Как стать автором
Обновить
12
0
Роман Халкечев @Khalkechev

Руководитель отдела аналитики

Как мы сэкономили время курьерам. Логистика в Яндекс.Еде

Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 45K


Всем привет! Меня зовут Роман Халкечев, я руковожу отделом аналитики в Яндекс.Еде. Одно из ключевых направлений этого сервиса — логистика. Эффективность алгоритмов логистики во многом и определяет само существование сервисов доставки. Сегодня я расскажу читателям Хабра о нашем новом алгоритме, который помог курьерам сократить время простоя. Вы узнаете, из чего складывается время ожидания доставки заказа и зачем мы считали скорость приготовления килограмма условной еды. Но обо всём по порядку.


Яндекс.Еда представляет собой маркетплейс: на сервисе есть спрос и есть предложение. Спрос — это заказы пользователей. Предложение — курьеры. Разумеется, под предложением мы также понимаем рестораны, но в контексте этого поста остановимся именно на курьерах. Главная задача сервиса — поддерживать баланс: тогда будут счастливы и пользователи (они быстро получат еду), и курьерские службы (заказов хватит всем курьерам). Чтобы сохранять баланс и переживать локальный рост или падение спроса, нам необходимо повышать эффективность доставки. Под эффективностью мы понимаем оборачиваемость — среднее число заказов, которые курьер успевает доставить за час. Чем выше этот показатель, тем эффективнее работает доставка в целом.

Читать дальше →
Всего голосов 69: ↑67 и ↓2 +65
Комментарии 87

Поиск без интернета. Новая бета приложения Яндекс

Время на прочтение 5 мин
Количество просмотров 36K
Многие из нас все еще попадают в ситуации, когда нужно быстро найти важную информацию, но доступ в интернет ограничен или отсутствует. И одно дело – пытаться открыть развлекательный пост на сайте, и совсем другое – искать номер телефона горячей линии банка или больницы. Сегодня я впервые расскажу читателям Хабра о том, как ускорение поиска в приложении Яндекс привело к возможности искать важную информацию без интернета.



Но для начала нужно понять главное: зачем мы вообще взялись за офлайн-поиск, если сайты из результатов поиска все равно недоступны при отсутствии сети?

Читать дальше →
Всего голосов 72: ↑69 и ↓3 +66
Комментарии 31

Генетический алгоритм своими руками

Время на прочтение 3 мин
Количество просмотров 27K

Генетический алгоритм — способ оптимизации, какой-либо функции. Но, в нашем случае, мне просто был интересен принцип его работы, своеобразное моделирование эволюции. Ну и чтобы проэволюционировать самому.
Мы имеем абстрактное поле, в котором есть организмы (синие и бирюзовые клетки), еда (зеленые) и яд (красные).


image


У созданий всего 64 гена, но можно ввести всего лишь 10 первых.


Читать дальше →
Всего голосов 32: ↑23 и ↓9 +14
Комментарии 17

Краткое введение в rvalue-ссылки

Время на прочтение 9 мин
Количество просмотров 161K
Перевод статьи «A Brief Introduction to Rvalue References», Howard E. Hinnant, Bjarne Stroustrup, Bronek Kozicki.

Rvalue ссылки – маленькое техническое расширение языка C++. Они позволяют программистам избегать логически ненужного копирования и обеспечивать возможность идеальной передачи (perfect forwarding). Прежде всего они предназначены для использования в высоко производительных проектах и библиотеках.

Введение


Этот документ даёт первичное представление о новой функции языка C++ – rvalue ссылке. Это краткое учебное руководство, а не полная статья. Для получения дополнительной информации посмотрите список ссылок в конце.

Rvalue ссылка


Rvalue ссылка – это составной тип, очень похожий на традиционную ссылку в C++. Чтобы различать эти два типа, мы будем называть традиционную C++ ссылку lvalue ссылка. Когда будет встречаться термин ссылка, то это относится к обоим видам ссылок, и к lvalue ссылкам, и к rvalue ссылкам.
Читать дальше →
Всего голосов 37: ↑34 и ↓3 +31
Комментарии 19

Элементы функционального программирования в C++: частичное применение

Время на прочтение 8 мин
Количество просмотров 15K

Не буду сильно углубляться в теорию. Что такое частичное применение легко найти в интернете. В том числе на Википедии.


Если кратко, то это механизм, позволяющий зафиксировать k аргументов функции от n аргументов, сделав из неё функцию от (n - k) аргументов.


// Пусть имеется функция f от четырёх аргументов:
int f (int a, int b, int c, int d)
{
    return a + b + c + d;
}

// Фиксируем первые два аргумента:
auto g = part(f, 1, 2); // 1 + 2 + ...

// Добрасываем оставшиеся два:
assert(g(3, 4) == 10); // ... + 3 + 4 = 10

На эту тему уже существует масса публикаций, в том числе и на Хабре:


  1. C++ Variadic templates. Каррирование и частичное применение
  2. Частичное применение и каррирование в C++
  3. Каррируем на C++

А ветка "How should I make function curry?" на stackoverflow — просто кладезь для тех, кто впервые сталкивается с этой темой.


К сожалению, количество пока не переросло в качество, и хорошего, пригодного к использованию варианта я так и не увидел. При этом любопытно вот что.


Замечательный факт №1. В упомянутых статьях присутствуют все техники, которые нужны для реализации правильного (по моему мнению) частичного применения.


Надо только всё внимательно проанализировать и сложить кубики в правильном порядке. Именно этим я и собираюсь заняться в данной статье.

Читать дальше →
Всего голосов 24: ↑22 и ↓2 +20
Комментарии 40

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Работает в
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность