Golang + IT

• В язык были добавлены три новых встроенных функции: min, max и clear. Функции min и max вычисляют наименьшее (или наибольшее, для max) значение из фиксированного числа аргументов. Функция clear удаляет все элементы из карты или обнуляет все элементы среза. Подробнее см. спецификацию языка.

• Порядок инициализации пакетов теперь определен более точно. Новый алгоритм таков: отсортировать все пакеты по пути импорта, повторять до тех пор, пока список пакетов не станет пустым: найти первый пакет в списке, для которого все импорты уже инициализированы, инициализировать этот пакет и удалить его из списка. Это может изменить поведение некоторых программ, которые полагаются на конкретный порядок инициализации, который не был выражен явными импортами. Поведение таких программ не было хорошо определено спецификацией в прошлых релизах. Новое правило обеспечивает однозначное определение.

• Было сделано несколько улучшений, которые повышают мощность и точность вывода типов. Теперь (возможно частично инстанцированная обобщенная) функция может быть вызвана с аргументами, которые сами являются (возможно частично инстанцированными) обобщенными функциями. Компилятор будет пытаться вывести отсутствующие типовые аргументы вызываемой функции (как и раньше) и, для каждого аргумента, который является обобщенной функцией, которая не полностью инстанцирована, ее отсутствующие типовые аргументы (новое). Типичные случаи использования - это вызовы обобщенных функций, работающих с контейнерами (например, slices.IndexFunc), где функциональный аргумент также может быть обобщенным, и где типовой аргумент вызываемой функции и ее аргументов выводится из типа контейнера.

• В инструментах были сделаны различные улучшения производительности и исправления ошибок. Например: go build теперь поддерживает флаг -trimpath для удаления всей информации о файловой системе из скомпилированных исполняемых файлов; go vet теперь проверяет корректность использования R15 при динамической компоновке на amd64; go mod tidy теперь удаляет неиспользуемые замены из go.mod.

• В библиотеках были добавлены новые пакеты и улучшены существующие. Например: был добавлен новый пакет log/slog для структурированного логирования; был добавлен новый пакет testing/slogtest для поддержки тестирования кода, использующего log/slog; был добавлен новый пакет slices для работы со срезами любого типа; был добавлен новый пакет maps для работы с картами любого типа; был добавлен новый пакет cmp для сравнения значений разных типов.

Интересные факты и фичи языков программирования у нас в канале, заходи :)

C# является объектно-ориентированным языком программирования, разработанным Microsoft. Он широко используется для создания веб-приложений на платформе .NET. C# имеет мощную экосистему инструментов и библиотек, которые обеспечивают высокую производительность и эффективность разработки. Он также поддерживает многопоточность, асинхронное программирование и взаимодействие с базами данных. Если у вас есть опыт работы с .NET или если ваша команда уже знакома с C#, то он может быть хорошим выбором для backend веб-разработки.

Go (Golang) - это язык программирования, разработанный Google, который изначально был создан для решения проблем больших распределенных систем. Go обладает простым и понятным синтаксисом, который способствует быстрой разработке. Он также имеет встроенную поддержку параллельного и конкурентного программирования, что делает его хорошим выбором для создания высокопроизводительных и масштабируемых веб-приложений. Если вы и ваша команда предпочитаете простоту и эффективность разработки, Go может быть хорошим выбором.

Интересные факты и фичи языков программирования у нас в канале, заходи :)

Вызов метода close важен по нескольким причинам:

• Закрытие канала позволяет отправителям и получателям знать, что больше не будет передаваться никаких значений. Это может быть полезно для синхронизации горутин или предотвращения блокировки при чтении из канала. Если канал не будет закрыт, то получатели будут ждать новых значений бесконечно, а отправители могут получить ошибку при попытке отправить значение в полный канал.

• Закрытие файла или сетевого соединения освобождает файловый дескриптор или порт, который был занят ресурсом. Это позволяет избежать утечки ресурсов и повысить производительность программы. Если файл или соединение не будет закрыто, то они будут занимать системные ресурсы до тех пор, пока программа не завершится или не будет принудительно закрыта операционной системой.

• Закрытие ресурса также может сбросить буферы, которые используются для оптимизации записи или чтения данных. Это гарантирует, что все данные будут корректно записаны или прочитаны до закрытия ресурса. Если буферы не будут сброшены, то часть данных может быть потеряна или повреждена.

Для того, чтобы вызвать метод close, нужно убедиться, что ресурс поддерживает этот метод и что он еще не был закрыт. Некоторые ресурсы могут не иметь метода close или иметь другое название для этого метода (например, Flush или Done). Также важно избегать повторного закрытия ресурса, так как это может привести к ошибке или панике. Для этого можно использовать defer-выражение, которое гарантирует, что метод close будет вызван один раз при выходе из функции.

Интересные факты и фичи языков программирования у нас в канале, заходи :)

Hello my Dudes

Бинарное дерево - это структура данных, которая представляет собой иерархическую коллекцию элементов, называемых узлами (nodes). Каждый узел имеет значение и может иметь до двух дочерних узлов, называемых левым и правым потомками (left and right children). Узел, который не имеет родителя, называется корнем (root) дерева. Узел, который не имеет потомков, называется листом (leaf) дерева.

Бинарные деревья могут быть использованы для решения различных задач, связанных с поиском, сортировкой, классификацией и вычислением данных. Например, бинарное дерево поиска (binary search tree) - это бинарное дерево, в котором для каждого узла выполняется условие: все значения в левом поддереве меньше значения узла, а все значения в правом поддереве больше или равны значению узла. Бинарное дерево поиска позволяет быстро находить, добавлять и удалять элементы по заданному ключу.

В голанг нет встроенного типа для бинарных деревьев, но их можно реализовать с помощью структур (structs) и указателей (pointers). Для создания бинарного дерева в голанг нужно определить тип узла и тип дерева:

Для добавления элемента в бинарное дерево поиска нужно написать функцию, которая принимает указатель на дерево и значение, которое нужно добавить. Функция должна найти подходящее место для нового узла в дереве и связать его с родителем:

Для поиска элемента в бинарном дереве поиска нужно написать функцию, которая принимает указатель на дерево и значение, которое нужно найти. Функция должна вернуть указатель на узел, содержащий искомое значение, или nil, если такого узла нет в дереве:

Для удаления элемента из бинарного дерева поиска нужно написать функцию, которая принимает указатель на дерево и значение, которое нужно удалить. Функция должна найти узел, содержащий удаляемое значение, и заменить его подходящим узлом из поддеревьев:

Могут быть косяки, не судите строго. У меня через 20 минут созвон (я их очень не люблю).

Линейный поиск имеет временную сложность O(n), где "n" - это количество элементов в списке. В худшем случае алгоритм может проверить все элементы, поэтому его производительность ухудшается с ростом размера списка.

Помимо своей простоты, линейный поиск также может применяться в неотсортированных списках или там, где нет возможности использовать более сложные алгоритмы поиска, такие как двоичный поиск. Однако для больших объемов данных и поиска в отсортированных структурах обычно рекомендуется использовать более эффективные алгоритмы.

Бинарный поиск

Бинарный поиск (Binary Search) - это эффективный алгоритм поиска элемента в отсортированном списке, массиве или коллекции. Он использует стратегию "разделяй и властвуй", что позволяет быстро находить искомый элемент.

Описание алгоритма:

1. Начните с определения границ поиска. Установите начальную границу (left) в начало списка и конечную границу (right) в его конец.

2. Найдите средний элемент между начальной и конечной границей.

3. Сравните средний элемент с искомым значением.

4. Если средний элемент совпадает с искомым значением, возвращаем его индекс (или значение, в зависимости от реализации).

5. Если средний элемент больше искомого значения, обновите конечную границу (right) на позицию перед средним элементом и перейдите к шагу 2.

6. Если средний элемент меньше искомого значения, обновите начальную границу (left) на позицию после среднего элемента и перейдите к шагу 2.

7. Повторяйте шаги 2-6 до тех пор, пока не будет найден искомый элемент или пока начальная граница (left) не станет больше конечной границы (right).

Бинарный поиск имеет временную сложность O(log n), где "n" - это количество элементов в списке. Это означает, что в худшем случае алгоритм будет выполняться за логарифмическое время, что является значительно более эффективным, чем линейный поиск.

Однако для применения бинарного поиска список должен быть отсортирован по возрастанию или убыванию. В противном случае результаты будут непредсказуемыми. Бинарный поиск особенно полезен, когда требуется повторно выполнять поиск в отсортированных структурах данных, таких как массивы или списки, с минимальными затратами на время выполнения.

Прыжковый поиск

Прыжковый поиск (Jump Search) - это алгоритм поиска элемента в отсортированном списке, массиве или коллекции. Он использует идею деления интервала на блоки и прыжки через эти блоки для быстрого приближения к искомому элементу.

Описание алгоритма:

1. Задайте размер прыжка (jump size). Обычно он выбирается как квадратный корень из общего количества элементов в списке.

2. Начните с первого элемента списка.

3. Сравните текущий элемент с искомым значением.

4. Если текущий элемент равен искомому значению, верните его индекс (или значение, в зависимости от реализации).

5. Если текущий элемент больше искомого значения или достигнут конец списка, перейдите к следующему шагу.

6. Сделайте прыжок через блоки, перемещаясь вперед на размер прыжка.

7. Повторяйте шаги 3-6 до тех пор, пока текущий элемент не станет больше искомого значения или вы превысите границы списка.

8. Если текущий элемент больше искомого значения, выполните линейный поиск в предыдущем блоке с момента последнего прыжка.

9. Если элемент найден, верните его индекс (или значение, в зависимости от реализации).

10. Если элемент не найден, верните -1 (или другое значение, указывающее отсутствие элемента).

Прыжковый поиск имеет временную сложность O(√n), где "n" - количество элементов в списке. Он более эффективен, чем линейный поиск, но менее эффективен, чем бинарный поиск. Однако прыжковый поиск особенно полезен, когда список имеет равномерное распределение данных и доступ к элементам осуществляется за постоянное время.

Важно отметить, что прыжковый поиск также требует отсортированного списка для правильного функционирования.

В общем: да прибудет с вами сила.

Постепенно цикл буду дополнять.