Несмотря на популярность высокоуровневых языков программирования, существует значительное количество областей, в которых вам придется использовать в своем коде неуправляемые реализации библиотек. Это могут быть вызов специфических функций ОС, низкоуровневый доступ к устройствам, необходимость быстродействия в алгоритмах и другие. Под катом я расскажу, с чем можно столкнуться во время путешествия в unmanaged code и что стоит взять с собой.

Некоторые время назад сильно увлёкся потреблением информации с научно-популярным уклоном. Но как не заблудиться в миллионах книг? Ресурс то ограничен. А значит придётся выбирать.

Удалось собрать библиотеку по 4 разделам:

Раздел 1. Законы науки и мышление
(Математика, Рациональность, Научный метод, Когнитивные искажения, Нейрофизиология, Ошибки мышления, Доказательная медицина)

Раздел 2. Законы природы
(Физика, Математика, Теория относительности, Квантовая механика, Астрофизика, Астрономия, Изобретения и открытия)

Раздел 3. Законы жизни
(Абиогенез, Теория эволюции, Молекулярная биология, Биоинформатика, Биология клетки, Антропогенез)

Раздел 4. Художественный научпоп / Научная фантастика

Меня всегда интересовало низкоуровневое программирование – общаться напрямую с оборудованием, жонглировать регистрами, детально разбираться как что устроено... Увы, современные операционные системы максимально изолируют железо от пользователя, и просто так в физическую память или регистры устройств что-то записать нельзя. Точнее я так думал, а на самом деле оказалось, что чуть ли не каждый производитель железа так делает!

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?