Анализ_алгоритмов_Вводный_курс_2004_Дж_Макконелл.zip
13 MB
📕 Анализ алгоритмов: Вводный курс [2004] Дж. Макконелл
Формально книга позиционируется как вводный курс, стремящийся демистифицировать сложную тему анализа эффективности алгоритмов, избегая излишней формализации и математической строгости. Макконнелл ставит перед собой амбициозную задачу: объяснить ключевые концепции (О-нотация, анализ затрат времени, рекуррентные соотношения) на интуитивном уровне, делая материал доступным для студентов, не обладающих серьёзной математической подготовкой. Эта гуманистическая, объяснительная миссия — главный и безусловный плюс книги.
➕ Плюсы книги:
1. Доступность изложения. Автор действительно преуспел в том, чтобы говорить просто о сложном. Объяснения таких понятий, как асимптотическая сложность, «худший/средний/лучший случай», часто построены на удачных аналогиях и пошаговых рассуждениях. Для человека, впервые сталкивающегося с этими концепциями, книга может стать «спасательным кругом».
2. Упор на понимание, а не на формальности. Вместо сухих теорем и доказательств Макконнелл часто прибегает к эмпирическому подходу: предлагает «пощупать» разницу между алгоритмами, сравнивая время их выполнения на конкретных примерах. Это формирует важную первичную интуицию.
3. Практическая ориентированность. Рассмотрение не только классических алгоритмов сортировки и поиска, но и вопросов эмпирического измерения времени, оценки стоимости операций, анализа использования памяти — выгодно отличает книгу от чисто теоретических трактатов.
4. Главы об эмпирическом анализе и отладке. Эти разделы, посвящённые методологии тестирования производительности и поиску «узких мест», являются, пожалуй, наиболее ценными и вневременными. Они прививают важнейшие инженерные навыки.
➖ Минусы книги:
1. Поверхностность и недостаток глубины. Стремление к простоте часто оборачивается серьёзным упрощенчеством. Книга даёт иллюзию понимания, которой может оказаться недостаточно для успешного изучения последующих, более строгих курсов (например, по структурам данных или алгоритмам). Студент, освоивший материал только по Макконнеллу, окажется неподготовленным к формальному языку Кормена, Лейзерсона или Кнута.
2. Устаревший инструментарий и контекст. 2004 год — это эпоха доминирования Java и C++, но даже для того времени выбор инструментов (например, акцент на псевдокоде, напоминающем Паскаль) выглядел консервативно. Сегодня же ссылки на конкретные измерительные методики и «железо» безнадёжно устарели. Это снижает практическую ценность многих глав для современного читателя.
3. Несистематичность. Книга напоминает скорее набор лекций или эссе, чем целостный учебник. Некоторые важные темы (например, динамическое программиние или жадные алгоритмы) затрагиваются лишь вскользь, в то время как менее значительным вопросам уделяется непропорционально много внимания.
4. Размытость целевой аудитории. Кому она адресована сейчас? Серьёзному студенту-информатику её будет катастрофически не хватать. Практикующему разработчику-самоучке, возможно, будет полезен стиль, но содержание придётся искать в более современных источниках. Остаётся узкая ниша: абсолютный новичок-гуманитарий, желающий получить самое общее представление «без математики».
▪️ Для кого может быть полезна: Для студентов непрофильных специальностей, начинающих самоучек с гуманитарным складом ума, или как самое первое, «нулевое» чтение перед изучением серьёзных учебников. А также для преподавателей, ищущих удачные бытовые аналогии для объяснения сложных понятий.
▪️ Кому стоит обойти стороной: Студентам бакалавриата компьютерных наук, готовящимся к техническим собеседованиям разработчикам, а также всем, кто ищет строгий, глубокий и современный охват темы.
▪️ Главный вывод: Книга выполнила свою историческую миссию по популяризации области, но на сегодняшний день она является скорее интеллектуальным антиквариатом, нежели актуальным учебным пособием.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Формально книга позиционируется как вводный курс, стремящийся демистифицировать сложную тему анализа эффективности алгоритмов, избегая излишней формализации и математической строгости. Макконнелл ставит перед собой амбициозную задачу: объяснить ключевые концепции (О-нотация, анализ затрат времени, рекуррентные соотношения) на интуитивном уровне, делая материал доступным для студентов, не обладающих серьёзной математической подготовкой. Эта гуманистическая, объяснительная миссия — главный и безусловный плюс книги.
➕ Плюсы книги:
1. Доступность изложения. Автор действительно преуспел в том, чтобы говорить просто о сложном. Объяснения таких понятий, как асимптотическая сложность, «худший/средний/лучший случай», часто построены на удачных аналогиях и пошаговых рассуждениях. Для человека, впервые сталкивающегося с этими концепциями, книга может стать «спасательным кругом».
2. Упор на понимание, а не на формальности. Вместо сухих теорем и доказательств Макконнелл часто прибегает к эмпирическому подходу: предлагает «пощупать» разницу между алгоритмами, сравнивая время их выполнения на конкретных примерах. Это формирует важную первичную интуицию.
3. Практическая ориентированность. Рассмотрение не только классических алгоритмов сортировки и поиска, но и вопросов эмпирического измерения времени, оценки стоимости операций, анализа использования памяти — выгодно отличает книгу от чисто теоретических трактатов.
4. Главы об эмпирическом анализе и отладке. Эти разделы, посвящённые методологии тестирования производительности и поиску «узких мест», являются, пожалуй, наиболее ценными и вневременными. Они прививают важнейшие инженерные навыки.
➖ Минусы книги:
1. Поверхностность и недостаток глубины. Стремление к простоте часто оборачивается серьёзным упрощенчеством. Книга даёт иллюзию понимания, которой может оказаться недостаточно для успешного изучения последующих, более строгих курсов (например, по структурам данных или алгоритмам). Студент, освоивший материал только по Макконнеллу, окажется неподготовленным к формальному языку Кормена, Лейзерсона или Кнута.
2. Устаревший инструментарий и контекст. 2004 год — это эпоха доминирования Java и C++, но даже для того времени выбор инструментов (например, акцент на псевдокоде, напоминающем Паскаль) выглядел консервативно. Сегодня же ссылки на конкретные измерительные методики и «железо» безнадёжно устарели. Это снижает практическую ценность многих глав для современного читателя.
3. Несистематичность. Книга напоминает скорее набор лекций или эссе, чем целостный учебник. Некоторые важные темы (например, динамическое программиние или жадные алгоритмы) затрагиваются лишь вскользь, в то время как менее значительным вопросам уделяется непропорционально много внимания.
4. Размытость целевой аудитории. Кому она адресована сейчас? Серьёзному студенту-информатику её будет катастрофически не хватать. Практикующему разработчику-самоучке, возможно, будет полезен стиль, но содержание придётся искать в более современных источниках. Остаётся узкая ниша: абсолютный новичок-гуманитарий, желающий получить самое общее представление «без математики».
▪️ Для кого может быть полезна: Для студентов непрофильных специальностей, начинающих самоучек с гуманитарным складом ума, или как самое первое, «нулевое» чтение перед изучением серьёзных учебников. А также для преподавателей, ищущих удачные бытовые аналогии для объяснения сложных понятий.
▪️ Кому стоит обойти стороной: Студентам бакалавриата компьютерных наук, готовящимся к техническим собеседованиям разработчикам, а также всем, кто ищет строгий, глубокий и современный охват темы.
▪️ Главный вывод: Книга выполнила свою историческую миссию по популяризации области, но на сегодняшний день она является скорее интеллектуальным антиквариатом, нежели актуальным учебным пособием.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍47❤13🔥10🗿7⚡1✍1🤩1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
00:00 Зависимости и хедера
08:22 Build.sh
11:48 Makefiles и декларативная модель
19:51 Ленивые и переменные
30:52 Автоматические переменные
36:15 Первая версия makefile
41:33 Функции и wildcards
47:40 Вторая версия makefile и зависимости от хедеров
56:36 Третья итерация: почти идеальный makefile
01:06:26 Знакомство с cmake
01:19:35 Бонус. Немного больше про cmake.
01:30:40 Окончательные уроки.
автор: tilir
🔨 Поговорим о двух столпах сборки C-проектов: Make и CMake. Их часто противопоставляют, но на самом деле они решают разные задачи в цепочке превращения кода в бинарник.
▪️Make (или make и Makefile) — Это менеджер задач, который исполняет команды, описанные в Makefile. Его логика проста: цели, зависимости и команды.
app: main.o utils.o
gcc main.o utils.o -o app
main.o: main.c
gcc -c main.c
utils.o: utils.c
gcc -c utils.c
clean:
rm -f *.o app
Запускаем
make — и он по цепочке зависимостей собирает всё, что изменилось.Плюс: Полный контроль, переносимость (если использовать общие команды).
Минус: Писать
Makefile для большого кроссплатформенного проекта — боль и рутина.▪️ CMake (и CMakeLists.txt) — это мета-сборщик или система генерации скриптов сборки. CMake не компилирует сам, а генерирует нативные файлы для других систем: Makefile для Linux/macOS, .sln для Visual Studio, проект для Xcode и т.д.
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(MyApp)
add_executable(app main.c utils.c)
Запускаем так:
mkdir build && cd build
cmake ..
make
Плюс: Кроссплатформенность, управление зависимостями (find_package), относительная простота для сложных проектов.
Минус: Свой язык и абстракция, которая иногда «утекает».
▫️ Make — низкоуровневый инструмент, который говорит компилятору как и когда делать свою работу.
▫️ CMake — высокоуровневый инструмент, который говорит разным системам сборки (включая Make), как они должны работать с вашим проектом.
▫️ CMake использует Make? Да! Чаще всего CMake генерирует Makefile, а затем вы вызываете make, который уже управляет компилятором.
▫️ Для маленьких, учебных или специфичных проектов — Makefile может быть быстрее и понятнее. Для средних/крупных или кроссплатформенных — CMake почти стандарт индустрии.
❓А что вы предпочитаете в своих проектах и почему? Может, у вас есть любимый лайфхак для Makefile или неочевидный трюк с CMake? Или вы вообще используете что-то третье (Meson, Bazel, простой скрипт)? Делитесь опытом!
#cpp #cmake #программирование #cplusplus #it #C
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤65👍34🔥15🤩4👨💻4🤔2🙈2🫡2❤🔥1