По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В данной статье расскажем как установить последнюю версию Asterisk 14.3.0 на операционную систему CentOS 7. Следуя нашей инструкции, Вы без труда сможете собрать Asterisk из источников. Итак, поехали!
Пошаговое видео
Скачать команды
Подготовка
Перед началом установки, убедимся, что у нас выключена опция SElinux, по умолчанию он включен. Поэтому открываем любой текстовый редактор, например vim или nano и отключаем. Для этого:
nano /etc/sysconfig/selinux
Ищем строчку SELINUX = и вписываем disabled:
SELINUX=disabled
Сохраняем изменения и производим перезагрузку командой reboot. Далее, добавляем в CentOS репозиторий EPEL:
$now = new DateTime();
$date = "2017-02-22";
$interval = $now->diff($date);
$age = floor((strtotime("now")-strtotime("2017-02-22"))/86400);
Все ссылки актуальны на момент написания статьи (22.02.2017). Сегодня echo date("d.m.Y") (статья написана
function format_by_count($count, $form1, $form2, $form3)
{
$count = abs($count) % 100;
$lcount = $count % 10;
if ($count >= 11 && $count = 2 && $lcount
Что такое парадигмы программирования? Это не более, чем просто замысловатое название для популярных способов и стилей организации процесса написания программного кода.
Я постараюсь разбить эту тему на части и дать простое пояснение по каждой парадигме. Таким образом, вы сможете легко понять, о чем говорят люди, когда произносят такие слова, как «объектно-ориентированный», «функциональный» или «декларативный». Давайте начнем!
Что такое парадигма программирования?
Парадигмы программирования – это различные способы и стили, которые используются для организации программы или языка программирования. Каждая парадигма состоит из определенных структур, функций и взглядов на то, как следует решать известные задачи программирования.
Вопрос о том, почему существует так много различных парадигм программирования, схож с вопросом о том, почему существует так много языков программирования. Определенные парадигмы лучше подходят для определенных типов задач. Именно поэтому имеет смысл использовать разные парадигмы для разных типов проектов.
Кроме того, методики, которые составляют каждую парадигму, развивались с течением времени. Благодаря достижениям как в области программного, так и аппаратного обеспечения появились различные подходы к решению задач, которых раньше просто не было.
И последняя причина – я думаю, это просто творческое начало в человеке. По своей натуре, нам просто нравится создавать новые вещи, улучшать то, что другие когда-то создали, и адаптировать инструменты под себя и свои предпочтения или просто делать их более эффективными (в нашем понимании).
Все это привело к тому, что на сегодняшний день мы имеем огромное количество вариантов, которые могут помочь нам написать и структурировать ту или иную программу.
Чем парадигма программирования не является?
Парадигмы программирования – это не языки и не инструменты. Вы не сможете ничего «создать» с помощью парадигмы. Они больше похожи на некий набор образцов и руководящих принципов, о которых условились большое количество людей, которым они следовали и которые они подробно изложили.
Язык программирования не всегда привязан к определенной парадигме. Есть языки, которые были созданы с учетом определенной парадигмы и имеют функции, которые облегчают программирование в этом контексте больше, чем другие (хороший пример – Haskel и функциональное программирование).
Однако существуют и «многопарадигмальные» языки. Это означает, что вы можете адаптировать свой код, чтобы он подходил под какую-то из парадигм (хороший пример – JavaScript и Python).
При этом парадигмы программирования не являются взаимоисключающими в том смысле, что вы можете без каких-либо проблем использовать приемы из различных парадигм одновременно.
Популярные парадигмы программирования
Теперь, когда вы знаете, что такое парадигмы программирования, а что к ним не относится, давайте рассмотрим самые популярные из них, их характеристики и сравним их.
Имейте в виду, что этот список не полный. Существуют и другие парадигмы программирования, которые мы здесь рассматривать не будем. Здесь я расскажу вам только о самых популярных и широко используемых.
Императивное программирование
Императивное программирование – это набор подробных инструкций, которые даются компьютеру, чтобы тот выполнил их в заданном порядке. Этот тип программирования называется «императивным», потому что мы некоторым образом указываем компьютеру (как программисты), что он должен делать.
Императивное программирование концентрируется на описании того, как программа работает, шаг за шагом.
Допустим, вы хотите испечь торт. Ваша императивная программа для такого рода задачи может выглядеть следующим образом:
1- Pour flour in a bowl
2- Pour a couple eggs in the same bowl
3- Pour some milk in the same bowl
4- Mix the ingredients
5- Pour the mix in a mold
6- Cook for 35 minutes
7- Let chill
Воспользуемся конкретным примером и предположим, что мы хотим отфильтровать массив чисел так, чтобы остались только числа, которые больше 5. Наш императивный код тогда будет выглядеть следующим образом:
const nums = [1,4,3,6,7,8,9,2]
const result = []
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > 5) result.push(nums[i])
}
console.log(result) // Output: [ 6, 7, 8, 9 ]
Обратите внимание, что мы указываем программе, что нужно перебрать каждый элемент массива, сравнить каждый из них с 5 и, если элемент больше 5, то поместить его в конечный массив.
Наши инструкции предельно детализированы и конкретны, и именно это и является императивным программированием.
Процедурное программирование
Процедурное программирование – это производное от императивного программирования только с функциями (также известных как «процедуры» или «подпрограммы»).
Процедурное программирования предлагает пользователю разделить выполнение программы на функции, чтобы оптимизировать модульный принцип организации.
Вернемся к нашему примеру с тортом. Процедурная программа для этого примера будет выглядеть следующим образом:
function pourIngredients() {
- Pour flour in a bowl
- Pour a couple eggs in the same bowl
- Pour some milk in the same bowl
}
function mixAndTransferToMold() {
- Mix the ingredients
- Pour the mix in a mold
}
function cookAndLetChill() {
- Cook for 35 minutes
- Let chill
}
pourIngredients()
mixAndTransferToMold()
cookAndLetChill()
Как вы можете видеть, благодаря реализации функций, мы можем просто прочитать три вызова функций в конце файла и понять, что делает наша программа.
Такое упрощение и абстрактное представление является одним из преимуществ процедурного программирования. Однако внутри функций находится все тот же императивный код.
Функциональное программирование
Функциональное программирование продвигает концепцию создания функций немного дальше.
В функциональном программировании функции рассматриваются как «полноправные граждане». Это означает, что их можно присваивать переменным, передавать в качестве аргумента и возвращать в качестве результата других функций.
Еще одна ключевая концепция – это идея чистых функций. Чистая функций – это функция, которая, чтобы получить результат, полагается только на свои входные данные. И при одних и тех же входных данных всегда будет один и тот же результат. Кроме того, эти функции не имеют никаких побочных эффектов (то есть не вносят никаких изменений вне контекста функции).
С учетом всех этих концепций, функциональное программирование призывает писать программы с помощью функций. Оно также поддерживает идею о том, что модульность кода и отсутствие побочных эффектов облегчают определение и разделение обязанностей внутри кодовой базы. Таким образом, это облегчает сопровождение кода.
Вернемся к примеру с фильтрацией массива. В императивной парадигме мы можем использовать внешнюю переменную для хранения результата функции, что по сути может считаться побочным эффектом.
const nums = [1,4,3,6,7,8,9,2]
const result = [] // External variable
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > 5) result.push(nums[i])
}
console.log(result) // Output: [ 6, 7, 8, 9 ]
Для того, чтобы преобразовать это в функциональное программирование, мы можем сделать следующее:
const nums = [1,4,3,6,7,8,9,2]
function filterNums() {
const result = [] // Internal variable
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > 5) result.push(nums[i])
}
return result
}
console.log(filterNums()) // Output: [ 6, 7, 8, 9 ]
Это практически тот же самый код, но мы проворачиваем все итерации внутри функции, в которой мы также сохраняем и массив результатов. Таким образом, мы можем гарантировать, что функция не будет ничего менять за своими пределами. Она создает переменную только для обработки своей собственной информации, и после завершения своей работы удаляет ее.
Декларативное программирование
Декларативное программирование скрывает всю сложность и приближает языки программирования к человеческому языку и мышлению. Это абсолютная противоположность императивному программированию, хотя бы потому что программист дает инструкции не о том, как компьютеру следует решать задачу, а о том, какой требуется результат.
Будет намного понятнее, если мы приведем пример. Воспользуемся примером с фильтрацией массива. Декларативный подход здесь будет выглядеть следующим образом:
const nums = [1,4,3,6,7,8,9,2]
console.log(nums.filter(num => num > 5)) // Output: [ 6, 7, 8, 9 ]
Обратите внимание, что, используя функцию фильтрации filter, мы явно не указываем компьютеру перебирать массив или сохранять значения в отдельном массиве. Мы просто говорим о том, что мы хотим («filter») и условие, которое необходимо выполнить («num > 5»).
Что хорошего в таком подходе? Его легче читать и понимать, и зачастую он более емкий в записи. Хорошими примерами декларативного кода являются функции filter, map, reduce и sort в JavaScript.
Еще один хороший пример – современные фреймворки/библиотеки JS, такие как React. Посмотрите, например, на этот код:
<button onClick={() => console.log('You clicked me!')}>Click me</button>
Здесь у нас есть кнопка (button) с приемником событий, который запускает функцию console.log при нажатии кнопки.
Синтаксис JSX (то, что использует React) совмещает HTML и JS. Это упрощает и ускоряет написание приложений. Но это не то, что браузеры читают и выполняют. Код React позже преобразуются в обычный HTML и JS, а вот это уже то, с чем работают браузеры.
JSX является декларативным, поскольку его цель заключается в том, чтобы предоставить разработчикам более удобный и эффективный интерфейс для работы.
Здесь также важно отметить, что в декларативном программировании компьютер все равно обрабатывает информацию как императивный код.
Если снова вернуться к примеру с массивом, то компьютер по-прежнему выполняет итерацию по массиву, как в цикле for, но нам, как программистам, не нужно писать это напрямую. Декларативное программирование скрывает всю сложность от программиста.
Объектно-ориентированное программирование
Одной из самых популярных парадигм программирование является объектно-ориентированное программирование (ООП).
Основная концепция ООП заключается в разделении понятий на сущности, которые описываются как некие объекты. Каждая сущность группирует заданный набор информации (свойств) и действий (методов), которые может выполнять эта сущность.
ООП широко использует классы. Классы - это способ создания новых объектов с помощью макета или шаблона, который задает программист. Объекты, которые были созданы с помощью класса, называются экземплярами.
Вернемся к примеру с приготовлением пищи на псевдокоде. Предположим, что в нашей пекарне у нас есть главный повар (по имени Фрэнк) и помощник повара (по имени Энтони). У каждого их них есть определенные обязанности. Если бы мы использовали ООП, то наша программа бы выглядеть следующим образом:
// Create the two classes corresponding to each entity
class Cook {
constructor constructor (name) {
this.name = name
}
mixAndBake() {
- Mix the ingredients
- Pour the mix in a mold
- Cook for 35 minutes
}
}
class AssistantCook {
constructor (name) {
this.name = name
}
pourIngredients() {
- Pour flour in a bowl
- Pour a couple eggs in the same bowl
- Pour some milk in the same bowl
}
chillTheCake() {
- Let chill
}
}
// Instantiate an object from each class
const Frank = new Cook('Frank')
const Anthony = new AssistantCook('Anthony')
// Call the corresponding methods from each instance
Anthony.pourIngredients()
Frank.mixAndBake()
Anthony.chillTheCake()
Преимущество ООП заключается в том, что оно облегчает понимание программы за счет четкого разделения задач и обязанностей.
Итоги
Как мы увидели, парадигмы программирования – это различные способы решения задач программирования и организации нашего кода.
Одними из самых популярных и широко используемых на сегодняшний день парадигм являются императивная, процедурная, функциональная, декларативная и объектно-ориентированная. Знание о том, что они из себя представляют, полезно для общего развития, а также для лучшего понимания других тем, связанных с программированием.
Bellman-Ford - один из наиболее простых для понимания протоколов, поскольку он обычно реализуется путем сравнения недавно полученной информации о пункте назначения с существующей информацией о том же пункте назначения. Если вновь обнаруженный маршрут лучше, чем известный в настоящее время, маршрут с более высокой стоимостью просто заменяется в списке путей - в соответствии с правилом кратчайшего пути для поиска путей без петель в сети. Таким образом, перебирая всю топологию, можно найти набор кратчайших путей к каждому месту назначения. Рисунок 7 используется для иллюстрации этого процесса.
Примечание. Хотя Bellman-Ford в основном известен своим распределенным вариантом, реализованным в широко распространенных протоколах, таких как Routing Information Protocol (RIP), он изначально был разработан как алгоритм поиска, выполняемый в единой структуре, описывающей топологию узлов и ребер. Беллман-Форд рассматривается здесь как алгоритм.
Алгоритм Bellman-Ford
Bellman-Ford рассчитывает Shortest Path Tree к каждому достижимому пункту назначения в наихудшем случае O (V * E), где V - количество узлов (вершин) в сети, а E - количество каналов (ребер). По сути, это означает, что время, необходимое Bellman-Ford для работы с топологией и вычисления Shortest Path Tree, линейно зависит от количества устройств и каналов. Удвоение количества любого из них удвоит время, необходимое для выполнения. Удвоение обеих одновременно увеличит время работы в 4 раза.
Таким образом, алгоритм Bellman-Ford является умеренно медленным при использовании против более крупных топологий, когда узлы в таблице топологии начинаются в порядке от самого дальнего от корня до ближайшего к корню. Если таблица топологии отсортирована от ближайшего к корню до самого дальнего, Bellman-Ford может завершить работу за O(E), что намного быстрее. В реальном мире трудно обеспечить любой порядок, поэтому фактическое время, необходимое для построения Shortest Path Tree, обычно находится где-то между O(V * E) и O(E).
Bellman-Ford - это greedy алгоритм, предполагающий, что каждый узел в сети, кроме локального, доступен только по бесконечным стоимостям, и заменяющий эти бесконечные стоимости фактическими стоимостями по мере прохождения топологии. Предположение, что все узлы бесконечно удалены, называется ослаблением вычислений, так как он использует приблизительное расстояние для всех неизвестных пунктов назначения в сети, заменяя их реальной стоимостью после ее расчета.
Фактическое время выполнения любого алгоритма, используемого для расчета Shortest Path Tree, обычно ограничивается количеством времени, требуемым для передачи информации об изменениях топологии по сети. Реализации всех этих протоколов, особенно в их распределенной форме, будут содержать ряд оптимизаций, чтобы сократить время их выполнения до уровня, намного меньшего, чем наихудший случай, поэтому, хотя наихудший случай дается в качестве контрольной точки, он часто имеет мало влияющие на производительность каждого алгоритма в реальных развернутых сетях.
Чтобы запустить алгоритм Bellman-Ford в этой топологии, ее необходимо сначала преобразовать в набор векторов и расстояний и сохранить в структуре данных, такой как показано в Таблице 1.
В этой таблице девять записей, потому что в сети девять звеньев (граней). Алгоритмы кратчайшего пути вычисляют однонаправленное дерево (в одном направлении вдоль графа). В сети на рисунке 7 показано, что SPT берет начало в узле 1, а расчет показан удаленным от узла 1, который будет точкой, из которой будут выполняться вычисления. Алгоритм в псевдокоде следующий:
// создаем набор для хранения ответа, по одной записи для каждого узла
// первый слот в результирующей структуре будет представлять узел 1,
// второй узел 2 и т. д.
define route[nodes] {
predecessor // как узел
cost // как целое число
}
// установите для источника (меня) значение 0
// позиция 1 в массиве - это запись исходной точки.
route[1].predecessor = NULL
route[1].cost = 0
// таблица 1, приведенная выше, содержится в массиве под именем topo
// Обходим таблицу вершин (граней) один раз для каждой записи в маршруте
// (результаты) таблица, замены более длинных записей на более короткие
i = nodes
while i > 0 {
j = 1
while j <= nodes { // перебирает каждую строку в топологии
table
source_router = topo[j].s
destination_router = topo[j].d
link_cost = topo[j].cost
if route[source_router].cost == NULL {
source_router_cost = INFINITY
} else {
source_router_cost = route[source_router].cost
}
if route[destination_router].cost == NULL {
destination_router_cost = INFINITY
} else {
destination_router_cost = route[destination_router].cost
}
if source_router_cost + link_cost <= destination_router_cost {
route[destination_router].cost = source_router_cost + link_
cost
route[destination_router].predecessor = source_router
}
j = j + 1 //or j++ depending on what pseudocode this is
representing
}
i = i - 1
}
Этот код обманчиво выглядит сложнее, чем есть на самом деле. Ключевой строкой является сравнение if route [topo [j] .s] .cost + topo [j] .cost route [topo [j] .d] .cost. Полезно сосредоточиться на этой строке в примере. При первом прохождении внешнего цикла (который выполняется один раз для каждой записи в таблице результатов, здесь называется маршрутом):
Для первой строки topo-таблицы:
j равно 1, поэтому topo[j] .s - это узел 6 (F), источник вектора в таблице граней
j равно 1, поэтому topo[j] .d - это узел 7 (G), адресат вектора в таблице граней.
route[6].cost = infinity, topo[1].cost = 1, and route[7].cost = infinity (где infinity - бесконечность)
infinity + 1 == infinity, поэтому условие не выполняется и больше ничего не происходит
Любая запись в topo-таблице с исходной стоимостью infinity даст тот же результат, что и infinity + все, что всегда будет равно infinity. Остальные строки, содержащие источник со стоимостью infinity, будут пропущены.
Для восьмой строки topo-таблицы (восьмая грань):
j равно 8, поэтому topo[j].s - это узел 1 (A), источник вектора в таблице граней
j равно 8, поэтому topo[j].d - это узел 2 (B), место назначения вектора в таблице граней.
route [1].cost = 0, topo[8].cost=2 и route[2].cost = infinity.
0 + 2 = infinity, поэтому условие выполняется
route[2].predecessor установлен на 1, а route [2].cost установлен на 2
Для девятой строки topo -таблицы (девятая грань):
j равно 9, поэтому topo[j].s - это узел 1 (A), источник вектора в таблице граней
j равно 9, поэтому topo[j].d - это узел 3 (C), место назначения вектора в таблице граней.
route[1].cost=0, topo[9].cost=1 и route[3].cost = infinity.
0 + 1 = infinity, поэтому условие выполняется
route[3].predecessor установлен на 1, а route[3].cost установлен на 1
Во втором прогоне внешнего цикла:
Для пятой строки topo-таблицы (пятая грань):
j равно 5, поэтому topo[j].s - это узел 2 (B), источник вектора в таблице граней
j равно 5, поэтому topo[j].d - это узел 6 (F), место назначения вектора в таблице граней.
route[2].cost=2,topo[5].cost=1 и route[6].cost = infinity.
2 + 1 = infinity, поэтому условие выполняется
route[6].predecessor установлен на 2, а route[6].cost установлен на 3
Для шестой строки topo -таблицы (шестая грань):
j равно 6, поэтому topo[j].s равно 2 (B), источник вектора в таблице граней
j равно 6, поэтому topo[j].d равно 5 (E), место назначения вектора в таблице граней
route[2].cost=2, topo[6].cost=2 и route[5].cost = infinity.
2 + 2 = infinity, поэтому условие выполняется
route[5].predecessor установлен на 2, а route[5].cost установлен на 4
Окончание этого прогона показан в Таблице 2.
В третьем прогоне внешнего цикла узел 8 представляет особый интерес, поскольку есть два пути к этому месту назначения. Для второй строки topo -таблицы (вторая грань):
j равно 2, поэтому topo[j].s - это узел 5 (E), источник вектора в таблице граней
j равно 2, поэтому topo[j].d - это узел 8 (H), место назначения вектора в таблице граней
route[5].cost=4, topo[2].cost=1 и route[8].cost = infinity.
4 + 1 = infinity, поэтому условие выполняется
route[8].predecessor установлен на 5, а route[8].cost установлен на 5
Для третьей строки topo -таблицы (третья грань):
j равно 3, поэтому topo[j].s - это узел 4 (D), источник вектора в в таблице граней
j равно 3, поэтому topo[j].d - это узел 8 (H), источник вектора в таблице граней
route[4].cost=2,topo[3].cost=2 и route[8].cost = 5.
2 + 2 = 4, поэтому условие выполняется
route[8].predecessor установлен на 4, а route[8].cost установлен на 4
Интересным моментом в третьем цикле в topo-таблице является то, что запись для грани [5,8] обрабатывается первой, которая устанавливает передатчик 8 (H) на 5 и стоимость на 5. Однако когда обрабатывается следующая строка в таблице topo [4,8], алгоритм обнаруживает более короткий путь к узлу 8 и заменяет существующий. Таблица 2 показывает состояние таблицы маршрутов при каждом проходе через таблицу topo.
В таблице 2 верхняя строка представляет запись в таблице маршрутизации и узел, доступный в сети. Например, A (1) представляет лучший путь к A, B (2) представляет лучший путь к B и т. д. Столбец P представляет предшественника или узел, через который A должен пройти, чтобы достичь указанного пункта назначения. C представляет собой стоимость достижения этого пункта назначения. Рассмотренный пример сети может быть завершен за три цикла, если алгоритм настроен так, чтобы обнаруживать завершение дерева. Псевдокод, как показано, не имеет никакого теста для этого завершения и в любом случае будет выполнять полные 8 циклов (по одному для каждого узла).
Теперь почитайте про алгоритм диффузного обновления DUAL.