Как найти плагиат в контестах по программированию

Многие (особенно в постсоветских странах) относятся к списыванию довольно беззаботно. Ученики в школах, студенты в университетах, а затем и специалисты в своей работе заимствуют чужие идеи и решения, не чувствуя вины за обман. Между тем плагиат — это не безобидное «подумаешь, списал», а серьезная проблема, которая ведет к мошенничеству и коррупции [1, 2].

Существует множество инструментов, направленных на поиск плагиата в текстах, изображениях и промышленном коде, которые показывают отличные результаты. Но в программировании есть область — решение олимпиадных задач — где применение этих инструментов никогда не изучали. В посте я расскажу об одном из самых перспективных алгоритмов поиска плагиата GPLAG и как я исследовала его применимость в олимпиадном программировании.

https://habr.com/ru/companies/hsespb/articles/655437/

Алгоритмы и Структуры данных

Программирование необычных шахмат

Написание своего шахматного движка - обширная тема, про которую пишут целые книги.

Однако очень многие шахматные программы работают со "стандартными" правилами шахмат и не могут работать при других правилах, хотя существуют сотни вариаций шахмат.

В этой заметке я покажу, каким образом можно написать достаточно быстрый и гибкий шахматный движок на С++, в котором можно задавать произвольный размер доски, расположение фигур, и создавать новые типы шахматных фигур.

Я запрограммировал 15 шахматных вариаций - для каждой опишу неожиданные ходы и результаты партий компьютера друг с другом.

https://habr.com/ru/articles/654745/

Алгоритмы и Структуры данных

Том Сойер играет в сортировку (QuickSort)

Вместо предисловия: вчера сын попросил объяснить на пальцах работу алгоритма QuickSort. В результате появился наглядный пример, в котором удалось показать и общую логику работы и процесс распараллеливания задачи.

https://habr.com/ru/articles/655161/

Алгоритмы и Структуры данных

Анализ финансовых ботов, можно ли заработать?

Для ответа на вопрос заработка при помощи торговых ботов, я потратил достаточно большое количество времени на изучение фондового и криптовалютных рынков. Если вкратце - любое свободное время вне своей работы и семьи уходило на торговлю. К сегодняшнему дню у меня открыты и пополнены счета на Тинькофф инвестициях, Interactive Brokers, Binance, Alpaca (здесь только демо счет для нерезидентов США), Okex и форекс клубе, премиум на TradingView. С каждым из них я использовал торговых ботов в меньшей или большей степени, изучал их API, трейдинг в целом и методы алгоритмической торговли.

Чтобы ответить на вопрос эффективности ботов, я потратил много времени на исследования в области нейросетей, алгоритмической торговли, крипто-трейдинга и могу теперь сделать выводы для дальнейших исследований и практического применения.

https://habr.com/ru/articles/654165/

Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритм поиска самой длинной подстроки-палиндрома

Один из самых прекрасных алгоритмов в информатике, который показывает, как можно получить большое ускорение от "вялого" O(n3) до молниеносного1 O(n), просто посмотрев на проблему с другой точки зрения.

Задача состоит в том, чтобы найти самую длинную подстроку, которая является палиндромом (читается одинаково слева направо и справа налево, например, "racecar"). Так, самый длинный палиндром в строке "Fractions are never odd or even" это "never odd or even" (регистр букв и пробелы игнорируются). Это также имеет практическое применение в биохимии (ГААТТЦ или ЦТТААГ являются палиндромными последовательностями2). К тому же, эту задачу3 часто дают на собеседовании.

https://habr.com/ru/articles/653617/

Алгоритмы и Структуры данных

Биомимикрия: как природные структуры вдохновляют инженеров на создание новых технологий. Часть 2

Природа остаётся величайшим источником инженерных решений, вдохновляя учёных и разработчиков на создание технологий, меняющих мир. От микроскопических слизевиков до крыльев бабочек — биомимикрия открывает новые горизонты, позволяя нам переосмысливать материалы, структуры и механизмы.

В этой статье мы продолжаем рассказывать вам о том, как природные механизмы вдохновляют на создание новых технологий. Впереди ещё больше примеров, где биология, физика и инженерия пересекаются, рождая инновации будущего.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/928764/

Алгоритмы и Структуры данных

Готовый код за 4 часа или за 4 минуты?
Решать тебе. Но рынок всё равно поставит на тех, кто кодит с нейросетями.

Большинство айтишников тратят время на шаблонный код, типовые решения и бесконечные правки — вместо того, чтобы сосредоточиться на логике продукта.

На бесплатном эфире с СЕО университета Зерокодер покажет, как применять Cursor для ускорения разработки — от быстрого написания кода до автоматизации рутинных задач программиста.

Что ждет вас на вебинаре?

– Разберём, что такое вайб-кодинг и как Cursor уже меняет правила игры на IT-рынке;
– Пошагово покажем, как программировать в Cursor, не написав ни единой строки кода вручную;
– Создадим готовый проект с нуля своими руками;
– Расскажем, где и как правильно применять эти знания в 2025 году.

Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.

Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.

Оптический спидометр

Измерение линейной скорости транспортных средств, оторванных от опоры и движущихся вдали от навигационных систем, является непростой задачей. Например, как измерить скорость космического аппарата? Имеются разные способы для этого: по доплеровскому сдвигу частоты зондирующего сигнала, анализом последовательности изображений с камер корабля близлежащих небесных тел, интегрированием сигнала с бортового акселерометра и др. На практике в основном применяют доплеровские методы. В них используются передатчик и приёмник зондирующего сигнала, размещённые на Земле (радарная станция) или на самом КА. В обоих случаях требуется небесное тело, относительно которого измеряется скорость. При дальних космических путешествиях доплеровские методы использовать затруднительно, т. к. мощность передатчика и чувствительность приёмника сигнала ограничены. Для применения метода измерения скорости по изображениям небесных тел нужны эти небесные тела поблизости и данные об их скорости, что также может быть проблемой. Метод интегрирования ускорения по сигналу с акселерометров становится неактуальным при длительном путешествии с гравитационными манёврами.

https://habr.com/ru/articles/653483/

Алгоритмы и Структуры данных

Случайные лабиринты и сапёр от третьего лица, инопланетные жуки и алгоритм Брезенхема

Уже больше 30 лет я занимаюсь разработкой видеоигр и регулярно экспериментирую с различными игровыми механиками. В результате я пришел к идее создать игру по типу сапёра, но от третьего лица и на roguelike подобном уровне.

Исследуя большое пространство, нужно собирать сокровища, разбираться с обитателями и охранной системой. При этом важно избегать ловушек, которые можно вычислить по цифрам. Как в игре «Сапёр».

Игра получилась на удивление играбельной, извините за тавтологию. Интересное сочетание экшена/аркады и паззла/адвенчуры. Разрешите рассказать вам о паре алгоритмических задач, возникших при генерации уровней. Сами алгоритмы простые. Однако интересно именно то, что их можно использовать в игре.

По мере написания статьи я делал анимированные иллюстрации и тестовый уровень, который вставил в игру. Получилось, что в результат этой статьи можно поиграть. Буду рад, если вам будет интересно, весело и/или полезно.

https://habr.com/ru/articles/653515

Алгоритмы и Структуры данных

Как мы научили навигатор лучше понимать намерения водителя

Раньше любое отклонение от маршрута — и пользователи слышали упрямое «Развернитесь»! Мы решили изменить этот подход.Новый алгоритм в нашем навигаторе:
1️⃣ использует дискриминацию маршрута,
2️⃣ применяет предпочтение рёбер,
3️⃣ учитывает контекст: случайные отклонения, движение по дворам, выбор маршрута,
4️⃣ и включает/отключает алгоритмы по умным триггерам.

Всё это, чтобы навигация в 2ГИС стала удобнее.Подробнее о математике и эвристиках — в статье.

Инженерный подход к тестированию алгоритмов: исследовательский анализ рабочего процесса. Часть 2

Как мы уже говорили в первой части, для демонстрации анализа алгоритма в более широком контексте примером послужит расстояние редактирования Левенштейна. Расстояние редактирования также иногда называют поиском похожих строк (или нечетким поиском). Это метрика редактирований (изменений символов), необходимых для преобразования одной строки в другую (целевую) строку. Из самых известных применений алгоритма можно выделить предоставление предложений по правильному написанию, нечеткий поиск по строке поискового запроса и сравнение последовательностей ДНК/РНК.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/653293/

Алгоритмы и Структуры данных

Стеганографические эксперименты с видеофайлами и Youtube

Сможет ли собственная стеганографическая pet-поделка выдержать тесты и успешно пройти через жернова внутренних верификаций и преобразований Youtube, который решено было выбрать в качестве видеохостинга для наукообразных экспериментов? Можно ли в конечном итоге использовать Youtube для альтернативного хранения видеоданных? Данная заметка постарается если не закрыть полностью ответы на эти вопросы, то по крайней мере через натурный эксперимент проиллюстрировать потенциальные возможности, которые могут оказаться скрытыми за простыми предположениям относительно организации хранения и обработки видеоданных.

https://habr.com/ru/articles/651905/

Алгоритмы и Структуры данных

Что считать счастьем покупателя?

Я работаю над качеством поиска в Яндекс.Маркете. И качество поиска прямо связано с ощущением счастья пользователя от шопинга. Счастье нужно измерять. Самый очевидный способ — посмотреть, купил ли что-нибудь пользователь. Но мы не всегда приходим в магазин или на Маркет, чтобы взять что-то конкретное.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/651751/

Алгоритмы и Структуры данных

Как мы подняли сквозную конверсию с 20 до 33% с помощью алгоритмов AI?

Серьёзная проблема для сервиса бронирований — прямые платежи от клиентов площадкам по заявкам, пришедшим через маркетплейс. Из-за этого компания лишается своей комиссии. Стандартные инструменты выявления подобных схем, такие как опрос пользователей, сбор обратной связи после мероприятий и так далее, имеют ограниченную эффективность, так как осуществляются случайным образом. Поэтому нашей R&D-команде ¹ была поставлена задача повысить эффективность проверок с помощью алгоритмов AI. ²

https://habr.com/ru/articles/651817/

Алгоритмы и Структуры данных

Как раскрасить вершины графа

Для начала обсудим все необходимые понятия. ПустьV — это некоторое множество, а E — множество, состоящее из неупорядоченных пар\{v,w\} элементов множестваV. Тогда графом называется пара(V,E). При этомVназывается множеством вершин графа, аE — множеством рёбер графа. Вершиныv, w\in Vназываются смежными, если они соединены ребром, то есть\{v,w\}\in E.

Рассмотрим граф, состоящий из трех вершин, которые попарно соединены ребрами. Множество вершин такого графа имеет вид V=\{x_1, x_2, x_3\}, а множество рёбер — E=\{ \{x_1,x_2\}, \{x_1,x_3\}, \{x_2,x_3\} \}. Все вершины у графа являются смежными. Удобно представить себе этот граф, изобразив его на плоскости.

https://habr.com/ru/articles/651793/

Алгоритмы и Структуры данных

День Святого Валентина: Как найти девушку при хайтек-эмиграции в «Силиконовый Лес» в Портленд, Орегон?

Silicon Forest в штате Орегон не так известен как Silicon Valley в Калифорнии, но он несомненно входит в топ-5 хайтек-мест в США. Просто факт из Википедии: хотя штаб-квартира Интела остается в Калифорнии, но еще в 1990-х компания начала переносить самую продвинутую разработку микроархитектуры в Орегон. Как очевидец, могу сообщить банальную причину: в начале интернет-бума цены на дома в Долине выросли вдвое, а потом втрое, и агломерация вокруг Портланда стала ближайшим местом бегства из Калифорнии для инженеров, которые хотели купить дом, но не хотели переучиваться на джаву и становиться дотком-миллионерами.

Но "Кремниевым Лесом" окресности Портленда назвали еще до описываемых событий. После второй мировой войны там выросла компания-производитель осциллографов Tektronix, а в начале 1980-х годов - производитель софтвера для проектировщиков микросхем Mentor Graphics (сейчас Siemens EDA). Чуть позже в Лесу возник производитель ПЛИС Lattice, а потом подтянулись японские компании: Fujitsu, Epson, NEC. Наконец, там сделали отделения IBM и HP, и "Кремниевый Лес" состоялся.

https://habr.com/ru/articles/651583/

Алгоритмы и Структуры данных

Как мы разработали гибкий пайплайн для прогноза временных рядов любых метрик

Меня зовут Александр Елизаров, я работаю в группе аналитики ключевых показателей в бизнес‑группе Поиска и рекламных технологий. В течение нескольких лет нам приходилось прогнозировать большое количество временных рядов разных доменных областей: от поисковой доли Яндекса до DAU определённых сервисов. Чтобы успешно справляться с этой задачей, мы вместе с коллегами разработали собственный прогнозный фреймворк. В этой статье я расскажу, как создать универсальный и гибкий пайплайн для прогнозирования.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/930014/

Алгоритмы и Структуры данных

Немного про SPARQL, или как мы заняли призовое место на Text-To-SPARQL Challenge на ESWC 2025

Мы — Даниил Березин и Роман Авдеев, магистранты кафедры банковских информационных технологий в МФТИ (СберТех).

В рамках дипломной работы под руководством кандидата технических наук, научного сотрудника группы «Прикладное NLP» AIRI Олега Сомова мы участвовали в соревновании Text‑To‑SPARQL Challenge на конференции ESWC 2025 (Порторож, Словения).

Среди 9 команд из ведущих европейских исследовательских центров мы заняли:

🥉 3-е место в треке DBPedia

🏅 5-е место в треке с корпоративным графом знаний

В этой статье расскажем, как проходило соревнование, какие подходы мы пробовали и какие уроки извлекли.

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/926518/

Алгоритмы и Структуры данных

Массивы в Pine Script: что это такое, как создавать, использовать и исправлять ошибки

Продолжаем знакомиться с TradingView, языком Pine Script и мудростями, которые помогут вам создавать собственные пользовательские индикаторы и стратегии. Соответственно, использовать их в торговле на любом рынке – будь то криптоактивы, национальный рынок акций или т.п.

https://habr.com/ru/articles/930842/

Алгоритмы и Структуры данных

Понижение ключевой ставки до 18% и парадокс рубля: анализ через призму кода

За последние два года ЦБ сначала поднимал ключевую ставку (процент, по которому Центральный банк даёт кредиты коммерческим банкам) до рекордных 21 % годовых, чтобы сдержать инфляцию (устойчивый рост общего уровня цен). А к июлю 2025 эту ставку понизили до 18 %, потому что инфляция начала сдавать. Казалось бы, снижение кредита-ставки — это благо для рубля: стало дешевле брать займы, бизнес оживился бы, и иностранцы потянулись бы за высокодоходными бумагами. Но в России всё вышло не так: рубль вовсе не взмыл вверх, а по сути остался в том же коридоре или даже слегка ослаб. Давайте разберёмся, почему.

https://habr.com/ru/articles/931150/

Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритм проталкивания предпотока: как найти максимальный поток в сети (для начинающих)

Сегодня мы разберём ещё один крутой алгоритм для поиска максимального потока — алгоритм проталкивания предпотока (Push‑Relabel). Если алгоритм Форда‑Фалкерсона — это как если бы вы искали дорогу в городе с фонариком, а алгоритм Диница — как если бы вы строили уровни и шли по ним этажами, то проталкивание предпотока — это как если бы вы взяли гидравлический домкрат и начали «выдавливать» воду из источника!

Представьте, что у вас есть система водопроводных труб, и вы хотите прокачать максимальное количество воды из водонапорной башни в городской район. Но вместо того чтобы искать пути и аккуратно направлять воду, вы решили действовать по‑другому: накачать воду под давлением в башню и позволить ей «выдавливаться» через трубы, постепенно находя оптимальные пути. Это и есть идея алгоритма проталкивания предпотока!

https://habr.com/ru/articles/927704/

Алгоритмы и Структуры данных