2,4 ГГц — это плохо. 5 ГГц — это хорошо. 6 ГГц — это ещё лучше, но послезавтра. Все это знают, кого я тут учу, в самом деле. Всё это хорошо, только делать-то что, когда ты такой, как умный, открываешь какой-нибудь Wi-Fi Explorer, а там сатанизм и этажерки, как на скриншоте?



Шаг первый — поплакать. Шаг второй — нырнуть под кат. Вопрос простой, а ответ — нет.

В задачах поиска информации одной из важнейших задач является поиск точно заданной подстроки в строке. Примитивный алгоритм поиска подстроки в строке основан на переборе всех подстрок, длина которых равна длине шаблона поиска, и посимвольном сравнении таких подстрок с шаблоном поиска. По традиции шаблон поиска или образец принято обозначать как needle (англ. «иголка»), а строку, в которой ведётся поиск — как haystack (англ. «стог сена»). На языке Python примитивный алгоритм выглядит так:

index = -1
for i in xrange(len(haystack)-len(needle)+1):
    success = True
    for j in xrange(len(needle)):
        if needle[j]<>haystack[i+j]:
            success = False
            break
    if success:
        index = i
        break
print index

Обозначим n=|haystack|, m=|needle|. Простейший алгоритм поиска даже в лучшем случае проводит n–m+1 сравнений; если же есть много частичных совпадений, скорость снижается до O(n*m).

Рассматриваемый далее алгоритм хотя и имеет невысокую скорость на «хороших» данных, но это компенсируется отсутствием регрессии на «плохих». Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта является одним из первых алгоритмов с линейной оценкой в худшем случае.

Я по роду своей деятельности много и часто медитирую над разнообразнейшим C++ кодом. И, как говорится, у меня накопилось. Не могу больше нести это в себе. Извините, сейчас и с вами поделюсь.

Немножко пятничного настроения в субботу. Я думаю, все видели этот код:



Но Aras Pranckevičius пошел еще дальше. Как написать код, который не так просто обнаружить?
И если вначале идут простые примеры, то дальше начинается…

Первый вопрос, который может возникнуть у читателя, прочитавшего заголовок: «А зачем?». Ведь в Linux Mint можно преспокойно обойтись без проприетарного BitLocker. К тому же главные достоинства этой технологии, к коим можно отнести простоту использования и создания зашифрованных разделов, а также поддержку «из коробки» во всех последних ОС от Microsoft, проявляются лишь в операционных системах из Редмонда. Кроме того, свободного ПО с подобным, или даже кое в чем превосходящим BitLocker функционалом, в nix-системах достаточно — например, TrueCrypt.

Во многом я разделяю эту точку зрения, но, бывают случаи, когда BitLocker необходим, а ОС – Linux Mint.

В этой статье хотелось бы рассказать об одном из самых распространенных алгоритмов на графах — об обходе в глубину — на примере решения задачи о нахождении пути сквозь лабиринт. Всем, кому это интересно — добро пожаловать под кат!

Не так давно наткнулся на статью о том, как Michael Kozakov не смог решить алгоритмическую задачу на собеседовании в Twitter. Решение этой задачи — почти в чистом виде один из самых стандартных алгоритмов на графах, а именно, алгоритм Дейкстры.
В этой статье я постараюсь рассказать алгоритм Дейкстры на примере решения этой задачи в несколько усложненном виде. Всех, кому интересно, прошу под кат.

В предыдущем посте рассказывалось об обходе графа в глубину. Сегодня я бы хотел рассказать о не менее важном алгоритме теории графов — об обходе в ширину.
В прошлый раз мы уже научились искать какой-нибудь путь сквозь лабиринт. Всех желающих найти кратчайший путь прошу под кат.