• add(obj), get(obj), set(index, obj): базовый набор почти всех списков, например ArrayList.
• add(index, obj): структуры в виде дерева, например TreeList из apache common-collections.
• remove(index): то же, что и выше.
• contains(obj), indexOf(obj): можно использовать связку ArrayList и HashMap.
• remove(obj): … затрудняюсь ответить. В некоторых случаях можно обойтись LinkedHashSet. Решается тривиально при наличии предыдущих двух пунктов, но какие структуры могут и то и другое быстро?

Спорт

В мире JVM про корутины знают в большей степени благодаря языку Kotlin и Project Loom. Хорошего описания принципа работы котлиновских корутин я не видел, а код библиотеки kotlin-coroutines совершенно не понятен неподготовленному человеку. По моему опыту, большинство людей знает о корутинах только то, что это "облегченные потоки", и что в котлине они работают через умную генерацию байткода. Таким был и я до недавнего времени. И мне пришла в голову идея, что раз корутины могут быть реализованы в байткоде, то почему бы не реализовать их в java. Из этой идеи, впоследствии, появилась небольшая и достаточно простая библиотека, в устройстве которой, я надеюсь, может разобраться практически любой разработчик. Подробности под катом.

Многие программисты думают, что Quick Sort — самый быстрый алгоритм из всех существующих. Отчасти это так. Но работает она действительно хорошо только если правильно выбран опорный элемент (тогда сложность составляет O (n log n)). В противном же случае асимптотика будет примерно такой же как и у пузырика (то-есть O (n²)).
При этом, если массив уже отсортирован, то алгоритм всё-равно будет работать не быстрее, чем O (n log n)

Исходя из этого, я решил написать свой алгоритм для сортировки массива, который работал бы лучше, чем quick_sort. И если массив уже отсортирован, то не прогонять его кучу раз, как это бывает у многих алгоритмов.

«Дело было вечером, делать было нечего», — Сергей Михалков.

Требования:

1. Лучший случай O (n)
2. Средний случай O (n log n)
3. Худший случай O (n log n)
4. В среднем быстрее быстрой сортировки

А теперь давайте обо всём по порядку

Чтобы наш алгоритм всегда работал быстро, нужно чтобы в среднем случае асимптотика была хотя бы O (n log n), а в лучшем — O (n). Все мы прекрасно знаем, что в лучшем случае сортировка вставками работает за один проход. Но в худшем ей придётся гонять по массиву столько раз, сколько в нём элементов.

Интервальное голодание — паттерн питания в котором регулируются циклы с едой и без нее.

Этот паттерн питания сейчас стал довольно популярным и, так как Lifext методика изначально уделяла большое внимание паттернам питания, то мы решили написать подробный разбор и перевести исследования на эту тему.

Интересно. В ходе исследования мы сделали полезное открытие, которое позволяет информировано настраивать индивидуальные циклы еды с максимально полезным результатом и легко внедряемыми интервалами. Статья написана в хронологии проведённого исследования и логика вывода довольно проста и понятна.

Также, в конце статьи будут размышления о паттернах продления жизни в общем + немного философствования по теме. Это уже седьмая оригинальная русскоязычная статья о продлении жизни, и, как мне кажется, уже пора добавить немного философии.

Введение

В этой статье пойдет речь о том, как рассказать человеку, ранее не знакомому с программированием под Android, об основных его компонентах. Заинтересовать и показать, что все не так сложно, как многие думают. При этом сделать это за 15 минут и не уходя в объяснение какой-то базовой теории, которую каждый может прочитать сам и вернуться уже с уточняющими вопросами.

Когда я попробовал сделать это первый раз, был неприятно удивлен собой. Мое "простое и понятное" объяснение превратилось в занудство, в рамках которого четко прослеживалась отчаянная попытка объять необъятное и рассказать в двух словах обо всем понемногу. Нужно ли говорить, что такой рассказ скорее не заинтересует, а напугает Вашего собеседника, попутно уменьшив желание сделать что-то свое, даже если раньше в планах был небольшой калькулятор.

Не секрет, что в Интернете размещено огромное количество статей на эту тему, но в моем случае повествование будет немного отличаться: здесь будет только наглядная практика, без определений и прочих деталей. То есть смотрим — видим — комментируем происходящее. Смотрится, на мой взгляд, все достаточно просто и наглядно, куски кода получились тоже небольшие и очень простые, готовые к быстрому использованию в собственном проекте. Мне кажется, такой подход дает достаточно широкую обзорную картину классических инструментов Android, и при написании первого приложения вместо вопросов "что мне использовать" будут более конкретные вопросы "как именно мне использовать компонент Х". А уже все подробности об этом человек сможет узнать сам — если захочет.

С течением времени появляется все больше защитных технологий, из-за которых хакерам приходится туже затягивать пояса. Однако у этой медали две стороны: защитные технологии также создают дополнительную поверхность атаки, а чтобы их обойти, нужно только задействовать уязвимости в их коде.

Посмотрим на одну из таких технологий — ARM TrustZone. Ее реализации содержат огромный объем кода, и чтобы искать в них уязвимости, нужен какой-то автоматический способ. Задействуем старый проверенный метод — фаззинг. Но умный!

Будем фаззить специальные приложения, которые появились с введением технологии TrustZone — трастлеты. Чтобы подробно описать выбранный нами способ фаззинга, сначала обратимся к теории про TrustZone, доверенные операционные системы и взаимодействие с обычной операционной системой. Это недолго. Поехали!

За последние три года я проходил 3 больших многомесячных курса и ещё пачку курсов покороче. Потратил на них больше 300 000 ₽ и не достиг поставленных целей. Кажется, я набил достаточно шишек, чтобы сделать выводы и в последнем из курсов сделать всё как надо. Ну, и заодно написать об этом заметку.

Введение