Максим Припадчев

Эта задача решается алгоритмом "сканирующая прямая".

Представьте что у есть вертикальная линия, которая двигатеся слева-направо непрерывно. В каждый момент времени на прямой могут появиться какие-то прямоугольники, могут закончиться какие-то прямоугольники или ничего не поменяется - в этот момент прямая какие-то прямоугольники пересекает.

Надо взять какую-то хитрую структуру данных, чтобы хранить все открытые (в данном случае - последние закрытые) прямоугольники на прямой. В моменты открытия/закрытия прямоугольников надо структуру данных обновлять или опрашивать.

Тут подойдет что-нибудь вроде std::set в C++ - структура хранящая упорядоченное множество объектов, с доступом и изменением за логарифм, умеющая искать ближайший к заданному значению слева и справа (lower_bound, upper_bound). Хранить в ней мы будем вертикальные отрезки, помеченные номерами их прямоугольникв. Не знаю ее аналоги в других языках - нужно что-то реализованное или на binary search tree, или на skip list.

Когда прямоугольник открывается надо посмотреть, с какими отрезками в set данный отрезок пересекается. Все эти отрезки надо добавить в ответ, удалить полностью покрываемые новым отрезком, а торчащие из него укоротить. Таким образом мы будем поддерживать множество "видимых" отрезков с прямой - ближайших к ней слева.

В этой задаче можно забить на правые границы прямоугольников и на их ширину (раз нет пересечений). Соседями каждого отрезка - левого края будут ближайшие к нему левые края каких-то прямоугольников.
Поэтому вам надо получить все отрезки заданные в виде {x, y1, y2, id} и отсортировать их (сначала по x, потом по y). Потом в этом порядке их обходите и применяйте новый отрезок к структуре данных. Все удаляемые отрезки + 2 пересекающихся сверху и снизу пойдут в список соседних для нового отрезка.

Этот алгоритм за O(n log n) получит всех соседей для всех прямоугольников.
Это что-то похожее вот на эту задачку с leetcode

Координаты частиц и вектора направлений умножаешь на матрицу поворота. Все.

Разобрался. tgx имеет точки разрыва при pi/2 и 3pi/2, поэтому надо было разбить на несколько интегралов и для каждого из них отдельно найти предел

create table public.profiles (
  id uuid not null,
  username text default concat('Пользователь #', random()*100000),

  primary key (id)
);

result = numpy.zeros(mask.shape + (3,), dtype=numpy.uint8)
result[mask > 0] = (255, 255, 255)

циклы в питоне - штука медленная. Если есть возможность, лучше использовать индексные операции numpy. Они заметно быстрее, чем тот же цикл в питоне.

Матрицы используются для записи преобразований. Надо домножать на них вектор из координат точки - получится новый вектор, который и будет результатом преобразования. Любое линейное преобразование можно записать в виде матрицы.

Четвертая координата позволяет записывать одной матрицей повороты/растяжения и сдвиги. Если у вас матрица 3x3 (не "трехмерная" - у нее все так же есть только ширина и высота), то точка (0, 0, 0) всегда останется (0, 0, 0). Ведь на что 0 не домножай - останется 0. Поэтому матрицами 3x3 можно записать только повороты и сжатия, но не сдвиги.

Поэтому вводят фиктивное четвертое измерение w. При этом удобно считать, что координаты точки (x, y, z, w) - Это (x/w, y/w, z/w). Это еще иногда называют однородными координатами. Еще один плюс этого объекта в том, что им можно описать точки на бесконечности (когда w = 0).

Вот тут уже можно составить линейное преобразование (т.е. взять матрицу), которое оставляет w нетронутым, но использует его для сдвига:

x' = a11*x + a12*y + a13*z + a14*w
...
w' = w

Вот в a14 - как раз и находится сдвиг по оси X.

Используйте метод строк .splitlines() либо укажите для метода .split() параметр разделитель ”\n”

Ну так все логично:

for line in lines:
        try:
            q = requests.get(line, headers=headers)
        except requests.ConnectionError as e:
            continue

result = q.content

Значение q меняется каждую итерацию а получение значения q.content и вся дальнейшая работа происходит после завершения всего цикла и очевидно, что берется значение q, полученное последним.

Скорее всего, вам подойдёт реализация с помощью "тредов" (они же "потоки", модуль Threading).
Это будет действительно "в фоне" и вы сможете послать сообщение (через Queue, например) в этот поток, которое затем обработать внутри бесконечного цикла.

Прямая формула что-то не вырисовывается, а вот рекуррентная - вполне.

Покажу сразу на примере: N бросков, М = 4, т.е. считаем F4(N)
Неважно, что выпало первым броском, пусть, например, 0. Теперь есть следующие варианты:

1) Вторым броском выпадает 1 (т.е. не то, что в первом броске). Вероятность такого дела 1/2, и задача сводится к F4(N-1) - первый бросок прошел впустую, но ещё "не всё потеряно".
2) Вторым и третьим выпадает 0, 1. Вероятность 1/4, задача сводится к F4(N-2)
3) Вторым, третьим и четвертым выпадает 0, 0 ,1. Вероятность 1/8, задача сводится к F4(N-3)
4) Вторым, третьим и четвертым выпадает 0, 0 ,0. Ура!!! Вероятность 1/8, дальше смотреть не надо.

Итого, по полной вероятности, F4(N) = F4(N-1)/2 + F4(N-2)/4 + F4(N-3)/8 + 1/8

Ну и конечно, база рекурсии: Fm(N) = 0, если N < M

Как обобщить, думаю, очевидно (в знаменателях - степени двойки). Для маленьких M можно нарисовать формулу, например,
Для М = 2, будет F2(N) = F2(N-1)/2 + 1/2, тут прямо сразу выскакивает F2(N) = 1 - 1/(2^(N-1))

Для М = 3, получаем F3(N) = F3(N-1)/2 + F3(N-2)/4 + 1/4, тут кури вот это

и т.д.

Программно вычисляется с помощью "динамического программирования". С правильным подходом - за O(N) по времени и O(M) памяти, навскидку тут хорошо зайдет кольцевой буфер. Если надо, могу расписать, но там ничего сложного.

Согласно рейтингам tiobe и renmonk Java стабильно кувыркается где-то на 4 месте в рейтинге популярных языков разработки. Рейтинг Редмонка собирается из двух рейтов популярности (кажется количество вопросов в стековер и количество проектов на гитхабе. Ну или может как-то сложнее ХЗ).

Первым трем местам в этом анализе я-бы не сильно доверял. Там постоянно идет ротация то JavaScript выскакиевает то C то Swift но ситуация каждый год - новая. Вот сейчас там висит Python... Наверное девопсы подсуетились. И сайентисты.

В чем сила Java сегодня? Ну во первых в большом объеме легаси кода который уже написан и работает. Java сегодня занимает нишу COBOL в банках и финансовых организациях. И если вы хотите средний достаток, (машина дом, vacation) - то идите спокойно в java и будет кусок хлеба.

Во вторых в толстом репозитарии бесплатных библиотек на все случаи жизни.
Например я уже 2 года не пишу на Java ничего ради денег. Но в некоторых скриптах на Scala/Databricks я спокойно подключаю Java-библиотекие (всякие sftp клиенты, json/xml парсеры) и все это нормально интегрируется и работает. И слоган про wrote-once - это не шутка. Это правда работает и в доказательство - целый репозитарий таких либ на mvnrepository.com. Они будут совместимы c Kotlin/Groovy/Scala короче со всеми JVM-based языками.

Лично я считаю Java как язык слишком многословным. Многие вещи можно короче запрограммировать. Но это просто моё ИМХО. При игры - ничего не скажу. Не знаю. Но вот на Kotlin что-то пишут под Андроид.

И вообще программист должен больше выбирать род деятельности (фронт или back или железо и микро-контроллеры) а языки учить всю жизнь. Вот так. Вы всю жизнь - студент.

Да, в Python можно сгенерировать сразу 4 цифры от 1 до 9 без повторения и присвоить их разным переменным. Один из способов сделать это — использовать функцию random.sample из модуля random. Вот пример:

import random

# generate 4 random digits from 1 to 9 without repetition
random_digits = random.sample(range(1, 10), 4)

# assign them to different variables
a, b, c, d = random_digits

print(a, b, c, d)

Это сгенерирует 4 случайных цифры от 1 до 9 и назначит их 4 различным переменным a, b, c, d соответственно

ORDER BY, LIMIT

В PostgreSQL (начиная с 13 версии) есть замечатедьная конструкция

select * 
from t
order by value desc 
fetch first 1 rows with ties;

https://sqlize.online/sql/psql14/212e2cb0b853c5c8a...