Умножение и деление сдвигом
В программировании существует специальная операция — арифметический сдвиг. Он позволяет существенно быстрее умножить или поделить число на степени двойки, чем обычные операции умножения и деления. Весь секрет — в строении двоичных чисел.
Как работает левый (<<) и правый (>>) арифметический сдвиг, хорошо объясняется в лекции:
https://youtu.be/_pLHvK-X4qg
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
В программировании существует специальная операция — арифметический сдвиг. Он позволяет существенно быстрее умножить или поделить число на степени двойки, чем обычные операции умножения и деления. Весь секрет — в строении двоичных чисел.
Как работает левый (<<) и правый (>>) арифметический сдвиг, хорошо объясняется в лекции:
https://youtu.be/_pLHvK-X4qg
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Оценка сложности алгоритма
Алгоритмы оцениваются по двум главным критериям — количеству занимаемой памяти и времени исполнения. Однако в алгоритмы можно подать различные входящие массивы данных, от чего время выполнения и количество памяти нельзя выразить одним числом. Поэтому для оценки сложности алгоритмов используют нотацию Big O.
Подробнее о Big O и оценке сложности алгоритмов:
https://youtu.be/ZRdOb4yR0kk
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Алгоритмы оцениваются по двум главным критериям — количеству занимаемой памяти и времени исполнения. Однако в алгоритмы можно подать различные входящие массивы данных, от чего время выполнения и количество памяти нельзя выразить одним числом. Поэтому для оценки сложности алгоритмов используют нотацию Big O.
Подробнее о Big O и оценке сложности алгоритмов:
https://youtu.be/ZRdOb4yR0kk
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Введение в связные списки
Сложно понять, что такое связные списки? Представьте себе поезд, в котором каждый вагон, возможно, содержит груз и при этом может быть связан с другим вагоном. Принцип построения связного списка схож с подобным поездом.
Видов связных списков несколько: односвязные, двусвязные и кольцевые. С односвязными списками вас познакомит статья:
https://tproger.ru/translations/introduction-to-linked-lists/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Сложно понять, что такое связные списки? Представьте себе поезд, в котором каждый вагон, возможно, содержит груз и при этом может быть связан с другим вагоном. Принцип построения связного списка схож с подобным поездом.
Видов связных списков несколько: односвязные, двусвязные и кольцевые. С односвязными списками вас познакомит статья:
https://tproger.ru/translations/introduction-to-linked-lists/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Не совершай ЭТУ ошибку!
Замечаю, что многие читают 5–10 крупных tech-каналов, думая, что этого хватает, чтобы развиваться в сфере.
Большие ресурсы действительно хороши для общей картины. Но они работают на широкую аудиторию, поэтому редкие идеи, интересные кейсы и уникальные новости не всегда доходят до них. Настоящая практика обычно зарождается в небольших нишевых каналах, а крупные медиа уже подхватывают их и цитируют у себя.
Мне стало интересно найти именно этих людей. Я скинул GPT-6 Astra список крупных каналов и попросил выбрать тех, кого они чаще всего цитируют (убрав рекламу и взаимный пиар)
Модель собрала авторов, которых хорошо знают в комьюнити. За многими из них я слежу годами, но некоторые каналы стали открытием даже для меня)
Собрал этих практиков в одну подборку, чтобы читать первоисточники параллельно с большими новостниками.
Подписка в 1 клик:
👉 https://t.me/addlist/UuZJRIAHqTJmZTMy
Замечаю, что многие читают 5–10 крупных tech-каналов, думая, что этого хватает, чтобы развиваться в сфере.
Большие ресурсы действительно хороши для общей картины. Но они работают на широкую аудиторию, поэтому редкие идеи, интересные кейсы и уникальные новости не всегда доходят до них. Настоящая практика обычно зарождается в небольших нишевых каналах, а крупные медиа уже подхватывают их и цитируют у себя.
При этом по качеству контента они ничем не уступают топам — просто не вкладывают такие же бюджеты в продвижение.
Мне стало интересно найти именно этих людей. Я скинул GPT-6 Astra список крупных каналов и попросил выбрать тех, кого они чаще всего цитируют (убрав рекламу и взаимный пиар)
Модель собрала авторов, которых хорошо знают в комьюнити. За многими из них я слежу годами, но некоторые каналы стали открытием даже для меня)
Собрал этих практиков в одну подборку, чтобы читать первоисточники параллельно с большими новостниками.
Подписка в 1 клик:
👉 https://t.me/addlist/UuZJRIAHqTJmZTMy
🤯2
Ищем кратчайший путь в лабиринте: объяснение на Python
Поиск пути является одной из типичных задач в программировании. Однако принципы алгоритмов поиска достаточно трудно освоить новичкам.
Понять лучше алгориты поиска пути можно на примере задачи по поиску выхода из двухмерного лабиринта. А руководство поможет разобраться с реализацией на Python популярного алгоритма поиска пути — алгоритма Дейкстры:
https://habr.com/ru/company/piter/blog/596029/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Поиск пути является одной из типичных задач в программировании. Однако принципы алгоритмов поиска достаточно трудно освоить новичкам.
Понять лучше алгориты поиска пути можно на примере задачи по поиску выхода из двухмерного лабиринта. А руководство поможет разобраться с реализацией на Python популярного алгоритма поиска пути — алгоритма Дейкстры:
https://habr.com/ru/company/piter/blog/596029/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Разбираемся в динамических структурах данных
В одном плейлисте собраны видео по различным структурам:
— односвязный и двусвязный список;
— бинарное дерево;
— стек;
— очередь, а также её вариант с приоритетом;
— дек.
Плейлист на YouTube: https://tprg.ru/yqli
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
В одном плейлисте собраны видео по различным структурам:
— односвязный и двусвязный список;
— бинарное дерево;
— стек;
— очередь, а также её вариант с приоритетом;
— дек.
Плейлист на YouTube: https://tprg.ru/yqli
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
YouTube
Односвязный список | Динамические структуры данных #1
В этом уроке мы начинаем изучение раздела "Динамические структуры данных". Сегодня мы узнаем что такое односвязный список (он же однонаправленный список), для чего он нужен, а так же рассмотрим его преимущества и недостатки.
✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅
Если вам…
✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅
Если вам…
Пока вы платите за западные нейросети – китайские делают то же самое бесплатно
ChatGPT и Claude Code давно у всех на слуху. Но за последние годы в Китае появилось множество мощных AI-инструментов, которые умеют не меньше – а главное, почти все бесплатны и доступны пользователям из России.
DeepSeek, Qwen, Hailuo и другие ИИ уже умеют работать с текстом, изображениями, кодом и анализом не хуже других нейросетей.
В Зерокодере собрали их в новом бесплатном вебинаре «Китайские нейросети 2026–2027».
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
• Проведем глубокое исследование рынка и превратим его в личный дашборд;
• Сделаем сайт без разработки с нуля;
• Сгенерируем кадры для собственного нейросериала;
• Протестируем функции, которых нет у западных ИИ-флагманов;
• Соберем собственный ИИ-стек для работы и проектов.
Не нужно выбирать между десятками сервисов и самостоятельно разбираться, что действительно работает. Вам покажут актуальные инструменты и их применение на практике.
Бонусом – справочник по 10 китайским ИИ и доступ к закрытой базе по нейросетям.
Бесплатный эфир по ссылке – регистрируйтесь
ChatGPT и Claude Code давно у всех на слуху. Но за последние годы в Китае появилось множество мощных AI-инструментов, которые умеют не меньше – а главное, почти все бесплатны и доступны пользователям из России.
DeepSeek, Qwen, Hailuo и другие ИИ уже умеют работать с текстом, изображениями, кодом и анализом не хуже других нейросетей.
В Зерокодере собрали их в новом бесплатном вебинаре «Китайские нейросети 2026–2027».
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
• Проведем глубокое исследование рынка и превратим его в личный дашборд;
• Сделаем сайт без разработки с нуля;
• Сгенерируем кадры для собственного нейросериала;
• Протестируем функции, которых нет у западных ИИ-флагманов;
• Соберем собственный ИИ-стек для работы и проектов.
Не нужно выбирать между десятками сервисов и самостоятельно разбираться, что действительно работает. Вам покажут актуальные инструменты и их применение на практике.
Бонусом – справочник по 10 китайским ИИ и доступ к закрытой базе по нейросетям.
Бесплатный эфир по ссылке – регистрируйтесь
Объяснение 3 сортировок простым языком
С этих трёх сортировок начинается изучение алгоритмов любого программиста:
— пузырьковая сортировка (Bubble Sort);
— сортировка выбором (Selection Sort);
— сортировка вставками (Insertion Sort).
Если вы прочитали о них в учебнике, но ничего не поняли, рекомендуем заглянуть в тред в Твиттере, где очень легко объясняются эти 3 алгоритма. Пожалуй, даже ваше домашнее животное поймёт (но никогда не признается).
Если не привыкли читать треды, то можно почитать в более привычном виде статьи.
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
С этих трёх сортировок начинается изучение алгоритмов любого программиста:
— пузырьковая сортировка (Bubble Sort);
— сортировка выбором (Selection Sort);
— сортировка вставками (Insertion Sort).
Если вы прочитали о них в учебнике, но ничего не поняли, рекомендуем заглянуть в тред в Твиттере, где очень легко объясняются эти 3 алгоритма. Пожалуй, даже ваше домашнее животное поймёт (но никогда не признается).
Если не привыкли читать треды, то можно почитать в более привычном виде статьи.
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Алгоритмы и структуры данных на JavaScript
Всего за час вы узнаете о таких алгоритмах на JS, как поиск, сортировка, обходы графа, деревьев и кеширование. Кроме того, в ролике рассмотрены структуры данных, которые активно используются в разработке: массивы, списки, деревья, стек, очередь, сет и map:
https://youtu.be/NErrGZ64OdE
Весь код из видео: https://github.com/utimur/algs_and_structures_course
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Всего за час вы узнаете о таких алгоритмах на JS, как поиск, сортировка, обходы графа, деревьев и кеширование. Кроме того, в ролике рассмотрены структуры данных, которые активно используются в разработке: массивы, списки, деревья, стек, очередь, сет и map:
https://youtu.be/NErrGZ64OdE
Весь код из видео: https://github.com/utimur/algs_and_structures_course
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
YouTube
Алгоритмы и структуры данных ПОЛНЫЙ КУРС на JAVASCRIPT
Ролик устарел!! НОвая улучшенная версия - https://youtu.be/hXYHZVMHec0
В этом ролике мы кратко пройдемся по самым популярным алгоритмам, таким как поиск, сортировка, обходы графа, деревьев, кеширование и рассмотрим основные структуры данных: массивы, списки…
В этом ролике мы кратко пройдемся по самым популярным алгоритмам, таким как поиск, сортировка, обходы графа, деревьев, кеширование и рассмотрим основные структуры данных: массивы, списки…
Двоичное (бинарное) дерево поиска
Структуры данных «деревья» широко распространены в программировании, например каталог проекта или DOM-дерево в веб-разработке.
Среди них особенно выделяется двоичное дерево поиска, которое позволяет существенно ускорить поиск элементов.
Подробнее о структуре двоичного дерева и его реализации в коде:
https://tprg.ru/YpfD
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Структуры данных «деревья» широко распространены в программировании, например каталог проекта или DOM-дерево в веб-разработке.
Среди них особенно выделяется двоичное дерево поиска, которое позволяет существенно ускорить поиск элементов.
Подробнее о структуре двоичного дерева и его реализации в коде:
https://tprg.ru/YpfD
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Tproger
Алгоритмы и структуры данных для начинающих: двоичное дерево поиска
До сих пор мы рассматривали структуры данных, данные в которых располагаются линейно. В связном списке --- от первого узла к единственному последнему. В
Действительно ли компьютер генерирует случайное число?
Алгоритмы, которые мы используем в своих программах для генерации случайных чисел, на самом деле выдают не совсем случайные значения. В основе генератора псевдослучайных чисел (ГПСЧ) лежит семя (seed), от которого отталкивается алгоритм.
Но существуют и другие варианты поиска случайного числа. С ними и ГСПЧ вы можете ознакомиться в статье:
https://nuancesprog.ru/p/14619/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Алгоритмы, которые мы используем в своих программах для генерации случайных чисел, на самом деле выдают не совсем случайные значения. В основе генератора псевдослучайных чисел (ГПСЧ) лежит семя (seed), от которого отталкивается алгоритм.
Но существуют и другие варианты поиска случайного числа. С ними и ГСПЧ вы можете ознакомиться в статье:
https://nuancesprog.ru/p/14619/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Дизайнер, айтишник, продажник или маркетолог – а что, если часть вашей работы заберет Claude Code?
На первом бесплатном практикуме покажут, как это работает в реальных задачах – без теории и длинных презентаций.
За 90 минут Кирилл Пшинник, CEO Университета Зерокодера, научит вас собирать:
• дашборд по продажам из обычной таблицы;
• парсер для сбора данных с сайтов и мониторинга конкурентов;
• презентацию из текста или отчета;
• инфографику и баннеры в едином стиле;
• вертикальные ролики из длинного видео;
• автоматический отчет, который Claude Code будет собирать по расписанию.
И это только часть: покажут подключение к Google Таблицам, Диску, почте и календарю, а также работу 15 агентов одновременно.
Главное – в конце остаются не слайды о возможностях Claude Code, а реальные рабочие файлы, которые можно использовать дальше.
Бонус: инструкция по установке и оплате Claude Code из России + промты и 20 готовых подсказок.
Бесплатная регистрация по ссылке.
На первом бесплатном практикуме покажут, как это работает в реальных задачах – без теории и длинных презентаций.
За 90 минут Кирилл Пшинник, CEO Университета Зерокодера, научит вас собирать:
• дашборд по продажам из обычной таблицы;
• парсер для сбора данных с сайтов и мониторинга конкурентов;
• презентацию из текста или отчета;
• инфографику и баннеры в едином стиле;
• вертикальные ролики из длинного видео;
• автоматический отчет, который Claude Code будет собирать по расписанию.
И это только часть: покажут подключение к Google Таблицам, Диску, почте и календарю, а также работу 15 агентов одновременно.
Главное – в конце остаются не слайды о возможностях Claude Code, а реальные рабочие файлы, которые можно использовать дальше.
Бонус: инструкция по установке и оплате Claude Code из России + промты и 20 готовых подсказок.
Бесплатная регистрация по ссылке.
Структура данных «связный список»
Связные списки по сравнению с массивами хороши тем, что могут хранить произвольное количество объектов. При этом сами объекты имеют внутри ссылку на следующий объект в списке (односвязный список), а также на предыдущий объект, если список двусвязный.
Подробнее о связных списках и их методах:
https://tproger.ru/translations/linked-list-for-beginners/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Связные списки по сравнению с массивами хороши тем, что могут хранить произвольное количество объектов. При этом сами объекты имеют внутри ссылку на следующий объект в списке (односвязный список), а также на предыдущий объект, если список двусвязный.
Подробнее о связных списках и их методах:
https://tproger.ru/translations/linked-list-for-beginners/
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Ключевые алгоритмические парадигмы для решения нестандартных задач
В спортивном программировании для решения задач используются ключевые алгоритмические парадигмы, на базе которых реализуется алгоритм решения:
— полный поиск;
— жадный алгоритм;
— «разделяй и властвуй»;
— динамическое программирование.
Подробнее о парадигмах (с примерами на C++): https://tprg.ru/Q8bw
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
В спортивном программировании для решения задач используются ключевые алгоритмические парадигмы, на базе которых реализуется алгоритм решения:
— полный поиск;
— жадный алгоритм;
— «разделяй и властвуй»;
— динамическое программирование.
Подробнее о парадигмах (с примерами на C++): https://tprg.ru/Q8bw
Data Science: Алгоритмы и Структуры данных | Чат 💬
Tproger
Ключевые алгоритмические парадигмы с примерами на C++
В статье рассмотрены ключевые алгоритмы в программировании и приведены примеры их реализации на языке программирования C++.