Рубрика «куча»

Как сделать программу на Go быстрее на 42%, изменив один символ - 1

Если вы прочитали заголовок и подумали «ну, ты, наверно, сделал сначала что-то глупое», то вы правы! Но что такое программирование, как не упражнения в глупых ошибках? Поиск глупых ошибок — это и есть самое большое удовольствие!

Также стоит заранее сделать оговорку о бенчмаркинге: ускорение на 42% было замерено при выполнении программы с моими данными и на моём компьютере, поэтому относитесь к этому результату с долей скепсиса.

Что делает программа?

codeowners — это программа на Go, выводящая владельцев каждого из файлов в репозитории согласно набору правил, указанному в файле GitHub CODEOWNERS. Правило может гласить, что всеми файлами с расширением .go владеет команда @gophers, или что всеми файлами в папке docs/ владеет команда @docs.
Читать полностью »

Сортировки кучей: n-нарные пирамиды - 1


Сортировку кучей (она же — пирамидальная сортировка) на Хабре уже поминали добрым словом не раз и не два, но это всегда была достаточно общеизвестная информация. Обычную бинарную кучу знают все, но ведь в теории алгоритмов также есть:

n-нарная куча; куча куч, основанная на числах Леонардо; дерамида (гибрид кучи и двоичного дерева поиска); турнирная мини-куча; зеркальная (обратная) куча; слабая куча; юнгова куча; биномиальная куча; и бог весть ещё какие кучи…

И умнейшие представители computer science в разные годы предложили свои алгоритмы сортировки с помощью этих пирамидальных структур. Кому интересно, что у них получилось — для тех начинаем небольшую серию статей, посвящённую вопросам сортировки с помощью этих структур. Мир куч многообразен — надеюсь, вам будет интересно.Читать полностью »

Существует класс приложений реального времени, для которых тяжело предсказать потребности в распределении памяти во время выполнения статически. В этот класс входят, например, встраиваемые реализации стеков некоторых коммуникационных протоколов, где поведение и распределение ресурсов определяется отчасти активностью других агентов в сети. Классический подход в таких случаях заключается в использовании блочных менеджеров памяти, выделяющих фрагменты фиксированного размера (как это сделано, например, в LwIP). Этот подход накладывает нежелательные функциональные и качественные ограничения на реализацию. В этой заметке я предлагаю точку зрения, что традиционные (не блочные) аллокаторы незаслуженно обделены вниманием разработчиков систем реального времени, делюсь соображениями по релевантным вопросам, жалуюсь на жизнь, и предлагаю улучшить положение дел.

Динамическая память в системах жёсткого реального времени - 1
(КДПВ – см. аннотацию к диаграмме в конце)

Читать полностью »

После того, как вы прочитали базовые шаги по написанию Hello World ядра из цикла имеющихся на Хабре статей, самое время приступить к серьезной разработке самых базовых инструментов: аллокатора кучи и планировщика.

Честно говоря я долго думал стоит ли начинать писать статьи и делать видеоуроки на столь изьезженную тему. Но страсть к системному программированию и отсутствие структурированной информации на русском языке все же подтолкнули меня на этот эксперимент. Посему, если труд мой окажется востребованным, статьи планирую выпускать не реже чем раз в месяц и не чаще чем раз в неделю.
Читать полностью »

Многие задачи на алгоритмы требуют знания определённых структур данных. Стек, очередь, куча, динамический массив, двоичное дерево поиска — нечасто решение алгоритмической задачи обходится без использования чего-либо из них. Однако, качественная их реализация — нетривиальная задача, и при написании кода всегда хочется по максимуму обойтись использованием стандартной библиотеки языка.

Что касается Python, то в нём есть почти всё.

  • Динамический массив — встроенный тип list. Он же поддерживает и стековые операции: .append() и .pop().
  • Хэш-таблица — встроенные типы set и dict, а также неизменяемый брат сета frozenset.
  • Куча — list со специальными операциями вставки и удаления, реализованными в модуле heapq.
  • Двусторонняя очередь — это описанный в модуле collections тип deque.

Но вот самобалансирующегося дерева поиска, как такового, в стандартной библиотеке нет. А жаль!

В этой статье я разберу несколько алгоритмических задачек, подразумевающих решение с помощью двоичного дерева, и покажу, чем в разных ситуациях его можно заменить в Питоне.
Читать полностью »

Эксперименты с malloc и нейронными сетями - 1

Больше года назад, когда я работал антиспамщиком в Mail.Ru Group, на меня накатило, и я написал про эксперименты с malloc. В то время я в свое удовольствие помогал проводить семинары по АКОСу на ФИВТе МФТИ, и шла тема про аллокацию памяти. Тема большая и очень интересная, при этом охватывает как низкий уровень ядра, так и вполне себе алгоритмоемкие структуры. Во всех учебниках написано, что одна из основных проблем динамического распределения памяти — это ее непредсказуемость. Как говорится, знал бы прикуп — жил бы в Сочи. Если бы оракул заранее рассказал весь план по которому будет выделяться и освобождаться память, то можно было составить оптимальную стратегию, минимизирующую фрагментацию кучи, пиковое потребление памяти и т.д. Отсюда пошла возня с ручными аллокаторами. В процессе раздумий я натолкнулся на отсутствие инструментов логирования malloc() и free(). Пришлось их написать! Как раз про это была статья (а ещe я изучал macOS). Были запланированы две части, однако жизнь круто повернулась и стало не до malloc(). Итак, пора восстановить справедливость и реализовать обещанное: ударить глубоким обучением по предсказанию работы с кучей.

Внутри:

  • Совершенствуем libtracemalloc, перехватчик malloc().
  • Строим LSTM на Keras — глубокую рекуррентную сеть.
  • Обучаем модель на примере работы реального приложения (vcmi/vcmi — а вы думали, причем здесь Heroes III?).
  • Удивляемся неожиданно хорошим результатам.
  • Фантазируем про практическое применение технологии.
  • Исходники.

Интересно? Добро пожаловать под кат.

Читать полностью »

image

Как известно, в современных архитектурах x86(_64) и ARM виртуальная память процесса линейна и непрерывна, ибо, к счастью, прошли времена char near* и int huge*. Виртуальная память поделена на страницы, типичный размер которых 4 KiB, и по умолчанию они не отображены на физическую память (mapping), так что работать с ними не получится. Чтобы посмотреть текущие отображённые интервалы адресов у процесса, в Linux смотрим /proc/<pid>/maps, в OS X vmmap <pid>. У каждого интервала адресов есть три вида защиты: от исполнения, от записи и от чтения. Как видно, самый первый интервал, начинающийся с load address (соответствующий сегменту .text у ELF в Linux, __TEXT у Mach-O в OS X), доступен на чтение и исполнение — очень логично. Ещё можно увидеть, что стек по сути ничем не отличается от других интервалов, и можно быстро вычислить его размер, вычтя из конечного адреса начальный. Отображение страниц выполняется с помощью mmap/munmap, а защита меняется с помощью mprotect. Ещё существуют brk/sbrk, deprecated древние пережитки прошлого, которые изменяют размер одного-единственного интервала «данных» и в современных системах эмулируются mmap’ом.

Все POSIX-реализации malloc так или иначе упираются в перечисленные выше функции. По сравнению с наивным выделением и освобождением страниц, округляя необходимый размер в большую сторону, malloc имеет много преимуществ:

  • оптимально управляет уже выделенной памятью;
  • значительно уменьшает количество обращений к ядру (ведь mmap — это syscall);
  • вообще абстрагирует программиста от виртуальной памяти, так что многие пользуются malloc’ом, вообще не подозревая о существовании страниц, таблиц трансляции и т. п.

Довольно теории! Будем щупать malloc на практике. Проведём три эксперимента. Работа будет возможна на POSIX-совместимых операционках, в частности была проверена работа на Linux и на OS X.
Читать полностью »

Когда я первый раз столкнулся с темой бинарных деревьев в программировании, то сразу нашел на Хабре ответы почти на все возникшие у меня вопросы, но время шло, вопросов становилось больше и совсем недавно я нашел тему, которую еще не осветили на данном ресурсе — это 2-3-4 деревья. Есть отличная статья на тему 2-3 деревьев, в которой можно найти ответы на вопросы «Что такое куча?», «Что такое 2-3 деревья», а также информацию про основные операции со структурой, поэтому я не буду повторяться и сразу перейду к главной теме.

Итак, главное отличие 2-3-4 деревьев от 2-3 состоит в том, что они могут содержать более трех дочерних узлов, что дает возможность создавать четырехместные узлы (узлы, имеющие четыре дочерних узла и три элемента данных). Можно увидеть отличия визуально на гифке под эти текстом.На первом слайде показано 2-3 дерево, на втором — 2-3-4.

Структура данных 2-3-4 дерево - 1
Читать полностью »

Вопрос эффективного способа реализации очереди с приоритетом некоторой структурой данных остается актуальным в течении долгого времени. Ответ на данный вопрос всегда является неким компромиссом между объёмом памяти, необходимым для хранения данных и временем работой операций над очередью.

В компьютерных науках для эффективной реализации очереди с приоритетом используются структуры в виде кучи.
Читать полностью »

Продолжаю совмещать приятное с полезным и переводить. Сегодня речь зайдет о кучах (heaps) и графах. Как обычно, материал скорее подойдет новичкам — большая часть информации, если не вся, уже где-то так или иначе освещалась.

В конце прошлой статьи затрагивались деревья, поэтому начнем с кучи, поскольку между кучей и деревьями есть общие корни. Затем перейдем к графам и реализуем алгоритм Дейкстры.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js