Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Roadmap: алгоритмы и структуры данных Алгоритмы и структуры данных лежат в основе работы любого приложения или системы. Они помогают: Оптимизировать скорость работы приложений. Эффективно управлять ресурсами. Находить решения сложных задач за приемлемое время. Понимать, как работают библиотеки и фреймворки «под капотом». Компании, такие как Google, Amazon или Microsoft, в процессе собеседований проверяют именно эти знания, поскольку они являются универсальными и применимыми ко всем областям разработки. https://habr.com/ru/articles/875200/ Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритмы сортировки в Go: простое объяснение и примеры реализации Сортировка — это процесс упорядочивания элементов в массиве или списке по определенному критерию (например, по возрастанию или убыванию). В программировании это одна из базовых задач, которая помогает эффективно искать, обрабатывать и анализировать данные. Давайте разберем основные алгоритмы сортировки, их принципы работы и сложность на примерах реализации на языке Go. https://habr.com/ru/articles/875182/ Алгоритмы и Структуры данных

Библиотека алгоритмов на графах на языке Go. Часть 1 Приветствую тебя, дорогой читатель! Мне 21, я студент и младший Go-разработчик, а это - мой первый пост на Хабре. Недавно в компании с одногруппником мы решили взяться за амбициозный проект и я решил, что он, как никакой другой, подходит под первую статью. Проект заключается в создании библиотеки, содержащей основные алгоритмы на графах. Библиотеку мы пишем на чистом Go по двум причинам: Во-первых, нам нравится Go - это прекрасный язык без лишних усложняющих деталей и с минимум необходимого синтаксического сахара, ИМХО. Во-вторых, мы не нашли по-настоящему удобной библиотеки для работы с графами на этом языке.Нашли, но интересно попробовать без шпаргалок. https://habr.com/ru/articles/704730/ Алгоритмы и Структуры данных

Земля круглая, вода мокрая, JPEG шакалит, небо голубое… Или нет? Вы можете сказать, что один факт выбивается из этого ряда в заголовке, потому что он не так очевиден, как остальные. Еще лет 10-15 назад я бы никогда не подумал, что тут могут быть возражения, а сейчас уже и не удивляюсь, что приходится объяснять простые истины: дело в том, что планеты обладают очень большой массой, поэтому гравитация стремится придать им форму шара. Вот и все! Хотел бы на этом закончить статью и поблагодарить за внимание. Хотел, но не вышло: как-то раз, находясь на одном из этих массивных шаров, я оставил комментарий и получил на него 2 ответа. https://habr.com/ru/articles/704750/ Алгоритмы и Структуры данных

Изучи Java и начни карьеру в IT за 5 дней! Java-разработчики зарабатывают от 80 000 ₽, а вакансий более 4 700. Пройди мини-курс и создай три реальные программы: Telegram-бота, обработку файлов и чат. Ты сразу поймёшь, подходит ли тебе разработка на Java. Обучение в удобное время, поддержка спикера, полезные материалы и комьюнити. Все шаги просты и понятны — ты всему научишься с нуля! Успей записаться, пока есть места! Получи гайд по старту карьеры в подарок. Старт сразу после регистрации.

ChatGPT пройдёт собеседование по Data Science вместо вас Возможно, ты сейчас готовишься к собеседованию в какую-нибудь IT-компанию. Скорее всего, тебе будут задавать технические вопросы, поэтому тебе приходится готовиться. Но, возможно, ты всё равно не сможешь ответить на все вопросы правильно. Как быть?! А слышал ли ты про новую умную chatGPT? А что, если Я тебе скажу, что больше готовиться к собеседованиям так усердно не нужно! Что?! Задаваемые тебе вопросы можно делегировать chatGPT. В общем, нет времени объяснять, давай устроим собес для chatGPT по Data Science и узнаем, сможет ли сетка его пройти?! Всё по классике — спрашиваем вопросы по 4 секциям: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/705094/ Алгоритмы и Структуры данных

Традиционный январский розыгрыш iPhone 16 Pro Max Для участие необходимо быть подписанным на: • @reddit Не забудьте нажать кнопку «Участвовать» под постом! Итоги будут уже в понедельник, 26 января, в 20:00 по московскому времени. Победителя случайно выберет рандомайзер Приз абсолютно бесплатно отправим победителю в зоне доставки СДЭК, платить не надо. Всем удачи!

Классика, визуализация и GNN: три решения для ML-модели с графовыми данными Большинство современных нейросетей построены на основе графовых данных. Однако чтобы спроектировать на их основе сложную систему, ML-модель должна уметь эти данные векторизировать, а это далеко не тривиальная задача. Мы задали ее командам-участникам хакатона «Цифровой прорыв в ЦФО», который прошел в сентябре в московском офисе VK. И сейчас покажем три, на наш взгляд, лучших решения и подхода к созданию моделей на основе графов. https://habr.com/ru/companies/vk/articles/703484/ Алгоритмы и Структуры данных

⚡️ ИТОГИ УЖЕ ЗАВТРА. Конкурс с призами на 700 ТЫСЯЧ рублей подходит к концу. Дарим:

1. iPhone 16 2. AirPods Pro 2 3. Самый свежий Samsung на Android 4. PlayStation 5 Pro 5. Nintendo Switch 6. ПК с RTX 4060 7. AirPods Max 8. Игровая мышь Razer Viper Pro 2 9. Наушники Razer Barracuda 10. $200 на Steam

— Просто подпишись на Бэкдор и Ты в тренде — Нажми кнопку «Участвую» — ВСЁ! Все призы отправим бесплатно, платить ни за что не нужно. Итоги крупнейшего конкурса 2025 года ждите 21 января 23:59

Глубокое обучение: Автоматическое дифференцирование. Теория и реализация. С нуля, на Python Всем привет. Меня зовут Алмаз Хуснутдинов. В этой статье я сделал разбор алгоритма автоматического дифференцирования для глубокого обучения. Идею для реализации я взял из книги «Грокаем глубокое обучение». Я разобрал как вычисляются производные для основных операций и показал, как сделать простую реализацию. Содержание: граф вычислений, операции и производные по ним, прямой и обратный проход по графу ручное вычисление, реализация прямого и обратного прохода по графу, пример использования. https://habr.com/ru/articles/874592/ Алгоритмы и Структуры данных

Создание алгоритма для мультиагентной системы Интеллектуальный агент – это элемент в системе, выполняющий задачи, стоящие перед ним. Агент обладает следующими свойствами: активность, автономность, целенаправленность. Существует 2 вида структуры агента: гетерогенное и гомогенное. Гомогенные агенты сконструированы идентично, то есть особо не отличаются друг от друга. А гетерогенный вид означает, что агенты отличаются друг от друга. Также существует 2 вида среды: детермированная и недетермированная. В детермированной среде нет никакой случайности, то есть всегда выполнение действий будет приводить к одному и тому же результату. А недетермированная среда характеризуется непредсказумостью. Существует 2 основных подхода управления роботами: централизованная и децентрализированная. Централизованная система означает, что есть один какой-то агент, который руководит всем. А децентрализованная противоположна централизованной, то есть каждый агент действует независимо. Мультиагентная система (МАС) – это система, состоящая из нескольких интеллектуальных агентов. Например, муравейник, он состоит из множества агентов, муравьев. Актуальность: Мультиагентная система, в отличие от других методов, характеризуется высокой производительностью, быстротой решения поставленных задач и гибкостью. https://habr.com/ru/articles/874578/ Алгоритмы и Структуры данных

К вопросу о математических способностях студентов или как учить переполненный мозг Я люблю давать простые задачки студентам на лекции. Во-первых, понятно, скольких мы потеряли, во-вторых, это переключение из режима потребления информации в режим выдачи результатов, в третьих — возможность проявить себя для шустрых. Сплошные плюсы! Одна из простых задач звучит так: «При переводе картинки из цветового пространства RGB в YUV мы выполняем прореживание, то есть выкидываем каждый четный столбец и каждую четную строку в компонентах U и V (все компоненты пикселя по 1 байту). Вопрос: во сколько раз меньше данных у нас стало?» Эта операция называется chroma subsampling и широко используется при сжатии видео, например. https://habr.com/ru/articles/704798/ Алгоритмы и Структуры данных

❤️ 2000 бонусных рублей + сертификат на 1500₽ в OZON за выпуск бесплатной кредитной карты от Банка Уралсиб Уралсиб запустил щедрую акцию 2в1: 1. Все, кто оформит кредитную карту «120 дней» по ссылке — получат сертификат на 1500₽ в OZON. 2. За любые покупки на сумму от 5000₽ в первые 30 дней банк вернет 2000 бонусов (1 бонус = 1 рублю) Кстати, по карте еще доступны: вечное бесплатное обслуживание, 120 дней льготного периода, кредитный лимит до 1.5 млн и снятие наличных без комиссии. ⌛ Поторопитесь принять участие, пока все сертификаты не разобрали — оформить карту.

Кэш. Теория кэширования. Устройство и разновидности кэша Кэш — это временное хранилище данных, предназначенное для ускорения доступа к часто используемой информации. Он работает по принципу сохранения уже обработанных данных, чтобы при повторном запросе не выполнять те же вычисления или не запрашивать информацию из медленных источников, таких как база данных или внешний сервер. Благодаря кэшу приложения работают быстрее, снижается нагрузка на систему, и пользователи получают мгновенный отклик вместо долгого ожидания. Однако реализация кэша сопряжена с рядом сложностей. Например, нужно решать, какие данные хранить, как долго их держать в кэше и когда удалять устаревшую информацию. Ошибки в управлении кэшем могут приводить к устаревшим / несогласованным данным, или даже к более долгому времени получения ответа, чем без применения кэша. Также важно учитывать ограничения памяти, ведь хранение слишком большого объема данных может привести к излишнему расходу ресурсов и снижению производительности. https://habr.com/ru/articles/874546/ Алгоритмы и Структуры данных

Модификация автопилота роботакси для движения по изолированным полосам Роботакси сталкиваются с серьезными проблемами в городских условиях: Застревание в пробках вместе с обычными автомобилями Соблюдение ограничений скорости и подчинение светофорам, дорожным знакам и разметке Соблюдение правил дорожного движения, предназначенных для людей Непредсказуемые действия водителей, пешеходов и животных Предлагаемое решение – изолированные полосы для автономных транспортных средств https://habr.com/ru/articles/871324/ Алгоритмы и Структуры данных

Киберэкономика. Пределы роста В современном мире цифровая киберэкономика становится неотъемлемой частью глобальной экономики, трансформируя способы ведения бизнеса, взаимодействия и обмена информацией. С развитием технологий, таких как искусственный интеллект и нейросети, открываются новые горизонты для инноваций и оптимизации процессов. Однако с этими возможностями приходят и серьезные вызовы, среди которых одной из наиболее актуальных проблем является фальсификация цифровой информации. Нейросети, обладая способностью генерировать убедительные тексты, изображения и даже видео, которые с каждым днем становятся все более реалистичными даже для экспертов, ставят под угрозу достоверность данных, доверие к цифровым ресурсам и репутацию лиц, принимающих решения. https://habr.com/ru/articles/874440/ Алгоритмы и Структуры данных

Внимание — это все, что нужно коммивояжеру Заголовок отсылает к знаменитой работе Attention Is All You Need, которая фактически перевернула мир ИИ, сделав его другим, не таким, как прежде. В этой научной публикации описаны принципы реализации архитектуры трансформеров, но в ее названии упоминается именно механизм внимания. Долгое время я пытался ответить себе на один простой вопрос: где все-таки заканчивается ML и начинается AI для задачи коммивояжера и вообще? Мне кажется, ответ пролегает где-то рядом с проростанием механизма внимания, который в 2014 году был предложен Dzmitry Bahdanau (извиняюсь, не знаю, как правильно писать по-русски его фамилию). Безусловно, были работы Хопфилда, получившего в 2024 Нобелевскую премию по физике, в том числе, за свою архитектуру нейронной сети, которая способна решать задачу коммивояжера. Были и другие работы, но, в случае разбора еще одного алгоритма из прошлого века, боюсь, нарваться на обратную связь в стиле: “дядь, не мороси, давай уже там про свой ИИ пиши, а не вот эти свои нафталиновые алгоритмы описывай”, поэтому про нейронную сеть Хопфилда готов написать, но только если будет ощутимая обратная связь. Механизм внимания был предложен как способ улучшить seq-to-seq модели, применяемых для перевода текста с одного языка на другой. Кто бы мог подумать, но токены слов можно заменить координатами городов и попробовать решить задачу TSP той же моделью. В конце концов человек тоже использует одно и тоже серое вещество для решения разных задач. Первые попытки реализации этой идеи подразумевали наличие оптимального эталонного маршрута в виде, например, посчитанного решения Concorde. Но позже появилась идея использования техники обучения с подкреплением или Reinforcement learning. Таким образом, появилась нейронная сеть Pointer Networks, о которой собственно я и хотел сегодня поговорить. https://habr.com/ru/articles/874346/ Алгоритмы и Структуры данных

SQL HowTo: поиск «в ширину» внутри цикла (Advent of Code 2024, Day 10: Hoof It) В этой челлендж-серии статей попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2024. Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать. В этой части снова сталкиваемся с вложенным в цикл рекурсивным поиском "в ширину". https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/874290/ Алгоритмы и Структуры данных

Поиск в глубину, поиск в ширину, алгоритмы Дейкстры и А* — это один и тот же алгоритм В алгоритмических задачах на графах мы часто используем четыре известных алгоритма. Два из них — это алгоритмы обхода графа: Поиск в ширину и Поиск в глубину. Ещё два, A* и алгоритм Дейкстры, используются для нахождения оптимального пути внутри графа от одного узла до другого. Я покажу, что все эти четыре алгоритма — это по сути один и тот же алгоритм. И вся разница между ними — только в разных структурах данных, используемых для хранения непосещённых узлов графа. https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/705178/ Алгоритмы и Структуры данных

Привет из мира 1С — Обработка результатов запроса произвольными вычисляемыми полями. Обзор некоторых новых функций СКД В данной статье вспомним как обрабатывать результаты запроса в вычисляемых полях СКД, а так же сделаем небольшой обзор на новые функции СКД платформы 8.3.20 https://habr.com/ru/articles/705540/ Алгоритмы и Структуры данных