Есть поле int _counter; инкрементируется из нескольких потоков. Требование: корректный подсчёт, минимальные накладные расходы, без блокировок. Что выбрать?

👾 — Объявить _counter как volatile и использовать ++_counter
👍 — Использовать Interlocked.Increment(ref _counter)
🥰 — Оборачивать ++_counter в lock
⚡️ — Вставить Thread.MemoryBarrier() до и после ++_counter

Библиотека задач по C#

Какое из следующих утверждений верно относительно типа «string» в C#?

👾 — Строки изменяемы
👍 — Строки являются ссылочными типами
🥰 — Строки не могут быть нулевыми
⚡️ — Ничего из вышеперечисленного

Библиотека задач по C#

Что выведет код?

👾 — Event triggered!
👍 — Handler
🥰 — Error
⚡️ — Ничего из вышеперечисленного

Библиотека задач по C#

Когда оправдан ValueTask?

👾 — Всегда лучше Task
👍 — Когда результат часто готов синхронно — ради уменьшения аллокаций; повторное ожидание недопустимо
🥰 — Можно ждать сколько угодно раз
⚡️ — Нужен для IAsyncDisposable

Библиотека задач по C#

В .NET у вас есть метод, который вызывается в высоконагруженном сервисе миллионы раз в секунду. В профилировании видно, что он активно генерирует мусор, перегружая GC. Какой из подходов будет наиболее правильным для оптимизации?

👾 — Переписать метод на небезопасный код (unsafe) и работать напрямую с указателями
👍 — Использовать Span<T> и пулы объектов (ArrayPool<T>, ObjectPool<T>) для снижения количества аллокаций
🥰 — Увеличить размер heap в настройках CLR, чтобы GC срабатывал реже
⚡️ — Запустить несколько экземпляров метода параллельно, чтобы распределить нагрузку на разные потоки

Библиотека задач по C#

Операторы присваивания не могут быть перегружены.

👍 — Правда
👾 — Ложь

Библиотека задач по C#

Каковы особенности переменных, доступных только для чтения?

👾 — Инициализируются во время выполнения
👍 — Могут использоваться со статическими модификаторами
🥰 — Объявляются только на уровне класа
🥱 — Все вышеперечисленное

Библиотека задач по C#

☝️ Уже сегодня: ИИ-агенты в продакшене — инженерный подход к интеграции LLM

Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в production вскрывает серьёзные проблемы: разработчикам приходится бороться с непредсказуемыми галлюцинациями моделей, нестабильными API и сложной интеграцией в существующую архитектуру.

Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.

Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции LLM.

Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре

⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире

В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.

Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».

Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре

Какова амортизированная сложность m операций union/find с union by rank + path compression?

👾 — O(m log n)
👍 — O(m α(n))
🥰 — O(mn)
🥱 — O(m)

Библиотека задач по C#