Open source softwarový stack ROCm (Wikipedie) pro vývoj AI a HPC na GPU od AMD byl vydán ve verzi 7.0.0. Přidána byla podpora AMD Instinct MI355X a MI350X.
Byla vydána nová verze 258 správce systému a služeb systemd (GitHub).
Byla vydána Java 25 / JDK 25. Nových vlastností (JEP - JDK Enhancement Proposal) je 18. Jedná se o LTS verzi.
Věra Pohlová před 26 lety: „Tyhle aféry každého jenom otravují. Já bych všechny ty internety a počítače zakázala“. Jde o odpověď na anketní otázku deníku Metro vydaného 17. září 1999 na téma zneužití údajů o sporožirových účtech klientů České spořitelny.
Byla publikována Výroční zpráva Blender Foundation za rok 2024 (pdf).
Byl vydán Mozilla Firefox 143.0. Přehled novinek v poznámkách k vydání a poznámkách k vydání pro vývojáře. Nově se Firefox při ukončování anonymního režimu zeptá, zda chcete smazat stažené soubory. Dialog pro povolení přístupu ke kameře zobrazuje náhled. Obzvláště užitečné při přepínání mezi více kamerami. Řešeny jsou rovněž bezpečnostní chyby. Nový Firefox 143 bude brzy k dispozici také na Flathubu a Snapcraftu.
Byla vydána betaverze Fedora Linuxu 43 (ChangeSet), tj. poslední zastávka před vydáním finální verze, která je naplánována na úterý 21. října.
Multiplatformní emulátor terminálu Ghostty byl vydán ve verzi 1.2 (𝕏, Mastodon). Přehled novinek, vylepšení a nových efektů v poznámkách k vydání.
Byla vydána nová verze 4.5 (𝕏, Bluesky, Mastodon) multiplatformního open source herního enginu Godot (Wikipedie, GitHub). Přehled novinek i s náhledy v příspěvku na blogu.
Byla vydána verze 3.0 (Mastodon) nástroje pro záznam a sdílení terminálových sezení asciinema (GitHub). S novou verzí formátu záznamu asciicast v3, podporou live streamingu a především kompletním přepisem z Pythonu do Rustu.
#define NAZEV "vstup.txt"
#define TYP "r"
#define NAZEV2 "help"
#define TYP2 "a+"
#define MIN_INT -1000000000
#define MAX_INT 1000000000
/*--------------------------------------------------------------------------------------------------*/
FILE *s;
FILE *pomocnySoubor;
int n;
int poleCisel[100001];
/*------------------------------------------------------------------------------------------------*/
void nactiVstup(){
s = fopen(NAZEV, TYP);
fscanf(s, "%d\n", &n);
int i;
for(i=0; i < n;i++){
fscanf(s, "%d\n", &poleCisel[i]);
}
puts("nascanoval sem ze souboru");
fclose(s);
}
/* Druha metoda ------------------------------------------------------------------------------ */
void najdiVyskyt(){
pomocnySoubor = fopen(NAZEV2, TYP2);
int i,j,tmp=0;
int vysledek;
int aktualni_cislo;
puts("zacinam tridit");
for(j=MIN_INT; j < MAX_INT; j++){
vysledek=0;
aktualni_cislo =j;
if(j == MIN_INT/2){
puts("jsem v pulce");
}
if(j == MIN_INT/4){
puts("jsem ve ctvrtine");
}
if(j == MIN_INT/1000){
puts("jsem v jedne tisicine");
}
for(i=0; i < n; i++){
if(poleCisel[i] == aktualni_cislo){
vysledek++;
}
}
if(vysledek > 0){
fprintf(pomocnySoubor, "%d %d\n", aktualni_cislo, vysledek);
printf("%d %d\n", aktualni_cislo, vysledek);
}
}
printf("dotridil sem\n");
fclose(pomocnySoubor);
}
/*Hlavni funkce ------------------------------------------------------------------------------------- */
int main(void){
nactiVstup();
najdiVyskyt();
printf("\n");
return EXIT_SUCCESS;
}
btw. mozna tam jsou nejake nepouzite promenne. Kdyz sem to poprve napsal, tak to nefungovalo a tak jsem to komplet prepisoval. >> proto tam jsou mozna nejake prebytecne.
Řešení dotazu:
puts("zacinam tridit"); for(j=MIN_INT; j < MAX_INT; j++){ vysledek=0; aktualni_cislo =j; if(j == MIN_INT/2){ puts("jsem v pulce"); } if(j == MIN_INT/4){ puts("jsem ve ctvrtine"); } if(j == MIN_INT/1000){ puts("jsem v jedne tisicine"); } for(i=0; i < n; i++){ if(poleCisel[i] == aktualni_cislo){ vysledek++; } } }Pro každé číslo z <-1G; +1G> to projde všechna zadaná čísla. Pro 100k čísel to tedy udělá 2G*100k = 200T operací. Je zázrak, že to za ty hodiny vůbec projde. Složitost algoritmu je, řekněme, n^2 (pokud by pro zjednodušení ten rozsah byl závislý na n - teď je to lineární, ale s brutální multiplikativní konstantou :). Hint: Nebylo by lepší zadaná čísla napřed setřídit (to běží v n log n) a pak to setříděné pole projít sekvenčně?
Hint: Nebylo by lepší zadaná čísla napřed setřídit (to běží v n log n) a pak to setříděné pole projít sekvenčně?Anebo rovnou při řazení pomocí merge sortu slučovat (a počítat výskyty) stejná čísla, tím to celé proběhne v n log n.
hashmapa na integery? Really?Jasnačka že really. Integer je sám svým hashem (viz g_direct_hash), ale princip ukládání do tabulky je stejný. Pro ukázkový příklad to přece nebudu kódit zvlášť. Navíc se nestarám, jak přesně řešit velikost tabulky a její případný růst, když to udělá GHashTable sama...
qsort pro tohle není moc nevhodný, protože to musíte nejdřív seřadit a až potom počítat. Doporučuji merge sort a počítat výskyty rovnou při mergování. IMO to bude i o dost rychlejší než mapa, za cenu vyšší spotřeby paměti.Jelikož každý sort má ten log(N) faktor, přijde mi toto porovnávání sortů jako poněkud plané teoretizování. Z praktického hlediska: qsort() je jedno volání funkce ze standardní libc. Plus potřebuješ funcki která porovná dva integery. Tečka.
Integer je sám svým hashem (viz g_direct_hash), ale princip ukládání do tabulky je stejný. Pro ukázkový příklad to přece nebudu kódit zvlášť. Navíc se nestarám, jak přesně řešit velikost tabulky a její případný růst, když to udělá GHashTable sama...Hashmapa slouží pro případy, kdy klíč má složité porovnání (např. string), potom je totiž mnohem rychlejší porovnávat hashe a plné porovnávání použít jen pro těch pár případů kolizí. Jenže to trpí mnoha problémy, mj. hash collision vede až k O(n). I proto se integer jako svůj vlastní hash většinou nepoužívá, ale počítá se nějaký odolnější hash, což zase stojí výkon. Navíc se hash mapa musí při velkém množství položek často rebalancovat, což stojí hodně výkonu Pro klíče s jednoduchým porovnáním je výrazně rychlejší nějaký binární (či n-ární, pokud se chcete přiblížit O(1)) strom.
Jelikož každý sort má ten log(N) faktor, přijde mi toto porovnávání sortů jako poněkud plané teoretizování.Quick sort má average O(n log n), ale worst case O(n²). merge sort má O(n log n) obojí, stojí pouze víc paměti. Navíc u toho merge sortu se díky mergování duplicit dostanu na ještě lepší výkon, protože v průběhu výpočtu klesá počet položek. A ještě navíc vypočítám výsledky rovnou během toho řazení.
fopen
, scanf
, scanf
ve for
, qsort
a při zobrazení jen vypisovat při změně počet, jinak ++
, odpovídá zadání, je to mnohem kratší, stojí to méně paměti, je to napsané za 10min i s ošetřením, a je to pomalejší o nějaké jednotky msec na čase, kde 80 % zabírá výstup a 19.9 % vstup (% střelená od pasu). Myslím si, že cokoliv jiného (včetně hashmapy) je dost overkill.
#!/usr/bin/perl use 5.010; use warnings; use strict; our $VERSION = 0.001; my %hesla; while (<>) { chomp; $hesla{$_}++; } while ( my ( $heslo, $pocet ) = each %hesla ) { say $heslo, q{ }, $pocet; }(100000 položek v pohodě zvládá)
void najdiVyskyt(){ pomocnySoubor = fopen(NAZEV2, TYP2); int *poleCisel_tmp; int *poleCisel_max = poleCisel + sizeof(poleCisel); int *vysledky = (int *) malloc((MIN_INT+MAX_INT+1) * sizeof(int) + 1); vysledky = vysledky + MIN_INT; // puts("zacinam tridit"); - strasne pomala vec :P poleCisel_tmp = poleCisel; for (;;) { vysledky[*poleCisel_tmp] = 0; poleCisel_tmp++; if (poleCisel_tmp > poleCisel_max) break; } poleCisel_tmp = poleCisel; for (;;) { vysledky[*poleCisel_tmp]++; poleCisel_tmp++; if (poleCisel_tmp > poleCisel_max) break; } poleCisel_tmp = poleCisel; for (;;) { fprintf(pomocnySoubor, "%d %d\n", *poleCisel_tmp, vysledky[*poleCisel_tmp]); vysledky[*poleCisel_tmp] = 0; poleCisel_tmp++; if (poleCisel_tmp > poleCisel_max) break; } fclose(pomocnySoubor); }ale nikde bych to nepouzil...
for (;;) { vysledky[*poleCisel_tmp] = 0; poleCisel_tmp++; if (poleCisel_tmp > poleCisel_max) break; }Proc nepouzit for rovnou nez psat podminky do nej a nebo pouzit while? Nechci byt hnusny, ale vic zprasit cyklus snad nejde, navic trikrat za sebou. Mozna by stalo za to si zopakovat co vlasne for a while dela.
Tiskni
Sdílej: