В блоге на Wired пользователь Ретт Аллейн, физик по образованию, оценку магистра Йоды веса провел, по кадрам «Империя наносит удар ответный» Эпизода пятого, «Звездные Войны» саги. Результаты удивления достойные получил он. Вычислял блогер центра масс положения, системы Люком и Йодой на ноге его сидящим организованной.

Вычисления проводя, ряд допущений сделаны Реттом Аллейном были: на планете Дагоба устроена гравитация также была, и на Земле как. Люка Скайуокера, джедая молодого, масса также распределяется, и у землянина как рядового, пусть и инопланетянин он. Предположил блогер еще, что ни Йода, ни Люк, силой не пользовались в тренировки ходе, полагаясь лишь на силу физическую.

Внимание! Реклама! Пост оплачен Капитаном Очевидность!

Ниже под катом вы найдёте 15 пунктов, описывающих правильную организацию ресурсов, доступных по протоколу HTTP — веб-сайтов, «ручек» бэкенда, API и прочая. «Правильный» здесь означает «соответствующий рекомендациям и спецификациям». Большая часть ниженаписанного почти дословно переведена из официальных стандартов, рекомендаций и best practices от IETF и W3C.



Вы не найдёте здесь абсолютно ничего неочевидного. Нет, серьёзно, каждый веб-разработчик теоретически эти 15 пунктов должен освоить где-то в районе junior developer-а и/или второго-третьего курса университета.

Однако на практике оказывается, что великое множество веб-разработчиков эти азы таки не усвоило. Читаешь документацию к иным API и рыдаешь. Уверен, что каждый читатель таки найдёт в этом списке что-то новое для себя.

Питер Васон

В 60-х годах психолог Питер Васон придумал эксперимент-загадку, «Задача выбора Васона». Говорят, что это наиболее часто исследуемая задача в психологии принятия решений.

Васон отличался чувством юмора и необычным мышлением. Он исповедовал отношение к психологии принятия решений как к загадке, которую надо изучать как критически, так и с долей развлечения. Он говорил своим коллегам, что будет изучать их работы только после того, как проведёт свои эксперименты, чтобы не искажать свою точку зрения. Также он сказал, что экспериментаторы никогда не должны точно знать, зачем они проводят эксперимент. «Целью его экспериментов было не проверить гипотезу, а изучить сущность мышления»,- так написали его ученики в его некрологе в 2003 году. «Он всегда хотел продемонстрировать некий феномен, чтобы показать, что мышление не такое, каким его представляют психологи, включая его самого».

Одна из версий задачи звучит так – испытуемому (который был всегда один, ибо Васон избегал групповых тестов) предлагались четыре карты – с одной стороны у каждой было число, с другой – один из двух цветов. Допустим, вы – испытуемый. У первой и второй карт вы видите лицевую сторону с числами 5 и 8, у третьей и четвёртой – обратную сторону, у одной – голубую, у другой — зелёную.

Экспериментатор сообщает вам следующее утверждение: если у карты на лицевой стороне изображено чётное число, то её обратная сторона – голубая. Вопрос: какие карты необходимо перевернуть для проверки этого утверждения?

Фильм «Гравитация» с Джорджем Клуни и Сандрой Баллок получил весьма хвалебные отзывы зрителей и многих критиков. Конечно, физики, астрономы, инженеры и многие другие специалисты критиковали фильм за многочисленные несоответствия положениям науки и просто здравого смысла. Но «Гравитация» получилась зрелищной, и зрителям фильм понравился. Во многом, это обусловлено красивейшими видами космоса и Земли.

На днях в Сети появилось видео реальной работы космонавтов в космосе — в данном случае речь идет о стыковке «Союза» с МКС. Операция была проведена 27 марта этого года. Кстати, запуск «Союза» с последующей стыковой ознаменовал старт миссии «One Year», в ходе которой исследуется долгосрочное воздействие микрогравитации на организм человека.

5 июня в Харькове пройдет вторая конференция разработчиков ThinkJava #2. Здесь вы сможете познакомиться с новыми технологиями и методологиями, больше узнать о возможностях мира Java и NoSQL, об отладке Java-приложений с помощью инструментария JDK и подключении к JVM «на лету», и многом другом.

Перевод pdf файла с сайта http://www.mcdonaldland.info/ с описанием 23-х шаблонов проектирования GOF. Каждый пункт содержит [очень] короткое описание паттерна и UML-диаграмму. Сама шпаргалка доступна в pdf, в виде двух png файлов (как в оригинале), и в виде 23-х отдельных частей изображений. Для самых нетерпеливых — все файлы в конце статьи.

Под катом — много картинок.

Большинство программистов знают о reflection, которая (она — рефлексия) упрощает добавление динамических возможностей в статические языки, такие как Java/C#. Однако reflection упрекают в том, что вызовы работают очень медленно — до 500 раз медленнее. Все же это можно c легкостью исправить — покажем в этой статье как сделать reflection-вызов таким же быстрым, как и прямой (direct) вызов.

Одной из основных особенностей платформы Java является модель динамической загрузки классов, которая позволяет загружать исполняемый код в JRE не перезагружая основое приложение. Такая особенность широко используется в серверах приложений, получивших последнее время высокую популярность.

В статье рассмотрены базовые понятия, аспекты и принципы модели динамической загрузки кода. В следующей статье будет рассмотрена реализация собственного загрузчика классов, как основного механизма приложения с плагино-модульной архитектурой.

Различные структуры в Java потребляют разное количество памяти. Поэтому для нас очень важен выбор наиболее эффективного метода хранения данных.

Какая будет разница по потреблению памяти между конструкциями `new int[1024]` и `new Integer[1024]`?

int[] ints = new int[1024];
for (int i = 0; i < ints.length; i++) ints[i] = i;

Integer[] ints = new Integer[1024];
for (int i = 0; i < ints.length; i++) ints[i] = i;


Приветствую вас, хабражители!

Продолжаю начатое, а именно, пытаюсь рассказать (с применением визуальных образов) о том как реализованы некоторые структуры данных в Java.



В прошлый раз мы говорили об ArrayList, сегодня присматриваемся к LinkedList.

LinkedList — реализует интерфейс List. Является представителем двунаправленного списка, где каждый элемент структуры содержит указатели на предыдущий и следующий элементы. Итератор поддерживает обход в обе стороны. Реализует методы получения, удаления и вставки в начало, середину и конец списка. Позволяет добавлять любые элементы в том числе и null.

Приветствую вас, хабрачитатели!

Продолжаю попытки визуализировать структуры данных в Java. В предыдущих сериях мы уже ознакомились с ArrayList и LinkedList, сегодня же рассмотрим HashMap.



HashMap — основан на хэш-таблицах, реализует интерфейс Map (что подразумевает хранение данных в виде пар ключ/значение). Ключи и значения могут быть любых типов, в том числе и null. Данная реализация не дает гарантий относительно порядка элементов с течением времени. Разрешение коллизий осуществляется с помощью метода цепочек.

Опять на собеседованиях по Java спрашивают про hashCode и equals? А кто из собеседующих сам ответит на вопрос, как вычисляется Object.hashCode() и System.identityHashCode()? Насколько дорог вызов этих методов? Как их можно ускорить в HotSpot JVM? Держу пари, едва ли кто даст правильный ответ. Разве что, кто прочитает эту статью.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2
Часть 3

Оптимальная сортировка

Поздравляю! Теперь вы знаете о том, как анализировать сложность алгоритмов, что такое асимптотическая оценка и нотация «большое-О». Вы также в курсе, как интуитивно выяснить является ли сложностью алгоритма O( 1 ), O( log( n ) ), O( n ), O( n² ) и так далее. Вы знакомы с символами o, O, ω, Ω, Θ и понятием «наихудшего случая». Если вы добрались до этого места, то моя статья уже выполнила свою задачу.

Этот финальный раздел — опциональный. Он несколько сложнее, так что можете не стесняясь пропустить его, если хотите.От вас потребуется сфокусироваться и потратить некоторое время на решение упражнений. Однако, так же здесь будет продемонстрирован очень полезный и мощный способ анализа сложности алгоритмов, что, безусловно, стоит внимания.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2

Логарифмы

Если вы знаете, что такое логарифмы, то можете спокойно пропустить этот раздел. Глава предназначается тем, кто незнаком с данным понятием или пользуется им настолько редко, что уже забыл что там к чему. Логарифмы важны, поскольку они очень часто встречаются при анализе сложности. Логарифм — это операция, которая при применении её к числу делает его гораздо меньше (подобно взятию квадратного корня). Итак, первая вещь, которую вы должны запомнить: логарифм возвращает число, меньшее, чем оригинал. На рисунке справа зелёный график — линейная функция f(n) = n, красный — f(n) = sqrt(n), а наименее быстро возрастающий — f(n) = log(n). Далее: подобно тому, как взятие квадратного корня является операцией, обратной возведению в квадрат, логарифм — обратная операция возведению чего-либо в степень.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1

Сложность

Из предыдущей части можно сделать вывод, что если мы сможем отбросить все эти декоративные константы, то говорить об асимптотике функции подсчёта инструкций программы будет очень просто. Фактически, любая программа, не содержащая циклы, имеет f( n ) = 1, потому что в этом случае требуется константное число инструкций (конечно, при отсутствии рекурсии — см. далее). Одиночный цикл от 1 до n, даёт асимптотику f( n ) = n, поскольку до и после цикла выполняет неизменное число команд, а постоянное же количество инструкций внутри цикла выполняется n раз.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы покажутся чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он будет полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Введение

Многие современные программисты, пишущие классные и широко распространённые программы, имеют крайне смутное представление о теоретической информатике. Это не мешает им оставаться прекрасными творческими специалистами, и мы благодарны за то, что они создают.

Тем не менее, знание теории тоже имеет свои преимущества и может оказаться весьма полезным. В этой статье, предназначенной для программистов, которые являются хорошими практиками, но имеют слабое представление о теории, я представлю один из наиболее прагматичных программистских инструментов: нотацию «большое О» и анализ сложности алгоритмов. Как человек, который работал как в области академической науки, так и над созданием коммерческого ПО, я считаю эти инструменты по-настоящему полезными на практике. Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете применить их к собственному коду, чтобы сделать его ещё лучше. Также этот пост принесёт с собой понимание таких общих терминов, используемых теоретиками информатики, как «большое О», «асимптотическое поведение», «анализ наиболее неблагоприятного случая» и т.п.

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

Прежде чем приступать к обзору асимптотического анализа алгоритмов, хочу сказать пару слов о том, в каких случаях написанное здесь будет актуальным. Наверное многие программисты читая эти строки, думают про себя о том, что они всю жизнь прекрасно обходились без всего этого и конечно же в этих словах есть доля правды, но если встанет вопрос о доказательстве эффективности или наоборот неэффективности какого-либо кода, то без формального анализа уже не обойтись, а в серьезных проектах, такая потребность возникает регулярно.
В этой статье я попытаюсь простым и понятным языком объяснить, что же такое сложность алгоритмов и асимптотический анализ, а также возможности применения этого инструмента, для написания собственного эффективного кода. Конечно, в одном коротком посте не возможно охватить полностью такую обширную тему даже на поверхностном уровне, которого я стремился придерживаться, поэтому если то, что здесь написано вам понравится, я с удовольствием продолжу публикации на эту тему.

В новой версии Java 8 наконец-то появились долгожданные лямбда-выражения. Возможно, это самая важная новая возможность последней версии; они позволяют писать быстрее и делают код более ясным, а также открывают дверь в мир функционального программирования. В этой статье я расскажу, как это работает.

Java задумывалась как объектно-ориентированный язык в 90-е годы, когда объектно-ориентированное программирование было главной парадигмой в разработке приложений. Задолго до этого было объектно-ориентированное программирование, были функциональные языки программирования, такие, как Lisp и Scheme, но их преимущества не были оценены за пределами академической среды. В последнее время функциональное программирование сильно выросло в значимости, потому что оно хорошо подходит для параллельного программирования и программирования, основанного на событиях («reactive»). Это не значит, что объектная ориентированность – плохо. Наоборот, вместо этого, выигрышная стратегия – смешивать объектно-ориентированное программирование и функциональное. Это имеет смысл, даже если вам не нужна параллельность. Например, библиотеки коллекций могут получить мощное API, если язык имеет удобный синтаксис для функциональных выражений.

Главным улучшением в Java 8 является добавление поддержки функциональных программных конструкций к его объектно-ориентированной основе.

Мне было интересно, какие коллекции сколько съедают дополнительной памяти при хранении объектов. Я провёл замеры накладных расходов для популярных коллекций, предполагающих хранение однотипных элементов (то есть списки и множества) и свёл результаты на общий график. Вот картинка для 64-битной Hotspot JVM (Java 1.6):