Jedną z najważniejszych cech interfejsów użytkownika (UI) jest reagowanie na zdarzenia i odpowiednie na ich podstawie odświeżanie widocznych na nim danych. Wielu młodych adeptów, szczególnie popularnego wśród początkujących front-endu, powie: „używam useState w React i to się dzieje samo”. Tylko na tym blogu odpowiedź „się dzieje samo” nie satysfakcjonuje nas. Interesują nas implementacyjne detale jak i dlaczego coś działa. Dlatego w tym artykule zagłębimy się w jedną z koncepcji stojących za reaktywnością interfejsów — wzorzec obserwator.

Patrząc na tekst, jesteśmy wzrokowo w stanie powiedzieć, czy dwa słowa są do siebie podobne: czy to znaczeniowo, czy pod kątem różnic w liczbie liter, czy jakkolwiek tylko przyjdzie nam do głowy. Tylko jak taką metrykę zdefiniować formalnie, a następnie w jaki sposób ją zapisać algorytmicznie? Idąc dalej tymi pytaniami — skąd wyszukiwarka internetowa wie, że jeśli wpisałeś(-aś) „dwistak”, to tak naprawdę miałeś(-aś) na myśli „świstak”? Poznajmy odpowiedzi na te pytania.

Omawiając ostatnio algebrę zbiorów, przedstawiłem jej zastosowanie w najbardziej oczywisty dla programistów sposób — na strukturach danych zbiorów i tablic. Jak się jednak okazuje, zagadnienia z niej mają znacznie więcej zastosowań w informatyce. Tym razem pokażę, jakie przełożenie ma ten obszar logiki matematycznej na język programowania TypeScript, a dokładniej na jego system typów. Innymi słowy, nie zastosujemy logiki w wykonywalnym kodzie programu, ale w technicznym opisie tego, co my w ogóle programujemy. A patrząc z jeszcze innej strony — poznamy wycinek teorii typów w praktyce.

Tym razem coś dla młodszych czytelników bloga, chociaż pewnie nie tylko ich może to zainteresować. Zbliża się maj, a skoro maj, to matury, w tym ta z informatyki. Pomyślałem, że może Was zaciekawić, jak osoba pracująca od kilku lat w IT rozwiązałaby zadania, które pojawiły się na maturze próbnej w grudniu 2022 roku.

Na moim blogu rysowaliśmy już wiele rzeczy. Linie, okręgi, rośliny, zegar. Porysujmy znowu! Tym razem na tapet weźmy kolejną rzecz powiązaną z kołami — spirale. Po raz kolejny zobaczysz, jak w praktyce wykorzystać matematykę, geometrię i trygonometrię, aby zmusić komputer (z użyciem JavaScriptu) do narysowania czegokolwiek.

Do tej pory na blogu przedstawiałem przede wszystkim gotowe i znane rozwiązania algorytmiczne, ale rzadko pokazywałem, jak od podstaw coś zrobić, czego nie znajdziemy w podręcznikach do algorytmiki. Za to możemy znaleźć w podręcznikach do informatyki. Pokażę w tym wpisie, w jaki sposób, wykorzystując prostą matematykę, zrobić coś, co działa i wyświetla więcej niż ciągi liczb. A dokładniej — stworzymy prosty, animowany zegar analogowy.

Iteracja to według słownika PWN-u metoda polegająca na wielokrotnym stosowaniu tej samej procedury. Nawet nieskończenie, niczym Syzyf wtaczający głaz na szczyt góry (jak na okładce). W zasadzie na tym mógłbym zamknąć ten artykuł, bo właśnie odpowiedziałem na pytanie z tytułu. Jednak mimo to wejdźmy w temat głębiej: jakie mamy rodzaje iteracji, do czego się ostatecznie sprowadzają, co mają wspólnego z rekurencją, a także czym są iteratory.

Problem skoczka szachowego to jeden z popularniejszych problemów algorytmicznych. Często możemy go spotkać pośród zadań z algorytmiki dla adeptów programowania. Zobaczmy, na czym ten problem polega oraz jak go rozwiązać, i przede wszystkim... co ma to wspólnego z szeroko opisywanym przeze mnie ostatnio tematem grafów.

Klasyką algorytmiki jest wykorzystywanie takich algorytmów, jak BFS, algorytm Dijkstry czy Bellmana-Forda do wyszukiwania najkrótszych ścieżek. Jednak algorytmy te wykonują bardzo dużo operacji i przy rozbudowanych przypadkach, takich jak znajdowanie tras na mapie albo nawet ścieżki, po której ma przejść postać w grze komputerowej, mogą być zbyt wolne czy też zająć zbyt dużo pamięci. Na szczęście są również inne podejścia do tego problemu, dużo wydajniejsze, jeśli posiadamy nieco więcej informacji o grafie. Czas najwyższy poznać jedno z nich — algorytm A*.

Gdy mówimy o grafach i rozwiązywaniu problemów za ich pomocą, w kontekście algorytmiki pierwszą rzeczą, która wielu przychodzi na myśl, jest wyszukiwanie najkrótszych ścieżek. Co prawda omówiliśmy już to dla grafów nieważonych, ale powiedzmy sobie szczerze — zwykle musimy to robić w ważonych. Opiszę tutaj trzy klasyczne algorytmy rozwiązujące ten problem.