Structured bindings выглядят просто, но есть подводные камни, которые ловят даже опытные разработчики.struct Heavy {
std::vector<int> data{1'000'000};
};
std::pair<int, Heavy> getPair();
// ❌ Копирование элементов!
auto [id, heavy] = getPair();
// ✅ Работа через ссылку
auto& [id, heavy] = getPair();std::tuple<int, int, int> getCoords();
// ❌ Ошибка компиляции
auto [x, y] = getCoords(); // Нужно ровно 3 переменные!
// ✅ Правильно
auto [x, y, z] = getCoords();
// ❌ ОПАСНО!
const auto& [x, y] = std::make_pair(1, 2);
// Временный объект уничтожен, x и y невалидны
// ✅ БЕЗОПАСНО
auto [x, y] = std::make_pair(1, 2);
const auto [x, y] = getPair();
x = 10; // ❌ Ошибка: x — константа!
// Нужно:
auto [x, y] = getPair(); // Без const
std::map<int, std::string> m{{1, "one"}};
// key имеет тип const int&, не int&!
for (auto& [key, value] : m) {
key = 2; // ❌ Ошибка компиляции!
}🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Библиотека C/C++ разработчика
#константная_правильность
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍4😁2👏1🥱1
🗄 Как защитить себя от увольнения: карьерная «страховка» для IT‑шника
Рассказываем о способах, которые помогут подстраховать себя на работе в период кризиса в IT-индустрии. Объясняем, как заключить трудовой договор (и что точно должно быть в нем прописано) и соглашения о расторжении.
👉 Статья
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Библиотека C/C++ разработчика
Рассказываем о способах, которые помогут подстраховать себя на работе в период кризиса в IT-индустрии. Объясняем, как заключить трудовой договор (и что точно должно быть в нем прописано) и соглашения о расторжении.
👉 Статья
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Библиотека C/C++ разработчика
😁4❤1
Параллельная итерация по нескольким последовательностям — паттерн из Python. В C++ до C++23 это требовало индексов или связывания итераторов руками.
views::zip делает это zero-cost абстракцией.Под капотом
zip хранит tuple из итераторов каждого range. При ++it инкрементирует все одновременно:std::vector<int> ids = {1, 2, 3};
std::vector<string> names = {"Alice", "Bob", "Charlie"};
for (auto [id, name] : views::zip(ids, names)) {
// id и name — это references, не копии
std::print("{}: {}\n", id, name);
}auto [id, name] — это structured binding поверх tuple<int&, string&>. Компилятор разворачивает это в прямой доступ к памяти, никаких промежуточных объектов:// Что реально происходит
auto&& __pair = *it; // tuple<int&, string&>
int& id = get<0>(__pair);
string& name = get<1>(__pair);
zip заканчивается когда любой из ranges закончился. Это безопасно — не будет out-of-bounds:vector<int> short_vec = {1, 2};
vector<int> long_vec = {10, 20, 30, 40};
auto z = views::zip(short_vec, long_vec); // Только 2 элементаПрактика: Используй вместо индексного доступа [i] когда нужно синхронно пройти несколько контейнеров. Компилятор оптимизирует до прямых указателей, часто быстрее индексов.
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
Библиотека C/C++ разработчика
#под_капотом
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
🎄 Скоро Новый год, а ты всё ещё не в бигтехе?
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
😁1
😎 Где сидят крутые плюсовики
Мы знаем, что вокруг C++ огромное количество полезного контента — от классических блогов и телеграм-каналов до Stack Overflow, Reddit-сообществ и YouTube-каналов. А может вы сами создаете контент про плюсы?
💬 Делитесь в комментариях своими любимыми местами, где вы изучаете C++, следите за новостями стандарта или черпаете вдохновение. Это могут быть известные ресурсы вроде isocpp.org, малоизвестные телеграм-каналы, подкасты, конференции или личные блоги разработчиков.
Библиотека C/C++ разработчика
Мы знаем, что вокруг C++ огромное количество полезного контента — от классических блогов и телеграм-каналов до Stack Overflow, Reddit-сообществ и YouTube-каналов. А может вы сами создаете контент про плюсы?
💬 Делитесь в комментариях своими любимыми местами, где вы изучаете C++, следите за новостями стандарта или черпаете вдохновение. Это могут быть известные ресурсы вроде isocpp.org, малоизвестные телеграм-каналы, подкасты, конференции или личные блоги разработчиков.
Библиотека C/C++ разработчика
🤔3👾2😁1
Когда у тебя в продакшене сотни тысяч видеокарт, даже один процент производительности — это серьезные деньги.
Михаил Лукин из компании Судо рассказал, как они 70 дней бенчмаркили разные варианты инструкций.
Часовой доклад о микроархитектурной оптимизации для RTX 30-й и 40-й серий. Узнаешь, почему целочисленные операции до сих пор в 64 раза медленнее floating-point и как обмануть компилятор NVCC.
Если работаешь с CUDA на production-нагрузках — сохрани в закладки. Где вы обычно теряете производительность на GPU?
👉 Доклад
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии () 🔹Сайт Proglib
Библиотека C/C++ разработчика
#линкер_рекомендует
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁3