игровой аппарат лягушки / Онлайн-слот Лягушки: культовый игровой аппарат с бонусными опциями

Игровой Аппарат Лягушки

игровой аппарат лягушки

= 1 << (n % 8); } for (int i = 0; i < goalma.org; i++) { for (int j = 0; j < 8; j++) { /* Получает отдельные биты каждого байта. Когда будет найден * бит 0, находим соответствующее значение. */ if ((bitfield[i] & (1 << j)) == 0) { goalma.orgn(i * 8 + j); return; } } } }

Решение для 10 Мбайт памяти

Можно найти отсутствующее число, воспользовавшись двойным проходом по данным. Давайте разделим целые числа на блоки некоторого размера (мы еще обсудим, как правильно выбрать размер). Пока предположим, что мы используем блоки размером чисел. Так, соответствует числам от 0 до , — — и т.д.

Нам известно, сколько значений может находиться в каждом блоке. Теперь мы анализируем файл и подсчитываем, сколько значений находится в указанном диапазоне: , и т.д. Если в диапазоне оказалось значений, то «дефектный» интервал найден.

На втором проходе мы будем искать в этом диапазоне отсутствующее число. Можно воспользоваться идеей битового вектора, рассмотренного в первой части задачи. Нам ведь не нужны числа, не входящие в конкретный диапазон.

Как же выбрать размер блока? Давайте введем несколько переменных:

Нам нужно выбрать значение так, чтобы памяти хватило и на первый (массив) и на второй (битовый вектор) проходы.

Первый проход: массив

Массив на первом проходе может вместить 10 Мбайт, или 223 байт, памяти. Поскольку каждый элемент в массиве относится к типу , а переменная типа занимает 4 байта, мы можем хранить примерно 221 элементов.

Второй проход: битовый вектор

задачи с IT-собеседований с разбором решений

Нам нужно место, чтобы хранить бит. Поскольку в память помещается 223 байт, мы сможем поместить 226 бит в памяти. Таким образом:

задачи с IT-собеседований с разбором решений

Мы получаем достаточно пространства для «маневра», но чем ближе к середине, которую мы выбираем, тем меньше памяти будет использоваться в любой момент времени.

Нижеприведенный код предоставляет одну реализацию для этого алгоритма:

int bitsize = ; // 2^20 bits (2^17 bytes) int blockNum = ; // 2^12 byte[] bitfield = new byte[bitsize/8]; int[] blocks = new int[blockNum]; void findOpenNumber() throws FileNotFoundException { int starting = -1; Scanner in = new Scanner (new FileReader ("goalma.org")); while (goalma.orgtInt()) { int n = goalma.orgt(); blocks[n / (goalma.org * 8)]++; } for (int i = 0; i < goalma.org; i++) { if (blocks[i] < goalma.org * 8) { /* если значение < 2^20, то отсутствует как минимум 1 число * в этой секции. */ starting = i * goalma.org * 8; break; } } in = new Scanner(new FileReader("input_goalma.org")); while (goalma.orgtInt()) { int n = goalma.orgt(); /* Если число внутри блока, в котором отсутствуют числа, * мы записываем его */ if (n >= starting && n < starting + goalma.org * 8) { bitfield[(n - starting) / 8] = 1 << ((n - starting) % 8); } } for (int i = 0 ; i < goalma.org; i++) { for (int j = 0; j < 8; j++) { /* Получаем отдельные биты каждого байта. Когда бит 0 * найден, находим соответствующее значение. */ if ((bitfield[i] & (1 << j)) == 0) { goalma.orgn(i * 8 + j + starting); return; } } } }

А что если вам нужно решить задачу, используя более серьезные ограничения на использование памяти? В этом случае придется сделать несколько проходов. Сначала пройдитесь по «миллионным» блокам, потом по тысячным. Наконец, на третьем проходе можно будет использовать битовый вектор.

Предложите алгоритм, генерирующий все корректные комбинации пар круглых скобок. Под корректными комбинациями пар будем понимать правильно открытые и закрытые скобки. На вход подаётся число пар скобок, на выходе должны быть все возможные их комбинации в виде набора строк.

Под корректными комбинациями пар будем понимать правильно открытые и закрытые скобки. На вход подаётся число пар скобок, на выходе должны быть все возможные их комбинации в виде набора строк.

Первая мысль — использовать рекурсивный подход, который строит решение для , добавляя пары круглых скобок в . Это, конечно, правильная мысль.

Рассмотрим решение для :

Как получить это решение из решения для n = 2?

Можно расставить пары скобок в каждую существующую пару скобок, а также одну пару в начале строки. Другие места, куда мы могли вставить скобки, например в конце строки, получатся сами собой.

Итак, у нас есть следующее:

(()) -> (()()) /* скобки вставлены после первой левой скобки */ -> ((())) /* скобки вставлены после второй левой скобки */ -> ()(()) /* скобки вставлены в начале строки */ ()() -> (())() /* скобки вставлены после первой левой скобки */ -> ()(()) /* скобки вставлены после второй левой скобки */ -> ()()() /* скобки вставлены в начале строки */

Но постойте! Некоторые пары дублируются! Строка упомянута дважды! Если мы будем использовать данный подход, то нам понадобится проверка дубликатов перед добавлением строки в список. Реализация такого метода выглядит так:

public static Set<String> generateParens(int remaining) { Set<String> set = new HashSet<String>(); if (remaining == 0) { goalma.org(""); } else { Set<String> prev = generateParens(remaining - 1); for (String str : prev) { for (int i = 0; i < goalma.org(); i++) { if (goalma.org(i) == '(') { String s = insertInside(str, i); if (!goalma.orgns(s)) { goalma.org(s); } } } if (!goalma.orgns("()" + str)) { goalma.org("()" + str); } } } return set; } public String insertInside(String str, int leftIndex) { String left = goalma.orging(0, leftIndex + 1); String right = goalma.orging(leftIndex + 1, goalma.org(); return left + "()" + right; }

Алгоритм работает, но не очень эффективно. Мы тратим много времени на дублирующиеся строки.

Избежать проблемы дублирования можно путем построения строки с нуля. Этот подход подразумевает, что мы добавляем левые и правые скобки, пока наше выражение остается правильным.

При каждом рекурсивном вызове мы получаем индекс определенного символа в строке. Теперь нужно выбрать скобку (левую или правую). Когда использовать левую скобку, а когда — правую?

  1. Левая скобка: пока мы не израсходовали все левые скобки, мы можем вставить левую скобку.
  2. Правая скобка: мы можем добавить правую скобку, если добавление не приведет к синтаксической ошибке. Когда появляется синтаксическая ошибка? Тогда, когда правых скобок больше, чем левых.

Таким образом, нам нужно отслеживать количество открывающих и закрывающих скобок. Если в строку можно вставить левую скобку, добавляем ее и продолжаем рекурсию. Если левых скобок больше, чем правых, то вставляем правую скобку и продолжаем рекурсию.

public void addParen(ArrayList<String> list, int leftRem, int rightRem, char[] str, int count) { if (leftRem < 0

Вулкан (Vulkan) &#; официальный сайт онлайн казино

Вулкан игровые автоматы

Вулкан казино

Казино Vulkan предлагает своим гостям софт разных провайдеров. В Вулкан автоматы запускаются в двух режимах – на неоплачиваемые кредиты и реальные деньги. Первый вариант подойдет игрокам, которые не желают тратить деньги на ставки. Тренировочная версия игры доступна всем посетителям Vulkan kazino, вне зависимости от того прошел ли геймер регистрацию или нет. Чтобы получать реальные выигрыши, гемблеру потребуется зарегистрированный игровой профиль и стартовый депозит. В таком режиме ставок все выплаты, полученные в казино Vulkan за удачные спины, доступны для вывода со счета. Сумма максимального выигрыша онлайн казино Вулкан не ограничена.

Администрация Vulkan казино сотрудничает с лучшими разработчиками софта. В списке компаний-поставщиков встречаются следующие известные бренды:

  • Novomatic;
  • Playson;
  • Microgaming;
  • Igrosoft;
  • NetEnt;
  • Quickspin;
  • Playtech.

Всего в онлайн казино Вулкан собрано около азартных игр, которые для удобства разделены на несколько категорий. Посетители онлайн казино могут выводить на экран автоматы по производителю или виду развлечений. Есть возможность найти слот в Vulkan по его названию в отдельной поисковой строке. Она находится в правой части главной страницы.

Внушительный список со слотами дополняет в Vulkan раздел с лайв казино. Здесь собрано 14 тайтлов, в которых принимает участие реальный крупье. Ставки от посетителей казино Vulkan принимаются за столами для рулетки, покера, баккары и блэкджека. Есть возможность принять участие в моментальной лотерее и кено. Весь софт для лайв казино представлен компаниями Portomaso Gaming и Evolution Gaming. Чтобы присоединиться к видеотрансляции в режиме онлайн, посетителям Вулкан клуба потребуется скоростное интернет-подключение и авторизация в личном кабинете. Игры с участием настоящего крупье не предусматривают наличия деморежима.

В Вулкан онлайн казино также есть карточные и настольные игры. Они собраны в разделе «Столы» и доступны в двух версиях ставок (демо и на деньги). На выбор посетителям kazino Vulkan предлагаются разные варианты рулетки и покера. Есть несколько версий блэкджека и баккары. Особый интерес для посетителей казино Вулкан представляет прогрессивный джекпот, который формируется со всех денежных ставок. В его розыгрыше участвуют все посетители kazino Vulkan, играющие на реальные деньги. Автомат и размер ставки значения не имеют. Сорвать крупный куш может каждый посетитель kazino Vulkan.

Fairy Land (Лягушки)

Играйте в бесплатные игровые аппараты на сайте Игрового Клуба. Мы собрали наиболее популярные игры, старые и новые слоты, а также эмуляторы любимых автоматов.

Бесплатный игровой автомат Fairy Land, который в народе имеет более распространенное название &#;лягушки&#;. Данный слот от российского производителя игровых автоматов &#; Igrosoft, который выпустил всеми любимую игру Клубничку. Хотя данный слот не смог завоевать подобную популярность, все же смог занять свое место под солнцем в азартном мире игровых автоматов.

Правила игры

Эмулятор Fairy Land (Лягушки) является 5 барабанным автоматом с 9 линиями. З линии &#; это стандартный набор производителя игрософта. В игре присутствует бонусная игра, где игрокам предстоит лягушкой пропрыгать по воде и не попасть в пасть крокодила. Пройдя это испытания можно играть дальше. В данную игру Вы можете играть бесплатно и без регистрации, goalma.org всегда следит за всеми новинками игровых автоматов!

На барабанах онлайн слота изображены красочные насекомые и другие популярные символы:

  • бабочки;
  • хамелеоны;
  • улитки;
  • таблички BAR-BAR;
  • семерки;
  • специальный знак Fairy Land.

Сочетание одинаковых картинок, собранных в ряд на одной активной линии, принесет вам разнообразные сюрпризы. Узнать о коэффициентах всех комбинаций можно из таблицы, открывающейся нажатием кнопки «Info».

Игровые автоматы Лягушки приглашают всех желающих в красочный мир природы. Главная героиня слота – зеленая царевна. В автомат Лягушки играть бесплатно можно прямо сейчас на сайте Игрового клуба!
Специальные символы

Слот Fairy Land будет еще интереснее, когда на барабанах появятся изображения с особыми свойствами. Это «дикий» символ – улыбающийся хамелеон, который заменяет любые другие картинки и образует комбинации. Еще один ценный символ – логотип слота. Нужно собрать таких знака.

Бонусная игра

Если игрок соберет на экране от трех и более главных знаков, то сможет помочь царевне переплыть озеро в бонусном раунде. Задача – выбрать надежные лилии, по которым могла бы пройти лягушка и спрятаться от прячущегося крокодила. Затем откроется отдельный экран с двумя фонарями. Нужно выбрать тот, за которым прячется главная героиня.

Понравился слот? Поделитесь ссылкой с друзьями!

Отзывы пользователей

admin

cool

Виктор Андреев

это просто здорово, что здесь можно играть без денег, спасибо за эту возможность

Федор

найдите этот слот в нормальном казино, и бонус дадут) и подняться можно

Rubak89

Яскравий гральний автомат з можливістю випробувати свою удачу.

Элина

нормально так играть можно

артём

нормальные автоматы

Rafail

капец выйграл мой братик ему 4 года он выйграл здохнитре от завести

лариса

без комментариявсе нормалекотличный клуб

Вам также понравятся игровые автоматы

(a > 0 && b > 0)) { return x; } else { return negate(x); } }

Допустим, вы пишете конвейер, в котором 2 потока, используя общий буфер, обрабатывают данные. Поток-producer эти данные создает, а поток-consumer их обрабатывает (Producer–consumer problem). Следующий код представляет собой самую простую модель: с помощью std::thread мы порождаем поток-consumer, a создавать данные мы будем в главном потоке.

Опустим механизмы синхронизации двух потоков, и обратим внимание на функцию main(). Попробуйте догадаться, что с этим кодом не так, и как его исправить?

void produce() { // создаем задачу и кладем в очередь } void consume() { // читаем данные из очереди и обрабатываем } int main(int , char **) { std::thread thr(consume); // порождаем поток produce(); // создаем данные для обработки goalma.org(); // ждем завершения работы функции consume() return 0; }

Допустим, вы пишете конвейер, в котором 2 потока, используя общий буфер, обрабатывают данные. Поток-producer эти данные создает, а поток-consumer их обрабатывает (Producer–consumer problem). Следующий код представляет собой самую простую модель: с помощью std::thread мы порождаем поток-consumer, a создавать данные мы будем в главном потоке.

void produce() { // создаем задачу и кладем в очередь } void consume() { // читаем данные из очереди и обрабатываем } int main(int , char **) { std::thread thr(consume); // порождаем поток produce(); // создаем данные для обработки goalma.org(); // ждем завершения работы функции consume() return 0; }

Опустим механизмы синхронизации двух потоков, и обратим внимание на функцию . Попробуйте догадаться, что с этим кодом не так, и как его исправить?

В С++, если не сказано иного, принято считать, что каждая функция может выбросить исключение.

Допустим, функция бросает исключение. Поскольку это исключение генерируется в дочернем потоке, поймать и обработать его в главном потоке нельзя. Если во время развертывания стека дочернего потока не нашлось подходящего обработчика исключения, будет вызвана функция , которая по-умолчанию вызовет функцию . Иными словами, если не обработать исключение в потоке, порожденном объектом , то программа завершит свою работу с ошибкой.

С функцией немного сложнее. Допустим, эта функция генерирует исключение. Первое, что хочется сделать, это обернуть тело в try-catch блок:

try { std::thread thr(consume); produce(); // бросает исключение goalma.org(); } catch () { }

Кажется, что проблема решена, но если вы попытаетесь запустить этот код, то программа упадет в любом случае. Почему так происходит? Давайте разбираться.

std::thread

Как вы уже, может быть, догадались, проблема не имеет отношение к конвейеру, а относится к правильному использованию потоков выполнения стандартной библиотеки в принципе. В частности следующая обобщенная функция равнозначна, и имеет те же проблемы:

void run(function<void()> f1, function<void()> f2) { std::thread thr(f1); f2(); goalma.org(); } run(consume, produce);

Прежде чем перейти к решению нашей задачи, давайте вкратце вспомним как работает .

1) конструктор для инициализации:

template <class Fn, class Args> explicit thread (Fn&& fn, Args&& args);

При инициализации объекта создается новый поток, в котором запускается функция с возможными аргументами . При успешном его создании, конкретный экземпляр объекта начинает представлять этот поток в родительском потоке, а в свойствах объекта выставляется флаг .

Запомним: ~ объект связан с потоком.

2) Ждем конца выполнения порожденного потока:

void thread::join();

Этот метод блокирует дальнейшее выполнение родительского потока, до тех пока не будет завершен дочерний. После успешного выполнения, объект потока перестает его представлять, поскольку нашего потока больше не существует. Флаг сбрасывается.

3) Немедленно &#;отсоединяем&#; объект от потока:

void thread::detach();

Это неблокирующий метод. Флаг сбрасывается, а дочерний поток предоставлен сам себе и завершит свою работу когда-нибудь позже.

4) Деструктор:

thread::~thread();

Деструктор уничтожает объект. При этом если, у этого объекта стоит флаг , то вызывается функция , которая по умолчанию вызовет функцию .
Внимание! Если мы создали объект и поток, но не вызвали или , то программа упадет. В принципе, это логично &#; если объект до сих пор связан с потоком, то надо что-то с ним делать. А еще лучше &#; ничего не делать, и завершить программу (по крайней мере так решил комитет по стандарту).

Поэтому при возникновении исключения в функции , мы пытаемся уничтожить объект , который является .

Ограничения

Почему же стандартный комитет решил поступить так и не иначе? Не лучше было бы вызвать в деструкторе или ? Оказывается, не лучше. Давайте разберем оба этих случая.

Допустим, у нас есть класс , который так вызывает в своем деструкторе:

joining_thread::~joining_thread() { join(); }

Тогда, прежде чем обработать исключение, мы должны будем подождать завершения работы дочернего потока, поскольку блокирует дальнейшее выполнение программы. А если так получилось, что порожденном потоке оказался в бесконечный цикл?

void consume() { while(1) { } } try { joining_thread thr(consume); throw std::exception(); } catch () { // может случится не скоро, или даже никогда }

Хорошо, мы выяснили, что в деструкторе лучше не вызывать (до тех пор пока вы не уверены, что это корректная обработка события), поскольку это блокирующая операция. А что насчет ? Почему бы не вызвать в деструкторе этот неблокирующий метод, дав главному потоку продолжить работу? Допустим у нас есть такой класс .

Но тогда мы можем прийти к такой ситуации, когда порожденный поток пытается использовать ресурс, которого уже нет, как в следующей ситуации:

try { int data; detaching_thread th(consume, &data); // в данном случае consume принимает указатель на int в качестве аргумента throw std::exception() } catch () { // корректно обработаем исключение // consume продолжает исполняться, но ссылается на уже удаленный объект data }

Таким образом, создатели стандарта решили переложить ответственность на программиста &#; в конце концов ему виднее, как программа должна обрабатывать подобные случаи. Исходя из всего этого, получается, что стандартная библиотека противоречит принципу RAII &#; при создании мы сами должны позаботиться о корректном управлении ресурсами, то есть явно вызвать или . По этой причине некоторые программисты советуют не использовать объекты std::thread. Так же как new и delete, std::thread предоставляет возможность построить на основе них более высокоуровневые инструменты.

Решение

Одним из таких инструментов является класс из библиотеки Boost . Он соответствует нашему в примере выше. Если вы можете позволить себе использовать сторонние библиотеки для работы с потоками, то лучше это сделать.

Другое решение &#; позаботиться об это самому в RAII-стиле, например так:

class Consumer { public: Consumer() : exit_flag(false) , thr( &Consumer::run, this ) { // после создания потока не делайте тут ничего, что бросает исключение, // поскольку в этом случае не будет вызван деструктор объекта Consumer, // поток не будет завершен, а программа упадет } ~Consumer() { exit_flag = true; // говорим потоку остановиться goalma.org(); } private: std::atomic<bool> exit_flag; // флаг для синхронизации (опционально) std::thread thr; void run() { while (!exit_flag) { // делаем что-нибудь } } };

В случае, если вы собираетесь отделить поток от объекта в любом случае, лучше сделать это сразу же:

std::thread(consume).detach(); // создаем поток, и сразу же освобождаем объект, связанный с ним

Ссылки:

Дано 20 баночек с таблетками. В 19 из них лежат таблетки весом 1 г, а в одной – весом г. Даны весы, показывающие точный вес. Как за одно взвешивание найти банку с тяжелыми таблетками?

Иногда &#;хитрые&#; ограничения могут стать подсказкой. В нашем случае подсказка спрятана в информации о том, что весы можно использовать только один раз.

У нас только одно взвешивание, а это значит, что придется одновременно взвешивать много таблеток. Фактически, мы должны одновременно взвесить 19 банок. Если мы пропустим две (или больше) банки, то не сможем их проверить. Не забывайте: только одно взвешивание!

Как же взвесить несколько банок и понять, в какой из них находятся &#;дефектные&#; таблетки? Давайте представим, что у нас есть только две банки, в одной из них лежат более тяжелые таблетки. Если взять по одной таблетке из каждой банки и взвесить их одновременно,то общий вес будет г, но при этом мы не узнаем, какая из банок дала дополнительные г. Значит, надо взвешивать как-то иначе.

Если мы возьмем одну таблетку из банки №1 и две таблетки из банки №2, то, что покажут весы? Результат зависит от веса таблеток. Если банка №1 содержит более тяжелые таблетки, то вес будет г. Если с тяжелыми таблетками банка №2 &#; то грамма. Подход к решению задачи найден.

Можно обобщить наш подход: возьмем одну таблетку из банки №1, две таблетки из банки №2, три таблетки из банки №3 и т.д. Взвесьте этот набор таблеток. Если все таблетки весят 1 г, то результат составит г. &#;Излишек&#; внесет банка с тяжелыми таблетками.

Таким образом, номер банки можно узнать по простой формуле: (вес &#; ) / Если суммарный вес таблеток составляет г, то тяжелые таблетки находились в банке №

Дана шахматная доска размером 8&#;8, из которой были вырезаны два противоположных по диагонали угла, и 31 кость домино; каждая кость домино может закрыть два квадратика на поле. Можно ли вымостить костями всю доску? Дайте обоснование своему ответу.

задачи с IT-собеседований с разбором решений

С первого взгляда кажется, что это возможно. Доска 8&#;8, следовательно, есть 64 клетки, две мы исключаем, значит остается Вроде бы 31 кость должна поместиться, правильно?

Когда мы попытаемся разложить домино в первом ряду, то в нашем распоряжении только 7 квадратов, одна кость переходит на второй ряд. Затем мы размещаем домино во втором ряду, и опять одна кость переходит на третий ряд.

В каждом ряду всегда будет оставаться одна кость, которую нужно перенести на следующий ряд, не имеет значения сколько вариантов раскладки мы опробуем, у нас никогда не получится разложить все кости.

Шахматная доска делится на 32 черные и 32 белые клетки. Удаляя противоположные углы (обратите внимание, что эти клетки окрашены в один и тот же цвет), мы оставляем 30 клеток одного и 32 клетки другого цвета. Предположим, что теперь у нас есть 30 черных и 32 белых квадрата.

Каждая кость, которую мы будем класть на доску, будет занимать одну черную и одну белую клетку. Поэтому 31 кость домино займет 31 белую и 31 черную клетки. Но на нашей доске всего 30 черных и 32 белых клетки. Поэтому разложить кости невозможно.

Дан входной файл, содержащий четыре миллиарда целых битных чисел. Предложите алгоритм, генерирующий число, отсутствующее в файле. Имеется 1 Гбайт памяти для этой задачи. Дополнительно: а что если у вас всего 10 Мбайт? Количество проходов по файлу должно быть минимальным.

В нашем распоряжении 232 (или 4 миллиарда) целых чисел. У нас есть 1 Гбайт памяти, или 8 млрд бит.

8 млрд бит — вполне достаточный объем, чтобы отобразить все целые числа. Что нужно сделать?

  1. Создать битовый вектор с 4 миллиардами бит. Битовый вектор — это массив, хранящий в компактном виде булевы переменные (может использоваться как , так и другой тип данных). Каждую переменную типа можно рассматривать как 32 бита или 32 булевых значения.
  2. Инициализировать битовый вектор нулями.
  3. Просканировать все числа из файла и вызвать .
  4. Еще раз просканировать битовый вектор, начиная с индекса 0.
  5. Вернуть индекс первого элемента со значением 0.

Следующий код реализует наш алгоритм:

byte[] bitfield = new byte [0xFFFFFFF/8]; void findOpenNumber2() throws FileNotFoundException { Scanner in = new Scanner(new FileReader("goalma.org")); while (goalma.orgtInt()) { int n = goalma.orgt (); /* Находим соответствующее число в bitfield, используя * оператор OR для установки n-го бита байта * (то есть 10 будет соответствовать 2-му биту индекса 2 * в массиве байтов). */ bitfield [n / 8] !goalma.orgds(matrix)) { return null; } if (matrix[goalma.org][goalma.org] == x) { return origin; } else if (!goalma.orgre(dest)) { return null; } /* Установим start на начало диагонали, a end - на конец * диагонали. Так как сетка, возможно, не является квадратной, конец * диагонали может не равняться dest. */ Coordinate start = (Coordinate) goalma.org(); int diagDist = goalma.org(goalma.org - goalma.org, goalma.org - goalma.org); Coordinate end = new Coordinate(goalma.org + diagDist, goalma.org + diagDist); Coordinate p = new Coordinated(0, 0); /* Производим бинарный поиск no диагонали, ищем первый * элемент больше х */ while (goalma.orgre(end)) { goalma.orgverage(start, end); if (x > matrix[goalma.org][goalma.org]) { goalma.org = goalma.org + 1; goalma.org = goalma.org + 1; } else { goalma.org = goalma.org - 1; goalma.org = goalma.org - 1; } } /* Разделяем сетку на квадранты. Ищем в нижнем левом и верхнем * правом квадранте */ return partitionAndSearch(matrix, origin, dest, start, x); } public Coordinate partitionAndSearch(int[][] matrix, Coordinate origin. Coordinate dest, Coordinate pivot, int elem) { Coordinate lowerLeftOrigin = new Coordinate(goalma.org, goalma.org); Coordinate lowerLeftDest = new Coordinate(goalma.org, goalma.org - 1); Coordinate upperRightOrigin = new Coordinate(goalma.org, goalma.org); Coordinate upperRightDest = new Coordinate(goalma.org - 1, goalma.org); Coordinate lowerLeft = findElement(matrix, lowerLeftOrigin, lowerLeftDest, elem); if (lowerLeft == null) { return findElement(matrix, upperRightOrigin, upperRightDest, elem); } return lowerLeft; } public static Coordinate findElement(int[][] matrix, int x) { Coordinate origin = new Coordinate(0, 0); Coordinate dest = new Coordinate(goalma.org - 1, matrix[0].length - 1); return findElement(matrix, origin, dest, x); } public class Coordinate implements Cloneable { public int row; public int column; public Coordinate(int r, int c) { row = r; column = c; } public boolean inbounds(int[][] matrix) { return row >= 0 && column >= 0 && row < goalma.org && column < matrix[0].length; } public boolean isBefore(Coordinate p) { return row <= goalma.org && column <= goalma.org; } public Object clone() { return new Coordinate(row, column); } public void setToAverage(Coordinate min, Coordinate max) { row = (goalma.org + goalma.org) / 2; column = (goalma.org + goalma.org) / 2; } }

Этот код довольно трудно написать правильно с первого раза.

Запомните, что вы облегчите себе жизнь, выделяя код в методы. При написании программ, концентрируйтесь на ключевых местах. А собрать все воедино вы всегда сможете.

Напишите метод, находящий максимальное из двух чисел, не используя операторы if-else или любые другие операторы сравнения.

Самый распространенный вариант реализации функции max — проверка знака выражения . В этом случае мы не можем использовать оператор сравнения, но можем использовать умножение.

Примечание: Смысл задачи не в том, чтобы скрыть сравнение или условие в какую-нибудь стандартную функцию типа или стандартный оператор типа целочисленного деления, а в том, чтобы всё это сделать вообще без инструкций ветвления на уровне процессора.

Обозначим знак выражения как . Если , то , иначе . Пусть будет инвертированным значением .

Код будет иметь вид:

/* Отражаем 1 в 0 и 0 в 1 */ int flip(int bit) { return 1^bit; } /* Возвращаем 1, если число положительное, и 0, если отрицательное*/ int sign(int a) { return flip((a >> (sizeof(int) * CHAR_BIT - 1)))) & 0x1); } int getMaxNaive(int a, int b) { int k = sign(a - b); int q = flip(k); return a * k + b * q; }

Это почти работоспособный код (можете проверить). Проблемы начинаются при переполнении. Предположим, что и . В этом случае перестанет помещаться в и вызовет переполнение (значение станет отрицательным).

Можно использовать тот же подход, но придумать другую реализацию. Нам нужно, чтобы выполнялось условие , когда . Для этого придется использовать более сложную логику.

Когда возникает переполнение ? Только тогда, когда положительное число, а отрицательное (или наоборот). Трудно обнаружить факт переполнения, но мы в состоянии понять, что и имеют разные знаки. Если у и разные знаки, то пусть .

Логика будет следующей:

  1. если у и разные знаки:

    • // если , то и .

    • // если , то и .

    • // так или иначе,

  2. пусть

  3. иначе пусть // переполнение невозможно

Приведенный далее код реализует этот алгоритм, используя умножение вместо операторов сравнения (проверить):

int getMax(int a, int b) { int c = a - b; int sa = sign(a); // если a >= 0, то 1, иначе 0 int sb = sign(b); // если a >= 1, то 1, иначе 0 int sc = sign(c); // зависит от переполнения a - b /* Цель: найти k, которое = 1, если а > b, и 0, если a < b. * если a = b, k не имеет значения */ // Если у а и b равные знаки, то k = sign(a) int use_sign_of_a = sa ^ sb; // Если у a и b одинаковый знак, то k = sign(a - b) int use_sign_of_c = flip(sa ^ sb); int k = use_sign_of_a * sa + use_sign_of_c * sc; int q = flip(k); // отражение k return a * k + b * q; }

Отметим, что для большей наглядности мы разделяем код на методы и вводим переменные. Это не самый компактный или эффективный способ написания кода, но так мы делаем код понятнее.

На пустынном шоссе вероятность появления автомобиля за минутный период составляет Какова вероятность его появления за 10 минут?

Это вопрос труден только потому, что та информация, которую вы получили, не является той, которую вы хотели бы иметь. Однако в реальной жизни такое часто встречается.

Вы хотели бы определить вероятность, относящуюся к 10 минутам, имея вероятность для 30 минут. Вы не можете поступить просто, то есть разделить на три (хотя надо сказать, что некоторые пытаются это сделать). Не очень помогает знание вероятности того, то автомобиль проедет в течение 30 минут, поскольку это может случиться в любое время. Автомобиль может проехать в первый минутный отрезок или во второй, или в третий. За каждый из этих периодов могут проехать два автомобиля или пять, или тысяча, но это все считается как проезд автомобиля.

То, что вы хотели бы на самом деле знать, — это вероятность того, что за минутный период не проедет ни один автомобиль. Узнать ее довольно просто. Поскольку имеется шанс, равный 95%, что за 30 минут проедет по крайней мере один автомобиль, то вероятность того, что в течение этого временного промежутка не будет ни одной машины, должна быть равна

Чтобы в течение минутного отрезка не было ни одного автомобиля, должны случиться (или, наоборот, не случиться) три вещи. Во-первых, в течение 10 минут не должно быть ни одного автомобиля. Затем должно пройти еще 10 минут без всяких машин. И, наконец, третьи 10 минут также должны быть без автомобилей. В вопросе спрашивается вероятность появления автомобиля в течение минутного периода. Назовем ее X. Вероятность отсутствия машин в эти 10 минут равна 1 - X. Умножим эту величину саму на себя три раза. Она должна быть равна , то есть

Извлечем кубический корень из обеих частей.

Решим это уравнение относительно X.

Никто не ожидает, что вы можете в уме извлекать кубические корни. Компьютер вам подскажет, что ответ равен около Такой результат вполне обоснован. Вероятность появления автомобиля в минутный период должна быть меньше, чем вероятность его появления, равная , за минутный период.

Напишите функцию суммирования двух целых чисел без использования «+» и других арифметических операторов.

Первое, что приходит в голову, — обработка битов. Почему? У нас нет выбора — нельзя использовать оператор «+». Так что будем суммировать числа так, как это делают компьютеры!

Теперь нужно разобраться, как работает суммирование. Дополнительные задачи позволяют нам выработать новые навыки, узнать что-нибудь интересное, создать новые шаблоны.

Так что давайте рассмотрим дополнительную задачу. Мы будем использовать десятичную систему счисления.

Чтобы просуммировать + , я обычно складываю digit[0] обоих чисел, переношу единицу, затем перехожу к digit[1], переношу и т.д. Точно так же можно работать с битами: просуммировать все разряды и при необходимости сделать переносы единиц.

Можно ли упростить алгоритм? Да! Допустим, я хочу разделить «суммирование» и «перенос». Мне придется проделать следующее:

  1. Выполнить операцию + , забыв о переносе. В результате получится

  2. Выполнить операцию + , но сделать только переносы (без суммирования разрядов). В результате получится

  3. Теперь нужно сложить результаты первых двух операций (используя тот же механизм, описанный в шагах 1 и 2): + =

Теперь вернемся к двоичной системе.

  1. Если просуммировать пару двоичных чисел, без учета переноса знака, то i-й просуммированный бит может быть нулевым, только если i-e биты чисел a и b совпадали (оба имели значение 0 или 1). Это классическая операция XOR.

  2. Если суммировать пару чисел, выполняя только перенос, то i-му биту суммы присваивается значение 1, только если iе биты обоих чисел (a и b) имели значение 1. Это операция AND со смещением.

  3. Нужно повторять эти шаги до тех пор, пока не останется переносов.

Следующий код реализует данный алгоритм.

public static int add(int a, int b) { if (b == 0) return a; int sum = a ^ b; // добавляем без переноса int carry = (a & b) << 1; // перенос без суммирования return add(sum, carry); // рекурсия }

Задачи, связанные с реализацией базовых операций (сложение, вычитание), достаточно популярны. Чтобы решить такую задачу, нужно разобраться с тем, как обычно реализуются операции, а потом найти путь, позволяющий написать код с учетом ограничений.

У вас есть парк из 50 грузовиков. Каждый из них полностью заправлен и может проехать км. Как далеко с их помощью вы можете доставить определенный груз? Что будет, если в вашем распоряжении N грузовиков?

Не все понимают сразу о чем речь: территориально это место, где нет никаких заправочных станций. Единственное место, где можно здесь найти горючее – это топливные баки грузовиков. Пересесть из грузовика в гибридный легковой автомобиль Prius нельзя. Бросить грузовик без топлива, где бы это ни случилось, и без водителя – в порядке вещей. И единственное, что здесь важно, – доставить как можно дальше ценный груз.

Не все понимают сразу о чем речь: территориально это место, где нет никаких заправочных станций. Единственное место, где можно здесь найти горючее — это топливные баки грузовиков. Пересесть из грузовика в гибридный легковой автомобиль Prius нельзя. Бросить грузовик без топлива, где бы это ни случилось, и без водителя — в порядке вещей. И единственное, что здесь важно, — доставить как можно дальше ценный груз.

Топлива хватит, чтобы отправить каждый из ти грузовиков на расстояние км, то есть на расстояние 50* = км. Но возможно ли считать км ответом? Нет, если только у вас нет способа, позволяющего телепортировать топливо из бака одного грузовика в другой. Вспомните, что каждый грузовик полностью заправлен и пока топливо не израсходовано, добавить его нельзя.

Начните с простого шага. Представьте, что у вас не 50 грузовиков, а всего один. Загружайте его, залезайте в кабину и отправляйтесь в путь. Через км путь для вас закончится.

Теперь предположим, что у вас есть два грузовика. Загружаете первый и км можете ни о чем не думать. Но потом? Сможет ли вам помочь второй грузовик? Нет. Он на расстоянии км от вас. Ему придется следовать за вами, так что его бак закончится через те же км.

Может быть, первому грузовику следовало бы взять второй на буксир? Когда первый грузовик останется без топлива, можно переложить груз во второй грузовик, бак которого полон, и двигаться дальше. Да, хорошо, еще км.

И насколько далеко в такой сцепке сможет проехать первый грузовик? Вряд ли км. Ему придется тащить вес вдвое больше обычного. Законы физики говорят, что в лучшем случае он проедет только половину прежнего расстояния. В реальной жизни расход топлива на 1 км пути для более тяжелого транспортного средства повышается более резко, чем вес.

А если посмотреть иначе? Пусть два грузовика отправляются в путь одновременно, каждый сам по себе. Через 50 км баки у каждого будут наполовину пустые, но один бак вы можете заполнить доверху. Перелейте топливо из одного бака в другой. Оставьте пустой грузовик и проезжайте на заполненном доверху баке еще км. Пройденное суммарное расстояние составит км. В отличие от буксировки, здесь нет теоретического ограничения, и такой подход в полной мере может быть использован на практике.

При трех грузовиках вариант с буксировкой ставится под сомнение, а вот идея с переливанием топлива по-прежнему работает отлично. Отправьте сразу три грузовика. Пусть они остановятся на трети пути расстояния в км, то есть после того, как проедут примерно км. В каждом баке осталось 2/3 топлива. Перелейте топливо из одного грузовика в баки двух других – они снова полны доверху. Затем отправьте в путь эти два грузовика. Мы уже знаем, что максимальное расстояние для них составит км. Если добавить к этому пути первые км, то общее расстояние будет чуть больше км.

Закономерность становится очевидной. Один грузовик может проехать км. Второй грузовик позволяет увеличить общий путь на /2 = 50 км. Третий грузовик увеличивает общий путь на /3 км. Четвертый грузовик добавляет /4 км. Для N грузовиков общее расстояние составит: *(1/1+1/2+1/3+1/4+1/5+…1/N)

Дробная часть в этом случае известна как гармонический ряд. Сумму членов гармонического ряда можно легко рассчитать. Если N равно 50, сумма этой прогрессии … Умножьте ее на км, и вы увидите, что, имея в своем распоряжении 50 грузовиков, вы сможете доставить груз на км.

При увеличении N сумма возрастает. При достаточном количестве грузовиков вы можете отвезти груз куда захотите. Однако с увеличением N расстояние увеличивается очень медленно, а эффективность использования энергии становится очень низкой. Тысячный грузовик добавит лишь 1/ км к общему расстоянию перевозки груза (но при этом загрязнит атмосферу выбросами диоксида углерода точно так же, как и все остальные машины). Миллионный грузовик увеличит весь путь всего на несколько сантиметров.

Приведенный выше ответ имеет право на жизнь. Есть ли другой? Есть, если можно перевозить топливо, и если груз не очень тяжелый.

В вопросе говорится о грузовиках, которые предназначены для перевозок крупных и тяжелых грузов. Предположим, у вас грузовики марки GMC или Ford. Собственный вес такого полностью заправленного и оборудованного автомобиля — порядка кг. Он сконструирован так, чтобы безопасно перевозить такой тяжелый груз, если только вы не транспортируете упакованный арахис или сахарную «вату».

Бак грузовика вмещает около 30 галлонов топлива, этот объем эквивалентен примерно литрам.

Ключевой вопрос: весит ли топливо меньше, чем сам грузовик? Меньше, поскольку / составляет 1/25 веса грузовика без груза, но заправленного.

Было бы глупо буксировать или везти грузовик весом кг, когда вас интересует только литров топлива в его баке. Не лучше ли везти топливо в кузове грузовика вместе с доставляемым грузом. (Может быть, вы сможете найти емкости для топлива или снять топливные баки с других грузовиков и использовать их как такие емкости.) Грузовик может перевезти топливо, эквивалентное полной заправке 25 грузовиков при условии, что полезный груз весит немного.

Это означает, что один такой грузовик может перевезти половину топлива парка, состоящего из 50 машин. Он может проехать 25* или км. Однако, вряд ли он это сделает, потому что перевозимый груз сократит это расстояние. Тем не менее, будем считать, что такой вариант позволит ему проехать порядка км. Это более чем в три раза превышает км при варианте перелива топлива и требует всего лишь одного грузовика и одного водителя.

Опишите алгоритм для нахождения миллиона наименьших чисел в наборе из миллиарда чисел. Память компьютера позволяет хранить весь миллиард чисел. Если придумали какое-либо решение, то оцените его эффективность по времени. Есть ли более эффективное решение?

Существует много способов решить эту задачу. Мы остановимся только на трех — сортировка, минимум кучи и ранжирование.

Решение 1. Сортировка

Можно отсортировать элементы в порядке возрастания, а затем взять первый миллион чисел. Это потребует O(n log(n)) времени.

Решение 2. Минимум кучи

Чтобы решить эту задачу, можно использовать минимум кучи. Мы сначала создаем кучу для первого миллиона чисел с наибольшим элементом сверху.

Затем мы проходимся по списку. Вставляя элемент в список, удаляем наибольший элемент.

В итоге мы получим кучу, содержащую миллион наименьших чисел. Эффективность алгоритма O(n log(m)), где m — количество значений, которые нужно найти.

Решение 3. Ранжирование (если изменять исходный массив)

Данный алгоритм очень популярен и позволяет найти i-й наименьший (или наибольший) элемент в массиве.

Если элементы уникальны, поиск i-гo наименьшего элемента потребует О(n) времени. Основной алгоритм будет таким:

  1. Выберите случайный элемент в массиве и используйте его в качестве «центра». Разбейте элементы вокруг центра, отслеживая число элементов слева.

  2. Если слева находится ровно i элементов, вам нужно вернуть наибольший элемент.

  3. Если слева находится больше элементов, чем i, то повторите алгоритм, но только для левой части массива.

  4. Если элементов слева меньше, чем i, то повторите алгоритм справа, но ищите алгоритм с рангом i - leftSize.

Приведенный далее код реализует этот алгоритм.

public int partition(int[] array, int left, int right, int pivot) { while (true) { while (left <= right && array[left] <= pivot) { left++; } while (left <= right && array[right] > pivot) { right--; } if (left > right) { return left - 1; } swap(array, left, right); } } public int rank(int[] array, int left, int right, int rank) { int pivot = array[randomIntInRange(left, right)]; /* Раздел и возврат конца левого раздела */ int leftEnd = partition(array, left, right, pivot); int leftSize = leftEnd - left + 1; if (leftSize == rank + 1) { return max(array, left, leftEnd); } else if (rank < leftSize) { return rank(array, left, leftEnd, rank); } else { return rank(array, leftEnd + 1, right, rank - leftSize); } }

Как только найден наименьший i-й элемент, можно пройтись по массиву и найти все значения, которые меньше или равны этому элементу.

Если элементы повторяются (вряд ли они будут «уникальными»), можно слегка модифицировать алгоритм, чтобы он соответствовал этому условию. Но в этом случае невозможно будет предсказать время его выполнения.

Существует алгоритм, гарантирующий, что мы найдем наименьший i-й элемент за линейное время, независимо от «уникальности» элементов. Однако эта задача несколько сложнее. Если вас заинтересовала эта тема, этот алгоритм приведен в книге Т. Кормен, Ч. Лейзер-сон, Р. Ривестп, К. Штайн «CLRS’ Introduction to Algorithms» (есть в переводе).

Напишите метод, который будет подсчитывать количество цифр «2», используемых в десятичной записи целых чисел от 0 до n (включительно). Картинка дана в качестве подсказки к одному из возможных решений.

задачи с IT-собеседований с разбором решений

Как всегда, сначала мы попробуем решить задачу «в лоб».

/* Подсчитываем число '2' между 0 и n */ int numberOf2sInRange(int n) { int count = 0; for (int i = 2; i <= n; i++) { // Можем начать с 2 count += numberOf2s(i); } return count; } /* подсчитываем число '2' в одном числе */ int numberOf2s(int n) { int count = 0; while (n > 0) { if (n % 10 == 2) { count++; } n = n / 10; } return count; }

Единственное интересное место в этом алгоритме — выделение в отдельный метод. Это делается для чистоты кода.

Улучшенное решение

Можно смотреть на задачу не с точки зрения диапазонов чисел, а с точки зрения разрядов — цифра за цифрой.

  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9  10 11 12 13 14 15 16 17 18 19  20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

Мы знаем, что в последовательном ряду из десяти чисел последний разряд принимает значение 2 только один раз. И вообще, любой разряд может быть равен 2 один раз из десяти.

Хотя тут стоит использовать слово «приблизительно», потому что необходимо учитывать граничные условия. Посчет количества двоек для диапазонов и будет различаться.

Точно количество двоек можно вычислить, рассмотрев все по отдельности разряды: , и .

Случай:

Если и , то (это означает, что -й разряд равен 1). Рассмотрим двойки, находящиеся в 3-м разряде, в диапазонах , , , , И . Мы не будем учитывать диапазон . В перечисленные диапазоны попадает двоек, находящихся в 3-м разряде. Такое же количество двоек можно получить, если подсчитать все двойки в 3-м разряде в диапазоне чисел от 1 до

<

Другими словами, чтобы рассчитать количество двоек в -м разряде, достаточно округлить значение до , а затем разделить на

Случай:

Давайте рассмотрим случай, когда значение -гo разряда больше, чем 2 (). Если использовать ту же логику, становится понятно, что количество двоек в 3-м разряде диапазона будет таким же, как в диапазоне . Таким образом, вместо округления вниз мы будем округлять вверх.

Случай:

Последний случай самый трудный, но мы можем использовать ту же логику. Пусть и . Мы знаем, что диапазоны не изменились . Сколько двоек может появиться в 3-м разряде в диапазоне ? Подсчитать несложно — .

Теперь нам нужно пройтись по каждой цифре в числе. Реализация данного кода относительно проста:

public static int count2sInRangeAtDigit(int number, int d) { int powerOf10 = (int) goalma.org(10, d); int nextPowerOf10 = powerOf10 * 10; int right = number % powerOf10; int roundDown = number - number % nextPowerOf10; int roundUp = roundDown + nextPowerOf10; int digit = (number / powerOf10) % 10; if (digit < 2) { // если digit меньше 2 return roundDown / 10; } else if (digit == 2) { return roundDown / 10 + right + 1; } else { return roundUp / 10; } } public static int count2sInRange(int number) { int count = 0; int len = goalma.orgf(number).length(); for (int digit = 0; digit < len; digit++) { count += count2sInRangeAtDigit(number, digit); } return count; }

Данная задача требует тщательного тестирования. Убедитесь, что вы знаете все граничные случаи и проверили каждый из них.

Где вы будете плыть быстрее — в воде или сиропе?

Это классическая задача с долгой историей, которую обсуждал в своё время еще Исаак Ньютон. Когда-то она использовалась и на IT-собеседованиях в Google (сейчас — нет). Тем не менее предлагаем вам порассуждать над решением.

Исаак Ньютон и Христиан Гюйгенс обсуждали этот вопрос в е годы, но так и не дали на него исчерпывающий ответ. Три столетия спустя два химика из Университета Миннесоты, Брайан Геттельфингер и Эдвард Касслер проделали эксперимент для сравнения сиропа и воды. Может быть, не стоит удивляться, что его проведение заняло много времени. Касслер рассказал, что ему потребовалось получить 22 согласования, в том числе и разрешение на то, чтобы затем вылить большой объем сиропа в канализационную систему. Ему пришлось отказаться от предложенных ти грузовиков с бесплатным кукурузным сиропом, поскольку руководство университета посчитало, что он будет опасен для канализационной системы Миннеаполиса. Вместо этого Касслер использовал пищевой загуститель, применяемый для производства мороженого, шампуней и заправок для салата. Около кг этого вещества вылили в плавательный бассейн. «Сказать по правде, смесь эта походила на сопли», — заметил Касслер. И все же это были не сопли, а размазня примерно вдвое плотнее воды.

Брайан Геттельфингер, пловец, подававший надежды и претендент на участие в Олимпиаде, получил уникальную возможность опробовать плавание в новой для себя жидкости. Результаты были опубликованы в году в American Institute of Chemical Engineers Journal. На следующий год Геттельфингер и Касслер получили Шнобелевскую премию по химии за год. Шнобелевская премия – это юмористический вариант более известных наград, присуждаемых в Стокгольме, но благодаря широкому освещению в новостях об этой премии многим известно. Может быть, именно внимание СМИ к этой задаче о сиропе и объясняет ее повторное появление в списке садистских вопросов, задаваемых на собеседовании.

В описываемом здесь эксперименте вязкость сиропообразной жидкости была примерно в два раза больше, чем у обычной воды, а вот плотности обеих жидкостей были примерно одинаковыми. Это важно, потому что, как пловцы уже давно знают, в более плотной соленой воде люди плавают быстрее. Как и корабль, тело пловца в соленой воде располагается выше, из-за чего сопротивление его движению вперед снижается.

Геттельфингер и студенты из Миннесоты плавали на скорость и в воде, и в «сиропе» стандартными стилями: на спине, брассом, баттерфляй, вольным. Но ни разу скорость плавания в обеих жидкостях не различалась более чем на несколько процентных пунктов. Выявить какой-то общей закономерности, позволяющей отдать предпочтение сиропу или воде, не удалось.

Это означало, что Ньютон был неправ: он полагал, что вязкость сиропа замедлит движение пловцов. Гюйгенс верно предсказывал, что заметной разницы в скорости не будет. Статья Геттельфингера и Касслера подтвердила обоснованность взглядов Гюйгенса. Вспомните о том, как поднимается дым от сигареты: на расстоянии нескольких сантиметров от сигареты он видится в виде ровной вертикальной колонны, однако выше его форма становится более сложной, так как начинают возникать воронки и завихрения. Воронки являются результатом турбулентности. Турбулентность мешает реактивным самолетам, быстроходным катерам и всем телам, которые хотят быстрее пройти через поток. Поскольку человеческое тело не оптимизировано для плавания, то когда мы плаваем, мы создаем до смешного много турбулентности, с которой затем сражаемся, чтобы переместить себя в воде. Турбулентность создает гораздо большее сопротивление движению, чем вязкость. Более того, вязкость здесь вообще вряд ли что-то значит. Поскольку турбулентность возникает и в воде, и в сиропе, скорость плавания в этих жидкостях приблизительно одинакова.

Поток воды намного менее турбулентен для рыб и особенно для бактерий, которые в сиропе будут плыть медленнее.

Можно ли считать этот вопрос на собеседовании честным? Касслер говорил, что для ответа на вопрос о плавании в сиропе «не нужно, скорее всего, обладать хорошими познаниями в компьютерных науках», добавив, что «любой человек, имеющий базовые знания в физике, сможет на него ответить». Тот, кто серьезно изучает физику может увидеть, что это излишне оптимистическая точка зрения. В любом случае, большинство претендентов, кому этот вопрос задают на собеседованиях при приеме на работу, не знают физику достаточно глубоко. Поэтому хорошие ответы предусматривают использование простых интуитивных аналогий, объясняющих, почему решение необходимо получить при помощи эксперимента. Вот четыре аргумента.

1. Некоторые жидкости слишком густые, чтобы в них можно было бы плавать.

Попросите мастодонтов поплавать в битумных озерах. Представьте попытку поплавать в жидком цементе или зыбучих песках. Разумеется, в очень густых жидкостях, хотя сила отталкивания здесь и больше, вы будете плыть значительно медленнее, чем в воде, если вообще вам это удастся сделать.

2. Под понятием «сироп» можно понимать очень широкий диапазон жидкостей.

В вопросе не говорится о смоле или зыбучих песках, а только о сиропе. А сиропы бывают очень разными, к примеру, кленовый сироп, сироп от кашля, шоколадный сироп, кукурузный сироп с большим содержанием фруктозы и те жидкости с разными консистенциями, варьирующиеся от водянистого напитка до густого осадка, остающегося на дне бутылки. На заданный вопрос нельзя ответить, пока вы не узнаете, о каком именно сиропе идет речь, или пока вы не сможете доказать, что плавание будет медленным в любой жидкости, более густой, чем вода.

3. Предположим, имеется оптимальный уровень вязкости, при которой скорость плавания является максимальной. Есть ли причина верить, что такой оптимальной жидкостью для плавания окажется H2O?

Может быть, вы с этим утверждением и согласились бы, будь вы очень проницательной рыбой. Эволюция постаралась, чтобы рыбы «соответствовали» той среде, а это вода, которая обтекает их изящные тела. Люди не очень похожи на рыб, и способ, каким мы плаваем, не очень напоминает то, как это делают рыбы. Никто из людей и наших ближайших предков не проводил много времени в бассейнах, а также в реках, озерах и океанах, чтобы сформировать такой набор генов, который был бы в значительной степени ориентирован на плавание. Конечно, мы иногда плаваем и даже порой летаем на параплане, но мы не созданы для этих занятий. Существо, заточенное под плавание австралийским кролем, слишком не похоже на человека. Эдвард Касслер по этому поводу сказал: «Идеальный пловец должен иметь тело змеи и руки гориллы».

Что уж тут удивляться, что можно отыскать людей, способных плавать быстрее в жидкости с другой вязкостью, чем у воды. Не будет удивительным и открытие, что скорость плавания является одинаковой в жидкостях с самыми разными вязкостями.

4. Плавание является хаотичным процессом.

Движение жидкости и газов — это пример хаоса, приводимый в учебниках. Слишком многое зависит от мельчайших деталей, чтобы заниматься предсказанием исхода. Вот почему для тестирования своих конструкций разработчикам самолетов нужны аэродинамические трубы. Не приспособленное хорошо к плаванию человеческое тело с его относительно неуклюжими движениями в воде еще больше осложняет ответ. Вот поэтому -то вопрос из тех, для которых необходимо провести эксперименты – с конкретным видом сиропа.

Речь, с которой Касслер выступил при вручении ему Шнобелевской премии, была краткой: «Причины этого сложны».

Напишите методы для умножения, вычитания и деления целых чисел, используя из арифметических операций только оператор суммирования. Язык реализации не важен, об оптимизации скорости работы и использования памяти также можете не особо беспокоиться. Главное, что можно использовать только сложение. В подобных задачах полезно вспомнить суть математических операций.

В этой задаче можно использовать только сложение. В подобных задачах полезно вспомнить суть математических операций и как их можно реализовать с помощью сложения (или других операций).

Вычитание

Как реализовать вычитание с помощью сложения? Это предельно просто. Операция a — b — то же самое, что и a + (-1) * b. Посколько мы не можем использовать оператор умножения, нам придется создать функцию negate.

public static int negate(int a) { int neg = 0; int d = a < 0 ? 1 : -1; while (a != 0) { neg += d; a += d; } return neg; } public static int subtract(int a, int b) { return a + negate(b); }

Отрицательное значение k получается суммированием k раз числа

Умножение

Связь между сложением и умножением тоже достаточно очевидна. Чтобы перемножить a и b, нужно сложить значение a с самим собой b раз.

public static int multiply(int a, int b) { if (a < b) { return multiply(b, a); // алгоритм будет быстрее, если b < a } int sum = 0; for (int i = abs(b); i > 0; i--) { sum += a; } if (b < 0) { sum = negate(sum); } return sum; } public static int abs(int a) { if (a < 0) { return negate(a); } else { return a; } }

При умножении нам нужно обратить особое внимание на отрицательные числа. Если b — отрицательное число, то необходимо учесть знак суммы:

.

Кроме того, для решения это задачи мы создали простую функцию abs.

Деление

Самая сложная из математических операций — деление. Хорошая идея — использовать для реализации метода divide методы multiply, subtract и negate.

Нам нужно найти x, если x = a / b. Давайте переформулируем задачу: найти x, если a = bx. Теперь мы изменили условие так, чтобы задачу можно было решить с помощью уже известной нам операции — умножения.

Обратите внимание, что можно вычислить x как результат суммирования b, пока не будет получено a. Количество экземпляров b, необходимых, чтобы получить a, и будет искомой величиной x.

Конечно, это решение нельзя назвать полноценным делением, но оно работает. Вы должны понимать, что при такой реализации не получить остаток от деления.

Приведенный ниже код реализует данный алгоритм:

public int divide(int a, int b) throws goalma.orgeticException { if ( b == 0) { throw new goalma.orgeticException("ERROR"); } int absa = abs(a); int absb = abs(b); int product = 0; int x = 0; while (product + absb <= absa) { product += absb; x++; } if ((a < 0 && b < 0)

nest...

27963 27964 27965 27966 27967

казино с бесплатным фрибетом Игровой автомат Won Won Rich играть бесплатно ᐈ Игровой Автомат Big Panda Играть Онлайн Бесплатно Amatic™ играть онлайн бесплатно 3 лет Игровой автомат Yamato играть бесплатно рекламе казино vulkan игровые автоматы бесплатно игры онлайн казино на деньги Treasure Island игровой автомат Quickspin казино калигула гта са фото вабанк казино отзывы казино фрэнк синатра slottica казино бездепозитный бонус отзывы мопс казино большое казино монтекарло вкладка с реклама казино вулкан в хроме биткоин казино 999 вулкан россия казино гаминатор игровые автоматы бесплатно лицензионное казино как проверить подлинность CandyLicious игровой автомат Gameplay Interactive Безкоштовний ігровий автомат Just Jewels Deluxe как использовать на 888 poker ставку на казино почему закрывают онлайн казино Игровой автомат Prohibition играть бесплатно