Я пользовался методом управления проектами Scrum (скрам) с самого начала карьеры. Я изучал скрам в колледже. Тогда он считался лучшим методом управления разработкой программного обеспечения. Когда я начал работать, мне нравилось всё, что имеет отношение к скраму: ежедневные встречи, планирование, ретроспективные совещания, спринты и так далее. В конце концов, я пользовался на практике тем, чему меня учили.



Но через несколько лет я начал кое-что замечать: в последние дни спринта все бросаются доделывать всё то, чем занимались в предыдущие две недели, стремясь избежать переноса задач на будущее. Часто те, кто так поступали, брали на себя ненужный риск.

Почему? Разве какие-то задачи не могут подождать до следующей недели? Так ли важно доделать абсолютно всё до выходных? Нет, не так уж это и важно. А всё это происходит из-за того, что «Переносы задач — это плохо».

Сам я не очень люблю заголовки вроде «Покемоны в собственном соку для чайников\кастрюль\сковородок», но это кажется именно тот случай — говорить будем о базовых вещах, работа с которыми довольно часто приводить к купе набитых шишек и уйме потерянного времени вокруг вопроса — «Почему же оно не работает?». Если вы до сих пор боитесь и\или не понимаете Юникода — прошу под кат.

Случилось это в городе, закрытом от шпионов, цыган и бед социалистической экономики. В Советском Союзе было ровно 10 таких городов, повязанных атомным секретом.

Жизнь мальчиков с математическими способностями в атомных городах была предопределена — школа с пятерками по алгебре и геометрии, мех-мат столичного университета, возвращение в систему, квартира через год, кандидатская степень в 40 лет, ВАЗ 2103 к пятидесяти годам, звание доктора, гараж, шесть соток, четыре квадратных метра.

Бесконечные размышления о математическом моделировании ядерных взрывов разрывали мальчикам мозг. Мозг можно было отвлечь тремя способами — алкоголем, азартными играми и спортом. Секс и музыка помогали не всегда.



Далее я проваливаюсь в историю компьютерной игры.
Под тегом личные воспоминания ветерана без ссылок, рекламы, картинок и кода.
Спасибо за чудесные комментарии, парни.

Речь пойдёт о далёком 2005 году, когда только-только вышла Civilization4 от Sid Meier. К тому времени я плотно висел в Civilization3, прошёл её раз дцать на самых разных картах, и тут вышла долгожданная четвёрка. Это были годы P3-512Mb для mid-end и P4-1Gb в hi-end. Только топовые конфиги в те годы имели два гига памяти на борту.

Civilization 4 вышла с графикой уровня года 2002-2003го, что в принципе нормально для мэинстрима тех времён, особенно учитывая что это пошаговая стратегия, а не шутер. Но жрала с течением игры до 900Mb оперативки, что приводило к жуткому свопу, особенно на больших картах, особенно к концу игры, особенно на ноутбуках. Народ недоумевал, я тоже. Учитывая, что в те же годы вышел Far Cry с куда более красивой графикой, и который вполне игрался на максимуме даже с 512Mb на борту, такое поведение Civilization 4 выглядело крайне странным. Захотелось разобраться и покарать…

Иногда возникают такие ситуации, когда нужно прочитать QR код, а смартфона под рукой нет. Что же делать? В голову приходит лишь попробовать прочитать вручную. Если кто-нибудь сталкивался с такими ситуациями или кому просто интересно как же читается QR код машинами, то данная статья поможет вам разобраться в этой проблеме.

В статье рассмотрены базовые особенности QR кодов и методика дешифрирования информации без использования вычислительных машин.

Иллюстраций: 14, символов: 8 510.

Timsort, в отличии от всяких там «пузырьков» и «вставок», штука относительно новая — изобретен был в 2002 году Тимом Петерсом (в честь него и назван). С тех пор он уже стал стандартным алгоритмом сортировки в Python, OpenJDK 7 и Android JDK 1.5. А чтобы понять почему — достаточно взглянуть на вот эту табличку из Википедии.



Среди, на первый взгляд, огромного выбора в таблице есть всего 7 адекватных алгоритмов (со сложностью O(n logn) в среднем и худшем случае), среди которых только 2 могут похвастаться стабильностью и сложностью O(n) в лучшем случае. Один из этих двух — это давно и хорошо всем известная «Сортировка с помощью двоичного дерева». А вот второй как-раз таки Timsort.

Алгоритм построен на той идее, что в реальном мире сортируемый массив данных часто содержат в себе упорядоченные (не важно, по возрастанию или по убыванию) подмассивы. Это и вправду часто так. На таких данных Timsort рвёт в клочья все остальные алгоритмы.