего аллокатора что бы убедится что он работает правильно.

Расскажу об одном решении которое имеет больше смысла в качестве упражнения а не практической пользы. Постановка задачи звучит так: Хочу получить в C++ семантику property как в C# и без накладных расходов.

В начале будет результат к которому я пришел, затем пояснения и выводы.

К слову, компиляторы Microsoft имеют способ описать property но это не является частью стандарта C++.

Сразу отмечу что property получились с значительными ограничениями и больше подходят для имитации Swizzling из GLSL. По этому буду воспроизводить маленький кусочек vec2 а именно property yx которое должно возвращать исходный вектор с свапнутыми полями. Далее vec2 буду иногда называть контейнером, как более общий случай. Когда упоминаю property, буду подразумевать поле внутри контейнера, то есть yx в конкретном примере. Использую стандарт С++11

Желаемое поведение:

Итак, в прошлый раз я представил базовую идею как можно реализовать Fixed-point arithmetic, а так же набросок кода на C++, в котором в комментариях нашли довольно много проблем (а я сам нашёл ещё больше). В этот раз хочется представить улучшенную реализацию, разбор тонких моментов в коде и провести более детальный анализ получаемых результатов.

Ещё недавно, как я начал изучать веб хакинг, я счёл интересным занятие исследовать Linux и Windows на предмет бинарных уязвимостей. Хотя легально заработать в одиночку хакером у нас в России я думаю можно только веб хакингом, я всё равно хочу изучать все интересующие аспекты атакующей и защищающей стороны. Кто знает, вдруг я когда-нибудь буду в red team. Ну а пока я просто грызу гранит науки.

Слегка поразмыслив над решением задачи, я определил что нужно для осуществления моей проблемы. Я не знаю как другие проводят фаззинг библиотек, у которых нет исходных текстов, но додумался до одного варианта. Далее будут два примера для Linux и Windows.

Привет, Хабр!

STL — это коллекция компонентов, предназначенных для работы с данными. Включает в себя: контейнеры, алгоритмы, итераторы и функциональные объекты, STL в общем своего рода швейцарский ножик в этом деле. Контейнеры помогают управлять коллекциями данных различных типов, алгоритмы предоставляют общие методы для их обработки, итераторы служат связующим звеном между контейнерами и алгоритмами, а функциональные объекты позволяют гибко настраивать поведение стандартных операций.

Рассмотрим подробнее.

Решил вот поделится своей игрой и своими исследованиями в области психологии.

В RPG играх (например S.T.A.L.K.E.R.) есть система отношения созданная специально для взаимодействия c NPC. И тут я подумал: а что если использовать эту систему, чтобы построить полноценный психический симулятор, где можно манипулировать людьми для достижения определённого результата. В качестве простого примера я выбрал любовные треугольники: в них мужчины (или женщины) конкурируют за возлюбленн(ой/ого) и используют различные методы для расположения к себе своего партнёра. Меня они всегда интересовали потому, что это своего рода испытания для людей и почему бы не сделать игру-стратегию по ним (спасибо нейросети за гениальное название!)

Волновой алгоритм — алгоритм поиска пути, алгоритм поиска кратчайшего пути. Принадлежит к алгоритмам, основанным на методах поиска в ширину.

Задача проверки корневых (под)деревьев на изоморфизм является достаточно известной в рамках олимпиадного мира, однако представленная большинством авторов реализация основывается на неэффективном полиномиальном хэшировании. Проблема данного метода заключается в возможных возникновениях коллизий. В данной статье описан более простой метод, использующий красно-черное дерево (в народе std::map) за ту же асимптотику.

Моя прошлая статья заканчивалась тем, что у меня возникла проблема выбора на чем писать и я говорил, что в следующей части продолжу свое изложение как сравнение Rust и C++.  Но проблема на тот момент заключалось в том, что с первым из них я был знаком шапочно, и чтобы нести ахинею нужно было узнать его поглубже. И как оказалось этот процесс не очень простой.

Изначально я планировал еще привести сравнение производительности, но сейчас понимаю, что будет это не совсем корректно. «Почему?» – спросите Вы меня. Давайте разбираться вместе. Да, пока не начали, оговорюсь сразу, что в данной статье я решил не рассказывать о смысле приводимого кода, т.к. это сразу усложнит восприятие.

Сейчас репутация Singleton давно не та, что была ранее. В последние годы он признается антипаттерном, который следует избегать в новом коде, но что делать с legacy кодом? Ловить косые взгляды современников? В данной статье мы напишем плагин для поиска этого паттерна в коде на C++, разберем аспекты разработки плагина с помощью Clang API и протестируем плагин на реальных проектах.

Ошибки при составлении программ для ЭВМ появились даже раньше, чем были придуманы самые первые языки программирования. Собственно, языки программирования и были придуманы как раз для того, чтобы программы писались проще, а количество ошибок в них было как можно меньше.

Для уменьшения количества ошибок было разработано множество методов, включая создание специализированных инструментов анализа исходного кода и даже целых языков программирования.

Но по прошествии многих десятилетий проблема чисто технических ошибок в программном обеспечении так и остаётся нерешённой по сей день, однако подход, предложенный в языке Rust, меняет всё.