Алгоритмы — всё по этой теме для программистов


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Рубрика «алгоритмы»

Разбор теста по STL (std::list)

Если вдруг вы еще не прошли тест — рекомендую это сделать перед чтением разбора: ссылка. В настоящий момент тест пройден слишком маленьким количеством человек чтобы делать выводы, однако гистограмму приведу: Предсказуемо, проваливают чаще всего 6 вопрос — ответ на него отличается для C++11 и C++98. Причем, в новом стандарте функция стала работать хуже. В тесте …

Учебник: Регулярные выражения (regular expressions)

Все мы используем поиск по строкам. Это касается не только программистов, но и любых бабушек, работающих с компьютером. При этом, одни люди страдают, а другие — используют регулярные выражения. Пара ситуаций для привлечения интереса: Вы пишете программу, в которой обрабатываются номера телефонов, допустим в формате +7(ххх)ххх-хх-хх. Возможно их надо найти в тексте, а может быть …

Примеры анализа сложности алгоритмов

Содержание: Еще одна статья по анализу алгоритмов? Пример 1 Пример 2 Пример 3 Пример 4 Пример 5 Заключение и дополнительная литература Еще одна статья по анализу алгоритмов? Давным давно я написал статью, в которой была параллельная реализация алгоритма быстрой сортировки [1]. По ней я получил обратную связь. Одни ребята написали мне, что быстрая сортировка будет …

Рекурсия в программировании. Анализ алгоритмов

Рекурсия — это свойство объекта подражать самому себе. Объект является рекурсивным если его части выглядят также как весь объект. Рекурсия очень широко применяется в математике и программировании: структуры данных: граф (в частности деревья и списки) можно рассматривать как совокупность отдельного узла и подграфа (меньшего графа); строка состоит из первого символа и подстроки (меньшей строки); шаблоны …

Анализ сложности алгоритмов. Примеры

Алгоритм — это точное предписание, однозначно определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых начальных данных к искомому результату [1]. При разработке алгоритмов очень важно иметь возможность оценить ресурсы, необходимые для проведения вычислений, результатом оценки является функция сложности (трудоемкости). Оцениваемым ресурсом чаще всего является процессорное время (вычислительная сложность) и память (сложность алгоритма по памяти). Оценка позволяет предсказать …

Блок-схемы алгоритмов. ГОСТ. Примеры

Схема — это абстракция какого-либо процесса или системы, наглядно отображающая наиболее значимые части. Схемы широко применяются с древних времен до настоящего времени — чертежи древних пирамид, карты земель, принципиальные электрические схемы. Очевидно, древние мореплаватели хотели обмениваться картами и поэтому выработали единую систему обозначений и правил их выполнения. Аналогичные соглашения выработаны для изображения схем-алгоритмов и закреплены …

Решение логических задач на Prolog

Язык пролог начал зарождаться в далеком 1879 году, точнее в этом году известный ученый Людвиг Фреге предложил исчисление предикатов, которое лежит в основе логического программирования. Фреге был не только математиком, но и философом (как и большинство других известных ученых своего времени). В то время еще не начала рушиться классическая картина мира, популярным философским учением являлся …

Графы. Поиск в ширину и глубину на Prolog

В статье описываются: алгоритмы обхода графа в глубину и в ширину; представление графов на языке Prolog; реализация алгоритмов обхода графа на языке Prolog.

Структуры данных. Деревья

Статья познакомит вас с понятием дерева как структуры данных, пояснит в каких случаях и для чего можно их применять. 1 Что такое деревья (в программировании)? Математическое определение дерева — «граф без петель и циклов» вряд-ли пояснит рядовому человеку какие выгоды можно извлечь из такой структуры данных. В некоторых книгах, посвященным разработке алгоритмов, деревья определяются рекурсивно. …

Алгоритм. Свойства алгоритма

Существует множество определений понятия «алгоритм»: «процедура, которая принимает любой из возможных входных экземпляров задачи и преобразует его в соответствии с требованиями, указанными в условии задачи» [1]; «точное предписание, однозначно определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых начальных данных к искомому результату» [2]; «конечный набор правил, однозначно раскрывающих содержание и последовательность выполнения операций для систематического решения определенного …

Алгоритмы в программировании.

Роль алгоритмов в программировании. В настоящее время наибольшей популярностью пользуются системы объектно-ориентированного программирования (Visual Basic, Delphi). Разработка программы с помощью такой системы программирования состоит из двух этапов: 1) создание в визуальном режиме элементов графического интерфейса программы; 2) разработка программного кода. Такой подход существенно облегчает создание программ, так как разработка графического интерфейса вручную (в процедурных языках) сложный и трудоёмкий процесс.

Первый шаг к пониманию важности изучения и знания алгоритмов это дать точное определение тому, что понимается под алгоритмом. Алгоритм в программировании- это понятная и точная последовательность действий , записанных на языке программирования. Согласно популярной книге Алгоритмы: построение и анализ (Кормен, Лейзерсон, Ривест, Штайн)»алгоритм (algorithm) — это любая корректно определенная вычислительная процедура, на вход (input) которой подается некоторая величина или набор величин, и результатом выполнения которой является выходная (output) величина или набор значений». Другими словами, алгоритмы похожи на дорожные карты для достижения четко определенной цели. Код, для вычисления членов последовательности Фибоначчи — это реализация конкретного алгоритма. Даже простая функция сложения двух чисел является алгоритмом, хотя и простым.

Для создания алгоритма (программы) необходимо знать:

полный набор исходных данных задачи (начальное состояние объекта);

цель создания алгоритма (конечное состояние объекта);

систему команд исполнителя (то есть набор команд, которые исполнитель понимает и может выполнить).

Полученный алгоритм (программа) должен обладать следующим набором свойств:

дискретность (алгоритм разбит на отдельные шаги — команды);

однозначность (каждая команда определяет единственно возможное действие исполнителя);

понятность (все команды алгоритма входят в систему команд исполнителя);

результативность (исполнитель должен решить задачу за конечное число шагов).

Большая часть алгоритмов обладает также свойством массовости (с помощью одного и того же алгоритма можно решать множество однотипных задач).

Некоторые алгоритмы, к примеру, для вычисления последовательности Фибоначчи, являются интуитивно понятными и относятся к врожденным навыкам логического мышления и решения задач. Тем не менее, большинству из нас будет не лишним изучить и сложные алгоритмы, чтобы в будущем можно было использовать их в качестве строительных блоков для более эффективного решения логических задач. В действительности можно удивиться, узнав как много сложных алгоритмов используется людьми при проверке электронной почты или прослушивании музыки. В этой статье представлены некоторые основные идеи анализа алгоритмов с практическими примерами, иллюстрирующими важность изучения алгоритмов.

Язык программирования — набор правил записи алгоритмических структур и данных.

Анализ времени выполнения алгоритма

Одним из наиболее важных аспектов алгоритма является его скорость. Часто бывает легко придумать алгоритм решающий задачу, но если алгоритм слишком медленный, то он возвращается на доработку. Поскольку точная скорость алгоритма зависит от того где запускается алгоритм, а также деталей реализации, компьютерные специалисты обычно говорят о времени выполнения относительно входных данных. Например, если вход состоит из N целых чисел, то алгоритм может иметь время выполнения пропорциональное N 2 , что представляется как O(N 2 ). Это означает, что если вы запустите реализацию алгоритма на компьютере с входом размером в N, то это займет C*N 2 секунд, где C-некоторая константа, которая не меняется с изменением размера входа.

Тем не менее, время выполнения многих сложных алгоритмов зависит не только от размера входных данных, но и от множества других факторов. Например, алгоритм сортировки множества целых чисел может работать намного быстрее, если это множество уже отсортировано. Принято говорить о наихудшем случае выполнения, и среднем случае выполнения. Наихудшее время выполнения — это максимальное время работы алгоритма при самом «плохом» из всех возможных входов. Средний случай выполнения — это среднее время работы алгоритма на всех возможных входах. Из этих двух типов времени выполнения, легче всего рассуждать о наихудшем случае и поэтому его используют чаще в качестве эталона для заданного алгоритма. Процесс определения наихудшего и среднего случая времени выполнения алгоритма может быть достаточно сложным, т.к. обычно невозможно запустить алгоритм для всех возможных входов.

Выше отмечалось, что один и тот же алгоритм может быть записан по-разному. Можно записывать алгоритм естественным языком. В таком виде мы используем рецепты, инструкции и т.п. Для записи алгоритмов, предназначенных формальным исполнителям, разработаны специальные языки программирования . Любой алгоритм можно описать графически в виде блок-схемы . Для этого разработана специальная система обозначений:

Начало и конец алгоритма

Ввод и вывод данных.

Вывод данных иногда обозначают иначе:

В вычислительных алгоритмах так обозначают присваивание

Развилка — компонент, необходимый для реализации ветвлений и циклов

Начало цикла с параметром

В программировании — процедуры или подпрограммы

Переходы между блоками

Приведем пример описания алгоритма суммирования двух величин в виде блок-схемы:

Такой способ описания алгоритм наиболее нагляден и понятен человеку. Поэтому, алгоритмы формальных исполнителей обычно разрабатывают сначала в виде блок-схемы, и только затем создают программу на одном из языков программирования.

Сортировка

Сортировка является хорошим примером алгоритма, который часто используется программистами. Самый простой способ отсортировать группу элементов это начать с удаления наименьшего элемента из группы, и поставить его первым. Затем удаляется второй по величине элемент и ставится вторым и т.д. К сожалению, время работы этого алгоритма составляет O(N 2 ), а это означает, что потребуется количество времени пропорциональное количеству элементов в квадрате. Если бы нам пришлось сортировать млрд. элементов, то этот алгоритмы бы потребовал 10 18 операций. Если считать что обычные настольные ПК делают примерно 10 9 операций в секунду, то потребуются годы чтобы закончить сортировку этого млрд. элементов.

К счастью существует ряд более совершенных алгоритмов, например, быстрая сортировка (quicksort), пирамидальная сортировка (heapsort) и сортировка слияния(mergesort). Эти алгоритмы имеют время выполнения O(N * Log(N)). Таким образом, число операций необходимых для сортировки млрд. элементов сокращается до таких разумных пределов, что даже самый дешевый настольный ПК способен провести такую сортировку. Вместо млрд. в квадрате операций (10 18 ) эти алгоритмы требуют только 10 млрд. операций (10 10 ), т.е. в 100 млн. раз быстрее.

Кратчайший путь

Алгоритмы поиска кратчайшего пути из одной точки в другую исследуются уже на протяжении многих лет. Примеров прикладного применения этих алгоритмов предостаточно, однако для простоты изложения будем придерживаться следующей постановки: требуется найти кратчайший путь из точки А в точку Б в городе с несколькими улицами и перекрестками. Существует много разных алгоритмов для решения этой задачи и все они со своими преимуществами и недостатками. Прежде чем мы углубимся в их изучение, давайте рассмотрим время выполнения простого алгоритма перебором. Если алгоритм рассматривает каждый возможный путь от А до Б (который не образует циклов) он вряд ли закончится при нашей жизни, даже если А и Б находятся в маленьком городке. Время выполнения этого алгоритма является экспоненциальным, что обозначается как O(C N ) для некоторого C. Даже для малых значений C, C N становится астрономическим числом, когда N принимает умеренно большое значение.

Один из самых быстрых алгоритмов для решения этой задачи имеет время выполненияO(E+V*Log(V)), где E число дорожных сегментов, а V число пересечений. Алгоритм займет около 2 секунд времени, для поиска кратчайшего пути в городе из 10000 пересечений и 20000 дорожных сегментов (обычно бывает около 2 дорожных сегментов на одно пересечение). Этот алгоритм известен как алгоритм Дейкстры, он является довольно таки сложным и требует использования структуры данных очередь с приоритетом (priority queue). Однако в некоторых случаях даже такое время выполнения является слишком медленным (взять например нахождение кратчайшего пути от Нью-Йорка до Сан-Франциско — в США есть миллионы пересечений), в таких случаях программисты пытаются улучшить время выполнения с помощью так называемой эвристики. Эвристика — это приближенное значение чего-то, что имеет отношение к задаче. В задаче поиска кратчайшего пути, например, может оказаться полезным знать, как далеко находится точка от пункта назначения. Зная это можно разработать более быстрый алгоритм (например алгоритм поиска А* в некоторых случаях работает значительно быстрее чем алгоритм Дейкстры). Такой подход не всегда улучшает время выполнения алгоритма в наихудшем случае, но в большинстве реальных приложений алгоритм начинает работать быстрее.

Приближенные алгоритмы

Иногда даже самый продвинутый алгоритм с самой продвинутой эвристикой работает слишком медленно на самом быстром компьютере. В таких случаях приходится снижать точность конечного результата. Вместо того чтобы пытаться получить кратчайший путь, можно ограничиться путем, который например на 10% больше чем кратчайший путь.

На самом деле есть немало важных задач, для которых известные на сегодня алгоритмы выдают оптимальный результат слишком медленно. Наиболее известная группа из этих задач называется NP (non-deterministic polynomial). Если задача называется NP-полной или NP-трудной, то это означает, что никто не знает достаточно хорошего способа для получения оптимального решения. Кроме того, если кто-то разработает эффективный алгоритм для решения одной NP-трудной задачи, то этот алгоритм можно будет применить ко всем NP-трудным задачам.

Хорошим примером NP-трудной задачи является задача коммивояжёра. Продавец хочет посетить N городов, и он знает, сколько времени занимает перемещение из одного города в другой. Вопрос в том насколько быстро он сможет посетить все города? Самый быстрый из известных алгоритмов для решения этой задачи является слишком медленным — и многие считают, что так будет всегда — поэтому программисты ищут достаточно быстрые алгоритмы, дающие хорошее решение, но часто не оптимальное.

Случайные алгоритмы

Еще один подход, применяемый для решения некоторых задач, заключается в том, чтобы сделать алгоритм случайным. Данный подход не улучшает время алгоритма в худшем случае, но довольно часто хорошо работает в среднем случае. Алгоритм быстрой сортировки является хорошим примером использования рандомизации. В худшем случае, алгоритм быстрой сортировки сортирует группу элементов за O(N 2 ), где N количество элементов. Если в этом алгоритме использовать рандомизацию, то шансы на худший случай становятся незначительно малыми, и в среднем случае алгоритм быстрой сортировки работает за время O(N*Log(N)). Другие алгоритмы даже в худшем случае гарантируют время работы O(N*Log(N)), однако они медленнее в среднем случае. Хотя оба алгоритма имеют время работы пропорциональное N*Log(N), алгоритм быстрой сортировки имеет более меньший постоянный коэффициент (constant factor) — т.е. он требует C*N*Log(N), в то время как другие алгоритмы требуют более 2*C*N*Log(N) операций.

Мастер Йода рекомендует:  Как одной математической формулой по номеру месяца посчитать количество дней в нем

Другой алгоритм, использующий случайные числа ищет медиану для группы чисел и его время работы в среднем случае составляет O(N). Это намного быстрее по сравнению с алгоритмом, который сортирует числа и выбирает среднее, и работает за O(N*Log(N)). Существуют детерминированные алгоритмы (не случайные) которые позволяют найти медиану за время O(N), однако случайный алгоритм проще для понимания и часто работает быстрее этих детерминированных алгоритмов.

Основная идея алгоритма поиска медианы это выбрать среди чисел случайное, и посчитать, сколько чисел в группе меньше чем выбранное число. Допустим, есть N чисел, K из них меньше или равно выбранному числу. Если K меньше чем половина N, тогда мы знаем что медиана это (N/2-K)-е число которое больше чем случайно выбранное число, так что мы отбрасываем K чисел меньших или равных случайному числу. Теперь допустим мы хотим найти (N/2-K)-е наименьшее число, вместо медианы. Алгоритм такой же, мы просто случайно выбираем число и повторяем описанные шаги.

Сжатие

Еще один класс алгоритмов предназначен для сжатия данных. Этот алгоритм не имеет ожидаемого результата (как например, алгоритм сортировки), но вместо этого делается оптимизация по некоторым критериям. В случае сжатия данных, алгоритм (например, LZW) пытается сделать так чтобы данные занимали как можно меньше байтов, но в то же время, чтобы можно было распаковывать их до первоначальной формы. В некоторых случаях этот тип алгоритмов использует те же методы что и другие алгоритмы, что приводит к хорошему результату, но неоптимальному. Например, JPG и MP3 сжимают данные таким образом, что конечный результат получается более низкого качества, чем оригинал, однако и размер меньше. MP3 сжатие не сохраняет каждую особенность оригинального аудио файла, но пытается сохранить достаточно деталей, чтобы обеспечить приемлемое качество и в то же время значительно сократить размер файла. Формат JPG следует тому же принципу, но детали существенно отличаются, т.к. целью является сжатие изображения, а не аудио.

Зачем нужно знать всякие алгоритмы

Чтобы использовать алгоритмы должным образом, важно знать все упомянутые типы алгоритмов. Если вам придется разрабатывать важную часть программного обеспечения, то вы должны быть в состоянии оценить скорость работы вашего алгоритма. Точность вашей оценки зависит от того насколько вы владеете анализом времени исполнения алгоритмов. Кроме этого, необходимо знать детали алгоритмов, что позволит предсказывать особые случаи, в которых программа не будет работать быстро, или будет давать неприемлемые результаты.

Конечно, будут моменты, когда вы будете натыкаться на ранее не изучавшиеся проблемы. В таких случаях нужно придумать новый алгоритм, или по-новому применить старый алгоритм. Чем больше вы знаете об алгоритмах, тем больше у вас шансов найти хорошее решение проблемы. Во многих случаях новая задача легко сводится к старой, но для этого нужно иметь фундаментальное понимание старых задач.

В качестве примера можно рассмотреть, как работают сетевые коммутаторы. Коммутатор имеет N подключенных к нему кабелей, и принимает пакет данных, поступающих по этим кабелям. Коммутатор должен сначала проанализировать пакеты, а затем отправить их обратно по правильному кабелю. Коммутатор также как и компьютер работает в дискретном режиме — пакеты отправляются дискретными интервалами, а не непрерывно. Быстрый коммутатор стремится послать, как можно больше пакетов в течение каждого интервала иначе они накопятся и коммутатор «упадет». Цель алгоритма отправлять максимальное количество пакетов в течение каждого интервала, а также обеспечить порядок, при котором пакеты, пришедшие раньше других отправлялись тоже раньше других. В этом случае оказывается, что для решения этой задачи подходит алгоритм известный как «stable matching», хотя на первый взгляд это может быть не очевидно. Такие связи между задачей и решением можно обнаружить только с помощью уже имеющихся алгоритмических знаний.

Реальные примеры

Примеров решений реальных задач требующих новейших алгоритмов предостаточно. Почти все, что вы делаете на компьютере зависит от алгоритмов, которые кто-то очень долго разрабатывал. Даже самых простых программ не существовало бы без алгоритмов, которые работают «за сценой» управляя памятью и загружая данные с жесткого диска.

Существуют десятки примеров применения сложных алгоритмов, но обсудим две задачи, решение которых требует таких же навыков, как для решения некоторых задач на TopCoder. Первая задача известна как задача о максимальном потоке, а вторая связана с динамическим программированием — методом который часто позволяет решать задачи с казалось бы невозможной молниеносной скоростью.

Алгоритм поиска максимального потока

Задача поиска максимального потока состоит в том, чтобы посредством имеющейся сети наилучшим образом переместить что-то из одного места в другое. Конкретно такая проблема впервые возникла в 1950-х в связи с железнодорожными путями Советского Союза. США хотели знать, как быстро Советский Союз может подвозить материалы к государствам-сателлитам в Восточной Европе через свою сеть железных дорог.

Кроме того США хотели знать какую часть рельсов можно наиболее легко уничтожить чтобы отрезать государства-сателлиты от остальной части Советского Союза. Оказалось, что эти две задачи тесно связаны и что решение задачи поиска максимального потока также решает задачу о минимальном разрезе, что, в конечном счете, позволит выяснить самый дешевый способ отрезать Советский Союз от своих спутников.

Первый эффективный алгоритм для поиска максимального потока был придуман учеными Фордом и Фалкерсоном. Алгоритм впоследствии был назван алгоритмом Форда — Фалкерсона и является одним из наиболее известных алгоритмов в области компьютерной науки. В последние 50 лет алгоритм претерпел ряд улучшений, что сделало его быстрее (правда, некоторые из этих улучшений устрашают своей сложностью).

Поскольку задача была четко поставлена, обнаружилось множество различных применений. Алгоритм напрямую связан с Интернетом, где важно транспортировать максимум данных из одной точки в другую. Задача также возникает во множестве бизнес-процессов, и является важной частью исследования операций. Например, если есть N сотрудников и N задач, которые должны быть сделаны, но не каждый сотрудник может справиться с каждой задачей, то поиск максимального потока выдаст решение, как назначить N сотрудников на задачи таким образом, чтобы каждая задача была выполнена при условии что это возможно. Задача Graduation из TopCoder SRM 200является хорошим примером задачи на поиск максимального потока.

Сравнение последовательностей

Многим кодерам за всю свою карьеру ни разу не приходилось реализовывать алгоритм, использующий динамическое программирование. Тем не менее, динамическое программирование применяется в ряде важных алгоритмов. Один из алгоритмов это нахождение различий между двумя последовательностями, который большинство программистов наверняка использовали, хотя возможно и не разбирались в нем. Этот алгоритм вычисляет минимальное количество вставок, удалений, редактирований необходимых для преобразования последовательность A в последовательность B.

Например, рассмотрим последовательности «AABAA» и «AAAB». Для преобразования первой последовательности во вторую самое простое, что нужно сделать это удалить B в середине и изменить последнюю A на B. Этот алгоритм имеет множество применений, включая некоторые задачи связанные с ДНК и обнаружением плагиата. Однако многие программисты используют его в основном для сравнения версий одного и того же файла с исходным кодом. Если элементы последовательности это строки в файле, тот этот алгоритм позволяет узнать какие строки надо удалить, вставить, изменить чтобы преобразовать одну версию файла в другую.

Без динамического программирования приходится перебирать экспоненциальное число преобразований, чтобы перейти от одной последовательности к другой. Однако динамическое программирование сокращает время выполнения алгоритма до O(N*M), где N и M количество элементов в двух последовательностях.

Заключение

Сколько существует различных задач, столько существует и различных алгоритмов для их решения. Тем не менее есть большая вероятность того что задача которую вы пытаетесь решить в некотором смысле похожа на другую задачу. Развивая глубокое понимание широкого диапазона алгоритмов, вы сможете выбрать верный алгоритм и применить его для решения задачи. Кроме того решение задач в соревнованиях на TopCoder поможет вам отточить свои навыки в этой области. Многие из этих задач кажутся искусственными и не реалистичными, но они требуют такого, же набора алгоритмических знаний который требуется каждый день в реальном мире.

Ссылки по теме

Популярные статьи
Информационная безопасность Microsoft Офисное ПО Антивирусное ПО и защита от спама Eset Software


Бестселлеры
Курсы обучения «Atlassian JIRA — система управления проектами и задачами на предприятии»
Microsoft Office 365 для Дома 32-bit/x64. 5 ПК/Mac + 5 Планшетов + 5 Телефонов. Подписка на 1 год. Электронный ключ
Microsoft Windows 10 Профессиональная 32-bit/64-bit. Все языки. Электронный ключ
Microsoft Office для Дома и Учебы 2020. Все языки. Электронный ключ
Курс «Oracle. Программирование на SQL и PL/SQL»
Курс «Основы TOGAF® 9»
Microsoft Windows Professional 10 Sngl OLP 1 License No Level Legalization GetGenuine wCOA (FQC-09481)
Microsoft Office 365 Персональный 32-bit/x64. 1 ПК/MAC + 1 Планшет + 1 Телефон. Все языки. Подписка на 1 год. Электронный ключ
Windows Server 2020 Standard
Курс «Нотация BPMN 2.0. Ее использование для моделирования бизнес-процессов и их регламентации»
Антивирус ESET NOD32 Antivirus Business Edition
Corel CorelDRAW Home & Student Suite X8

О нас
Интернет-магазин ITShop.ru предлагает широкий спектр услуг информационных технологий и ПО.

На протяжении многих лет интернет-магазин предлагает товары и услуги, ориентированные на бизнес-пользователей и специалистов по информационным технологиям.

Хорошие отзывы постоянных клиентов и высокий уровень специалистов позволяет получить наивысший результат при совместной работе.

Базовые структуры программирования (виды алгоритма).

Любой алгоритм можно представить комбинацией трех базовых структур:

Следование – все этапы решения задачи выполняются строго последовательно один раз за время выполнения данной программы.

Разветвление – структура обеспечивает в зависимости от результата проверки условия (истина или ложь) выбора одного из альтернативных путей работы алгоритма, каждый путь ведет к общему выходу (рис. 5).

Рисунок 5. Структуры алгоритмов: «если-то» (обход) и «если-то-иначе»

Алгоритм с базовой структурой «разветвление» — разветвляющийся. Цикл – повторное выполнение или циклическая работа операторов. Различают две разновидности структуры (рис. 6):

Рисунок 6. Алгоритмы со структурой «цикл»: 1 структура — с предусловием (цикл — пока) и

2 структура — с постусловием (цикл — до)

Тело цикла – группа операторов, повторяющихся в цикле.

Оператор – формальная запись предписания для выполнения некоторой последовательности действий.

В 1 структуре операторы тела цикла в зависимости от условия могут не выполняться совсем, во 2 структуре – хотя бы один раз.

Циклы могут содержать внутри себя другие циклы – вложенные циклы.

Алгоритмы с базовой структурой «цикл» — циклические.

Контрольные вопросы:

1. Что такое алгоритм?

2. Какими свойствами обладает алгоритм?

3. Какие виды алгоритмов существуют?

4. Назовите примеры словесно-формульного описания алгоритма.

5. Назовите примеры графического описания алгоритма.

6. Перечислите формы (способы) представления алгоритмов.

7. Что понимают под телом цикла?

8. Назовите базовые структуры программирования.

Тема: КЛАССИФИКАЦИЯ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ.
ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ВЫСОКОГО УРОВНЯ.

Языки программирования это формальные языки общения человека с ЭВМ, предназначенные для описания совокупности инструкций, выполнение которых обеспечивает правильное решение требуемой задачи. Их основная роль заключается в планировании действий по обработке информации. Любой язык программирования основан на системе понятий, и уже с ее помощью человек может выражать свои соображения.

Связь между языком, на котором мы думаем/программируем, и задачами и решениями, которые мы можем представлять в своем воображении, очень близка. По этой причине ограничивать свойства языка только целями исключения ошибок программиста в лучшем случае опасно. Как и в случае с естественными языками, есть огромная польза быть по крайней мере двуязычным. Язык предоставляет программисту набор концептуальных инструментов, если они не отвечают задаче, то их просто игнорируют. Например, серьезные ограничения концепции указателя заставляют программиста применять вектора и целую арифметику, чтобы реализовать структуры, указатели и т. п. Хорошее проектирование и отсутствие ошибок не может гарантироваться за счет чисто языковых средств.

Может показаться удивительным, но конкретный компьютер способен работать с программами, написанными на его родном машинном языке. Существует почти столько же разных машинных языков, сколько и компьютеров, но все они суть разновидности одной идеи — простые операции производятся со скоростью молнии на двоичных числах.

Машиннозависимые языки программирования — это языки, наборы операторов и изобразительные средства которых существенно зависят от особенностей ЭВМ (внутреннего языка, структуры памяти и т. д.). Эти языки называются языками программирования низкого уровня. Они ориентированы на конкретный тип процес-сора и учитывают его особенности. Операторы такого языка близки к машинному коду и ориентированы на конкретные команды процессора, то есть данный язык является машинно-зависимым. Языком низкого уровня является язык Ассемблер. С его помощью создаются очень эффективные и компактные программы, так как разработчик получает доступ ко всем возможностям процесора. Подобные языки применяются для написания небольших системных приложений, драйверов устройств, библиотек. В тех случаях, когда объем ОЗУ и ПЗУ мал (в районе нескольких килобайт), альтернативы ассемблеру нет. Именно эти языки программирования позволяют получать самый короткий и самый быстродействующий код программы.

Машиннонезависимые языки программирования — это средство описания алгоритмов решения задач и информации, подлежащей обработке. Они удобны в использовании для широкого круга пользователей и не требуют от них знания особенностей организации функционирования ЭВМ и вычислительной системы.

Подобные языки получили название высокоуровневых языков программирования. Программы, составляемые на таких языках, представляют собой последовательности операторов, структурированные согласно правилам рассматривания языка (задачи, сегменты, блоки и т. д.). Операторы языка описывают действия, которые должна выполнять система после трансляции программы на машинный язык.

Командные последовательности (процедуры, подпрограммы), часто используемые в машинных программах, представлены в высокоуровневых языках отдельными операторами. Программист получил возможность не расписывать в деталях вычислительный процесс на уровне машинных команд, а сосредоточиться на основных особенностях алгоритма.

Языки программирования высокого уровня значительно ближе и понятнее человеку. В них не учитываются особенности конкретных компьютерных архитектур, то есть данные языки являются машиннонезависимыми. Это позволяет использовать однажды записанную на таком языке программу на различных ЭВМ.

Можно писать программы непосредственно на машинном языке, хотя это и сложно. На заре компьютеризации (в начале 1950-х гт.) машинный язык был единственным языком, большего человек к тому времени не придумал. Для спасения программистов от сурового машинного языка программирования были созданы языки высокого уровня (т. е. немашинные языки), которые стали своеобразным связующим мостом между человеком и машинным языком компьютера. Языки высокого уровня работают через трансляционные программы, которые вводят «исходный код» (гибрид английских слов и математических выражений, который считывает машина) и в конечном итоге заставляют компьютер выполнять соответствующие команды, которые даются на машинном языке.

К языкам программирования высокого уровня можно отнести следующие: Фортран, Пролог, СоВо1, А1gо1, Раsсаl, Васik, С, С ++ , ]аvа, НТМL, Реrl и другие.

С помощью языка программирования создается не готовая программа, а только ее текст, описывающий ранее разработанный алгоритм. Чтобы получить работающую программу, надо либо автоматически перевести этот текст в машинный код и затем использовать отдельно от исходного текста, либо сразу выполнять команды языка, указанные в тексте программы. Для этого используются программы-трансляторы.

Существует два основных вида трансляторов: интерпретаторы, которые сканируют и проверяют исходный код в один шаг, и компиляторы, сканирующие исходный код для производства текста программы на машинном языке, которая затем выполняется отдельно.

Интерпретатор берет очередной оператор языка из текста программы, анализирует его структуру и затем сразу исполняет. Только после того как текущий оператор успешно выполнен, интерпретатор перейдет к следующему. При этом если один и тот же оператор будет выполняться в программе многократно, интерпретатор будет выполнять его так, как будто встретил впервые.

Компиляторы полностью обрабатывают весь текст программы (он называется исходный код). Процесс компиляции состоит из двух частей: анализа и синтеза. Анализирующая часть компилятора разбивает исходную программу на составляющие ее элементы (конструкции языка) просматривает их в поиске синтаксических ошибок (иногда несколько раз), производит определенный смысловой анализ и создает промежуточное представление исходной программы. Синтезирующая часть из промежуточного представления создает новую программу, которую компьютер в состоянии понять. Такая программа называется объектной программой, или объектным кодом.

Откомпилированные программы работают быстрее, но интерпретируемые проще исправлять и изменять.

Каждый конкретный язык ориентирован либо на компиляцию, либо на интерпретацию – в зависимости от того, для каких целей он создавался. Например, Паскаль обычно используется для решения довольно сложных задач, в которых важна скорость работы программ. Поэтому данный язык обычно реализуется с помощью компилятора. С другой стороны, Бейсик создавался как язык для начинающих программистов, для которых построчное выполнение программы имеет неоспоримые преимущества. Иногда для одного языка имеется и компилятор, и интерпретатор. В этом случае для разработки и тестирования программы можно воспользоваться интерпретатором, а затем откомпилировать отлаженную программу, чтобы повысить скорость ее выполнения.

При использовании компиляторов весь исходный текст программы преобразуется в машинные коды, и именно эти коды записываются в память микропроцессора. При использовании интерпретатора в память микропроцессора записывается исходный текст программы, а трансляция производится при считывании очередного оператора. Естественно, что быстродействие интерпретаторов намного ниже по сравнению с компиляторами, т. к. при использовании оператора в цикле он транслируется многократно. Однако при программировании на языке высокого уровня объем кода, который нужно хранить во внутренней памяти, может быть значительно меньше по сравнению с исполняемым кодом. Еще одним преимуществом применения интерпретаторов является легкая переносимость программ с одного процессора на другой.

Одно, часто упоминаемое преимущество интерпретаторной реализации состоит в том, что она допускает «непосредственный режим». Непосредственный режим позволяет вам задавать компьютеру задачу и возвращает вам ответ, как только вы нажмете клавишу ЕNТЕR. Кроме того, интерпретаторы имеют специальные атрибуты, которые упрощают отладку. Можно, например, прервать обработку интерпретаторной программы, отобразить содержимое определенных переменных, бегло просмотреть программу, а затем продолжить исполнение. Однако интерпретаторные языки имеют недостатки. Необходимо, например, иметь копию интерпретатора в памяти все время, тогда как многие возможности интерпретатора, а следовательно, и его возможности могут не быть необходимыми для исполнения конкретной программы. При исполнении программных операторов интерпретатор должен сначала сканировать каждый оператор с целью прочтения его содержимого (что этот человек просит меня сделать?), а затем выполнить запрошенную операцию. Операторы в циклах сканируются излишне много.

Компилятор — это транслятор текста на машинный язык, который считывает исходный текст. Он оценивает его в соответствии с синтаксической конструкцией языка и переводит на машинный язык. Другими словами, компилятор не исполняет программы, он их строит. Интерпретаторы невозможно отделить от программ, которые ими прогоняются, компиляторы делают свое дело и уходят со сцены. При работе с компилирующим языком, таким, как Турбо-Бейсик, вы придете к необходимости мыслить о ваших программах в признаках двух главных фаз их жизни: периода компилирования и периода прогона. Большинство программ будут прогоняться в четыре — десять раз быстрее их интерпретаторных эквивалентов. Если вы поработаете над улучшением, то сможете достичь 100-кратного повышения быстродействия. Оборотная сторона монеты состоит в том, что программы, расходующие большую часть времени более точно отражающих конкретную структуру алгоритма. С этой целью в программирование введено понятие подпрограммы — набора операторов, выполняющих нужное действие и не зависящих от других частей исходного кода. Программа разбивается на множество мелких подпрограмм (занимающих до 50 операторов — критический порог для быстрого понимания цели подпрограммы), каждая из которых выполняет одно из действий, предусмотренных исходным заданием. Комбинируя эти подпрограммы, удается формировать итоговый алгоритм уже не из простых операторов, а из законченных блоков кода, имеющих определенную смысловую нагрузку, причем обращаться к таким блокам можно по названиям. Получается, что подпрограммы — это новые операторы или операции языка, определяемые программистом.

Возможность применения подпрограмм относит язык программирования к классу процедурных языков.

Наличие подпрограмм позволяет вести проектирование и разработку приложения сверху вниз — такой подход называется нисходящим проектированием. Сначала выделяется несколько подпрограмм, решающих самые глобальные задачи (например, инициализация данных, главная часть и завершение), потом каждый из этих модулей детализируется на более низком уровне, разбиваясь, в свою очередь, на небольшое число других подпрограмм, и так происходит до тех пор, пока вся задача не окажется реализованной.

Такой подход удобен тем, что позволяет человеку постоянно мыслить на предметном уровне, не опускаясь до конкретных операторов и переменных. Кроме того, появляется возможность не реализовывать сразу некоторые подпрограммы, а временно откладывать, пока не будут закончены другие части. Например, если имеется необходимость вычисления сложной математической функции, то выделяется отдельная подпрограмма такого вычисления, но реализуется она временно одним оператором, который просто присваивает заранее выбранное значение. Когда все приложение будет написано и отлажено, тогда можно приступить к реализации этой функции.

Немаловажно, что небольшие подпрограммы значительно проще отлаживать, что существенно повышает общую надежность всей программы.

Очень важная характеристика подпрограмм — это возможность их повторном использовании. С интегрированными системами программирования поставляются большие библиотеки на возню с файлами на дисках или ожидание ввода, не смогут продемонстрировать какое-то впечатляющее увеличение скорости.

Процесс создания программы называется программированием.

Выделяют несколько разновидностей программирования.

Алгоритмическое или модулъное программирование. Основная идея алгоритмического программирования — разбиение программы на последовательность модулей, каждый из которых выполняет одно или несколько действий. Единственное требование к модулю — чтобы его выполнение всегда начиналось с первой команды и всегда заканчивалось на самой последней (то есть чтобы нельзя было попасть на команды модуля извне и передать управление из модуля на другие команды в обход заключительной).

Алгоритм на выбранном языке программирования записывается с помощью команд описания данных, вычисления значений и управления последовательностью выполнения программы.

Текст программы представляет собой линейную последовательность операторов присваивания, цикла и условных операторов. Таким способом можно решать не очень сложные задачи и составлять программы, содержащие несколько сот строк кода. После этого понятность исходного текста резко падает из-за того, что общая структура алгоритма теряется за конкретными операторами языка, выполняющими слишком детальные, элементарные действия. Возникают многочисленные вложенные условные операторы и операторы циклов, логика становится совсем запутанной, при попытке исправить один ошибочный оператор вносится несколько новых ошибок, связанных с особенностями работы этого оператора, результаты выполнения которого нередко учитываются в самых разных местах программы.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Алгоритмическая “база” хорошего программиста. Вопрос по саморазвитию. [закрыт]

Какие Алгоритмы Стоит Изучать?

Вот, чем я руководствовался, задавая этот вопрос:

Почти любой работодатель хочет увидеть хорошую алгоритмическую «базу». Так же эта «база» нужна и на практике. Но, какой должна быть эта «база»? Какие алгоритмы изучать? Да, можно набросится на бесконечное множество всех алгоритмов и изучать их. Но их слишком много,что бы реализовывать их программно. Поэтому, на реализацию забивать приходится.

Мне этот путь не нравится. Думаю не только мне. Попытался найти в интернете подобные списки, но нашел лишь советы людей — «Кто знает, что вам пригодится?», «мне хватает знания сортировки пузырьком» и так далее.

Читать разнообразные книжки, такие, как Кнута.. Там опять же много алгоритмов. Пробежаться и забыть не хочется- хочется, что бы знания остались. А осваивать все-во первых долго, во вторых многие из этих алгоритмов представляют лишь теоретический интерес и на практике не применяются.

Закрыт по причине того, что не по теме участниками aleksandr barakin, PashaPash, Vladimir Glinskikh, Kromster says support Monica, Alexey Shtanko 16 авг ’15 в 14:52 .

Похоже, этот вопрос не соответствует тематике сайта. Те, кто голосовал за его закрытие, указывали следующую причину:

  • «Вопросы-опросники запрещены на Stack Overflow на русском. Для получения ответа, перефразируйте ваш вопрос так, чтобы на него можно было дать однозначно правильный ответ.» – aleksandr barakin, PashaPash, Vladimir Glinskikh, Kromster says support Monica, Alexey Shtanko

Если вопрос можно переформулировать согласно правилам, изложенным в справке, отредактируйте его.

Заблокирован участником Nofate ♦ 26 авг ’15 в 11:19 .

Вопрос существует, т.к. имеет историческое значение, но не считается хорошим или онтопиком для этого сайта. Пожалуйста, не используйте его в качестве доказательства того, что вы можете задавать подобные вопросы. Вопрос и ответы заморожены и не могут быть изменены. Почитайте руководство в справка по написанию хорошего вопроса.

Подробнее о заблокированных сообщениях здесь.

3 ответа 3

Полный список, конечно, составить невозможно, поэтому пробегусь по тому, что мне кажется важным.

  1. Сложность алгоритмов. Вы должны знать O-нотацию и уметь сходу оценивать O-сложность алгоритма хотя бы для простых случаев.
  2. Структуры данных! Не только простые структуры, типа массива, но и сложные: вы должны представлять себе, что происходит при добавлении элемента в красно-чёрное дерево ( std::map из C++), и понимать, почему добавление в него быстрое.
  3. Сортировки. Простые (надо знать и понимать недостатки и достоинства пузырьковой сортировки) и сложные (понимать хотя бы quicksort, и уметь на пальцах объяснить его идею).
  4. Алгоритмы работы с деревьями: например, различные их обходы.
  5. Поиск в графе: в ширину и в глубину, алгоритм Дейкстры и A*. Бинарный поиск в отсортированном массиве, конечно.
  6. Математика! Матричные алгоритмы (детерминант, решение системы линейных уравнений не через детерминанты), преобразование между системами счисления (включая смешанные). Работа с рекуррентными последовательностями: вычисление степени и n -ого числа Фибоначчи за логарифмическое время. Мне ещё пригодились когда-то нахождение выпуклой оболочки и векторные трюки (типа расстояния между скрещивающимися прямыми через векторное произведение), но они нужны всё-таки реже.
  7. Базы данных важны. Вы должны представлять себе, как выполняются JOIN’ы и какая «стоимость» материализации того или иного VIEW. Вы должны понимать, как строятся индексы, сколько они «стоят», и как они помогают. (В терминах O-нотации.)
  8. Анализ игр может пригодится. Например, построение множества выигрышных позиций «с хвоста».

Большинство работодателей которых интересует «алгоритмическая база» на самом деле были латентными извращенцами, которые хотели показать, давая вам кривую олимпиадную задачу, как необозримо круты они, и как малы и латексны все вокруг)) С вопросами оплаты и карьерного роста потом тоже были проблемы.

На самом деле львиную долю народа интересует в нанимаемых программистах три вещи:

  • умение быстро доучиваться и творчески решать задачи;
  • умение писать качественный код — то есть не содержащий багов, не содержащий ошибок в безопасности, не содержащих глупых ошибок, которые снижают быстродействие;
  • умение приспосабливать к работе в команде.

Алгоритмы — хорошо. Но общее понимание, что такое сортировка, что такое индексирование, как лучше хранить данные, чтоб это было оптимально по затратам и доступности, как лучше построить цикл (какие действия нужны внутри, а какие можно вынести вне), какие могут быть ошибки в данном коде, и как их нужно экранировать и обработать. Какие данные могут подсунуть пользователи на вход по дури, а какие по злому умыслу — и как максимально обезопасить код от ошибок внешних данных. Вот это с точки зрения хорошего программиста важнее.

Алгоритмы как таковые вам понадобятся в трех случаях:

  • вы трудоустраиваетесь в иностранную контору, где анализируется квалификация вцелом — но тесты обычно построены так, чтоб понимать, понимаете ли вы в общем о чем это — ну и дочитали ли вы Кнута, Седжвика, Вирта, Страуструпа до конца);
  • вы трудоустраиваетесь в контору, которая пишет низкоуровневый софт, вот тут как раз вы можете нарваться на то, что многие из алгоритмов, которые «представляют лишь теоретический интерес и на практике не применяются», ещё живи и здравствуют;
  • вы устраиваетесь в контору, которая пишет софт для моделирования, графики и 3Д движки))

Кстати, как утверждают знакомые, работающие в последней категории знание физики вцелом, предметной области, а также алгебры, геометрии, матанализа и умение щелкать пятиэтажые уравнения (причем правильно) — им нужно гораздо чаще, чем Кнут.

Диверсификация знаний и навыков, как по мне, так же полезна, как и доходов 😉

Подборка книг по Алгоритмам

1. Генри С. Уоррен — Алгоритмические трюки для программистов, 2-е издание

2. Дасгупта С., Пападимитриу Х., Вазирани У. — Алгоритмы

3. Дж. Макконелл — Анализ алгоритмов. Вводный курс, 2-е дополненное издание

4. Бёрд Р. — Жемчужины проектирования алгоритмов. Функциональный подход

5. Р. Лафоре — Структуры данных и алгоритмы в Java, 2-е издание

6. Р. Седжвик, К. Уэйн — Алгоритмы на Java, 4-е издание


7. Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн — Алгоритмы. Построение и анализ. Издание 3-е

Где попрактиковаться в программировании: 30 ресурсов

Быть настоящим программистом — это не только смотреть тысячи часов видео, но и писать десятки тысяч строк кода. Подобрали для вас полезные ресурсы, на которых можно размяться в программировании. Расскажем о них в алфавитном порядке.

C Puzzles

Сайт с головоломками на языке С. Может быть полезен и тем, кто не знает C, но изучает С-подобные языки.

Code Abbey

Множество задач по программированию, рейтинг участников и форум.

CodeChef

Ресурс для регулярных соревнований по программированию. Есть раздел для практики с заданиями разных уровней сложности. Можно потренироваться или выиграть денежный приз.

CodeCombat

Ресурс для начинающих, где обучение построено как игра с возрастающей сложностью. Подойдет изучающим Python, JavaScript или HTML&CSS с нуля.

Codeforces

Русскоязычная платформа для марафонов по программированию. Пользователи делятся на два дивизиона — начинающие соревнуются отдельно от опытных. Можно участвовать в состязаниях или просто тренироваться на задачах в режиме дорешивания.

Codewars

Платформа с разными заданиями — от алгоритмов до шаблонов проектирования — ждет разработчиков, программирующих на Java, JavaScript, PHP, Go, Ruby и других языках. Предварительно надо пройти тестирование.

Coding Bat

Ресурс, посвященный Java и Python. Опытным и начинающим программистам доступны упражнения и справочные материалы по языкам.

CodinGame

Увлекательная практика в формате видеоигр. Поддерживаются 25 языков: Java, JavaScript, PHP, Python, Swift, C#, C++, Ruby и другие.

Empire of Code

Русскоязычный ресурс с задачами по Python и JavaScript в формате игры. Участники пишут код для стратегии и тактики персонажей.

Exercism

Сайт предлагает задачи на 48 языках программирования. Пользователь скачивает упражнения, решает их на собственном компьютере, а затем проверяет с наставником. Например, в разделе Python 111 упражнений и 70 менторов, его изучают 29 тысяч пользователей, а в разделе PHP — 64 упражнения, 14 наставников и 4 тысячи студентов.

HackerRank

Платформа для опытных кодеров. Создатели приглашают присоединиться к 5 миллионам пользователей сайта, чтобы тренироваться, готовиться к собеседованиям и искать работу.

InterviewBit

Сайт помогает подготовиться к интервью в Google, Facebook, Microsoft и других корпорациях и получить оффер.

LeetCode

Ресурс с заданиями для подготовки к техническим интервью в крупных компаниях. На сайте почти тысяча вопросов, поддерживаются 14 языков программирования.

MAXimal

Русскоязычный ресурс для освоения алгоритмов. Есть подробные описания и упражнения. Бонус — большая библиотека по программированию. Сайт не обновляется.

MindCipher

Ресурс позиционируется как социальный репозиторий с самыми занимательными головоломками.

Programming Praxis

Блог, в котором еженедельно размещают новые интересные задачи, чтобы программисты тренировали навыки и мозги.

Programming Skills

Сайт с онлайн-тестами и вопросами для технического интервью. Подойдет тем, кто работает с HTML, JavaScript, C#, Java, PHP, C# и другими ЯП.

Programmr

Платформа, на которой собраны задачки по Java, PHP, Python, C# и Ruby. Ресурс давно не обновляется, но потренироваться еще можно.

Project Euler

Сайт с непростыми заданиями для математиков и программистов. Задачи ранжируются по сложности.

Prolog Problems

На сайте программиста Вернера Хетта вы найдете краткий курс по языку Prolog и сборник упражнений для тренировки. Ресурс не обновляется.

PythonChallange

Сайт для тех, кто хочет освоить Python. Чтобы пройти многоуровневую игру Challenge, надо создавать небольшие программы. Сейчас в ней 33 уровня сложности.

Rosalind

Ресурс по изучению биоинформатики. Есть обучающий курс по Python.

Ruby Quiz

Еженедельная викторина по Ruby, которая приходит в рассылке. Автор ресурса отошел от дел, но инициативу продолжают энтузиасты. Можно подписаться на письма или порешать задачки из архивных выпусков.

На платформе Sphere Online Judge зарегистрированы 650 тысяч пользователей и размещено более шести тысяч заданий. Ресурс поддерживает 45 языков программирования, в том числе C, C++, Pascal, Perl, Haskell, Ocaml и другие.

SQL-EX.RU

Кладезь знаний для тех, кто изучает SQL. Множество упражнений для отработки навыков и рейтинг участников.

Timus Online Judge

Ресурс Уральского федерального университета, на котором собран архив задач по программированию с автоматической проверкой.

Topcoder

Платформа, на которой проводятся соревнования по программированию. Можно потренироваться, выиграть денежный приз, а бонусом получить интересный оффер.

W3Resource

Портал предлагает огромное количество обучающих материалов по веб-разработке, базам данных, Linux и даже программам Excel или шаблонам Google Forms. Есть упражнения и квизы по базам данных, PHP, JavaScript, Java, Swift и другим языкам.

Питонтьютор

Русскоязычный ресурс для новичков в Python. Это интерактивный учебник с задачками, которые решаются без установки среды, прямо в браузере.

Школа программиста

Ресурс, который создали во Дворце пионеров в Красноярске. Он предлагает множество задач и разбирает их для начинающих программистов.

А вы где практикуетесь? Поделитесь в комментариях.

Быть настоящим программистом — это не только смотреть тысячи часов видео, но и писать десятки тысяч строк кода. Подобрали для вас полезные ресурсы, на которых можно размяться в программировании. Расскажем о них в алфавитном порядке.

C Puzzles

Сайт с головоломками на языке С. Может быть полезен и тем, кто не знает C, но изучает С-подобные языки.

Code Abbey

Множество задач по программированию, рейтинг участников и форум.

CodeChef

Ресурс для регулярных соревнований по программированию. Есть раздел для практики с заданиями разных уровней сложности. Можно потренироваться или выиграть денежный приз.

CodeCombat

Ресурс для начинающих, где обучение построено как игра с возрастающей сложностью. Подойдет изучающим Python, JavaScript или HTML&CSS с нуля.

Codeforces

Русскоязычная платформа для марафонов по программированию. Пользователи делятся на два дивизиона — начинающие соревнуются отдельно от опытных. Можно участвовать в состязаниях или просто тренироваться на задачах в режиме дорешивания.

Codewars

Платформа с разными заданиями — от алгоритмов до шаблонов проектирования — ждет разработчиков, программирующих на Java, JavaScript, PHP, Go, Ruby и других языках. Предварительно надо пройти тестирование.

Coding Bat

Ресурс, посвященный Java и Python. Опытным и начинающим программистам доступны упражнения и справочные материалы по языкам.

CodinGame

Увлекательная практика в формате видеоигр. Поддерживаются 25 языков: Java, JavaScript, PHP, Python, Swift, C#, C++, Ruby и другие.

Empire of Code

Русскоязычный ресурс с задачами по Python и JavaScript в формате игры. Участники пишут код для стратегии и тактики персонажей.

Exercism

Сайт предлагает задачи на 48 языках программирования. Пользователь скачивает упражнения, решает их на собственном компьютере, а затем проверяет с наставником. Например, в разделе Python 111 упражнений и 70 менторов, его изучают 29 тысяч пользователей, а в разделе PHP — 64 упражнения, 14 наставников и 4 тысячи студентов.

HackerRank

Платформа для опытных кодеров. Создатели приглашают присоединиться к 5 миллионам пользователей сайта, чтобы тренироваться, готовиться к собеседованиям и искать работу.

InterviewBit


Сайт помогает подготовиться к интервью в Google, Facebook, Microsoft и других корпорациях и получить оффер.

LeetCode

Ресурс с заданиями для подготовки к техническим интервью в крупных компаниях. На сайте почти тысяча вопросов, поддерживаются 14 языков программирования.

MAXimal

Русскоязычный ресурс для освоения алгоритмов. Есть подробные описания и упражнения. Бонус — большая библиотека по программированию. Сайт не обновляется.

MindCipher

Ресурс позиционируется как социальный репозиторий с самыми занимательными головоломками.

Programming Praxis

Блог, в котором еженедельно размещают новые интересные задачи, чтобы программисты тренировали навыки и мозги.

Programming Skills

Сайт с онлайн-тестами и вопросами для технического интервью. Подойдет тем, кто работает с HTML, JavaScript, C#, Java, PHP, C# и другими ЯП.

Programmr

Платформа, на которой собраны задачки по Java, PHP, Python, C# и Ruby. Ресурс давно не обновляется, но потренироваться еще можно.

Project Euler

Сайт с непростыми заданиями для математиков и программистов. Задачи ранжируются по сложности.

Prolog Problems

На сайте программиста Вернера Хетта вы найдете краткий курс по языку Prolog и сборник упражнений для тренировки. Ресурс не обновляется.

PythonChallange

Сайт для тех, кто хочет освоить Python. Чтобы пройти многоуровневую игру Challenge, надо создавать небольшие программы. Сейчас в ней 33 уровня сложности.

Rosalind

Ресурс по изучению биоинформатики. Есть обучающий курс по Python.

Ruby Quiz

Еженедельная викторина по Ruby, которая приходит в рассылке. Автор ресурса отошел от дел, но инициативу продолжают энтузиасты. Можно подписаться на письма или порешать задачки из архивных выпусков.

На платформе Sphere Online Judge зарегистрированы 650 тысяч пользователей и размещено более шести тысяч заданий. Ресурс поддерживает 45 языков программирования, в том числе C, C++, Pascal, Perl, Haskell, Ocaml и другие.

SQL-EX.RU

Кладезь знаний для тех, кто изучает SQL. Множество упражнений для отработки навыков и рейтинг участников.

Timus Online Judge

Ресурс Уральского федерального университета, на котором собран архив задач по программированию с автоматической проверкой.

Topcoder

Платформа, на которой проводятся соревнования по программированию. Можно потренироваться, выиграть денежный приз, а бонусом получить интересный оффер.

W3Resource

Портал предлагает огромное количество обучающих материалов по веб-разработке, базам данных, Linux и даже программам Excel или шаблонам Google Forms. Есть упражнения и квизы по базам данных, PHP, JavaScript, Java, Swift и другим языкам.

Питонтьютор

Русскоязычный ресурс для новичков в Python. Это интерактивный учебник с задачками, которые решаются без установки среды, прямо в браузере.

Школа программиста

Ресурс, который создали во Дворце пионеров в Красноярске. Он предлагает множество задач и разбирает их для начинающих программистов.

А вы где практикуетесь? Поделитесь в комментариях.

Нужно ли начинающему программисту учить алгоритмы?

Я двадцать лет пишу софт, немножко алгоритмов я знаю. Из того что я понимаю, откуда, вообще, берётся эта наша тяга к алгоритмам. У нас сейчас нету фундаментального образования по программированию. Мы не умеем обучать программистов. У нас нет теоретической базы. Мы пытаемся это сделать. Но тут у нас история Хогвартса. Мы не можем сделать школу волшебников, пока у нас нет ни одного волшебника. Что делает университет, к которому приходят и говорят: «Начните обучать программистов»? Программистов у них нет. Потому что все программисты работают в mail.ru, rambler, yandex. Им там хорошо. Они ещё не на пенсии и нескоро будут.

— Давайте найдём какую-нибудь смежную область знаний и пригласим оттуда специалистов.

— Что у нас в программировании?

— Ну, они пишут тексты.

— Там есть немножко цифр.

— Есть плюс, минус, разделить, умножить.

— Ещё эти компы они электрические.

— Давайте пригласим журналистов, которые умеют писать текст.

— Давайте пригласим инженеров-электриков, которые умеют делать электрические схемы.

— Давайте пригласим математиков и физиков, которые умеют алгоритмы.

Получается, что они пытаются обучать алгоритмам и структурам данных. Которые, конечно, имеют отношение к программированию. Там действительно в фундаменте алгоритмы и структуры данных. Но это примерно так, как обучать строителя, физике элементарных частиц. Потому что: «Вы знаете, цемент и кирпич, они, вообще-то, состоят из элементарных частиц». А про цемент и кирпич не рассказывают. Физик, который пытается обучить строителя. Он дома та строить не умеет. Поэтому, выходит, такой строитель, который хорошо может расписать, как работает цемент, но ни разу его в руки не брал. Моё мнение алгоритмы и структуры данных это очень хорошо, но это маленькая прикладная область, которая нужна, если ты пишешь игровой движок, компилятор, сетевой протокол. А большинство программистов решают бизнес-задачи. Там не нужны алгоритмы и структуры данных. Самая сложная математика, это два раза сложить, а потом разделить.

Нужно ли понимать, как работает пузырьковая сортировка, чтобы работать программистом?

Программирование, скорее о том, как с помощью языка программирования, который является клеем. Правильно и быстро собирать из готовых блоков некие фантомные инженерные конструкции. Знать, как их отлаживать. Как делать так, чтобы они не разваливались. Понимать, почему они разваливаются. Что происходит, когда идёт дождик, а дом начинает оседать на фундаменте. Что происходит, когда идут изменения требований и программа начинает оседать на фундаменте. Все вот эти прикладные штуки. То есть, как именно писать софт. А пузырьковая сортировка нет, не нужна. Потому что в контейнере у неё будет метод sort() и там у неё всё хорошо. А знать надо, например, что, кроме отладчика, у python, есть совершенно замечательный набор инструментов. Который покажет, где именно в программе тормозит. Программисту надо уметь запускать проверку(чекер) и она ему скажет: «Вот здесь ты плохой, вызвал это. Вызови вот это и всё будет хорошо».

Бизнесу нужен писатель. Бизнесу не нужен лингвист. Писателю совершенно не нужно знать, почему 1 тыс. лет назад вот это слово изменилось в это слово. Ему надо уметь применять эти слова.

Эта статья, пересказ прямой речи Григория Петрова:

Помните, что смотря видео в 1.5x, вы экономите 20 минут с часа.

Я проверял грамматику этой статьи, с помощью сайта orfogrammka. Откуда еще здесь могли появится буквы ё? А этот абзац я не проверял.

elizarov

Блог Романа Елизарова

Несколько лет назад я опубликовал небольшую заметку под названием «Список книг которые должен прочитать каждый Java программист», в которой поделился книги, которые должен прочитать каждый профессиональный Java программист не зависимо от конкретной прикладной области, в которой он работает. Но технологий и языков программирования много. А есть ли какие-нибудь базовые навыки, которыми должен владеть каждый программист? Безусловно есть. Одним из таких навыков является построение и анализ алгоритмов.

Про алгоритмы написано множество книг и учебников. Конечно, нельзя не упомянуть фундаментальный труд Дональда Кнута «Искусство программирования», классическую книгу Никлауса Вирта «Алгоритмы + структуры данных = программы». Всех не перечесть.

Однако, из всех книг про алгоритмы есть одна, которая безусловно выделяется своей глубиной, полнотой и актуальностью, оставаясь одновременно доступной для понимания и интересной. Это замечательная книга Томаса Кормена, Чарльза Лейзерсона, Рональда Ривеста, и Штейна Клиффорда «Алгоритмы: построение и анализ».

В ней собраны основные алгоритмы и структуры данных широчайшего спектра применения: от сортировок и бинарных деревьев, до линейного программирования, вычислительной геометрии и криптографии. Книга очень удобно организована по разделам и главам, что позволяет использовать её как справочник или как учебник, изучая её в том порядке, который интересен именно вам. Она не с проста называется «Алгоритмы: построение и анализ». Помимо алгоритмов, она содержит подборку различных методов построения алгоритмов от метода разделяй и властвуй, до динамического программирования и жадных алгоритмов, а также содержит введение в математический аппарат, который необходим для их анализа и справочный материал по нему.

Эта книга представляет собой уникальный труд. Она сочетает широту и глубину изложения материала с абсолютной математической точностью. При этом она доступа и полезна для программиста-профессионала как справочное руководство по алгоритмам.

В 2009 году было выпущено её третье издание и в 2012 году планируется выпуск его перевода на Русский язык.

В современном мире создаются программные комплексы всё большего размера и сложности. Количество модулей, слоев архитектуры, и уровней абстракций постоянно растет. Программисты могут решать сложнейшие задачи написав всего несколько строчек кода. Однако, каждая программа это в первую очередь алгоритмы и структуры данных. Может вам не приходилось самим писать реализацию алгоритма сортировки, но если вы программист, то вам наверняка приходилось использовать её библиотечную реализацию. Может вам не приходилось сталкиваться с графами, но если вы программист, то вы наверняка сталкивались с массивами и списками. Может вам не приходилось разрабатывать алгоритм поиска текста в строке, но если вы программист, то вы разрабатывали алгоритмы для решения тех задач, которые перед вами стояли.

Построение и анализ алгоритмов это основа профессиональной деятельности любого программиста и основа профессионального образования программиста. Книга «Алгоритмы: построение и анализ» содержит материал, который должен знать каждый программист.

Открытый христианский форум JesusChrist.ru

Добро пожаловать на Открытый христианский форум JesusChrist.ru. Для того чтобы писать в форуме, Вам необходимо зарегистрироваться и войти на форум через ссылку для входа.

Общие разделы
>> Технофорум
Просмотров: 2116

Тимофей
Христианин
# 57754
Архив алгоритмов — для программистов

Cooler.it: Невообразимо полезный сайт с описаниями алгоритмов, которые часто нужны в программировании. Причем описаны они именно в таком ключе, чтобы легко можно было написать программу. Часто, кстати, вместе с описанием алгоритмов есть и исходники (или ссылки на них). Все достаточно хорошо структурировано — сначала большие разделы Математика, Сортировка, Структуры БД, Сжатие и др. Внутри — уже подразделы: например Сжатие видео, Сжатие аудио, Математика-геометрия, Математика-длинные числа и др. А внутри этих подразделов еще детальнее — уже сами алгоритмы. В общем, такое обычное дерево. Настоящему программеру в этом сайте закопаться можно надолго.

shafirs
мессианский харизмат
# 58309
Re: Архив алгоритмов — для программистов [re: Тимофей, #57754]

Потрясающе.. только я не скоро до этого доберусь, если вообще получится добраться.

P.S. «Все под одним Богом ходим, хоть и не в одного веруем.» В. Даль

Aurelius
Сатанист
# 58651
Re: Архив алгоритмов — для программистов [re: Тимофей, #57754]

Просто супер! Большое спасибо!
Сборник рецептов на все случаи жизни. Многие алгоритмы из трехтомника Д.Кнута. Настоящие знания никогда не устаревают!

Хочешь быть — будь!

Andreika
Христианин
# 58853
Re: Архив алгоритмов — для программистов [re: Тимофей, #57754]

Крууто, я представлю какбы мне нужна была эта информация, еслиббы я был програмистом, или математиком!! Я пониимаю, жаль что ума не хватило учитс я на это!!

Особенности мышления программиста. Математика, логика, алгоритмы.

Автор: Павел Волынцев · Published 05.06.2020 · Updated 10.06.2020

История одного преподавателя информатики. Задача: посчитать площадь треугольника по заданным параметрам. Студент показал результат. Корень квадратный из минус 18.
— Вас ничего в результате не настораживает?
— Нет. Все же откомпилировалось без ошибки…

Обсуждения «Нужна ли математика программисту» ведутся регулярно на многих интернет-ресурсах. Они чаще напоминают спор, а не обсуждения. Основной аргумент спорящих: некоторые разделы математики нужны очень небольшому проценту программистов, а поскольку спорящие себя к ним (пока) не относят, то и математику считают ненужной нагрузкой. Но это только некоторые разделы нужны единицам. А вообще в математике очень много тем для изучения.

Задача по математике, взял у дочери, 7ой класс общеобразовательной школы:

Уже более 15 лет занимаюсь разработкой веб-проектов. Fullstack Senior Developer. IT евангелист — доношу свет знаний об информационных технологиях. Профессиональные цели: Дать людям возможность дать людям больше.

Как составить правильное резюме

Автор: Павел Волынцев · Published 25.12.2015 · Last modified 06.09.2020

Где взять идею для веб-проекта, часть 1

Автор: Павел Волынцев · Published 12.05.2020 · Last modified 08.06.2020

Мастер Йода рекомендует:  Big Data размер имеет значение
Добавить комментарий