Я являюсь рядовым линукс-пользователем и поэтому не стоит от этой статьи ожидать очень умных ходов или нестандартных программистских решений. Все по мануалам. Но раз результат достигнут, значит кому-то кроме меня это может оказаться полезным.

О том, как заставит ноутбук работать под линуксами как можно дольше, написано немало, в том числе и на хабре. В какой-то степени я еще раз соберу все советы воедино, от очевидных до обскурных, заодно опишу несколько проблем и решений, которые у меня оказались достаточно «индивидуальными».

Устанавливал я Ubuntu 10.10 на ноутбук Acer Aspire Timeline 5810TG. Эта машина обладает экраном в почти 16 дюймов и относительно производительным железом, зато батарея достаточно емкая, чтобы ставить с ней личные рекорды.

По следам недавнего топика «Обработка больших объемов данных в памяти на C#» представляю перевод упоминавшейся там статьи о структурах.

Структуры являются фундаментальными типами данных в C# и большинстве других современных языках программирования. По своей сути структуры просты, но вы можете удивиться, насколько быстро работа с ними может стать сложной. Чаще всего проблемы возникают, если вы должны работать со структурами, созданными в других языках и сохраненными на диске или полученными в результате вызова функций из библиотек или COM-объектов. В этой статье я подразумеваю, что вы знакомы с понятием структуры, умеете определять их и владеете базовыми навыками работы со структурами. Предполагается, что вы имеете представление о том, как вызывать API функции с использованием p/Invoke, а также что такое маршалинг. В случае неуверенности в своих знаниях вы можете обратиться к документации.
Множество техник, описанных в данной статье, могут быть расширены и применены к любым типам данных.

Посетителям сайта stackoverflow.com был задан вопрос: «Какие программерские термины вы придумали, так чтобы они стали популярны в ваших кругах (то есть вы слышали, что кто-то их повторяет)?

Ниже — вольный перевод самых популярных ответов.

Во многих статьях, в том числе на хабре, упоминаются и даже описываются разные способы построения архитектуры сетевых сервисов (демонов). При этом мало у кого из авторов есть реальный опыт создания и оптимизации демонов, работающих с десятками тысяч одновременных соединений и/или гигабитным трафиком.

Так как большинство авторов не удосуживается хотя бы залезть в документацию, то обычно в таких статьях вся информация базируется на неких слухах и пересказах слухов. Эти слухи бродят по сети и поражают википедию, хабрахабр и другие уважаемые ресурсы. В результате получаются опусы вроде "Вы наверное шутите, мистер Дал, или почему Node.js" (пунктуация автора сохранена): она, в основном, верная по сути, но изобилует неточностями, содержит ряд фактических ошибок и изображает предмет с какого-то непонятного ракурса.

Мне было сложно пройти мимо статьи, изобилующей фразами вроде «эффективные реализации polling'а на сегодняшний день имеются лишь в *nix-системах» (как будто poll() есть где-то, кроме некоторых *nix). Этот пост начинался как комментарий, разъясняющий уважаемому inikulin ошибки в его статье. В процессе написания оказалось, что проще изложить предмет с самого начала, что я собственно и делаю отдельным постом.
В моем очерке нет срыва покровов или каких-то неизвестных трюков, здесь просто описываются преимущества и недостатки разных подходов человеком, который проверял, как всё это работает на практике в разных операционных системах.
Для желающих просветиться — добро пожаловать под кат.

Современное кино и телепередачи — это сплошные многомиллионные бюджеты, скандалы, знаменитости и сумасшедшие спецэффекты. В PixelBuzz.tv все наоборот. В нашем распоряжении — 8 цветов, 4 кадра и ограниченный набор пикселов. Каждый может стать режиссером и сделать свой пиксельный ролик, отправив его в общий канал. Все ролики перемешиваются и в случайном порядке отдаются зрителям.

Оглавление (на данный момент)

Часть 1. Описание, операции, применения.
Часть 2. Ценная информация в дереве и множественные операции с ней.
Часть 3. Декартово дерево по неявному ключу.
To be continued...

Декартово дерево (cartesian tree, treap) — красивая и легко реализующаяся структура данных, которая с минимальными усилиями позволит вам производить многие скоростные операции над массивами ваших данных. Что характерно, на Хабрахабре единственное его упоминание я нашел в обзорном посте многоуважаемого winger, но тогда продолжение тому циклу так и не последовало. Обидно, кстати.

Я постараюсь покрыть все, что мне известно по теме — несмотря на то, что известно мне сравнительно не так уж много, материала вполне хватит поста на два, а то и на три. Все алгоритмы иллюстрируются исходниками на C# (а так как я любитель функционального программирования, то где-нибудь в послесловии речь зайдет и о F# — но это читать не обязательно :). Итак, приступим.

Введение

В качестве введения рекомендую прочесть пост про двоичные деревья поиска того же winger, поскольку без понимания того, что такое дерево, дерево поиска, а так же без знания оценок сложности алгоритма многое из материала данной статьи останется для вас китайской грамотой. Обидно, правда?

Следующий пункт нашей обязательной программы — куча (heap). Думаю, также многим известная структура данных, однако краткий обзор я все же приведу.
Представьте себе двоичное дерево с какими-то данными (ключами) в вершинах. И для каждой вершины мы в обязательном порядке требуем следующее: ее ключ строго больше, чем ключи ее непосредственных сыновей. Вот небольшой пример корректной кучи:

На заметку сразу скажу, что совершенно не обязательно думать про кучу исключительно как структуру, у которой родитель больше, чем его потомки. Никто не запрещает взять противоположный вариант и считать, что родитель меньше потомков — главное, выберите что-то одно для всего дерева. Для нужд этой статьи гораздо удобнее будет использовать вариант со знаком «больше».

Сейчас за кадром остается вопрос, каким образом в кучу можно добавлять и удалять из нее элементы. Во-первых, эти алгоритмы требуют отдельного места на осмотр, а во-вторых, нам они все равно не понадобятся.

Давайте поговорим о строках, точнее об их переворачивании средствами .Net/C#. Так уж сложилось, что в стандартной библиотеке соответсвующей функции не наблюдается. И как мне подсказывают, написание функции обращения строки довольно популярный вопрос на собеседованиях при приеме на работу. Давайте посмотрим, как можно эффективно перевернуть строку средствами данной платформы.

Под катом приведен сравнительный анализ быстродействия разных методов переворачивания строки.

Хочу начать серию статей, посвящённых отладке ваших .NET приложений на стороне заказчика, а также оптимизации вашего кода. В связи с этим понадобиться немного подготовить вашу систему. В этой статье мы ознакомимся с различными инструментами для отладки приложений, немного углубимся в описание CLR, где это будет необходимо.

Как часть нашего проекта, мы свели вместе информацию об общих подходах к разработке архитектуры приложений.

«Для меня vi это Дзен.
Использование vi — это практика дзена.
Каждая команда является коаном.
Полный смысла для пользователя,
Бессмысленный для непосвященного.
Вы познаете истину каждый раз когда вы его используете.»
--reddy@lion.austin.
на сколько хорошо ты знаешь язык vim?
посмотри на клавиатуру,
можешь ли ты сказать что выполняет каждая буква?
как много ты знаешь?
как много используешь?

На дигге была найдена интересная ссылка (PDF-версия) — описание более, чем 350 команд Линукс (на английском языке). Фактически представляет собой шпаргалку, где команды разбиты на категории. Отмечу, что это не простой список команд, а именно описание с применением. Чтобы не быть голословным приведу несколько примеров.