Вопрос или проблема
Недавно я прочитал, что можно отсортировать массив за время с сложностью O(log^3(n)). Меня это просто поразило. Оказывается, он использует алгоритм, который использует преимущества параллельной обработки или многозадачности.
Я хочу углубиться в этот мир, какие есть отличные ресурсы для изучения этого? Я также хотел бы реализовать это с нуля без помощи каких-либо библиотек, ха-ха.
Я умею писать на C++ и Python, так как занимаюсь конкурентным программированием и имею проекты в области ML и Data Science.
Я наткнулся на книгу под названием “C++ Concurrency” Антони Уильямса. Есть ли какие-то другие ресурсы, к которым я могу обратиться, чтобы углубиться в эту тему (например, курсы MIT OCW и т. д.)? (предпочтительно текстовые).
Заранее спасибо!!!
Я наткнулся на книгу под названием “C++ Concurrency” Антони Уильямса.
Ответ или решение
Для изучения параллельных вычислений и конкурентности важно не только подобрать качественные ресурсы, но и понять теоретические основы и примеры применения этих технологий. Опираясь на ваш опыт в программировании на C++ и Python, а также в области конкурентного программирования, предлагаю следующие шаги и ресурсы для углубленного изучения этой темы.
Теория: Прежде чем погружаться в практику, важно изучить теоретические основы. Параллельные вычисления вносят значительные изменения в разработку алгоритмов и силуэт решений. Основные аспекты, которые уместно рассмотреть: базовые концепции многопоточности, конкурентных операций и параллельных алгоритмов.
-
Учебники и книги:
- Книга "Concurrency in C++" автора Энтони Уильямса является отличным началом. Она рассматривает теоретические аспекты и предлагает множество примеров для понимания инфраструктуры многопоточности в C++.
- "The Art of Multiprocessor Programming" от Мориса Херлихи и Нира Шавита — основательное руководство по параллельным и распределенным вычислениям, которое поможет глубже понять принципы конкурентности.
-
Курсы и лекции:
- MIT OpenCourseWare предлагает курсы, такие как "Изучение параллельных вычислений" или "Parallelism & Concurrency", которые предоставляют доступ к лекциям и учебным материалам от ведущих профессоров.
- Онлайн-платформа Coursera предлагает курс "Concurrent Programming in Java" от Уильяма Х. Паула.
Примеры:
Знание теории следует подкреплять примерами, которые демонстрируют, как применять полученные знания на практике.
- Исследуйте проекты с открытым исходным кодом на платформах, таких как GitHub, которые используют многопоточность в C++ и Python.
- Участвуйте в конкурсах и соревнованиях по программированию (например, Google Code Jam), где вы сможете протестировать свои знания на практике.
Применение:
Практическое применение — ключ к успешному освоению конкурентных алгоритмов.
- Начните с простых программ, использующих стандарты C++ Thread и Python’s threading, для создания простых многопоточных приложений.
- Старайтесь реализовать классические задачи, такие как producer-consumer или reader-writer problem, без использования сторонних библиотек.
- Постепенно усложняйте задачи, переходя к разработке параллельных алгоритмов сортировки или математических вычислений.
Итак, сочетание качественной теоретической базы с практическими примерами и регулярное применение знаний в реальных проектах создаст устойчивую основу для глубокого понимания и успешного применения параллельных вычислений. Помните, что терпение и постоянная практика — залог успеха в изучении конкурентного программирования.