Всё про Алгоритмы и Структуры данных – Telegram
Всё про Алгоритмы и Структуры данных
7.94K subscribers
328 photos
36 videos
5 files
2.79K links
Мы не претендуем на оригинальность контента, мы лишь собираем материал из открытых источников.

Ссылка: @Portal_v_IT

Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc

Канал на бирже: https://telega.in/c/structuredata
Download Telegram
Оценка сложности модели — Часть 1: Почему проще обычно лучше

В мире оркестрации процессов постоянно всплывает один и тот же вопрос: а не слишком ли сложные модели мы создаем? Вопрос важный, потому что избыточно сложные модели приносят целый букет проблем: их труднее понимать, поддерживать и изменять — а это напрямую бьет по срокам и результатам проектов.

Современные движки рабочих процессов (например, Flowable) легко переваривают даже очень сложные модели, но это не значит, что нужно пользоваться этой возможностью на полную. Упрощение дает ощутимые плюсы: модели становятся более читаемыми, требуют меньше усилий на сопровождение и лучше подходят для совместной работы. В итоге простая модель — это ценный актив для любой компании.

https://habr.com/ru/articles/973642/

Алгоритмы и Структуры данных
«Квантовая фотография: как аналоговая эмульсия вычисляет волновую функцию»

В настоящей статье предлагается рассмотрение классического процесса аналоговой фотографии не как художественной или технической дисциплины, а как физической реализации квантового измерения и вычисления. Мы устанавливаем структурный изоморфизм между этапами формирования серебряно-желатинового отпечатка и фундаментальными постулатами квантовой механики.

https://habr.com/ru/articles/974948/

Алгоритмы и Структуры данных
1
Оценка сложности модели — Часть 1: Почему проще обычно лучше

В мире оркестрации процессов постоянно всплывает один и тот же вопрос: а не слишком ли сложные модели мы создаем? Вопрос важный, потому что избыточно сложные модели приносят целый букет проблем: их труднее понимать, поддерживать и изменять — а это напрямую бьет по срокам и результатам проектов.

Современные движки рабочих процессов (например, Flowable) легко переваривают даже очень сложные модели, но это не значит, что нужно пользоваться этой возможностью на полную. Упрощение дает ощутимые плюсы: модели становятся более читаемыми, требуют меньше усилий на сопровождение и лучше подходят для совместной работы. В итоге простая модель — это ценный актив для любой компании.

Поэтому главная цель — находить баланс между функциональностью и простотой, чтобы модель оставалась эффективной и удобной в долгосрочной перспективе.

https://habr.com/ru/articles/973642/

Алгоритмы и Структуры данных
«Квантовая фотография: как аналоговая эмульсия вычисляет волновую функцию»

В настоящей статье предлагается рассмотрение классического процесса аналоговой фотографии не как художественной или технической дисциплины, а как физической реализации квантового измерения и вычисления. Мы устанавливаем структурный изоморфизм между этапами формирования серебряно-желатинового отпечатка и фундаментальными постулатами квантовой механики.

Сценарное освещение трактуется как начальное квантовое состояние, оптико-механическая система камеры — как оператор наблюдения, а фотохимическая эмульсия — как среда, осуществляющая необратимую декогеренцию и усиление. Ключевые квантовые концепции — волновая функция, коммутационные соотношения, матрица плотности, вероятность перехода — получают прямые операциональные аналоги в фотографических параметрах: выдержке, диафрагме, статистике зерна, характеристической кривой и химических константах проявления.

https://habr.com/ru/articles/974948/

Алгоритмы и Структуры данных
SFINAE в C++

Сегодня я хочу поговорить про SFINAE, загадочную аббревиатуру из C++. Расшифровывается SFINAE не менее загадочно: Substitution Failure Is Not An Error, по-русски: «неудавшаяся подстановка — не ошибка». Сейчас рассмотрим, почему это правило появилось, как оно работает и как мы можем использовать его себе во благо.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/971354/

Алгоритмы и Структуры данных
Два притопа, три прихлопа

Подготавливая статью [1] к публикации, обратил внимание на картинку, показанную на рис. 1. Я сохранил ее, чтобы воспользоваться в будущем. И оно не заставило себя ждать, т.к. захотелось повысить наглядность решения, введя в него графику и используя именно эту картинку. К чему это привело, далее мы и поговорим.

Все, что связано с картинкой, сделать не так уж сложно. Это довольно подробно описано в цикле статей по реализации графики в ВКПа (см. [2]). Для этого, во-первых, нужно создать графическое окно, установив данную картинку в качестве фона. Во-вторых, воспользоваться существующими заготовками контролов (элементов графического интерфейса), которые необходимо будет разместить на данном фоне.

https://habr.com/ru/articles/975032/

Алгоритмы и Структуры данных
Измерение сложности моделей — Часть 2: Применяем теорию на практике

В предыдущей статье мы заложили фундамент для анализатора сложности, определив ключевые метрики для оценки сложности моделей процессов. Теперь разберем, как превратить эту теорию в реально работающий инструмент.

От метрик к уровням сложности
Задача — автоматически разделить модели на три категории: низкая, средняя и высокая сложность. Классический кейс для алгоритмов кластеризации (обучение без учителя). Идея простая: модели с похожими значениями метрик сами собой группируются в кластеры. Простые модели обычно имеют низкие NOAJS и CFC, а сложные — высокие значения этих метрик из-за обилия шлюзов. Для решения выбрали алгоритм K-Means — он отлично подходит для такого сценария.

https://habr.com/ru/articles/973666/

Алгоритмы и Структуры данных
Два притопа, три прихлопа

Подготавливая статью [1] к публикации, обратил внимание на картинку, показанную на рис. 1. Я сохранил ее, чтобы воспользоваться в будущем. И оно не заставило себя ждать, т.к. захотелось повысить наглядность решения, введя в него графику и используя именно эту картинку. К чему это привело, далее мы и поговорим.

Все, что связано с картинкой, сделать не так уж сложно. Это довольно подробно описано в цикле статей по реализации графики в ВКПа (см. [2]). Для этого, во-первых, нужно создать графическое окно, установив данную картинку в качестве фона. Во-вторых, воспользоваться существующими заготовками контролов (элементов графического интерфейса), которые необходимо будет разместить на данном фоне.

https://habr.com/ru/articles/975032/

Алгоритмы и Структуры данных
Решение головоломки NYTimes Pips с помощью решателя ограничений

Недавно The New York Times запустила новую ежедневную головоломку под названием Pips. Суть в том, что нужно разложить набор костяшек домино на сетке так, чтобы выполнялись различные условия. Например, в головоломке ниже сумма очков (точек на костях домино) в фиолетовых клетках должна быть равна 8, в красной клетке должно быть меньше 5 очков, а в трёх зелёных клетках значения должны быть одинаковыми. (Чтобы решить эту «лёгкую» головоломку, много думать не нужно, а вот варианты «medium» и «hard» уже заметно сложнее.)

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/975004/

Алгоритмы и Структуры данных
Из мёртвой зоны — в зелёную: как мы запускали техподдержку для системы утилизации токсичных отходов

С 1 марта 2022 года тысячи российских компаний — от промышленных гигантов до сельских школ — в один день перешли на новую систему по обращению с отходами I и II классов опасности, которая стала частью управляемого процесса обращения с отходами в стране.

Простыми словами, это самые вредные отходы: отслужившие ртутные лампы, батарейки, аккумуляторы, промышленные химикаты. Для многих это стало шоком: привычные процессы рушились, вызывая панику и раздражение. Весь этот шквал эмоций и вопросов обрушился на нас — команду техподдержки.

Раньше оборот таких отходов был серой зоной: кто-то пытался соблюдать правила, а кто-то просто сливал их в овраг. Новая система была создана по заказу Минприроды и призвана сделать этот процесс прозрачным и контролируемым.

https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/975314/

Алгоритмы и Структуры данных
Моя любимая маленькая хеш-таблица

Я
из тех, кто всерьёз задумывается о проектировании и реализации хеш-таблиц. Недавно обнаружился донельзя милый вариант, который заслуживает широкой огласки. Это робин-гудовская открытая адресация с применением линейного зондирования, где размер самой таблицы увеличивается как степень двойки. Если вы не знакомы с терминологией хеш-таблиц, то все эти слова могут показаться вам каким-то невразумительным салатиком, но, когда мы разберём этот п��имер с привлечением кода — всё должно стать понятнее.

https://habr.com/ru/articles/975636/

Алгоритмы и Структуры данных
Техрепорт Alice AI: как мы создавали новое поколение моделей для самого популярного ИИ-ассистента в России

Сегодня мы делимся техрепортом, в котором разобран полный цикл создания нового семейства моделей Alice AI: базовая текстовая Alice AI LLM и специализированная LLM Search, мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART.

В части про Alice AI LLM расскажем, как сделали упор в Alignment на RL и Reward Modeling: мы минимизируем число разрозненных RL-стадий, собирая «общий RL». Вместо хрупкого «суперсигнала» используем аспектную формулировку качества и агрегируем её в целевую функцию, чтобы изменения критериев не требовали пересборки всей разметки. В главе про Alice AI LLM Search расскажем про многократные последовательные походы в Поиск с последующей фильтрацией/ранжированием источников. А также о том, как готовим ответы с использованием документов разной модальности (веб-документы, картинки, видео, гео).

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/974594/

Алгоритмы и Структуры данных
Техрепорт Alice AI: как мы создавали новое поколение моделей для самого популярного ИИ-ассистента в России

Сегодня мы делимся техрепортом, в котором разобран полный цикл создания нового семейства моделей Alice AI: базовая текстовая Alice AI LLM и специализированная LLM Search, мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART.

В части про Alice AI LLM расскажем, как сделали упор в Alignment на RL и Reward Modeling: мы минимизируем число разрозненных RL-стадий, собирая «общий RL». Вместо хрупкого «суперсигнала» используем аспектную формулировку качества и агрегируем её в целевую функцию, чтобы изменения критериев не требовали пересборки всей разметки. В главе про Alice AI LLM Search расскажем про многократные последовательные походы в Поиск с последующей фильтрацией/ранжированием источников. А также о том, как готовим ответы с использованием документов разной модальности (веб-документы, картинки, видео, гео).

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/974594/

Алгоритмы и Структуры данных
Два режима SPEC: разгоняемся на Peak, притормаживаем на Base

Все мы любим быстрые программы и высокие показатели в бенчмарках. Когда гоняешь тесты производительности, так и тянет включить все оптимизации компилятора, чтобы выжать максимум. Но если вы имели дело с пакетами тестов SPEC (например, SPEC CPU), то, вероятно, замечали, результаты там делятся на две категории Base и Peak.

В тестах SPEC CPU есть концепция базового прогона (base run) и пикового (peak run). Это строго определенные режимы с разными правилами оптимизации. Base про честность и сопоставимость, Peak про максимальную производительность любой ценой (ну, почти любой).

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/971100/

Алгоритмы и Структуры данных
1
Измерение сложности модели — Часть 3: Представляем Complexity Analyzer

В предыдущей статье мы разобрались, как измерять сложность моделей. В этой статье мы покажем, как инструмент FlowComplexity помогает превратить теорию в практику.

https://habr.com/ru/articles/975784/

Алгоритмы и Структуры данных
Итерационный бинарный критерий делимости: Деление без деления. Алгоритм для Big Integers и FPGA

Операция проверки делимости — одна из фундаментальных в информатике и теории чисел. Для обычных чисел, помещающихся в машинное слово, это одна быстрая аппаратная инструкция. Но для очень больших целых чисел (Big Integers), размер которых превышает разрядность регистра процессора, классическое взятие остатка N \bmod d становится ресурсоёмкой многословной процедурой.

Эта статья предлагает чёткую и явную формулировку детерминированного алгоритма для проверки делимости целого числа N на нечётный делитель d, родственного бинарному алгоритму Евклида. Его ключевая особенность: он использует исключительно операции сложения (X + d) и деления на 2 (побитового сдвига вправо, X \gg 1), что позволяет полностью избежать дорогой операции взятия остатка в его явном виде.

https://habr.com/ru/articles/975814/

Алгоритмы и Структуры данных
Правда ли, что ICPC работает как социальный лифт в IT-карьере

Поэтому, когда мне поставили задачу написать про полуфинал Международной студенческой олимпиады по программированию (ICPC) для региона «Северная Евразия», я решил не пересказывать данные из Википедии. Вы и сами можете их прочитать, а кто-то даже рассказать о собственном опыте участия. Я спросил коллег внутри X5 Tech, как навыки, полученные на соревнованиях по программированию помогли им в реальной жизни: на собеседованиях, в продакшене, в решении сложных системных задач или даже в бытовых ситуациях. Про то, что спортивное программирование развивает алгоритмическое мышление, стрессоустойчивость и умение работать в команде в ограниченное время, пишут много, но теория не всегда переносится на практику.

Так как же обстоят дела на самом деле? Какие алгоритмические привычки пятичасовых контестов переходят в инженерную практику? И помогают ли навыки с олимпиад, когда сталкиваешься с реальным сервисом, данными и нагрузками, а не с абстрактными задачами?

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/976028/

Алгоритмы и Структуры данных
Оптимизация загрузки CPU в C# (и немного в Unity): ключевые подходы и стратегии на примерах

Всем привет! Сегодня хотелось бы затронуть такую тему, как оптимизация CPU для ваших приложений на C#. В целом, эффективное использование вычислительных ресурсов, включая процессор, является одним из главных аспектов разработки программного обеспечения. В этой статье мы рассмотрим несколько ключевых подходов и стратегий оптимизации нагрузки на CPU в языке программирования C#.

Использование эффективных алгоритмов
Одним из важнейших аспектов оптимизации CPU является выбор эффективных алгоритмов. При написании кода на C# убедитесь, что вы используете алгоритмы с минимальной временной сложностью. Например, при поиске элемента в большом массиве используйте алгоритмы со сложностью O(log n) или O(1), такие как бинарный поиск, вместо алгоритмов со сложностью O(n), таких как последовательный поиск.

https://habr.com/ru/articles/976414/

Алгоритмы и Структуры данных
1
SQL HowTo: проверяем и объединяем диапазоны (Advent of Code 2025, Day 5: Cafeteria)

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/976670/

Алгоритмы и Структуры данных
Робот в лабиринте: обрабатываем в Python очереди с приоритетом

Данная статья является переводом публикации одного из разработчиков Twisted Моше Задка The Python heapq Module: Using Heaps and Priority Queues. Текст также адаптирован в виде блокнота Jupyter, с которым можно поиграть в интерактивном режиме в Colab.

https://proglib.io/p/robot-v-labirinte-obrabatyvaem-ocheredi-s-prioritetom-v-python-2020-07-07

Алгоритмы и Структуры данных
Дешевый как автобус, удобный как такси: перспективный вид общественного транспорта для больших и средних городов. Часть1

Если я только не допустил критической ошибки, то мне удалось обнаружить удивительную по своим характеристикам схему пассажирских перевозок. Представьте себе такую картину: вы находитесь в большом городе и вам нужно добраться из точки A в точку B. Все, что от вас требуется — это дойти до ближайшего перекрестка и на вашем смартфоне или установленном там специальном терминале указать точку назначения. Через несколько минут к вам подъедет небольшой, но просторный автобус. Автобус, в который можно войти, не пригибаясь, внести с собой детскую коляску, велосипед или даже виолончель, в котором всегда можно сесть и вытянуть ноги. Этот автобус довезет и высадит вас на ближайшем от точки B перекрестке. Вы доберетесь туда без каких-либо пересадок, а все путешествие, включая ожидание на остановке, займет всего на 25-50% времени больше, чем если бы совершили его на личном автомобиле. По моим оценкам в условиях современных мегаполисов такой вид транспорта будет достаточно массовым, чтобы цена одной поездки на нем была близка к стоимости билета на обычный городской автобус.

https://habr.com/ru/articles/713792/

Алгоритмы и Структуры данных