2 года назад я написал статью о классификации знаний в области программирования. Это было на волне интереса и моей активной деятельности по самообразованию в компьютерных науках. Написал статью и забыл о ней. Публиковать на Хабре не собирался. В конце концов, она базируется на моем личном опыте и знаних, которые могут оказаться весьма субъективны.

Недавно, на фоне постоянно поступающих вопросов «как научиться программированию?», я вспомнил про этот материал и перечитал его. Прошло уже 2 года, пополнился опыт, добавились знания, изменились взгляды. Но эта статья для меня не утратила актуальности, и я не нашел почти ничего, что хотел бы в ней изменить. Мне показалось, что она все же достойна публикации. И, возможно, кому-то она поможет в собственном профессиональном развитии.

Но прежде, чем «запустить» материал, еще небольшое отступление. О том, почему вообще я все это писал. Дело в том, что у нас в странах бывшего СССР с образованием в области IT очень туго. С одной стороны нет программ обучения, которые подготовят специалистов на должном уровне (наверное, за очень редкими исключениями, которые можно отнести к погрешности). С другой стороны, из-за широких возможностей самообразования, программисты и не спешат учиться в ВУЗах — все стремятся начать практиковать как можно раньше. Часто изучается только одно направление (например PHP+Mysql — самое популярное) и в бой. Причем, на этом все заканчивается. В итоге у нас огромное количество программистов, которые и базовых вещей не знают. Отсюда вытекают проблемы с качеством кода, и с эффекивностью алгоритмов, с велосипедированием.

Но программирование — это полноценная область знаний, которая требует в том числе и инженерной подготовки. Точно так же, как строительство или телекоммуникации. Да, построить дом (особняк) можно своими руками и без образования. А поднять большинство сайтов можно прочитав пару книг по PHP и HTML. Но многоэтажку без специальной подготовки не построишь, как и Гугл не напишешь, не зная основ.

Возможности для самообразования в компьютерных науках сейчас огромны. Единственное, чего не хватает, — это системности подготовки. Как разобраться, что и в какой последовательности изучать? Мне кажется, что этот материал поможет разложить по полочкам области знаний в компьютерных науках и составить для себя программу изучения по книгам. Выбор книг — тема отдельная, в рамки статьи не входит, но это можно обсудить в комментариях.

Поехали.

Высокоуровневые языки программирования содержат в себе много абстрактных программистских конструкций, таких как функции, условные операторы и циклы — они делают нас удивительно продуктивными. Однако одним из недостатков написания кода на высокоуровневом языке является потенциальное значительное снижение скорости работы программы. Поэтому компиляторы стараются автоматически оптимизировать код и увеличить скорость работы. В наши дни логика оптимизации стала очень сложной: компиляторы преобразуют циклы, условные выражения и рекурсивные функции; удаляют целые блоки кода. Они оптимизируют код под процессорную архитектуру, чтобы сделать его действительно быстрым и компактным. И это очень здорово, ведь лучше фокусироваться на написании читабельного кода, чем заниматься ручными оптимизациями, которые будет сложно понимать и поддерживать. Кроме того, ручные оптимизации могут помешать компилятору выполнить дополнительные и более эффективные автоматические оптимизации. Вместо того чтобы писать оптимизации руками, лучше бы сосредоточиться на дизайне архитектуры и на эффективных алгоритмах, включая параллелизм и использование особенностей библиотек.

Данная статья посвящена оптимизациям компилятора Visual C++. Я собираюсь обсудить наиболее важные техники оптимизаций и решения, которые приходится применить компилятору, чтобы правильно их применить. Моя цель не в том, чтобы рассказать вам как вручную оптимизировать код, а в том, чтобы показать, почему стоит доверять компилятору оптимизировать ваш код самостоятельно.

За последние сутки сотни новостных сайтов (клац и тыц) перепечатывают одну интересную новость, рассказывающую про обнаружение очередных зловредных приложений в Google Play. На этот раз adware показывало назойливую рекламу каждый раз при разблокировке устройства и было установлено на миллиарды миллионы телефонов и планшетов. К счастью, антивирусная компания Avast вовремя обнаружила угрозу и приложения были удалены.

Под катом я расскажу свою версию событий: как я вычислял и искал adware в Google Play, декомпилировал код adware sdk, можно ли дождаться ответа от поддержки Google, почему мобильные антивирусы бесполезны и как им удается на горячем инфоповоде сделать себе хорошую бесплатную рекламу.