Data Science: Алгоритмы и Структуры данных

Вопросы по алгоритмам с собеседований Вопросы по алгоритмам – обычное явление на собеседовании. Мы собрали для вас рекомендации, которые помогут ответить на большинство вопросов. https://proglib.io/p/algorithm-questions Алгоритмы и Структуры данных

Метод наименьших квадратов Гаусса с весовыми коэффициентами отклонений В моей практике метод наименьших квадратов Гаусса используется в двух случаях. Когда производится измерение, для корректировки полученной величины. Когда необходимо задать ток или напряжение, для вычисления требуемого значения кода, заносимого в ЦАП (цифро-аналоговый преобразователь). В качестве примера возьму измерение МДС (магнитодвижущая сила) срабатывания геркона. Согласно ГОСТ 25810 «Контакты магнитоуправляемые герметизированные. Методы измерения электрических параметров» МДС срабатывания определяется по значению тока, протекающего через измерительную катушку в момент срабатывания геркона. https://habr.com/ru/articles/992372 Алгоритмы и Структуры данных

Треугольник Серпинского — Canvas, JS Треугольник Серпинского — фрактал, математическое описание которого опубликовал польский математик Вацлав Серпинский в 1915 году. В этом посте мы напишем рекурсивный алгоритм отрисовки данного известного фрактала в canvas с помощью JS https://habr.com/ru/articles/740658/ Алгоритмы и Структуры данных

Как веб-камера и нейросеть помогают удалённо измерять частоту дыхания Традиционные способы измерения частоты дыхания требуют физического контакта с пациентом. Например, для этого применяют нагрудный ремень или датчики у носа. Это не всегда удобно, особенно когда важны скорость или свобода движений. Существующие бесконтактные подходы либо работают исключительно в идеальных условиях, либо дают значительную погрешность — до 13%, что вызвано недостаточной способностью отфильтровывать естественные движения человека. Метод Алексея Протопопова решает эту проблему. В его основе лежит сегментация изображения тела нейросетью и продвинутая фильтрация помех. Метод протестировали на видеозаписях 14 добровольцев: 8 мужчин и 6 женщин в возрасте от 20 до 65 лет. Общая продолжительность записей превысила 2,5 часа. https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/991902/ Алгоритмы и Структуры данных

Как я пытался сжимать смыслы вместо байтов Два часа ночи. Я пытаюсь впихнуть документацию проекта в контекст Claude. 847 страниц. Где-то 1.2 миллиона токенов. Контекстное окно — 200 тысяч. Делаю то, что делают все: режу, суммаризирую, выбрасываю «неважное». Каждый раз теряю что-то критичное. Это уже третий час, кофе кончился, и в голову приходит идея, которая кажется гениальной. https://habr.com/ru/articles/991800/ Алгоритмы и Структуры данных

Антирекурсия. Часть 1 Рекурсия — прекрасный инструмент математического анализа. В математике это реально полезный и фундаментальный инструмент, поэтому математики привыкают мыслить рекурсиями и активно агитируют за перенос этой логики в программирование. Благо в программировании функции технически могут вызывать самих себя. Из‑за этого возникли даже так называемые функциональные языки программирования, основанные на идее отказа от циклов в пользу «универсальной» рекурсии. https://habr.com/ru/articles/991708/ Алгоритмы и Структуры данных

Платформа очередей для клиентского сервиса в кровавом энтерпрайзе Привет, меня зовут Дмитрий Крупенин. Последние 7 лет я занимаюсь созданием и развитием внутренних продуктов для крупных компаний. Я отвечал за распределение обращений в клиентском сервисе для одного биг.теха РФ, а сейчас помогаю строить распределение задач контента в рамках другого. Захотелось освежить все знания по этой теме, а заодно структурировать это в статью, которую вы сейчас и читаете. https://habr.com/ru/articles/991552/ Алгоритмы и Структуры данных

Noise-Based Logic: Введение в шумовую логику - Как передавать тысячи бит данных параллельно по одному электрическому проводу? - Как снизить энергопотребление чипов на 2-3 порядка и навсегда забыть про утечку по сторонним каналам? Эти кликбейтные вопросы перестанут восприниматься таковыми после прочтения этой статьи. Я постараюсь объяснить, что за инопланетная технология скрывается за термином “Noise-Based Logic” (NBL). Подробно изложу только теоретические основы, чтобы понять идею, основные принципы и возможности. В любом случае, рекомендую вам самостоятельно ознакомиться с оригинальными статьями, и возможно, внести свой вклад. Это очень перспективная область исследований с относительно низким порогом входа, что само по себе редкость в наше время. https://habr.com/ru/articles/991506/ Алгоритмы и Структуры данных

Как я устроился на копеечную ставку, чтобы решить нерешаемую задачу Подмести весь супермаркет Albert Heijn? Звучит несложно. Собственно, так и должно быть. Но я студент-информатик, и у меня есть одна проблема — склонность оптимизировать процессы, которые, быть может, оптимизации не требуют. Поэтому вместо того, чтобы просто делать свою работу, ну то есть… подметать… я поступил так, как поступил бы любой здравомыслящий человек: превратил план этажа супермаркета в решётчатый граф, создал визуальный редактор и написал на C++ оптимизатор пути, используя алгоритм имитации отжига (simulated annealing). Но прежде, чем переходить к рассказу о том, как всё пошло наперекосяк, и как я осознал, что из-за таких вот вещей страдаем мы все, задам вам один вопрос: Если бы вы на один день взялись делать мою работу (я бы не советовал, но чисто теоретически), и вам нужно было бы подмести весь этаж в Albert Heijin, какой бы маршрут вы выбрали — А или B? https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/990594/ Алгоритмы и Структуры данных

Пишем игру-головоломку под macOS на SwiftUI [StarDust Collector] В прошлой статье я поделился опытом, как писал с помощью ИИ кастомный TO-DO-лист под macOS. Опыт оказался противоречивым, но приложение всё-таки получилось и даже работало. Поэтому я решил добавить немного фана и реализовать мечту любого программиста — написать собственную игру. Так как у меня уже появилось небольшое понимание экосистемы десктоп-приложений под macOS и SwiftUI, я решил использовать именно её. https://habr.com/ru/articles/991402/ Алгоритмы и Структуры данных

Я создал вдвое более быстрый лексер, но обнаружил, что узким местом был ввод-вывод Я создал лексер ассемблера ARM64 (ну, точнее, сгенерировал его из моего собственного генератора парсера, но пост не об этом), обрабатывающий код на Dart вдвое быстрее официального сканера. Этого результата я добился при помощи статистических методик надёжного измерения малых различий в производительности. Затем я провёл его бенчмарк на 104000 файлов и обнаружил, что узким местом был не мой лексер, а ввод-вывод. Это история о том, как я случайно узнал, почему pub.dev хранит пакеты в виде файлов tar.gz. https://habr.com/ru/articles/989588/ Алгоритмы и Структуры данных

5 страшилок об искусственном интеллекте Разработки на основе искусственного интеллекта нередко вызывают беспокойство широкой общественности. Чувство отторжения и неприязни, которое вызывает человекоподобие искусственного интеллекта, получило собственное красивое хоррор-название - "эффект зловещей долины" (термин из эссе Bukimi No Tani 1970 года). Собрали несколько реальных историй, сильно напоминающих сюжеты сериала «Черное зеркало» об угрожающих миру технологиях. https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/741008/ Алгоритмы и Структуры данных

Задача о нижней оценке на поиск в таблице Юнга Читателю не столь хорошо знакомому с теоретической информатикой может показаться удивительным, что нижние оценки известны лишь для малого числа задач. Когда оценивают сложность алгоритма, используют O-нотацию — асимптотически верхнюю оценку на сложность алгоритма. Так, хорошо известно, что у сортировки слиянием сложность O(n \log n).Из теории известно, что ни одна сортировка сравнениями не может сортировать асимптотически лучше чем за n \log n(пишут \Omega(n \log n)), отсюда для сортировки слиянием берётся нижняя оценка. Верхняя оценка сложности алгоритма, решающего задачу, является и верхней оценкой сложности самой задачи, поэтому сортировки сравнениями имеют точную асимптотическую оценку \Theta (n \log n). https://habr.com/ru/articles/742622/ Алгоритмы и Структуры данных

Разделяй и властвуй. Повышение эффективности алгоритмов. Часть 2 На примере из прошлой части, попробуем сформулировать и обобщить принцип «Разделяй и властвуй». Мы беремся за проблему, размера n, делим эту проблему на подзадачи размером n/b. Количество таких подзадач обозначим числом a. И еще имеется задача скомпоновать результаты выполнения этих a задач размером n/b в итоговый результат для задачи размера n, который будем считать задачей полиномиальной сложности степени c, O(nc) . Если задача компоновки будет не полиномиальной, то все изложение резко усложнится. Поэтому, давайте позволим задаче компоновки быть полиномиальной, тем более в это попадает очень большое количество алгоритмов. https://habr.com/ru/articles/742404/ Алгоритмы и Структуры данных

Задача коммивояжёра — ещё немного больше, ещё немного быстрее И снова здравствуйте, уважаемые читатели Хабра. Мы продолжаем наше путешествие в мир алгоритмов поиска оптимального пути. В прошлой работе мы уже узнали, как можно найти оптимальный путь в графе в несколько сотен вершин. В данной работе хочу более подробно остановится на сути метода, а также разобрать возможность по его ускорению на графах от тысячи элементов. https://habr.com/ru/articles/740984/ Алгоритмы и Структуры данных

Как научиться решать алгоритмические задачи? Перед вами руководство для того, чтобы научиться быстро и без труда решать алгоритмические задачи. Готовьтесь к собеседованиям правильно. https://proglib.io/p/algorithmic-tasks Алгоритмы и Структуры данных

Вероятности и .NET: сравниваем библиотечные решения для оценки спортивных событий и не только Как вычисляется шанс того, что теннисист возьмёт следующий гейм? Или что футбольная команда забьёт гол в течение пяти минут? Всё это — не просто угадайка, а работа математической модели, построенной на статистике и обрабатывающей события матча в реальном времени. В Altenar, разработчике решений для зарубежных операторов спортивных прогнозов, такие модели — часть большой системы. Моя команда работает над реализацией алгоритмов расчёта таких вероятностей. В этой статье рассказываю, как формулируется гипотеза, как из неё строится модель, почему это важнее, чем «просто посчитать формулу», и как мы выбирали между несколькими .NET-библиотеками по точности и скорости. Всё на примере тенниса. Это один из самых сложных видов спорта для моделирования: стандартные подходы здесь не работают, счёт специфический, а сила игрока выражается не в счёте, а в вероятности взять очко на своей подаче. https://habr.com/ru/articles/990002/ Алгоритмы и Структуры данных

Идентификация звёзд и при чём тут сингулярное разложение И знаете, с этим трудно не согласиться! Сингулярное разложение матриц (Singular Value Decomposition) используется в алгоритмах сжатия данных, теории автоматического управления, машинного обучения и много где ещё. Поскольку SVD не является главным объектом исследования данной статьи, я предоставляю читателю возможность самостоятельно ознакомиться с примерами ниже. Если же сингулярное разложение не вызывает вопросов, то перейдём к самому интересному! https://habr.com/ru/articles/990722/ Алгоритмы и Структуры данных

Объясняем известные алгоритмы сортировки на пальцах В этой серии видео с YouTube предлагаем разобрать самые известные алгоритмы сортировки простыми словами так, чтобы стало понятно даже восьмилетнему. https://proglib.io/p/sort-algorithms Алгоритмы и Структуры данных

Почему Andrej Karpathy использует SVM в 2026 году (и вам тоже стоит) Andrej Karpathy — один из ведущих специалистов в области глубокого обучения и компьютерного зрения. Он ранее занимал должность Director of AI в Tesla, где руководил командой Autopilot Vision, и является соавтором и основным преподавателем курса Stanford CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition) — одного из самых влиятельных академических курсов по нейросетям. Его опыт охватывает как фундаментальные исследования, так и практическое применение современных нейросетевых моделей в промышленности. https://habr.com/ru/articles/990386/ Алгоритмы и Структуры данных