Обозначение Big O нотация (или просто Big O) — это способ оценки относительной производительности структуры данных или алгоритма, обычно по двум осям: времени и пространству.
Способ, которым мы определяем Big O алгоритмов, заключается в том, чтобы посмотреть на худшую производительность в его доминирующих операциях.
func constantTime(_ n: Int) -> Int {
let result = n * n
return result
}Довольно долгое время я воевал с красно-черным деревом (далее - кчд). Вся информация, которую я находил, была в духе "листья и корень дерева всегда черные, ПОТОМУ ЧТО", "топ 5 свойств красно-черного дерева" или "3 случая при балансировке и 12 случаев при удалении ноды". Такой расклад меня не устраивал.
Мне не хотелось заучивать свойства дерева, псевдокод и варианты балансировки, я хотел знать: почему. Каким образом цвета помогают при балансировке? Почему у красной ноды не может быть красного потомка? Почему глубину дерева измеряют "черной высотой"?
Ответы на эти вопросы я получил только тогда, когда мне дали ссылку на лекцию про два-три дерево,Читать полностью »
Про префиксное дерево (Trie) написано немало, в том числе и на Хабре. Вот пример, как оно может выглядеть:
И даже реализаций в коде, в том числе на JavaScript, для него существует немало — от «каноничной» by John Resig и разных оптимизированных версий до серии модулей в NPM.
Зачем же нам понадобилось использовать его для сервиса по сбору и анализу планов PostgreSQL, да еще и «велосипедить» какую-то новую реализацию?..
Читать полностью »
Пользуетесь ли вы структурами данных и алгоритмами в повседневной работе? Я обратил внимание на то, что всё больше и больше людей считает алгоритмы чем-то таким, чем, без особой связи с реальностью, технические компании, лишь по собственной прихоти, интересуются на собеседованиях. Многие жалуются на то, что задачи на алгоритмы — это нечто из области теории, имеющей слабое отношение к настоящей работе. Такой взгляд на вещи, определённо, распространился после того, как Макс Хауэлл, автор Homebrew, опубликовал твит о том, что произошло с ним на собеседовании в Google:
Google: 90% наших инженеров пользуются программой, которую вы написали (Homebrew), но вы не можете инвертировать бинарное дерево на доске, поэтому — прощайте.
Хотя и у меня никогда не возникало нужды в инверсии бинарного дерева, я сталкивался с примерами реального использования структур данных и алгоритмов в повседневной работе, когда трудился в Skype/Microsoft, Skyscanner и Uber. Сюда входило написание кода и принятие решений, основанное на особенностях структур данных и алгоритмов. Но соответствующие знания я, по большей части, использовал для того чтобы понять то, как созданы некие системы, и то, почему они созданы именно так. Знание соответствующих концепций упрощает понимание архитектуры и реализации систем, в которых эти концепции используются.
В эту статью я включил рассказы о ситуациях, в которых структуры данных, вроде деревьев и графов, а так же различные алгоритмы, были использованы в реальных проектах. Здесь я надеюсь показать читателю то, что базовые знания структур данных и алгоритмов — это не бесполезная теория, нужная только для собеседований, а что-то такое, что, весьма вероятно, по-настоящему понадобится тому, кто работает в быстрорастущих инновационных технологических компаниях.
Читать полностью »
Что такое структура данных?
Проще говоря, структура данных — это контейнер, в котором хранятся данные в определенной компоновке (формате, или способе организации их в памяти). Эта «компоновка» позволяет структуре данных быть эффективной в одних операциях и неэффективной в других. Ваша цель — понять структуры данных, чтобы вы могли выбрать структуру данных, наиболее оптимальную для рассматриваемой проблемы.
Зачем нам нужны структуры данных?
Поскольку структуры данных используются для хранения данных в организованном виде, и поскольку данные являются наиболее важным элементом компьютерной науки, истинная ценность структур данных очевидна.
Независимо от того, какую проблему вы решаете, вам так или иначе приходится иметь дело с данными — будь то зарплата сотрудника, цены на акции, список покупок или даже простой телефонный справочник.
Исходя из разных сценариев, данные должны храниться в определенном формате. У нас есть несколько структур данных, которые покрывают потребность хранить данные в разных форматах.
Существует миф, что создавать приложения для iOS или Android проще, чем быть, скажем, бэкенд-разработчиком. Разумеется, это не так: в работе с любой платформой есть свои сложности, всюду возникают неочевидные проблемы, требующие навыков в предметной области и за её пределами. Роман Абузяров из команды Яндекс.Чатов подготовил доклад о своих нескольких задачах, который показывает, насколько широкими знаниями должен обладать специалист по iOS. Доклад предназначен для начинающих и junior-разработчиков.
Читать полностью »
Привет!
Данный пост написан для новичков в олимпиадном программировании и начинающих разработчиков, готовящихся к прохождению алгоритмических интервью. В конце бонусная задачка. Если заинтересовал, прошу под кат :)
Читать полностью »
Привет, habr!
Я Software Engineer в EPAM. Более 8 лет я работаю с legacy-кодом, написанном на языке Java (предвосхищая комментарии, отмечу, что понимание и терпимость к legacy началась задолго до EPAM, в заключении вы найдёте ответ, почему). Часто в работе я сталкивался с одними и теми же повторяющимися недочетами. Это побудило меня написать заметку, и начать я хочу со структур данных и вспомогательных классов Collections и Arrays. Почему-то некоторые разработчики пренебрегают их использованием, и напрасно
Разработчику на Java часто приходится сталкиваться с различными структурами данных. Это могут быть массивы, всевозможные коллекции или реализации Map. Казалось бы, всё с ними ясно и понятно, но существует несколько мелочей, о которые легко споткнуться.
Эта заметка может оказаться полезной как новичкам, которые ещё не знают этих нюансов, так и опытным разработчикам, которые могли что-то из этого забыть.
Photo by ammiel jr on Unsplash
Сразу хочу оговориться, что этот материал актуален для Java 8. Понятно, что какие-то вещи уже сделаны лучше в Java 9+, но в большинстве крупных проектов чаще всего используется версия Java 8 (а иногда и Java 6).
Читать полностью »
В своей предыдущей статье "Рукоблудие вокруг ImmutableList в Java" я предложил вариант решения поднятой в статье "Неизменяемых коллекций в Java не будет – ни сейчас, ни когда-либо" проблемы отсутствия в Java неизменяемых списков.
Решение тогда было проработано только на уровне «есть такая идея», а реализация в коде была кривовата, поэтому и воспринято всё было несколько скептически. В данной статье предлагаю доработанный вариант решения. Логика использования и API доведены до приемлемого уровня. Реализация в коде – до уровня бета-версии.
Прочитал статью "Неизменяемых коллекций в Java не будет – ни сейчас, ни когда-либо" и подумал, что проблема отсутствия в Java неизменяемых списков, из-за которой грустит автор статьи, вполне решаема в ограниченных масштабах. Предлагаю свои мысли и куски кода на этот счёт.