Готовы с нуля создавать телекоммуникационные решения для беспроводных мобильных сетей и сопутствующих услуг? Тогда участвуйте в SPRINT OFFER C++ Software Engineer и получите оффер всего за 3 дня 💻

У нас:
🚀 Удалённый формат работы или в офисах городов присутствия (Москва, СПб, Нижний Новгород, Екатеринбург, Минск).
🚀 Реальный карьерный рост: как вертикальный, так и горизонтальный.
🚀 Амбициозные проекты и уникальная команда инженеров.
🚀 Учебный портал с лекциями от экспертов, участие в конференциях, изучение английского и дополнительное обучение на внешних курсах.
🚀 ДМС с первого дня, консультации юристов, психологов и экспертов по ЗОЖ.

Мы в поиске:
Разработчиков C++ (Middle/Senior/Tech Lead) с опытом в промышленной разработке от 3 лет, уверенным знанием C/C++ и Linux, а также сетей, базирующихся на TCP/IP.

Направления, которым вы нужны: Telecom Platform и разработка базовых станций с поддержкой LTE/GSM.

В команде Telecom Platform инженеры разрабатывают полное платформенное решение для телекоммуникационных систем, а разработчики базовой станции LTE/GSM создают высоконагруженные системы, которые обеспечивают связь как критически важных, так и новых поколений.

💙 Прочитать подробнее можно по ссылке. Отправляйте заявку до 19 октября и присоединяйтесь к YADRO!

🔥 std::list - когда он действительно нужен

Проблема: Многие выбирают std::list думая, что вставка O(1) всегда лучше, но забывают про cache locality.


✏️ Когда list ДЕЙСТВИТЕЛЬНО лучше:


1️⃣ Частые вставки/удаления в середине + большие объекты:

struct HeavyObject { 
    std::array<double, 1000> data; 
};

std::list<HeavyObject> items; // Не перемещаем данные
auto it = items.begin();
std::advance(it, 5);
items.insert(it, HeavyObject{}); // Быстро!

2️⃣ Когда нужна стабильность итераторов:

std::list<int> data = {1, 2, 3};
auto it = data.begin();
data.push_back(4); // it все ещё валиден!

3️⃣ В 90% случаев vector быстрее list:

// vector выигрывает благодаря cache:
std::vector<int> fast;  // Данные подряд в памяти
std::list<int> slow;    // Прыжки по указателям

Библиотека C/C++ разработчика

#буст

🎲 std::random vs rand() — генерация случайных чисел

Старый rand() из Си имеет множество проблем: плохое качество, ограниченный диапазон, глобальное состояние. В C++11 появились современные генераторы из <random>.

❌ Старый подход:

#include <cstdlib>
#include <ctime>

srand(time(nullptr)); // Предсказуемо!
int dice = rand() % 6 + 1; // Неравномерное распределение!
double prob = rand() / (double)RAND_MAX; // Плохая точность

🍒 Современный подход:

#include <random>

// Инициализация генератора (один раз)
std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd()); // Mersenne Twister

// Равномерное распределение [1, 6]
std::uniform_int_distribution dice(1, 6);
int roll = dice(gen);

// Вещественное [0.0, 1.0)
std::uniform_real_distribution prob(0.0, 1.0);
double p = prob(gen);

// Нормальное распределение
std::normal_distribution normal(0.0, 1.0);
double value = normal(gen);

✏️ Доступные распределения:

• uniform_int_distribution — целые числа
• uniform_real_distribution — вещественные
• normal_distribution — гауссово
• bernoulli_distribution — булево
• exponential_distribution, poisson_distribution и другие

Библиотека C/C++ разработчика

#буст