Программирование *

29 июля в Минске прошёл финальный раунд чемпионата по программированию Яндекс.Алгоритм. Победителем стал Егор EgorK Куликов — выпускник мехмата МГУ и бывший сотрудник Яндекса. Второе место — у Николы Йокича из Швейцарской высшей технической школы Цюриха. В составе команды школы он был финалистом ACM ICPC. Третье место занял Макото Соэдзима, выпускник Университета Токио. Геннадий Короткевич, победитель двух предыдущих Алгоритмов, занял шестое место.

Как и в прошлые годы, мы публикуем подробный разбор финальных задач. 31 июля мы впервые провели зеркало Алгоритма. Поэтому, чтобы не испортить его участникам удовольствие, не стали публиковать ответы сразу же после финала, как мы это обычно делаем.

В этом году мы получили на четверть больше заявок на участие в Алгоритме, чем год назад, — 4578. Среди участников пока немного девушек — 372. В списке зарегистрировавшихся есть представители 70 стран; больше всего соревнующихся — из России, Индии, Украины, Беларуси, Казахстана, США и Китая. В финале приняли участие 25 человек.

Задачи для Яндекс.Алгоритма составляют сотрудники Яндекса и приглашённые эксперты, среди которых — финалисты и призёры ACM ICPC. По условиям состязания, участники могут использовать разные языки программирования. Статистика Яндекс.Алгоритма показывает, что самый популярный язык — С++; его выбрали более двух тысяч человек. Второе место поделили Python и Java.

В первой статье мы рассказали о том, что такое SObjectizer и почему он получился именно таким. Во второй – попробуем показать, как может выглядеть более-менее реальный код на SObjectizer. С демонстрацией того, в какую сторону этот код обычно эволюционирует. Ибо первоначально, когда у разработчика появляется возможность работать с Actor Model, он начинает этой возможностью злоупотреблять, создавая проблемы и себе, и тем, кто будет эксплуатировать программный продукт, написанный в стиле «актор на каждый чих». Только спустя некоторое время и некоторое количество набитых шишек приходит понимание того, что прелесть модели акторов вовсе не в возможности создавать их десятками тысяч или даже просто тысячами. Но давайте пойдем последовательно, не опережая события.

CREATE TABLE cats (
    id serial,
    cname varchar(20),
    ctype varchar(20),
    primary key(id)
);

Ты слышал про парня, который попрощался с OOП?

О нет. Ещё один? Что же он сказал?

Он описал все обещания OOП, и как ни одно из них на самом деле не было исполнено, и что все возможности ООП обходятся дороже, чем они реально стоят, и функциональное программирование лучше, и ...

Ох. Да, я слышал всё это раньше...

Таким образом, OOП окончательно умерло, и мы можем двигаться дальше.

Двигаться дальше к чему?

Ты чего? К следующему технологическому прорыву, конечно!

А, к этому… И что там у нас на очереди?

Скоро некоторые из нас пойдут отдавать свои голоса за очередных кандидатов в депутаты. Депутаты являются нашими представителями и им мы предоставляем право принимать некоторые законодательные решения за нас. В данных условиях логично выбирать тех кто делает свой выбор также как и мы.

Голоса депутатов находятся на vote.duma.gov.ru. Нам остаётся проголосовать за важные для нас законопроекты в соответствии со своим видением и получить рейтинг на основе которого и делать выбор на выборах.

Я выбрал наименее затратный путь и написал JavaScript расширение для Chrome. Работа с ним организованна через консоль браузера (Ctrl + Shift + J). Бонусом я протестировал поддержку русского языка в JavaScript без препроцессоров.

Под катом вас ждёт код с комментариями и комментарии к статье.

Подготовка релиза картографических данных включают в себя запуск массовой обработки данных. Некоторые задачи хорошо ложатся на идеологию Map-Reduce. В этом случае задача инфраструктуры традиционно решается использованием Hadoop или YT

В реальности часть задач таковы, что разбиение их на маленькие подзадачи невозможно, или нецелесообразно (из-за наличия существующего решения и дорогой разработки, например). Для этого мы в Яндекс.Картах разработали и используем свою систему планирования и выполнения взаимосвязанных задач. Одним из элементов такой системы является планировщик, запускающий задачи на кластере с учетом доступных ресурсов.

Эта статья о том как мы решили эту задачу с использованием Apache Mesos.

match hashmap.get(&key) {
    Some(value) => do_something_with(value),
    None => { panic!("Oh noes!"); },
}

«Совершенство достигается не тогда, когда нечего добавить, а тогда, когда нечего убрать»

Мотивация

«Развитие ветки PHP-7», Дмитрий Стогов, Zend Technologies