А Python-то тут при чём? Теория графов — часть математики. Как Вы (или автор используемой Вами библиотеки) реализуете соответствующие алгоритмы к этой самой теории мало относится. Вы же осваиваете другие области математики с привязкой к языку, правда?
Последний вопрос глупый. Очевидно, что востребованы будут оба, поскольку у обоих уже давно сформировано большое сообщество. Более или менее — вопрос сложный. но Python ближе к продакшену, а R привычней для статистиков.
Сергей: Вы, видимо, путаете NOR и XOR. NOR (aka Стрелка Пирса), как и NAND (aka Штрих Шеффера), является базисом в пространстве логических функций двух переменных. XOR же таковым являться не может. Более того, никакие другие операторы кроме NAND и NOR не являются базисами (см. критерий Поста).
Mrrl: эта конструкция может возвращать что угодно в случае бесконечной памяти (уверен, её стоило бы назвать UB в таком случае). Кажется, ничто не мешает использовать asm-вставки для работы с памятью.
На мат-мехе Intel'ом особо не пахнет, тут больше JetBrains присутствует, но они всякими компиляторами и языками занимаются. AI никаким даже не пахнет, а курс с соответствующим названием и вовсе ужасен.
Вообще, говорить про весь мат-мех дело неблагодарное, т.к. тут есть несколько различных специальностей, значительно различающихся. Есть чистмат, где никогда послаблений не давали и до сих пор держат планку. Уверен, это единственное место в Питере, где можно заниматься чистой (и, кажется, очень абстрактной) математикой. Есть примат, где есть много разных кафедр. Я мало про него знаю, но самой крутой, на мой (предрасположенный) взгляд является СтатМод. Там можно научиться чему-то более-менее релевантному: куча прикладной математики, ещё больше статистики (очень полезно в ML). Есть матобес (и программная инженерия) — там традиционно готовят программистов различного качества. Это самое качество на выходе в большей степени зависит от мотивации студента. Ну а так же существует механики, астрономы и даже прикладные информатики (десант гуманитариев, хотя и там при желании можно выжить), но это не очень релевантно.
На мой (опять же, предрасположенный) взгляд человеку, желающему заниматься Computer Science следует идти в АУ.
Виталий Пухов: чем больше раз таких быстрых проверок Вы проведёте (и все они пройдут), тем больше вероятность того, число действительно простое. Вероятность ошибки после каждой проверки падает экспоненциально.
timelilo: моё мнение сводится к тому, что если Вы собираетесь заниматься программированием хотя бы периодически, то нет другого пути, кроме как через основы. Как я уже сказал, даже написав под руководством опытного специалиста сколь-нибудь сложное приложение, Вы получите не так много опыта, поскольку у Вас не будет тех знаний, которыми руководствовался специалист при генерации советов.
Если спрашивать его в духе "почему ты так считаешь?" по каждому вопросу, то, скорее всего, приведёт это к тому, что Вы изучите всё тот же материал, только за больший промежуток времени, т.к. из-за отсутствия последовательности придётся по-нескольку раз обращаться к одной и той же теме.
Опять же, если Вы не собираетесь применять полученные навыки достаточно часто, то готовьтесь всё забыть. Тому есть 2 причины:
1. Наш мозг работает по схеме "Use it or lose it" (Для борьбы с этим существует понятие Кривой забывания, см. википедию). Если какая-то часть знаний Вами не используется, то с течением времени она потихоньку забывается. Скорость этого забывания зависит от того, насколько активно Вы пользовались этим самым знанием ранее (т.е. насколько крепко оно засело в голове).
2. Как я уже сказал, разобраться во всех деталях за один (и даже два) проекта не удастся. Более того, Вам не удастся даже запомнить все советы в рамках этого проекта, поскольку они будут лишь набором разрозненных фактов, так что мозгу придётся, условно говоря, "зазубрить" их вместо того, чтобы сделать обобщение (путём создания связей с другими понятиями) и запомнить "сжатое" представление. Тут может помочь запись всех коммуникаций.
Но всё это лишь моё скромное мнение, ни в коем разу не претендующее на истинность.
timelilo: а какова цель всей этой затеи? Написать один раз приложение и получить ачивку "закодил нетривиальный проект"? В таком случае описанный мною путь, конечно, будет "оверкиллом", т.е. даст куда больше (в т.ч. фундаментальных) знаний, чем нужно, которые, к тому же, почти сразу же забудутся.
С другой стороны, построить своими руками дом под руководством, допустим, опытного плотника если и возможно, всё же довольно бесполезная затея: всех тонкостей и причин принятия конкретных решений Вы всё равно не поймёте, а результат можно достичь другими методами (нанять кого-нибудь / купить готовый).
Русскоязычных книг я стараюсь избегать, т.к. это либо переводы (а, значит, часть исходного смысла могла потеряться в процессе), либо самостоятельные книги (таких я опасаюсь ещё больше. Возможно, необоснованно, но мне кажется, что англоязычная литература имеет бОльший рынок сбыта => бОльшая конкурренция => лучше качество, проще найти отзывы). Кроме того, как я уже писал в ответе, на который сослался, знать английский хотя бы на уровне чтения технической литературы — must have для современного програмиста.
ZeXeDeR: лично я учился, в основном, не по книжкам, а по различным курсам (университетским, онлайн, записи зарубежных университетов), поэтому исходя из своего опыта порекомендовать ничего не могу, но товарищи хорошо отзывались о Computer Networking A Top-Down Approach (хороша именно тем, кто идёт сверху вниз, а не наоборот, как Танненбаум) и Computer Networks A Systems Approach (посоветована инженером из Yahoo), Operating Systems Concepts.
Хорошему программисту нужно знать гораздо больше: алгоритмы, сети, операционные системы, немного математики, особенности параллельного программирования, уметь работать с системами контроля версий. Полезным будет знаниие и опыт работы с фреймворками и библиотеками, умение тестировать свой код, а также soft-skills, т.е. эффективно быть частью команды.
Про плюшки очень верно. Судя по обсуждению на хабре ( habrahabr.ru/post/227583/#comment_7718711 ) В.О. имеет ещё и ряд косвенных преимуществ вроде простоты получения кредита или имиграции.
Go если и выстрелит, то очень нескоро. Появился он в 2009м. 5 лет — очень мало: ни серьёзного сообщества, ни зрелых библиотек за это время не появится. А учитыва то, что одно зависит от другого (библиотеки пишутся и поддерживаются сообществом, а сообществу нужны библиотеки для применения языка на практике), это лишь замедляет время покорения рынка.
Любые 2 записи должны быть связаны путём, а не ребром. Достаточно соединить каждую ячейку с её соседями (Для трёхмерной матрицы таких будет 9+9+3+3=24 если разрешены переходы по диагонали), т.е. ребёр не может быть больше 24 |V|. Если ищется самый короткий путь из событий, то обычного BFS'а вполне хватит. Итого линейная сложность.
@Slavka_online смотря где работать будете и что понимаете под научными вычисленями. Субьективно, вакансий для программиста-математика-физика меньше, чем для простого программиста (К.О. к Вашим услугам), однако и оплачиваются они выше. Если говорить о том, чем же можно заниматься человеку с физ-мат подготовкой, то это может быть что-то связанное с финансами (теорвер, мат. модели), анализом данных (под данными может пониматься почти всё, что угодно: текст, числовые характеристики, изображения, аудиозаписи и пр. Тут так же требуется теорвер, матстат, алгебра и другие математики) или игровыми движками (ну тут и говорить нечего. Попробуйте, кстати, найти какую-нибудь конторку, занимающуюся геймдевом и поинтересоваться, не пригодитесь ли Вы им).
Если же хотите заниматься совсем-совсем наукой, но не в ВУЗе, то вряд ли где-нибудь в России у Вас это получится. Разве что за рубежом и то после получения PhD.
