Разбор задачи «Regular Expression Matching»

В этой статье я разберу решение задачи сопоставления строки шаблону с регулярным выражением, которая предлагается сайтом LeetCode под номером 10.

https://habr.com/ru/articles/966134/

Алгоритмы и Структуры данных

Поведенческие шаблонов проектирования: назначение, структура, примеры использования

В трех частях статьи мы последовательно рассмотрим 23 шаблона проектирования, которые впервые были перечислены в книге «Шаблоны проектирования: элементы объектно-ориентированного программного обеспечения». Описание каждого шаблона включает структуру, объяснение, рекомендации по использованию и пример практического применения. Первая часть посвящена поведенческим шаблонам, вторая – структурным, а третья – порождающим.

https://proglib.io/p/povedencheskie-shablony-proektirovaniya-naznachenie-struktura-primery-ispolzovaniya-2022-02-22

Алгоритмы и Структуры данных

Несколько мыслей по подготовке к алгоритмической части собеседования

Всем привет! На связи снова Петр Коробейников, техлид сервисов DBaaS for Redis и RabbitMQ (релиз скоро) в #CloudMTS. В этой статье хочу поделиться с вами некоторым опытом подготовки к прохождению алгоритмических интервью. Конечно, статья не про хардкорные алгоритмы. Это, скорее, эскиз к роадмапу по подготовке. Тем не менее, я надеюсь, он будет полезен новичкам (и даже некоторым «старичкам»).

https://habr.com/ru/companies/mws/articles/735348/

Алгоритмы и Структуры данных

Анимация градиентного спуска и ландшафта функции потерь на Python

Демонстрация работающих примеров визуализации ландшафта функции потерь и анимации процесса градиентного спуска.

https://proglib.io/p/animaciya-gradientnogo-spuska-i-landshafta-funkcii-poter-na-python-2021-01-04

Алгоритмы и Структуры данных

Нечеткое сравнение строк с помощью rapidfuzz

В публикации расскажу, как при решении задачи нечеткого сравнения строк, среди разных инструментов сравнения (по косинусному сходству, по сходству Левенштейна, по сходству Джаро‑Винклера) был выбран лучший вариант нечеткого сопоставления. Сравнение инструментов производилось исходя из скорости выполнения, правильности сравнения и простоты реализации, с помощью библиотек rapidfuzz и sklearn.

https://habr.com/ru/articles/733492/

Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритмы программы для дозиметра на счетчике Гейгера

Счетчик Гейгера довольно простой датчик с точки зрения его устройства и с точки зрения обработки сигналов с него. Кроме того, энергопотребление счетчиков Гейгера ничтожно. Поэтому они широко используются в бытовых дозиметрах.

https://habr.com/ru/articles/732456/

Алгоритмы и Структуры данных

Интерактивные книги 2: на этот раз про геймдизайн и алгоритмы

Хабр силен комментариями. Поэтому, когда я писал топик "Мечтали про интерактивные книги? Я знаю человека, который делает их прямо сейчас", то надеялся, что читатели помогут найти аналогичные примеры. Результат превзошел ожидания.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/732902/

Алгоритмы и Структуры данных

3D-таймлайн на чистом JavaScript: как я собирал этот слайдер по шагам

Представьте себе не просто «карусель карточек», а временную шкалу, которая уходит в перспективу, карточки выезжают по наклонным линиям, масштабируются как в 3D-сцене, а под всем этим — настраиваемый скроллбар с годами и плавной анимацией смены категорий. Всё это — без WebGL, только HTML, CSS и JavaScript.

https://habr.com/ru/articles/966712/

Алгоритмы и Структуры данных

Возвращение легенды: самый востребованный вебинар Зерокодера про Perplexity AI снова пройдёт в ноябре.

На бесплатном занятии ребята покажут, как:

– Собрать презентацию, визуал, игру и текст с помощью Perplexity;
– Экономить ресурсы, заменяя целую команду инструментов всего одним ИИ;
– Получать идеи для монетизации ИИ прямо в процессе работы;
– Настроить рабочие процессы с помощью Perplexity так, чтобы он реально ускорял решение задач.

Все участники получат готовый гайд с набором промптов, который сделает вашу работу и повседневные задачи проще и интереснее.

Бонус: в конце практикума расскажем, как получить годовую подписку Perplexity Pro бесплатно (обычная стоимость — $240).

P.S. Это специальный повтор вебинара от экспертов по Perplexity. Жмите на ссылку и успевайте зарегистрироваться!

Дайджест препринтов научных статей в области Информатики

2511.01872 Learned Cost Model for Placement on Reconfigurable Dataflow Hardware. Etash Guha, Tianxiao Jiang, Andrew Deng, Jian Zhang, Muthu Annamalai

Хьюристические модели стоимости для размещения и маршрутизации (PnR) в реconfigurable dataflow архитектурах страдают от неточности, высокой трудоемкости разработки и слабой адаптивности к изменениям компилятора.

Предлагается data-driven подход на основе GNN: где эмбеддинги узлов и ребер графа PnR агрегируются для предсказания throughput регрессором, обученным на эмпирических измерениях, без хьюристик. Это дает 31-52% выше точность предсказаний, 5.6% прирост throughput на моделях BERT/GPT и быструю адаптацию при обновлениях компилятора.

https://habr.com/ru/articles/967018/

Алгоритмы и Структуры данных

Ускорение Python в 150 раз с использованием C

Если вы программируете на Python, рано или поздно вы столкнётесь с ограничением скорости выполнения кода. Если вам когда-либо доводилось писать сложные вычислительные алгоритмы в Python(вычисление расстояния между строками, матричные операции или криптографическое хэширование), то вы понимаете, о чём я.

Конечно, большей частью работы может справиться библиотека NumPy, но что делать если алгоритм последовательный? Именно с этой проблемой я столкнулся, когда захотел перевести тестирование алгоритма, который определяет количество правок для преобразования одной строки в другую.

Я попробовал Python. Я попробовал NumPy. А затем обратился к C, который я впервые изучал в колледже десятилетия назад, но не использовал лет пятнадцать. И тут началось самое интересное.

https://habr.com/ru/articles/966880/

Алгоритмы и Структуры данных

Всегда короткий Python-код

Не так давно довелось спонтанно поучаствовать в активности от T‑банка. Кроме всяких «интересных» заданий, там были задачки и на кодинг. Критерием победы в задачах «Стековки» были не O(n), не микросекунды, а краткость кода, твёрдо измеренная в символах, что тоже по своему интересно. «Как написать решение используя минимальное число символов?».

https://habr.com/ru/articles/967398/

Алгоритмы и Структуры данных

Как скопировать дерево, но не точь-в-точь

На собеседованиях и литкоде любят вращать бинарные деревья. Но что насчёт трансформации обычного дерева в другое? Как решить эту задачу, и какие могут быть подходы? Рассмотрим на опыте трансляции одного синтаксического в другое, чтобы разобраться.

https://habr.com/ru/companies/pvs-studio/articles/967530/

Алгоритмы и Структуры данных

Ликбез о плавающей точке: сложение, катастрофическое сокращение и бабушка Кэхена

Давайте продолжим обсуждение самой неоптимизированной в мире 32-битной библиотеки для работы с плавающей запятой TinyFloat. Библиотека написана на C++ и намеренно избегает встроенных типов плавающей запятой, полагаясь исключительно на 32-битные целые числа. Цель состоит в том, чтобы сделать код максимально читабельным — без бит-хаков и хитроумных уловок.

Кроме того, я хочу иметь подробную документацию о том, что происходит «под капотом». Оказалось, что лучший способ документировать код C++ — это полностью переписать его на Python :)

https://habr.com/ru/articles/967686/

Алгоритмы и Структуры данных