Что такое sort apple

Apple, алло. С портами на новых MacBook Pro что-то не так

Новые MacBook Pro, представленные нам на осенней презентации, просто сносят крышу. По сути, все, о чем только мечтали профессионалы сбылось. Великолепная мощность c обновленными M1 Pro и M1 Max, крутой дисплей с поддержкой 120 Гц, ну и, конечно, увеличенное количество портов, которые плюс ко всему располагаются с обеих сторон. Отныне все четко: MacBook Air для тех, кто давно хотел войти в яблочную экосистему, Pro 13 для любительской работы в сложных программах и MacBook Pro 14,16 для серьезных ребят: дизайнеров, художников, видеомонтажеров и других. И все бы ничего, да вот только новые прошки толстые, порты здесь работают через раз, а челка — вообще отдельная тема.

Как бы ни был хорош новый MacBook, до звания идеального ему еще далеко.

В последнее время я все чаще сталкиваюсь с мнением, что Apple пора прекратить обновлять свои компьютеры каждый год. Во-первых, железо не развивается так стремительно, как этого бы всем хотелось, во-вторых, кто будет покупать себе новый компьютер так часто? Интересно, что как только купертиновцы представили нам новые MacBook Pro 14 с кучей разных плюшек, вопросы у всех по этому поводу моментально отпали.

На бумаге характеристики вышли отменные. Едва ли вообще можно было представить новые машины подобного уровня. Кажется, что недостатков здесь нет и быть не может. Все компромиссы, на которые шли пользователи яблочных лэптопов, растворились в миг. Но, увы, все не так гладко.

Проблемы MacBook Pro 2021

Как и любые кардинально новые устройства, прошки не лишены недостатков. Первое, на что обратили внимание пользователи — габариты MacBook Pro. Ранее на эту тему рассуждал автор AppleInsider.ru Иван Кузнецов. Если вы собираетесь приобретать его себе, обязательно ознакомьтесь. Впрочем, внешний вид сам скажет за себя. Пожалуйста, взгляните:

По факту толщина новых MacBook не сильно отличается от старых. Но на деле все чуть-чуть иначе.

Второй, не менее важной проблемой, стала челка на новых MacBook. Как только лэптоп поступил в продажу, пользователи сразу же отметили этот нюанс.

Челка новых MacBook полностью игнорирует интерфейс системы.

Причем ладно бы в Купертино четко продумали работу приложений в таком формате, но ведь нет же: софт выемку просто игнорирует. Плюс, не забывайте об элементах управления, которые располагаются сверху. Если вы планировали накинуть кучу разных значков сюда, то знайте: ничего не выйдет.

Новый разъем Apple

Возвращение слота для SD-карт на MacBook Pro — отличная идея. Сколько бы нам не твердили о передаче файлов по воздуху, все равно часто сталкиваешься с ситуациями, когда это невозможно. Понятно, что новый разъем ориентирован в первую очередь на профессиональных фотографов и видеомонтажеров. Ну, сами прикиньте. Как скинуть фото с фотоаппарата на макбук? Вот и я не знаю.

Слот для SD-карт в новых MacBook работает через раз. Причина пока неизвестна.

Да вот только еще бы работал SD-ридер как надо. Пользователи новых ноутбуков массово жалуются на проблемы чтения карт памяти. Одни говорят, что скорость передачи настолько медленная, что проще сделать все по старинке через переходник. Другие заявляют о файлах, доступ к которым сильно ограничен. Проблема касается как MacBook Pro 14, так и 16-дюймовой модели.

Вот что пишет один из пользователей:

Я опробовал самые разные карты памяти и не выявил никакой закономерности в работе SD-ридера. Однако если какая-то конкретная карта работает, она будет работать всегда. То есть нет такого, что одна и та же карта памяти то работает, то нет. Я опробовал самые разные варианты: от 32 ГБ до 256 ГБ, UHS-I, UHS-II, micro-SD, FAT32, exFAT — моему Mac абсолютно по боку. Причем интересно, что если подключать их через хаб, все в полном порядке.

Подписывайтесь на нас в Яндекс.Дзен, там вы найдете много полезной и интересной информации из мира Apple.

Что такое MagSafe

MagSafe — собирательное понятие разъёмов питания смартфонов и ноутбуков компании Apple, который удерживает кабель для зарядки удерживает в соединенном состоянии с помощью сильных магнитов.

У MagSafe есть целая история: первый коннектор Apple представила нам аж в 2006 году и поставляла с каждым своим ноутбуком. Затем в 2012 году разъем улучшили. Новинка получила название MagSafe 2 и применялась на MacBook Pro старше 2012. В 2016 году купертиновцы полностью убрали магнит и предложили в его замену всем известный сейчас USB-C ThunderBolt.

Так выглядит MagSafe 2, который устанавливался в ноутбуки до 2016 года.

Сколько я слышал слезных обращений пользователей по поводу возвращения магнита в новые MacBook. Серьезно, по-моему, каждый, кто знаком с этим словом еще с далеких времен, спал и видел, как крепит такой коннектор к своему лэптопу. Вот, Apple вернула MagSafe в новых MacBook Pro. Правда, не без проблем.

Магнитный кабель Magsafe имеет два индикатора: желтый свидетельствует о зарядке, зеленый — ноутбук готов к работе. Проблема MagSafe 3 состоит в том, что светодиод без причины моргает желтым цветом. Такое происходит постоянно, в независимости от степени заряда лэптопа.

Новый MagSafe 3, представленный в 2021 году. Шнур поставляется отдельно от блока, выполнен из тряпичных материалов.

Apple на своем официальном сайте утверждает, что причина может быть только одна: ноутбук просто не поддерживает быструю зарядку. Однако пользователи говорят, что заряжают MacBook Pro через фирменный блок и соблюдают все правила.

Некоторые сообщают, что служба поддержки Apple рекомендует полностью выключить MacBook, а затем запустить, удерживая комбинацию Control, Option, Shift. К слову, вполне вероятно, что проблема коснется только пользователей, которые используют первые версии macOS Monterey. Если вы столкнулись с подобным, обязательно обновите Mac до актуальной прошивки.

Прошу всех пользователей новых MacBook Pro на 14 и 16 дюймов отписаться в нашем Телеграм-чате или в комментариях ниже. Не наблюдали ли подобных проблем у себя? Как вышли из ситуации?

Новости, статьи и анонсы публикаций

Свободное общение и обсуждение материалов

Лонгриды для вас

Apple серьёзно урежет возможности Siri в iOS 15. Теперь вы не сможете совершить голосом банковский перевод, вызвать такси и выполнить ещё 20 команд, которые голосовой ассистент Apple раньше выполнял без каких-либо затруднений

Многие пользователи не оценивают по достоинству приложение Здоровье на своем iPhone. Однако в системе от Apple существуют возможности,о которых многие не знали. Например, медкарта или дневник заболевания. В статье рассказываем о том, почему следует обратить внимание на Здоровье.

Делитесь своей активностью с помощью Apple Watch с членами семьи и друзьями и решите проблему лишнего веса. В статье рассеажем про приложение Фитнес на устройствах Apple и разберем все нюансы его работы.

Unreal, ох уж эти любители — «в фотоаппаратах не рекомендуется постоянно доставить SD-карту»(facepalm)

Источник

Объяснение алгоритмов сортировки с примерами на Python

Авторизуйтесь

Объяснение алгоритмов сортировки с примерами на Python

В этой статье будут рассмотрены популярные алгоритмы, принципы их работы и реализация на Python. А ещё сравним, как быстро они сортируют элементы в списке.

В качестве общего примера возьмём сортировку чисел в порядке возрастания. Но эти методы можно легко адаптировать под ваши потребности.

Пузырьковая сортировка

Этот простой алгоритм выполняет итерации по списку, сравнивая элементы попарно и меняя их местами, пока более крупные элементы не «всплывут» в начало списка, а более мелкие не останутся на «дне».

Алгоритм

Сначала сравниваются первые два элемента списка. Если первый элемент больше, они меняются местами. Если они уже в нужном порядке, оставляем их как есть. Затем переходим к следующей паре элементов, сравниваем их значения и меняем местами при необходимости. Этот процесс продолжается до последней пары элементов в списке.

При достижении конца списка процесс повторяется заново для каждого элемента. Это крайне неэффективно, если в массиве нужно сделать, например, только один обмен. Алгоритм повторяется n² раз, даже если список уже отсортирован.

10–12 декабря, Онлайн, Беcплатно

Для оптимизации алгоритма нужно знать, когда его остановить, то есть когда список отсортирован.

Чтобы остановить алгоритм по окончании сортировки, нужно ввести переменную-флаг. Когда значения меняются местами, устанавливаем флаг в значение True , чтобы повторить процесс сортировки. Если перестановок не произошло, флаг остаётся False и алгоритм останавливается.

Реализация

Алгоритм работает в цикле while и прерывается, когда элементы ни разу не меняются местами. Вначале присваиваем swapped значение True , чтобы алгоритм запустился хотя бы один раз.

Время сортировки

Если взять самый худший случай (изначально список отсортирован по убыванию), затраты времени будут равны O(n²), где n — количество элементов списка.

Сортировка выборкой

Этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Наименьший элемент удаляется из второго списка и добавляется в первый.

Алгоритм

На практике не нужно создавать новый список для отсортированных элементов. В качестве него используется крайняя левая часть списка. Находится наименьший элемент и меняется с первым местами.

Теперь, когда нам известно, что первый элемент списка отсортирован, находим наименьший элемент из оставшихся и меняем местами со вторым. Повторяем это до тех пор, пока не останется последний элемент в списке.

Реализация

По мере увеличения значения i нужно проверять меньше элементов.

Время сортировки

Затраты времени на сортировку выборкой в среднем составляют O(n²), где n — количество элементов списка.

Сортировка вставками

Как и сортировка выборкой, этот алгоритм сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм перебирает второй сегмент и вставляет текущий элемент в правильную позицию первого сегмента.

Алгоритм

Предполагается, что первый элемент списка отсортирован. Переходим к следующему элементу, обозначим его х . Если х больше первого, оставляем его на своём месте. Если он меньше, копируем его на вторую позицию, а х устанавливаем как первый элемент.

Переходя к другим элементам несортированного сегмента, перемещаем более крупные элементы в отсортированном сегменте вверх по списку, пока не встретим элемент меньше x или не дойдём до конца списка. В первом случае x помещается на правильную позицию.

Реализация

Время сортировки

Время сортировки вставками в среднем равно O(n²), где n — количество элементов списка.

Пирамидальная сортировка

Также известна как сортировка кучей. Этот популярный алгоритм, как и сортировки вставками или выборкой, сегментирует список на две части: отсортированную и неотсортированную. Алгоритм преобразует второй сегмент списка в структуру данных «куча» (heap), чтобы можно было эффективно определить самый большой элемент.

Алгоритм

Сначала преобразуем список в Max Heap — бинарное дерево, где самый большой элемент является вершиной дерева. Затем помещаем этот элемент в конец списка. После перестраиваем Max Heap и снова помещаем новый наибольший элемент уже перед последним элементом в списке.

Этот процесс построения кучи повторяется, пока все вершины дерева не будут удалены.

Реализация

Создадим вспомогательную функцию heapify() для реализации этого алгоритма:

Время сортировки

В среднем время сортировки кучей составляет O(n log n), что уже значительно быстрее предыдущих алгоритмов.

Сортировка слиянием

Этот алгоритм относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Он разбивает список на две части, каждую из них он разбивает ещё на две и т. д. Список разбивается пополам, пока не останутся единичные элементы.

Соседние элементы становятся отсортированными парами. Затем эти пары объединяются и сортируются с другими парами. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не отсортируются все элементы.

Алгоритм

Список рекурсивно разделяется пополам, пока в итоге не получатся списки размером в один элемент. Массив из одного элемента считается упорядоченным. Соседние элементы сравниваются и соединяются вместе. Это происходит до тех пор, пока не получится полный отсортированный список.

Сортировка осуществляется путём сравнения наименьших элементов каждого подмассива. Первые элементы каждого подмассива сравниваются первыми. Наименьший элемент перемещается в результирующий массив. Счётчики результирующего массива и подмассива, откуда был взят элемент, увеличиваются на 1.

Реализация

Обратите внимание, что функция merge_sort() , в отличие от предыдущих алгоритмов, возвращает новый список, а не сортирует существующий. Поэтому такая сортировка требует больше памяти для создания нового списка того же размера, что и входной список.

Время сортировки

В среднем время сортировки слиянием составляет O(n log n).

Быстрая сортировка

Этот алгоритм также относится к алгоритмам «разделяй и властвуй». Его используют чаще других алгоритмов, описанных в этой статье. При правильной конфигурации он чрезвычайно эффективен и не требует дополнительной памяти, в отличие от сортировки слиянием. Массив разделяется на две части по разные стороны от опорного элемента. В процессе сортировки элементы меньше опорного помещаются перед ним, а равные или большие — позади.

Алгоритм

Быстрая сортировка начинается с разбиения списка и выбора одного из элементов в качестве опорного. А всё остальное передвигаем так, чтобы этот элемент встал на своё место. Все элементы меньше него перемещаются влево, а равные и большие элементы перемещаются вправо.

Реализация

Существует много вариаций данного метода. Способ разбиения массива, рассмотренный здесь, соответствует схеме Хоара (создателя данного алгоритма).

Время выполнения

В среднем время выполнения быстрой сортировки составляет O(n log n).

Обратите внимание, что алгоритм быстрой сортировки будет работать медленно, если опорный элемент равен наименьшему или наибольшему элементам списка. При таких условиях, в отличие от сортировок кучей и слиянием, обе из которых имеют в худшем случае время сортировки O(n log n), быстрая сортировка в худшем случае будет выполняться O(n²).

Встроенные функции сортировки на Python

Иногда полезно знать перечисленные выше алгоритмы, но в большинстве случаев разработчик, скорее всего, будет использовать функции сортировки, уже предоставленные в языке программирования.

Отсортировать содержимое списка можно с помощью стандартного метода sort() :

Или можно использовать функцию sorted() для создания нового отсортированного списка, оставив входной список нетронутым:

Оба эти метода сортируют в порядке возрастания, но можно изменить порядок, установив для флага reverse значение True :

В отличие от других алгоритмов, обе функции в Python могут сортировать также списки кортежей и классов. Функция sorted() может сортировать любую последовательность, которая включает списки, строки, кортежи, словари, наборы и пользовательские итераторы, которые вы можете создать.

Функции в Python реализуют алгоритм Tim Sort, основанный на сортировке слиянием и сортировке вставкой.

Сравнение скоростей сортировок

Для сравнения сгенерируем массив из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим каждый метод 10 раз, чтобы можно было более точно установить, насколько каждый из них производителен.

Пузырьковая сортировка — самый медленный из всех алгоритмов. Возможно, он будет полезен как введение в тему алгоритмов сортировки, но не подходит для практического использования.
Быстрая сортировка хорошо оправдывает своё название, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и не требуется дополнительное место для результирующего массива.
Сортировка вставками выполняет меньше сравнений, чем сортировка выборкой и в реальности должна быть производительнее, но в данном эксперименте она выполняется немного медленней. Сортировка вставками делает гораздо больше обменов элементами. Если эти обмены занимают намного больше времени, чем сравнение самих элементов, то такой результат вполне закономерен.

Вы познакомились с шестью различными алгоритмами сортировок и их реализациями на Python. Масштаб сравнения и количество перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой выполнения кода, будут определяющими факторами в производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется использовать встроенные функции сортировки, поскольку они реализованы именно для удобства разработчика.

Лучше понять эти алгоритмы вам поможет их визуализация.

Источник