Какие бывают элементы в программировании

5. Основные элементы программирования

Большинство программ создаются для решения какой-либо задачи. В процессе решения задачи на компьютере пользователю нужно ввести обрабатываемые дан­ные, указать, как их обрабатывать, задать способ вывода полученных результатов. Поэтому как программист вы должны знать:

• как ввести информацию в память (ввод);

• как хранить информацию в памяти (данные);

• как указать правильные команды для обработки данных (операции);

• как передать обратно данные из программы пользователю (вывод). Вы должны упорядочить команды таким образом, чтобы:

• некоторые из них выполнялись только в том случае, если соблюдается неко­торое условие или ряд условий (условное выполнение);

• другие выполнялись повторно некоторое число раз (циклы);

• третьи выделялись в отдельные части, которые могут быть неоднократно вы­полнены в разных местах программы (подпрограммы).

Таким образом, как программист вы должны уметь использовать семь основ­ных элементов программирования: ввод, данные, операции, вывод, условное вы­полнение, циклы и подпрограммы и на их основе строить программы.

Этот список не является исчерпывающим, однако он содержит те элементы, которые обычно присущи всем программам (и процедурным языкам программиро­вания). Многие языки программирования, в том числе и Паскаль, имеют еще до­полнительные средства, которые вы изучите далее. Ниже дается краткое описание каждого элемента.

Ввод означает считывание значений, поступающих с клавиатуры, с диска, из порта ввода-вывода.

Данные — это константы, переменные и структуры, содержащие числа (целые и вещественные), текст (символы и строки) или адреса (переменных и структур).

Операции осуществляют присваивание значений, их комбинирование сложение, деление и т. д. ) и сравнение значений (равные, неравные и т.д.).

Вывод означает запись информации на экран, на диск или в порт ввода-вывода.

Условное выполнение предполагает выполнение набора команд в случае, если удовлетворяется (является истинным) некоторое условие (если это условие не удовлетворяется, то эти команды пропускаются или же выполняется другой набор команд) или если некоторый элемент данных имеет некоторое специальное значение или значение из некоторого спектра.

Благодаря циклам некоторый набор команд выполняется повторно или фиксированное число раз, или пока является истинным некоторое условие, или пока некоторое условие не стало истинным.

Подпрограмма представляет собой набор команд, который имеет имя и может быть неоднократно вызван из любого места программы по его имени.

6. Общая структура языков программирования введение

Практически каждый (алгоритмический) язык программирования (ЯП) предназначен для записи некоторого множества алгоритмов. Соответственно, учитывая, что алгоритмом, как правило, называют набор инструкций, понятных исполнителю, и то, что исполнителем в данном случае является ЭВМ, легко определить набор механизмов (средств управления исполнителем), которыми обязан обладать каждый язык программирования. Знание этих базовых механизмов позволяет программисту довольно легко переходить с одного языка на другой (хотя бы по той простой причине, что в любом новом языке эффективнее искать известные вещи, чем натыкаться на неизвестные). Кроме того, зачастую оно (знание) позволяет легче понять структуру языка в целом.

Основные структуры данных. Матчасть. Азы

Все чаще замечаю, что современным самоучкам очень не хватает матчасти. Все знают языки, но мало основы, такие как типы данных или алгоритмы. Немного про типы данных.

Еще в далеком 1976 швейцарский ученый Никлаус Вирт написал книгу Алгоритмы + структуры данных = программы.

40+ лет спустя это уравнение все еще верно. И если вы самоучка и надолго в программировании пробегитесь по статье, можно по диагонали. Можно код кофе.

В статье так же будут вопросы, которое вы можете услышать на интервью.

Что такое структура данных?

Структура данных — это контейнер, который хранит данные в определенном макете. Этот «макет» позволяет структуре данных быть эффективной в некоторых операциях и неэффективной в других.

Какие бывают?

Линейные, элементы образуют последовательность или линейный список, обход узлов линеен. Примеры: Массивы. Связанный список, стеки и очереди.

Нелинейные, если обход узлов нелинейный, а данные не последовательны. Пример: граф и деревья.

Основные структуры данных.

1. Массивы
2. Стеки
3. Очереди
4. Связанные списки
5. Графы
6. Деревья
7. Префиксные деревья
8. Хэш таблицы

Массивы

Массив — это самая простая и широко используемая структура данных. Другие структуры данных, такие как стеки и очереди, являются производными от массивов.

Изображение простого массива размера 4, содержащего элементы (1, 2, 3 и 4).

Каждому элементу данных присваивается положительное числовое значение (индекс), который соответствует позиции элемента в массиве. Большинство языков определяют начальный индекс массива как 0.

Бывают

Одномерные, как показано выше.
Многомерные, массивы внутри массивов.

Основные операции

• Insert-вставляет элемент по заданному индексу
• Get-возвращает элемент по заданному индексу
• Delete-удаление элемента по заданному индексу
• Size-получить общее количество элементов в массиве

Вопросы

• Найти второй минимальный элемент массива
• Первые неповторяющиеся целые числа в массиве
• Объединить два отсортированных массива
• Изменение порядка положительных и отрицательных значений в массиве

Стеки

Стек — абстрактный тип данных, представляющий собой список элементов, организованных по принципу LIFO (англ. last in — first out, «последним пришёл — первым вышел»).

Это не массивы. Это очередь. Придумал Алан Тюринг.

Примером стека может быть куча книг, расположенных в вертикальном порядке. Для того, чтобы получить книгу, которая где-то посередине, вам нужно будет удалить все книги, размещенные на ней. Так работает метод LIFO (Last In First Out). Функция «Отменить» в приложениях работает по LIFO.

Изображение стека, в три элемента (1, 2 и 3), где 3 находится наверху и будет удален первым.

Основные операции

• Push-вставляет элемент сверху
• Pop-возвращает верхний элемент после удаления из стека
• isEmpty-возвращает true, если стек пуст
• Top-возвращает верхний элемент без удаления из стека

Вопросы

• Реализовать очередь с помощью стека
• Сортировка значений в стеке
• Реализация двух стеков в массиве
• Реверс строки с помощью стека

Очереди

Подобно стекам, очередь — хранит элемент последовательным образом. Существенное отличие от стека – использование FIFO (First in First Out) вместо LIFO.

Пример очереди – очередь людей. Последний занял последним и будешь, а первый первым ее и покинет.

Изображение очереди, в четыре элемента (1, 2, 3 и 4), где 1 находится наверху и будет удален первым

Основные операции

• Enqueue—) — вставляет элемент в конец очереди
• Dequeue () — удаляет элемент из начала очереди
• isEmpty () — возвращает значение true, если очередь пуста
• Top () — возвращает первый элемент очереди

Вопросы

• Реализовать cтек с помощью очереди
• Реверс первых N элементов очереди
• Генерация двоичных чисел от 1 до N с помощью очереди

Связанный список

Связанный список – массив где каждый элемент является отдельным объектом и состоит из двух элементов – данных и ссылки на следующий узел.

Принципиальным преимуществом перед массивом является структурная гибкость: порядок элементов связного списка может не совпадать с порядком расположения элементов данных в памяти компьютера, а порядок обхода списка всегда явно задаётся его внутренними связями.

Бывают

Однонаправленный, каждый узел хранит адрес или ссылку на следующий узел в списке и последний узел имеет следующий адрес или ссылку как NULL.

Двунаправленный, две ссылки, связанные с каждым узлом, одним из опорных пунктов на следующий узел и один к предыдущему узлу.

Круговой, все узлы соединяются, образуя круг. В конце нет NULL. Циклический связанный список может быть одно-или двукратным циклическим связанным списком.

Самое частое, линейный однонаправленный список. Пример – файловая система.

Основные операции

• InsertAtEnd — Вставка заданного элемента в конец списка
• InsertAtHead — Вставка элемента в начало списка
• Delete — удаляет заданный элемент из списка
• DeleteAtHead — удаляет первый элемент списка
• Search — возвращает заданный элемент из списка
• isEmpty — возвращает True, если связанный список пуст

Вопросы

• Реверс связанного списка
• Определение цикла в связанном списке
• Возврат N элемента из конца в связанном списке
• Удаление дубликатов из связанного списка

Графы

Граф-это набор узлов (вершин), которые соединены друг с другом в виде сети ребрами (дугами).

Бывают

Ориентированный, ребра являются направленными, т.е. существует только одно доступное направление между двумя связными вершинами.
Неориентированные, к каждому из ребер можно осуществлять переход в обоих направлениях.
Смешанные

Встречаются в таких формах как

• Матрица смежности
• Список смежности

Общие алгоритмы обхода графа

• Поиск в ширину – обход по уровням
• Поиск в глубину – обход по вершинам

Вопросы

• Реализовать поиск по ширине и глубине
• Проверить является ли граф деревом или нет
• Посчитать количество ребер в графе
• Найти кратчайший путь между двумя вершинами

Деревья

Дерево-это иерархическая структура данных, состоящая из узлов (вершин) и ребер (дуг). Деревья по сути связанные графы без циклов.

Древовидные структуры везде и всюду. Дерево скилов в играх знают все.

• N дерево
• Сбалансированное дерево
• Бинарное дерево
• Дерево Бинарного Поиска
• AVL дерево
• 2-3-4 деревья

«Бинарное дерево — это иерархическая структура данных, в которой каждый узел имеет значение (оно же является в данном случае и ключом) и ссылки на левого и правого потомка. » — Procs

Три способа обхода дерева

• В прямом порядке (сверху вниз) — префиксная форма.
• В симметричном порядке (слева направо) — инфиксная форма.
• В обратном порядке (снизу вверх) — постфиксная форма.

Вопросы

• Найти высоту бинарного дерева
• Найти N наименьший элемент в двоичном дереве поиска
• Найти узлы на расстоянии N от корня
• Найти предков N узла в двоичном дереве

Trie ( префиксное деревое )

Разновидность дерева для строк, быстрый поиск. Словари. Т9.

Вот как такое дерево хранит слова «top», «thus» и «their».

Слова хранятся сверху вниз, зеленые цветные узлы «p», «s» и «r» указывают на конец «top», «thus « и «their» соответственно.

Вопросы

• Подсчитать общее количество слов
• Вывести все слова
• Сортировка элементов массива с префиксного дерева
• Создание словаря T9

Хэш таблицы

Хэширование — это процесс, используемый для уникальной идентификации объектов и хранения каждого объекта в заранее рассчитанном уникальном индексе (ключе).

Объект хранится в виде пары «ключ-значение», а коллекция таких элементов называется «словарем». Каждый объект можно найти с помощью этого ключа.

По сути это массив, в котором ключ представлен в виде хеш-функции.

Эффективность хеширования зависит от

• Функции хеширования
• Размера хэш-таблицы
• Метода борьбы с коллизиями

Пример сопоставления хеша в массиве. Индекс этого массива вычисляется через хэш-функцию.

Вопросы

• Найти симметричные пары в массиве
• Найти, если массив является подмножеством другого массива
• Описать открытое хеширование

Список ресурсов

• medium.freecodecamp.org/the-top-data-structures-you-should-know-for-your-next-coding-interview-36af0831f5e3
• www.geeksforgeeks.org/commonly-asked-data-structure-interview-questions-set-1
• prog-cpp.ru/data-list
• habr.com/post/267855
• habr.com/post/273687
• habr.com/post/150732
• ruhighload.com/%D0%A7%D1%82%D0%BE+%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%BE%D0%B5+%D1%85%D0%B5%D1%88-%D1%82%D0%B0%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%86%D1%8B+%D0%B8+%D0%BA%D0%B0%D0%BA+%D0%BE%D0%BD%D0%B8+%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%8E%D1%82
• ru.wikipedia.org

Вместо заключения

Матчасть так же интересна, как и сами языки. Возможно, кто-то увидит знакомые ему базовые структуры и заинтересуется.

Спасибо, что прочли. Надеюсь не зря потратили время =)

PS: Прошу извинить, как оказалось, перевод статьи уже был тут и очень недавно, я проглядел.
Если интересно, вот она, спасибо Hokum, буду внимательнее.

• Программирование
• Алгоритмы

Элементы функционального программирования в R

Всем привет. Меня зовут Дмитрий Володин, я Analytics Engineer в TrafficStars. Сегодня я хочу рассказать вам о приёмах ФП в R. Исходить я постараюсь из более-менее реальных задач, а не учебных, чтобы показать, что элементам ФП вполне есть место в вашем ящике с инструментами.

Структуры данных в R

Списки ведут себя немного иначе. Списки — это коллекция векторов (все датафреймы и прочее — просто вариации списков по сути). Список — сам по себе занимает область памяти, в которой хранятся ссылки на элементы списка. Если изменить элемент списка — и элемент и сам список сменят прописку. Неизменённые объекты останутся на своих местах. Довольно похоже на привычную вещь в ФП: объекты по большей части имутабельны.

Всё это ведёт к тому, что менять что-то поэлементно с последующим постоянным присваиванием в переменную крайне неэффективно. Потому что хоть в R и есть сборщик мусора, но он может не успевать вычищать все области, на которые не ссылается ни один объект в вашей текущей сессии. Тут на помощь приходит ФП с отображениями списков, рекурсиями и прочими заменами циклов.

*Надо оговориться, что под капотом в любом случае (если не явно, то на уровне машины) у вас будет цикл. Но цикл оптимизированный и написанный со знанием дела специалистами в области computer science. Можно и нужно им довериться.

Функции высших порядков

Если мы посмотрим на синтаксис создания функции в R

my_func 

то заметим, что они создаются также, как и другие объекты: оператором присваивания. Функции в R — граждане первого класса и с ними можно делать тоже самое, что и с другими объектами. Например, передавать в качестве аргументов в другие функции. Функции, которые используют другие функции в качестве аргументов, называются функциями высшего порядка.

В R есть классические функции высших порядков: Map, Reduce, Filter. Я специально не буду рассматривать *apply функции, потому что про них довольно много сказано.

• Map(f, . ) (можно перевести как отображение) — применение функции f к элементам списков в . поэлементно. Возвращает список длиной согласно правилам рециркуляции векторов.
• Reduce(f, x, init, right = FALSE, accumulate = FALSE) — редукция списка x через функцию f. Функция принимает два аргумента. Первый — результат вычисления функции на предыдущей операции, второй — текущий элемент списка. Проще понять будет на примере.
• Filter(f, x) — фильтрация списка. Остаются только те элементы, для которых результат применения f возвращает TRUE.

Большинство функций в R векторизовано. То есть применяется поэлементно и так. Например складывать два вектора не надо в цикле поэлементно. Достаточно просто написать v1 + v2 и элементы векторов сложатся. Но существуют функции, которые принимают один аргументы. Именно для таких случаев и существуют функции высших порядков. Как всегда, проще на примере.

# созадим сразу список с результатами кластеризации по списку с количеством центроидов kmeans_results 

Map(kmeans, list(mtcars), 1:6) my_func return(cl_list) > microbenchmark( Map(kmeans, list(mtcars), 1:6), my_func(mtcars, 6) ) %>% as_tibble() %>% mutate(time = time / 10e9) %>% ggplot(aes(x = expr, y = time, fill = expr))+ geom_boxplot()+ coord_flip()+ scale_fill_manual(values = c('#FF9E18', '#7D62F4'))+ theme_bw()+ theme(legend.position = 'bottom', axis.text.y.left = element_blank()) 

Reduce(`*`, 1:5) 1 * 2 == 2 2 * 3 == 6 6 * 4 == 24 24 * 5 == 120

`*`(24, 5)

Filter(\(x) x %% 2 == 0, x = as.numeric(1:20)) |> Reduce(`*`, x = _, accumulate = TRUE)

# вот так гораздо лучше x 

starting_vector 

# здесь в фильтр сразу передаём вектор с изменённым типом, просто пример Filter(\(x) x %% 2 == 0, as.numeric(1:20)) # а это финал, тут в аргумент x передаём предыдущую строчку reduced_vector  

f(g(h(x))) # тоже самое, что и x |> h() |> g() |> f() # для передачи предыдщуего результата в конкретный аргумент # следующей функции используется placeholder _ # без такого явного указания значение из вызова слева передаётся # в первый аргумент TRUE |> sum(c(NA, 1:10), na.rm = _)

function(x) x + 1 # или \(x) x + 1

# традиционный: присваиваем в переменную succ 

Map(\(x) \(df) kmeans(df, x), 1:6) %>% Map(\(f) f(mtcars), .)

# Да, это классический вариант с add add add(1) # function(y) x + y #

add(1)(2) == 3

(\(df, n) \(n) kmeans(df, n))(mtcars) |> Map(f = _, 1:6)

library(purrr) partial(kmeans, x = mtcars) %>% map(1:6, .)

partial(kmeans, x = mtcars, centers = 5)()

sum_of_addition 

straight_recursion_factorial # > straight_recursion_factorial(10) # [1] 3628800

straight_recursion_factorial(10) == 10 * straight_recursion_factorial(9) straight_recursion_factorial(9) == 9 * straight_recursion_factorial(8) straight_recursion_factorial(8) == 8 * straight_recursion_factorial(7) straight_recursion_factorial(7) == 7 * straight_recursion_factorial(6) straight_recursion_factorial(6) == 6 * straight_recursion_factorial(5) straight_recursion_factorial(5) == 5 * straight_recursion_factorial(4) straight_recursion_factorial(4) == 4 * straight_recursion_factorial(3) straight_recursion_factorial(3) == 3 * straight_recursion_factorial(2) straight_recursion_factorial(2) == 2 * straight_recursion_factorial(1) straight_recursion_factorial(1) == 1

straight_recursion_factorial(10) == 10 * 9 * 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(9) == 9 * 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(8) == 8 * 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(7) == 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(6) == 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(5) == 5 * 4 * 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(4) == 4 * 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(3) == 3 * 2 * 1 straight_recursion_factorial(2) == 2 * 1 straight_recursion_factorial(1) == 1

> straight_recursion_factorial(10000) Error: C stack usage 7954120 is too close to the limit

tail_recursion_factorial

tail_recursion_factorial(n = 5, total = 1) == tail_recursion_factorial(n = 4, total = 5 * 1) tail_recursion_factorial(n = 4, total = 5 * 1) == tail_recursion_factorial(n = 3, total = 4 * 5 * 1) tail_recursion_factorial(n = 3, total = 4 * 5 * 1) == tail_recursion_factorial(n = 2, total = 3 * 4 * 5 * 1) tail_recursion_factorial(n = 2, total = 3 * 4 * 5 * 1) == tail_recursion_factorial(n = 1, total = 2 * 3 * 4 * 5 * 1) tail_recursion_factorial(n = 1, total = 2 * 3 * 4 * 5 * 1) == 2 * 3 * 4 * 5 * 1

straight_recursion_fibonacci tail_recursion_fibonacci

# рекурсивный вызов recursive_dep # рекурсивный вызов loop_dep deposit >