🎯 C++ Задача для опытных разработчиков: «Хитрый итератор»

У вас есть следующая структура:

std::vector<int> data = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

Нужно реализовать итератор, который будет проходить по data следующим образом:
- сначала возьмёт первый элемент,
- затем последний,
- затем второй,
- затем предпоследний,
- и так далее — «сжимая» список с двух концов.

🧠 *Вопрос:* Как бы вы реализовали такой итератор в стиле STL (`begin()` / `end()`), совместимый с range-based for?

🧩 Подсказка:
Нужно симулировать два указателя: left и right, с шагом +1 и -1 соответственно, и внутри итератора отслеживать, с какой стороны взять следующий элемент.

✅ Возможный подход:

Создаём кастомный класс ZigZagIterator, внутри которого:
- operator++() переключает сторону (`left` / `right`),
- operator*() возвращает нужный элемент в текущем шаге,
- operator!=() сравнивает позиции указателей.

🔍 Пример:

class ZigZagIterator {
public:
    ZigZagIterator(const std::vector<int>& vec, bool end = false)
        : data(vec), left(0), right(vec.size() - 1), useLeft(true), done(end) {}

    int operator*() const {
        return useLeft ? data[left] : data[right];
    }

    ZigZagIterator& operator++() {
        if (useLeft) ++left;
        else --right;
        if (left > right) done = true;
        useLeft = !useLeft;
        return *this;
    }

    bool operator!=(const ZigZagIterator& other) const {
        return done != other.done;
    }

private:
    const std::vector<int>& data;
    size_t left, right;
    bool useLeft;
    bool done;
};

class ZigZagRange {
public:
    ZigZagRange(const std::vector<int>& vec) : data(vec) {}
    ZigZagIterator begin() const { return ZigZagIterator(data); }
    ZigZagIterator end() const { return ZigZagIterator(data, true); }

private:
    const std::vector<int>& data;
};

📌 Использование:

for (int val : ZigZagRange(data)) {
    std::cout << val << " ";
}
// Output: 1 10 2 9 3 8 4 7 5 6

📎 *Что здесь интересно:*
- Работа с нестандартной логикой обхода в рамках C++ STL-подобного интерфейса.
- Умение проектировать удобные и безопасные итераторы.
- Поддержка range-based for без копирования данных.

🛠️ *Идея для расширения:* добавить operator--() и реализовать двунаправленный итератор.

🎓 Комьюнити Cursor собрало огромную библиотеку гайдов и инструментов для вайбкодеров. Тут есть всё, чтобы работать с ИИ было проще и эффективнее:

— Готовые промты под разные задачи
— MCP-серверы для общения с внешними приложениями
— И самое крутое: генератор уникальных промт-правил под ваш проект

Налетай — всё это бесплатно и уже доступно.
🔗 https://cursor.directory/

📦 PcapPlusPlus — мощный C++ инструмент для работы с сетевыми пакетами. Этот мультиплатформенный проект предлагает удобные C++ обёртки для популярных движков захвата трафика — от классических libpcap/WinPcap до высокопроизводительных DPDK и PF_RING.

Библиотека поддерживает огромное количество протоколов: от базовых Ethernet и IP до специализированных вроде WireGuard или S7Comm. При работе с пакетами, помимо стандартного парсинга в проекте доступны функции сборки TCP-сессий с учётом ретрансмитов и обработки фрагментации IP. Для разработчиков приложений под Linux ценна интеграция с eBPF AF_XDP — это позволяет достичь линейной скорости обработки.

🤖 GitHub

@cpluspluc

🧠 C++ Задача: "Живые итераторы"

У тебя есть вектор указателей на строки. Некоторые строки могут быть nullptr, а некоторые — валидные. Напиши функцию, которая:

1. Удаляет все nullptr из вектора.
2. Преобразует каждую строку в верхний регистр на месте.
3. Возвращает отсортированный вектор строк по длине (по убыванию).

✳️ Ограничение: нельзя копировать строки. Можно только перемещать (`std::move`).

Пример:

std::vector<std::string*> data = {
    new std::string("apple"),
    nullptr,
    new std::string("banana"),
    new std::string("kiwi"),
    nullptr
};

После обработки ты должен получить std::vector<std::string> вида:

["BANANA", "APPLE", "KIWI"]

💡 Разбор
1) Удаляем nullptr с помощью std::erase_if или std::remove_if + erase.

2) Используем std::transform и std::toupper — с учётом, что строки по указателю.

3) Перемещаем строки в новый std::vector<std::string>, не копируя.

4) Сортируем с кастомным компаратором [](const std::string& a, const std::string& b) { return a.size() > b.size(); }.

Важно:

- Не забыть удалить указатели или использовать unique_ptr с std::move_if_noexcept.

- Верхний регистр через std::transform(s.begin(), s.end(), s.begin(), ::toupper).

📌 Попробуй сам — задача ловит на управлении памятью и семантике перемещения.

@cpluspluc

🔥 Совет дня: быстро посчитать частоты элементов в C++ с `std::unordered_map`

Когда нужно подсчитать, сколько раз каждый элемент встречается в векторе — не пиши вручную поиск. Просто используй unordered_map:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>

int main() {
    std::vector<std::string> items = {"apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"};
    std::unordered_map<std::string, int> freq;

    for (const auto& item : items) {
        ++freq[item];
    }

    for (const auto& [key, count] : freq) {
        std::cout << key << ": " << count << "\n";
    }
    // 👉 apple: 3, banana: 2, orange: 1
}

📌 Удобно для:
— анализа строк
— парсинга логов
— простых хэш-агрегаций


@cpluspluc

🧠 C++ Задача для продвинутых: безопасный счётчик с автоматическим сбросом

Условие:
Реализуйте потокобезопасный счётчик, который:
1. Увеличивается при вызове increment()
2. Возвращает текущее значение при get()
3. Автоматически сбрасывается в 0 через N миллисекунд после последнего increment()
4. Не сбрасывается, если за это время пришёл новый increment()

🔧 Условия:
- Нельзя использовать сторонние библиотеки (только стандарт C++17+)
- Нельзя вручную управлять потоками (используйте std::thread, std::mutex, `std::condition_variable`)
- Нужно обеспечить корректный RAII (автоматическое завершение потоков при разрушении объекта)

🔍 Пример:

SafeCounter counter(1000); // сброс через 1000 мс
counter.increment();       // value = 1
std::this_thread::sleep_for(500ms);
counter.increment();       // value = 2, таймер сброса перезапускается
std::this_thread::sleep_for(1500ms);
std::cout << counter.get(); // value = 0

💡 Подсказка:
Нужно реализовать "отложенный сброс", который перезапускается при каждом increment(). Используйте фоновый поток и condition_variable.

✅ Ожидаемое решение (упрощённый скелет):

#include <iostream>
#include <thread>
#include <atomic>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <chrono>

class SafeCounter {
public:
    SafeCounter(int timeout_ms) : timeout(timeout_ms), value(0), stop(false) {
        worker = std::thread([this] { this->watch(); });
    }

    ~SafeCounter() {
        {
            std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
            stop = true;
        }
        cv.notify_all();
        worker.join();
    }

    void increment() {
        {
            std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
            ++value;
            last_action = std::chrono::steady_clock::now();
        }
        cv.notify_all();
    }

    int get() const {
        return value.load();
    }

private:
    void watch() {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
        while (!stop) {
            cv.wait_for(lock, timeout, [this] {
                return stop || std::chrono::steady_clock::now() - last_action >= timeout;
            });

            if (stop) break;

            if (std::chrono::steady_clock::now() - last_action >= timeout) {
                value = 0;
            }
        }
    }

    std::chrono::milliseconds timeout;
    std::chrono::steady_clock::time_point last_action = std::chrono::steady_clock::now();
    std::atomic<int> value;
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;
    std::thread worker;
    bool stop;
};

🎯 Отличная задача, чтобы потренировать:

понимание RAII

работу с condition_variable

атомарные переменные

и правильную остановку фоновых потоков

Можешь доработать под конкретные кейсы — например, логирование событий сброса или работу с несколькими счётчиками.

Когда впервые сталкиваешься с type_traits в C++, они кажутся чем-то из мира метапрограммирования для продвинутых Сеньоров.

Но чем глубже разбираешься в плюсах, тем чаще ловишь себя на мысли: «А как вообще этот кусок кода собирается?», «Почему одна перегрузка сработала, а другая нет?», «Как можно элегантно отфильтровать типы на этапе компиляции?»

И тут внезапно узнаешь, что именно type_traits — это та самая опора, с которой можно решать такие задачи красиво и без хаков. Особенно если писать универсальный код, библиотеки, или хочешь просто понимать, как работает стандартная библиотека.

Сегодня прочитал пост Вани Ходора, бэкенд-разработчика из Яндекс Лавки, который как раз сделал гайд по type_traits — не про то, *что* они делают, а за что их можно полюбить. Не учебник, не документация, а маленькое путешествие по любимым трейтам с примерами, идеями и попытками реализации.

Будет полезно, даже если вы давно знакомы с шаблонами — с другой стороны посмотрите на знакомые конструкции, а может, и вдохновитесь на свой маленький эксперимент в шаблонном коде.

🧠 Продвинутая задача на C++ — Оптимальный доступ к матрице с кешированием

Задача:
У вас есть матрица N x M, хранящаяся в виде одномерного массива (row-major).
Нужно реализовать класс Matrix, поддерживающий:
- Быстрый доступ get(i, j) и set(i, j, value)
- Локальность данных при сканировании по строкам и по столбцам
- При этом: сравнить производительность строкового и столбцового прохода

int main() {
    Matrix mat(10000, 10000);
    // Заполнить матрицу числами
    for (int i = 0; i < 10000; ++i)
        for (int j = 0; j < 10000; ++j)
            mat.set(i, j, i + j);

    // Сумма по строкам
    long long row_sum = 0;
    for (int i = 0; i < 10000; ++i)
        for (int j = 0; j < 10000; ++j)
            row_sum += mat.get(i, j);

    // Сумма по столбцам
    long long col_sum = 0;
    for (int j = 0; j < 10000; ++j)
        for (int i = 0; i < 10000; ++i)
            col_sum += mat.get(i, j);
}

Вопрос:
Почему сканирование по строкам быстрее, чем по столбцам, даже если данные одинаковые?

---

Разбор:

class Matrix {
private:
    int rows, cols;
    std::vector<int> data;

public:
    Matrix(int r, int c) : rows(r), cols(c), data(r * c) {}

    int get(int i, int j) const {
        return data[i * cols + j];
    }

    void set(int i, int j, int value) {
        data[i * cols + j] = value;
    }
};

Ответ:
Память в C++ выделяется линейно.
В std::vector<int> data, элементы строки хранятся подряд в памяти.
То есть mat[0][0], mat[0][1], ..., mat[0][9999] идут подряд.

Когда мы сканируем по строкам, процессор использует кеш строк памяти эффективно.
Когда же мы сканируем по столбцам, мы прыгаем по памяти через cols шагов → кеш не успевает подгружать нужные блоки → больше cache misses → медленнее.

---

🧠 Вывод:
- Даже при правильном коде, порядок доступа к памяти критически важен
- Понимание устройства кеша CPU помогает писать реально быстрый код
- Такие задачи полезны для подготовки к системному программированию, оптимизации и собеседованиям

#cpp #performance #cache #memory #optimize

💻 Amazon выпустила Kiro — новый ИИ-ассистент для разработчиков на базе VS Code. Компания создала собственный форк популярного редактора, дополнив его автономными нейросетевыми агентами. Они умеют не только проверять код в чате, но и самостоятельно исправлять ошибки, писать тесты и документацию.

Редактор обладает функцией Kiro Specs, позволяющей задавать ИИ конкретные задачи и получать отчеты об их выполнении. Пока сервис бесплатный, но Amazon уже анонсировал платные тарифы до $39 в месяц. Kiro встает в один ряд с Cursor и Windsurf, усиливая конкуренцию на рынке умных редакторов кода.

🔗 Ссылка - *клик*

@cpluspluc

🔧 cmake-init — генератор CMake-проектов, который избавляет от рутинной настройки. Этот инструмент создаёт готовую структуру с поддержкой FetchContent, разделением целей для разработчиков и пользователей, а также интегрирует современные практики CMake.

Проект особенно полезен тем, кто устал править шаблоны вручную: он сразу настраивает линтинг, тестирование и документацию через Doxygen. Поддерживает Conan и vcpkg, а также предлагает удобные пресеты для CLion и VSCode.

🤖 GitHub

@cpluspluc

⚙️ Vulkan-Hpp — современные C++-биндинги для Vulkan API, разработанные Khronos Group. Этот заголовочный файл заменяет громоздкий C-интерфейс типобезопасными классами, шаблонами и RAII-обёртками, сохраняя нулевые накладные расходы.

У инструмента есть возможность выбора между исключениями и возвратом кодов ошибок через макросы. Для управления ресурсами доступны как unique-хэндлы, так и полноценные RAII-классы в пространстве имён vk::raii. Проект автоматически генерируется из спецификации Vulkan и предлагает:
— Нативные C++-конструкторы для структур Vulkan
— Безопасную работу с перечислениями и битовыми флагами
— Интеграцию с STL-контейнерами через ArrayProxy
— Поддержку цепочек структур через шаблон StructureChain

🤖 GitHub

@cpluspluc

2 августа Яндекс проведет C++ Zero Cost Conf

Практикующие эксперты из Яндекса, VK, Ozon и других компаний выступят с докладами и представят реальные кейсы с измеримыми метриками.

Программа выступлений в Москве:

🔹Василий Рамаданов, старший инженер-программист Yadro, разберёт поведение std::simd на x86 и ARM;

🔹 Антон Полухин, руководитель группы разработки общих компонентов Техплатформы Городских сервисов Яндекса, расскажет, как использовать модули в больших существующих проектах с поддержкой старых стандартов;

🔹 Сергей Слотин, C++-эксперт и автор «Algorithms for Modern Hardware» выступит на тему «Performance Puzzlers»: будем изучать особенности работы процессоров и компиляторов.

Остальные доклады с разбивкой по городам — на сайте конференции.

Участников офлайна ждёт C++ код-гольф: решение задачи с минимальным числом символов. В Москве дополнительно пройдет воркшоп по непрерывному профилированию Perforator и Case Lab по надёжности микросервисов с решением задач.

Ивент пройдет в трёх городах — Москве, Белграде (онлайн/офлайн) и Санкт-Петербурге (только офлайн). Зарегистрироваться можно здесь

⛓️ CUDA Core Compute Libraries (CCCL) — единый репозиторий от NVIDIA, объединяющий три ключевые библиотеки для работы с CUDA: Thrust, CUB и libcudacxx. Проект упрощает разработку высокопроизводительных вычислений, предлагая переносимые абстракции для разных GPU-архитектур.

Библиотеки поддерживают атомарные операции через cuda::atomic_ref и интеграцию с CMake. CCCL можно использовать как с официальным CUDA Toolkit, так и отдельно через GitHub или Conda, что удобно для экспериментов с новыми функциями до их выхода в стабильных версиях CUDA.

🤖 GitHub

@cpluspluc

🗣️ TEN VAD — ультраточная система обнаружения речи в реальном времени

Это современная модель Voice Activity Detection (VAD), превосходящая по точности популярные решения вроде WebRTC VAD и Silero VAD.

Она стала частью фреймворка TEN Framework — платформы для создания мультимодальных голосовых агентов.

🔹 Что делает TEN VAD особенной:

• 📈 Точность на SOTA-уровне — протестирована на LibriSpeech, GigaSpeech, DNS Challenge
• 🕒 Минимальная задержка — точное определение начала и конца речи в реальном времени
• 🧩 Низкие требования к ресурсам — подходит даже для мобильных устройств
• ⚙️ Гибкая интеграция — поддержка C и Python, работает на Linux, Windows, macOS, Android и iOS
• 🔊 Оптимизирована для 16 кГц аудио, с шагами 10/16 мс

https://huggingface.co/TEN-framework/ten-vad

@cpluspluc

Выходим из френдзоны с легкостью

@cpluspluc