Physics.Math.Code
139K subscribers
5.14K photos
1.91K videos
5.78K files
4.29K links
VK: vk.com/physics_math
Чат инженеров: @math_code
Учебные фильмы: @maths_lib
Репетитор IT mentor: @mentor_it
YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode

Обратная связь: @physicist_i
Download Telegram
Задачи_по_теории_множеств,_математической_логике_и_теории_алгоритмов.zip
4.3 MB
📙 Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов [2004] И.А. Лавров, Л.Л. Максимова

В книге в форме задач систематически изложены основы теории множеств, математической логики и теории алгоритмов. Книга предназначена для активного изучения математической логики и смежных с ней наук. Состоит из трех частей: «Теория множеств», «Математическая логика» и «Теория алгоритмов». Задачи снабжены указаниями и ответами. Все необходимые определения сформулированы в кратких теоретических введениях к каждому параграфу. 3-е издание книги вышло в 1995 г. Сборник может быть использован как учебное пособие для математических факультетов университетов, педагогических институтов, а также в технических вузах при изучении кибернетики и информатики. Для математиков – алгебраистов, логиков и кибернетиков.

Теория алгоритмов — раздел математической логики, в котором изучаются теоретические возможности эффективных процедур вычисления (алгоритмов) и их приложения.

📝 Теория алгоритмов развивается по нескольким направлениям:

▪️ Классическая теория алгоритмов. Изучает проблемы формулировки задач в терминах формальных языков, проводит классификацию задач по классам сложности (P, NP и др.).

▪️ Теория асимптотического анализа алгоритмов. Рассматривает методы получения асимптотических оценок ресурсоёмкости или времени выполнения алгоритмов, в частности, для рекурсивных алгоритмов.

▪️ Теория практического анализа вычислительных алгоритмов. Решает задачи поиска практических критериев качества алгоритмов, разработки методики выбора рациональных алгоритмов. #computer_science #дискретная_математика #математика #теория_множеств #math #coding #алгоритмы

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
🔥29👍206🤯1
🖥 Какая самая страшная структура данных?

🖥 Структуры данных в программировании — это способ организации и хранения данных таким образом, чтобы их можно было эффективно использовать и обрабатывать. Они играют ключевую роль в разработке алгоритмов и оптимизации производительности программ.

Некоторые структуры данных в программировании:

◾️ Списки. Подходят для хранения и обработки упорядоченных данных. Полезны в управлении задачами, лентах соцсетей и корзинах интернет-магазинов.

◾️ Массивы. Упорядоченная коллекция элементов фиксированного размера. Подходят для ситуаций, где размер коллекции известен или редко меняется.

◾️ Стеки. Следуют принципу «последним пришёл — первым вышел». Используются для реализации операций отмены/повтора в текстовых редакторах или ведения истории просмотров в веб-браузерах.

◾️ Очереди. Работают по принципу «первым пришёл — первым вышел». Подходят для управления заданиями печати, отправки действий пользователя в играх на сервер или обработки сообщений в чат-приложениях.

◾️ Деревья. Организуют данные иерархически. Полезны для представления данных с естественными иерархиями или связями.

◾️ Графы. Состоят из узлов (вершин) и рёбер, соединяющих эти узлы. Используются для моделирования сетей, таких как социальные сети, транспортные сети и компьютерные сети.

◾️ Хэш-таблицы. Позволяют эффективно искать, вставлять и удалять данные. Используют хэш-функцию для сопоставления ключей с соответствующими местами хранения и обеспечивают доступ к сохранённым значениям за постоянное время.
#программирование #разработка #структуры_данных #алгоритмы #IT #computer_science

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9322👨‍💻9🙈5🌚43🔥2👻2❤‍🔥1
⌨️ Программирование циклично, дамы и господа? Ваше мнение в комментариях...

👨🏻‍💻 Комментарий одного из наших подписчиков к посту с рассуждением о развитии IT:

... скорее всего тут имелось ввиду то не то чтобы сам код как таковой* а программное обеспечение в целом растёт по сложности, что провоцирует необходимость аппаратной развиваться чтобы адекватно выполнять этот код, и полученные новые вычислительные мощности в свою очередь запускают новую итерацию увеличения фичастости программ, а те в свою очередь опять подгоняют к развитию CPU.

* — не смотря на общераспространенное мнение что в целом программирование сейчас стало топорным: программисты стараются не писать реализацию сами, а прежде всего искать готовое, применять сверхвысокоуровневые и сверхабстрагированные конструкции (тратящие процессорное время) вместо того чтобы написать на Си, а сейчас так еще (что на самом деле возможно плохо для индустрии) - применяют для написания ИИ. И даже есть шутка что "раньше, когда компьютеры были большими, а программисты умными" - вот не смотря на все это и сам код в целом становится лучше, хорошеет, в том плане что тенденция в коде такова что он стремится быть максимально независящим и от аппаратуры и процессоров и от размера данных, а весь необходимый аппаратно-зависимый код стараются максимально минимизировать и изолировать в отельных маленьких модулях.

Яркий пример первые DOS игры которые от аппаратуры зависели на столько что стали не играбельны когда процессоры стали быстрее, тк "физика" в играх зависела не от времени а от частоты процессора.

Я описал более менее хороший сценарий, когда одно другое подгоняет и мы уже имеем возможность вооружившись необходимым минимумом абстракций писать код независящий от оборудования. Но дальше этим начинают злоупотреблять особенно читая мантры "время программиста дороже всего", "интересы бизнеса дороже всего", и в итоге получаются такие вещи как Electron, как Python, как приложения в браузере - печальная сторона современного IT, тот самый плохой код, тормозящий процессоры.


#IT #алгоритмы #computer_science #программирование #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
💯48👍23❤‍🔥146🔥2🤓2🗿2🤷‍♂1
👨🏻‍💻 Интересная история из нашего чата ( @math_code ), которая может послужить темой для обсуждения нескольких важных вопросов.

▪️ Нужно ли переживать по поводу возраста, в котором вы начинаете изучать Computer Science и программирование в частности? Или силы и знания приходят во время процесса, во время решения и умственной активности, и это не зависит от возраста?

▪️ Нужно ли впадать в депрессию, если что-то долго не получается? Сравнивать себя с другими? Если все вокруг лучше, то неужели нужно бросать это дело? Или же наоборот нужно стремиться быть именно в том коллективе, где ты самый слабый (временно), чтобы был рост?

▪️ Что делать, если не получается решить задачу? Какой алгоритм можно предложить, чтобы научиться вытаскивать себя из таких ситуаций?

▪️ Если вы опытный разработчик, дайте советы начинающим. Именно те советы, которых вам так сильно не хватало на старте вашего обучения. Расскажите про свой опыт, свою историю успеха и неудач. Расскажи про ваш возраст.

📚 Подборка книг по дискретной математике, информатике, алгоритмам

📚 Искусство программирования / The Art of Computer Programming

📚 3 книги по программированию [Никлаус Вирт]

🖥 Какая самая страшная структура данных?

#IT #алгоритмы #computer_science #программирование #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
36👍25🔥8👻32❤‍🔥1🙏1
👨🏻‍💻 Алгоритмическая задачка для наших программистов. Попробуйте самостоятельно написать алгоритм для расчета данного выражения.

💡 Как можно написать алгоритм для общего случая, когда число под самым внутренним корнем равно n ?

✏️ Обсуждаем задачу здесь в комментариях 🔎

#программирование #IT #разработка #computer_science #алгоритмы #задачи #code #разбор_задач #programming #coding

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2011🔥9🤔3🤯2🤗21🌚1