Какое отношение к легаси-коду имеют «Звёздные войны», группа «Тату» и сочетание «Ctrl-Alt-Del»? Как быть, когда приходишь в большой проект и сталкиваешься с пропастью непонятного старого кода? И как эффективнее донести до начальства, что трудозатраты на ликвидацию технического долга оправдывают себя?

Доклады Дилана Битти не обходятся без шуток, но эти шутки сопровождают вполне серьёзные рассуждения о главных вопросах разработки. Такое хорошо подходит для завершения конференции: когда зрители уже услышали много хардкора и больше не могут воспринимать слайды с кодом, самое время для более общих вопросов и яркой подачи. И когда нашу .NET-конференцию DotNext 2018 Moscow завершало выступление Дилана про легаси-код, зрителям оно понравилось сильнее всего.

Поэтому теперь для Хабра мы сделали переведённую текстовую версию этого выступления: и для дотнетчиков, и для всех остальных. Помимо текста, под катом есть и оригинальная англоязычная видеозапись.

Здесь будет длиннющая стена текста, с типа случайными мыслями. Основные идеи:

1. В C++ очень важно время компиляции,
2. Производительность сборки без оптимизаций тоже важна,
3. Когнитивная нагрузка ещё важней. Вот по этому пункту особо распространяться не буду, но если язык программирования заставляет меня чувствовать себя тупым, вряд ли я его буду использовать или тем более — любить. C++ делает это со мной постоянно.

Блогпост «Standard Ranges» Эрика Ниблера, посвященный ренжам в C++20, недавно облетел всю твиттерную вселенную, сопровождаясь кучей не очень лестных комментариев (это ещё мягко сказано!) о состоянии современного C++.

Даже я внёс свою лепту (ссылка):

Этот пример пифагоровых троек на ренжах C++20, по моему, выглядит чудовищно. И да, я понимаю, что ренжи могут быть полезны, проекции могут быть полезны и так далее. Тем не менее, пример жуткий. Зачем кому-то может понадобиться такое?

Давайте подробно разберём всё это под катом.

Предлагаю читателям "Хабрахабра" перевод статьи "Why, oh WHY, do those #?@! nutheads use vi?" за авторством John Beltran de Heredia.

Да, даже если вы не можете в это поверить, у редактора vi, увидевшего свет более тридцати лет назад (и его более молодого, всего-то пятнадцатилетнего лучшего клона & большого улучшения — vim) очень много фанатов.

Нет, они не динозавры, которые не хотят идти в ногу со временем — сообщество пользователей vi продолжает увеличиваться: я, который начал только два года назад (после десяти лет работы программистом). Мои друзья переходят на vi сейчас. Черт, большинство пользователей vi даже еще не были рождены, когда он был написан!

Да, есть конкретные причины, почему модель редактирования vi/vim превосходит любую другую. Вам не надо быть экспертом в Unix, чтобы использовать vi — он доступен бесплатно практически для любой существующей платформы; для большинства IDE существуют плагины, позволяющие использовать его возможности. Давайте же развеем некоторые заблуждения и рассмотрим пару примеров, демонстрирующих его превосходство.

Я в течение десятилетий программировал на объектно-ориентированных языках. Первым из них стал С++, затем был Smalltalk, и наконец .NET и Java. Я фанатично использовал преимущества наследования, инкапсуляции и полиморфизма, этих трёх столпов парадигмы объектно-ориентированного программирования. Мне очень хотелось воспользоваться обещанным повторным использованием и прикоснуться к мудрости, накопленной моими предшественниками в этой новой и захватывающей сфере. Меня волновала сама мысль о том, что я могу мапить объекты реального мира в классы и думал, что весь мир можно аккуратно разложить по местам.

Я не мог ошибаться сильнее.

Третьего дня, во время сортировки старых закладок, попалась мне на глаза блок-схема с алгоритмом выбора STL-контейнера. «Почему же для контейнеров есть, а для стандартных алгоритмов нет? — подумал я. — Это необходимо исправить». Подумано — сделано. Сперва планировалось за пару часов нарисовать нечто простенькое, но в дальнейшем обнаружилось, что алгоритмы никак не хотят умещаться в простенькую схему. Я слегка увлекся, и спустя два вечера схема вобрала в себя 84 алгоритма, а также немного дополнительной информации. Под катом можно увидеть, что получилось в итоге.

В последнее время на хабре появилось много постов с математическими формулами. Например, нельзя не вспомнить серию статей maisvendoo о теоретической механике.

В связи с этим стал актуальным вопрос о выборе удобного инструмента для создания и подготовки таких постов. SeptiM предложил скрипт, преобразующий маркдаун-разметку + латех в html-код. Я решил развить идею и упростить инструмент, и сделал для этих же целей онлайн-редактор с поддержкой латеха и маркдауна:

Всем привет. Многие знают об этой замечательной игре — LIMBO! Вы даже наверняка покупали ее в Стиме, или качали с торрентов…
Я тоже ее купил когда-то (что и вам советую!), и прошел). Но, как всегда, мне было этого мало, и я, из спортивного интереса, решил изучить ее защиту. Так и появился кейген к игре LIMBO.

На языке Фортран написано огромное количество кода, отлаженного и работающего многие годы. Я не собираюсь поднимать вопрос «что лучше — Фортран или С?». У каждого языка есть свои сильные и слабые стороны. Но, учитывая большое распространение языка С, всё более популярными в определенных кругах становятся случаи «гибридных» приложений, когда часть кода пишется (скорее, уже написана) на языке Фортран, а другая – на С. Вот только у этих языков есть определенная специфика, про которую я частично уже говорил, и чтобы написанное нами приложение работало корректно, нужно учитывать много нюансов. Различия в типах данных, соглашениях о вызове (calling convention), именах (naming convention) делают задачу создания mixed language приложения далеко нетривиальной. Хорошо, что в стандарте Fortran 2003 появился целый набор средств, специально разработанный для решения задачи интероперабельности C и Фортрана. Кстати, не помню других языков, которые бы стандартизировали подобную работу — ещё один «плюсик» Фортрану за протянутую «руку дружбы».

Это последняя, на сегодняшний день, статья из цикла про внутреннее устройство конкурентных ассоциативных контейнеров. В предыдущих статьях рассматривались hash map, был построен алгоритм lock-free ordered list и контейнеры на его основе. За бортом остался один важный тип структур данных — деревья. Пришло время немного рассказать и о них.

Исследования, посвященные алгоритмам конкурентных деревьев, не требующих внешней синхронизации доступа к ним, начались довольно давно — в 70-х годах прошлого века, — и были инициированы развитием СУБД, поэтому касались в основном оптимизации страничных деревьев (B-tree и его модификации).

Развитие lock-free подхода в начале 2000-х не прошло мимо алгоритмов деревьев, но лишь недавно, в 2010-х годах, появилось множество действительно интересных работ по конкурентным деревьям. Алгоритмы деревьев довольно сложны, поэтому исследователям потребовалось время — порядка 10 лет — на их lock-free/non-blocking адаптацию. В данной статье мы рассмотрим самый простой случай — обычное бинарное дерево, даже не самобалансирующееся.

Вступление

Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.

Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.

Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании

Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).

Если взять листок бумаги, ручку принтер, ножницы и клей…

«Производящая функция является устройством, отчасти напоминающим мешок. Вместо того чтобы нести отдельно много предметов, что могло бы оказаться затруднительным, мы собираем их вместе, и тогда нам нужно нести лишь один предмет — мешок».
                                                                                                                                                               Д. Пойа

Введение

Математика делится на два мира — дискретный и непрерывный. В реальном мире есть место и для того и для другого, и часто к изучению одного явления можно подойти с разных сторон. В этой статье мы рассмотрим метод решения задач с помощью производящих функций — мостика ведущего из дискретного мира в непрерывный, и наоборот.

Идея производящих функций достаточно проста: сопоставим некоторой последовательности <g₀, g₁, g₂, ..., g_n> — дискретному объекту, степенной ряд g₀ + g₁z + g₂z² +… + g_nzⁿ +… — объект непрерывный, тем самым мы подключаем к решению задачи целый арсенал средств математического анализа. Обычно говорят, последовательность генерируется, порождается производящей функцией. Важно понимать, что это символьная конструкция, то есть вместо символа z может быть любой объект, для которого определены операции сложения и умножения.

Во времена, когда я писал на Лиспе и совсем не был знаком с ООП, я пытался найти паттерны проектирования, которые мог бы применить у себя в коде. И всё время натыкался на какие-то жуткие схемы классов. В итоге сделал вывод, что эти паттерны в функциональном программировании не применимы.

Теперь я пишу на Питоне и с ООП знаком. И паттерны мне теперь намного понятней. Но меня по-прежнему воротит от развесистых схем классов. Многие паттерны прекрасно работают в функциональной парадигме. Опишу несколько примеров.

От переводчика. Искал в интернете простой и легко применимый гайдлайн по написанию программ на C++. Мне понравился один из вариантов, и я решил его перевести и опубликовать. Если хабрапользователи хорошо встретят этот топик, могу перевести и другие связанные документы, а также гайдлайны по написанию кода от других компаний.

1 Введение

Настоящий документ содержит рекомендации по написанию программ на языке C++.

Рекомендации основаны на установившихся стандартах, собранных из различных источников, личного опыта, частных требований и потребностей определённых проектов, а также почерпнутых из источников (см. ниже).

Но для появления ещё одного списка рекомендаций, помимо указанных источников, есть несколько причин. Основная причина — их излишняя обобщённость, поскольку зачастую требуется задать частные правила (в особенности правила именования). Данный документ содержит комментарии, что делает его более удобным в использовании при проведении ревизий кода, чем другие уже существующие документы. К тому же, рекомендации по программированию обычно вперемешку содержат описания проблем стиля и технических проблем, что не совсем удобно. Этот документ не содержит каких-либо технических рекомендаций по C++, делая упор на вопросах стиля.

Всем здравствуйте, меня зовут Олег, мне 17 лет, и сегодня я расскажу вам о процессе поступления в MIT.
Дабы сохранить цельность повествования, следует отметить, что статья написана 15 марта 2013 года, в день оглашения вердиктов о зачислении студентов.

Картинка для привлечения внимания

Когда я поступал в Массачусетский технологический институт, я с удивлением обнаружил, что в рунете нет не то что мало-мальски съедобной «истории успеха», связанной с поступлением в MIT, а вообще хоть какого-то руководства по поступлению в топовые американские университеты своими силами. Особенно на бакалавриат. Я подумал: «Что ж, видимо, придется написать мне». Я постараюсь донести информацию в наиболее понятном виде.

Хабраюзер любит темы про домашние рабочие места, поэтому покажу и я свое, свежеиспеченное.



Топик отношу к DIY – потому как все здесь сделано для меня, благодаря мне и для меня. БОльшая часть «работ» была отдана профессионалам, и это не потому что я «такой уж рукожопый» (хотя и это присутствует), а потому что я хочу пользоваться вещами, удовлетворяющими моим требованиям. А сделать такие самостоятельно – будет очень долго, нервно, муторно => дорого (да и не факт, что получится).

Собственно говоря, руководствуясь этим правилом в последнем ремонте ничего мною лично и не делалось.☺

Представляю вашему вниманию заключительную статью из трилогии «Восстановление расфокусированных и смазанных изображений». Первые две вызвали заметный интерес — область, действительно, интересная. В этой части я рассмотрю семейство методов, которые дают лучшее качество, по сравнении со стандартным Винеровским фильтром — это методы, основанные на Total Variaton prior.
Также по традиции я выложил новую версию SmartDeblur (вместе с исходниками в open-source) в которой реализовал этот метод. Итоговое качество получилось на уровне коммерческих аналогов типа Topaz InFocus. Вот пример обработки реального изображения с очень большим размытием:

Признак того, что объект не должен быть классом — если в нём всего 2 метода, и один из них — инициализация, __init__. Каждый раз видя это, подумайте: «наверное, мне нужна просто одна функция».

Каждый раз когда из написанного класса вы создаёте всего один экземпляр, используете только раз и тут же выбрасываете, следует думать: «ой, надо бы это отрефакторить! Можно сделать проще, намного проще!»

Перевод доклада Джэка Дидриха, одного из ключевых разработчиков языка Питон. Доклад прозвучал 9 марта 2012 на конференции PyCon US.

Большинство литературы посвященной паттернам в ООП (объектно-ориентированном программировании), как правило, объясняются на примерах с самим кодом. И это правильный подход, так как паттерны ООП уже по-умолчанию предназначаются для людей, которые знают что такое программирование и суть ООП. Однако порой требуется заинтересовать этой темой людей, которые в этом совершенно ничего не понимают, например «не-программистов» или же просто начинающих «компьютерщиков». Именно с этой целью и был подготовлен данный материал, который призван объяснить человеку любого уровня знаний, что такое паттерн ООП и, возможно, привлечет в ряды программистов новых «адептов», ведь программирование это на самом деле очень интересно.
Статья предназначена исключительно для новичков, так что «старожилы» ничего нового для себя не узнают. В основном статья описывает известные паттерны из книги «Приемы объектно-ориентированного программирования. Шаблоны проектирования.», но более популярным и простым языком.

Timsort, в отличии от всяких там «пузырьков» и «вставок», штука относительно новая — изобретен был в 2002 году Тимом Петерсом (в честь него и назван). С тех пор он уже стал стандартным алгоритмом сортировки в Python, OpenJDK 7 и Android JDK 1.5. А чтобы понять почему — достаточно взглянуть на вот эту табличку из Википедии.



Среди, на первый взгляд, огромного выбора в таблице есть всего 7 адекватных алгоритмов (со сложностью O(n logn) в среднем и худшем случае), среди которых только 2 могут похвастаться стабильностью и сложностью O(n) в лучшем случае. Один из этих двух — это давно и хорошо всем известная «Сортировка с помощью двоичного дерева». А вот второй как-раз таки Timsort.

Алгоритм построен на той идее, что в реальном мире сортируемый массив данных часто содержат в себе упорядоченные (не важно, по возрастанию или по убыванию) подмассивы. Это и вправду часто так. На таких данных Timsort рвёт в клочья все остальные алгоритмы.