По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
В этой первой части статьи мы сначала рассмотрим некоторые методы обслуживания сетей. Существуют различные модели, которые помогут вам поддерживать ваши сети и сделать вашу жизнь проще. Во второй части статьи мы рассмотрим некоторые теоретические модели, которые помогут вам в устранении неполадок.
Ну что давайте начнем рассматривать техническое обслуживании сети! Обслуживание сети в основном означает, что вы должны делать все необходимое для поддержания сети в рабочем состоянии, и это включает в себя ряд задач:
Устранение неполадок в сети;
Установка и настройка аппаратного и программного обеспечения;
Мониторинг и повышение производительности сети;
Планирование будущего расширения сети;
Создание сетевой документации и поддержание ее в актуальном состоянии;
Обеспечение соблюдения политики компании;
Обеспечение соблюдения правовых норм;
Обеспечение безопасности сети от всех видов угроз.
Конечно, этот список может отличаться для каждой сети, в которой вы работаете. Все эти задачи можно выполнить следующим образом:
Структурированные задачи;
Interrupt-driven задачи.
Структурированный означает, что у вас есть заранее определенный план обслуживания сети, который гарантирует, что проблемы будут решены до того, как они возникнут. Как системному администратору, это сделает жизнь намного проще. Управляемый прерыванием означает, что вы просто ждете возникновения проблемы, а затем исправляете ее так быстро, как только можете. Управляемый прерыванием подход больше похож на подход "пожарного" ...вы ждете, когда случится беда, а затем пытаетесь решить проблему так быстро, как только можете. Структурированный подход, при котором у вас есть стратегия и план обслуживания сети, сокращает время простоя и является более экономичным.
Конечно, вы никогда не сможете полностью избавиться от Interrupt-driven, потому что иногда все "просто идет не так", но с хорошим планом мы можем точно сократить количество задач, управляемых прерываниями.
Вам не нужно думать о модели обслуживания сети самостоятельно. Есть ряд хорошо известных моделей обслуживания сети, которые используются сетевыми администраторами. Лучше всего использовать одну из моделей, которая лучше всего подходит для вашей организации и подкорректировать, если это необходимо.
Вот некоторые из известных моделей обслуживания сети:
FCAPS:
Управление неисправностями.
Управление конфигурацией.
Управление аккаунтингом.
Управление производительностью.
Управление безопасностью.
Модель обслуживания сети FCAPS была создана ISO (Международной организацией стандартизации).
ITIL: библиотека ИТ-инфраструктуры - это набор практик для управления ИТ-услугами, который фокусируется на приведении ИТ-услуг в соответствие с потребностями бизнеса.
TMN: сеть управления телекоммуникациями - это еще одна модель технического обслуживания, созданная ITU-T (сектор стандартизации телекоммуникаций) и являющаяся вариацией модели FCAPS. TMN нацелена на управление телекоммуникационными сетями.
Cisco Lifecycle Services: конечно, Cisco имеет свою собственную модель обслуживания сети, которая определяет различные фазы в жизни сети Cisco:
Подготовка
Планирование
Проектирование
Внедрение
Запуск
Оптимизация
Выбор модели обслуживания сети, которую вы будете использовать, зависит от вашей сети и бизнеса. Вы также можете использовать их в качестве шаблона для создания собственной модели обслуживания сети.
Чтобы дать вам представление о том, что такое модель обслуживания сети и как она выглядит, ниже приведен пример для FCAPS:
Управление неисправностями: мы будем настраивать наши сетевые устройства (маршрутизаторы, коммутаторы, брандмауэры, серверы и т. д.) для захвата сообщений журнала и отправки их на внешний сервер. Всякий раз, когда интерфейс выходит из строя или нагрузка процессора превышает 80%, мы хотим получить сообщение о том, чтобы узнать, что происходит.
Управление конфигурацией: любые изменения, внесенные в сеть, должны регистрироваться в журнале. Чаще всего используют управление изменениями, чтобы соответствующий персонал был уведомлен о планируемых изменениях в сети. Изменения в сетевых устройствах должны быть зарегистрированы и утверждены до того, как они будут реализованы.
Управление аккаунтингом: Мы будем взимать плату с (гостевых) пользователей за использование беспроводной сети, чтобы они платили за каждые 100 МБ данных или что-то в этом роде. Он также обычно используется для взимания платы с людей за междугородние VoIP-звонки.
Управление производительностью: производительность сети будет контролироваться на всех каналах LAN и WAN, чтобы мы знали, когда что-то пойдет не так. QoS (качество обслуживания) будет настроено на соответствующих интерфейсах.
Управление безопасностью: мы создадим политику безопасности и реализуем ее с помощью брандмауэров, VPN, систем предотвращения вторжений и используем AAA (Authorization, Authentication and Accounting) для проверки учетных данных пользователей. Сетевые нарушения должны регистрироваться, и должны быть приняты соответствующие мероприятия.
Как вы видите, что FCAPS - это не просто "теоретический" метод, но он действительно описывает "что", "как" и "когда" мы будем делать.
Какую бы модель обслуживания сети вы ни решили использовать, всегда есть ряд рутинных задач обслуживания, которые должны иметь перечисленные процедуры, вот несколько примеров:
Изменения конфигурации: бизнес никогда не стоит на месте, он постоянно меняется. Иногда вам нужно внести изменения в сеть, чтобы разрешить доступ для гостевых пользователей, обычные пользователи могут перемещаться из одного офиса в другой, и для облегчения этой процедуры вам придется вносить изменения в сеть.
Замена оборудования: старое оборудование должно быть заменено более современным оборудованием, и также возможна ситуация, когда производственное оборудование выйдет из строя, и нам придется немедленно заменить его.
Резервные копии: если мы хотим восстановиться после сетевых проблем, таких как отказавшие коммутаторы или маршрутизаторы, то нам нужно убедиться, что у нас есть последние резервные копии конфигураций. Обычно вы используете запланированные резервные копии, поэтому вы будете сохранять текущую конфигурацию каждый день, неделю, месяц или в другое удобное для вас время.
Обновления программного обеспечения: мы должны поддерживать ваши сетевые устройства и операционные системы в актуальном состоянии. Обновления позволяют исправлять ошибки ПО. Также обновление проводится для того, чтобы убедиться, что у нас нет устройств, на которых работает старое программное обеспечение, имеющее уязвимости в системе безопасности.
Мониторинг: нам необходимо собирать и понимать статистику трафика и использования полосы пропускания, чтобы мы могли определить (будущие) проблемы сети, но также и планировать будущее расширение сети.
Обычно вы создаете список задач, которые должны быть выполнены для вашей сети. Этим задачам можно присвоить определенный приоритет. Если определенный коммутатор уровня доступа выходит из строя, то вы, вероятно, захотите заменить его так быстро, как только сможете, но нерабочее устройство распределения или основного уровня будет иметь гораздо более высокий приоритет, поскольку оно влияет на большее число пользователей Сети.
Другие задачи, такие как резервное копирование и обновление программного обеспечения, могут быть запланированы. Вы, вероятно, захотите установить обновления программного обеспечения вне рабочего времени, а резервное копирование можно запланировать на каждый день после полуночи. Преимущество планирования определенных задач заключается в том, что сетевые инженеры с меньше всего забудут их выполнить.
Внесение изменений в вашу сеть иногда влияет на производительность пользователей, которые полагаются на доступность сети. Некоторые изменения будут очень важны, изменения в брандмауэрах или правилах списка доступа могут повлиять на большее количество пользователей, чем вы бы хотели. Например, вы можете установить новый брандмауэр и запланировать определенный результат защиты сети. Случайно вы забыли об определенном приложении, использующем случайные номера портов, и в конечном итоге устраняете эту проблему. Между тем некоторые пользователи не получат доступ к этому приложению (и возмущаются, пока вы пытаетесь его исправить...).
Более крупные компании могут иметь более одного ИТ-отдела, и каждый отдел отвечает за различные сетевые услуги. Если вы планируете заменить определенный маршрутизатор завтра в 2 часа ночи, то вы можете предупредить парней из отдела "ИТ-отдел-2", о том, что их серверы будут недоступны. Для этого можно использовать управление изменениями. Когда вы планируете внести определенные изменения в сеть, то другие отделы будут проинформированы, и они могут возразить, если возникнет конфликт с их планированием.
Перед внедрением управления изменениями необходимо подумать о следующем:
Кто будет отвечать за авторизацию изменений в сети?
Какие задачи будут выполняться во время планового технического обслуживания windows, linux, unix?
Какие процедуры необходимо соблюдать, прежде чем вносить изменения? (например: выполнение "copy run start" перед внесением изменений в коммутатор).
Как вы будете измерять успех или неудачу сетевых изменений? (например: если вы планируете изменить несколько IP-адресов, вы запланируете время, необходимое для этого изменения. Если для перенастройки IP-адресов требуется 5 минут, а вы в конечном итоге устраняете неполадки за 2 часа, так как еще не настроили. Из-за этого вы можете "откатиться" к предыдущей конфигурации. Сколько времени вы отводите на устранение неполадок? 5 минут? 10 минут? 1 час?
Как, когда и кто добавит сетевое изменение в сетевую документацию?
Каким образом вы создадите план отката, чтобы в случае непредвиденных проблем восстановить конфигурацию к предыдущей конфигурации?
Какие обстоятельства позволят отменить политику управления изменениями?
Еще одна задача, которую мы должны сделать - это создать и обновить вашу сетевую документацию. Всякий раз, когда разрабатывается и создается новая сеть, она должна быть задокументирована. Более сложная часть состоит в том, чтобы поддерживать ее в актуальном состоянии. Существует ряд элементов, которые вы должны найти в любой сетевой документации:
Физическая топологическая схема (физическая карта сети): здесь должны быть показаны все сетевые устройства и то, как они физически связаны друг с другом.
Логическая топологическая схема (логическая карта сети): здесь необходимо отобразить логические связи между устройствами, то есть как все связано друг с другом. Показать используемые протоколы, информация о VLAN и т. д.
Подключения: полезно иметь диаграмму, которая показывает, какие интерфейсы одного сетевого устройства подключены к интерфейсу другого сетевого устройства.
Инвентаризация: вы должны провести инвентаризацию всего сетевого оборудования, списков поставщиков, номера продуктов, версии программного обеспечения, информацию о лицензии на программное обеспечение, а также каждое сетевое устройство должно иметь инвентарный номер.
IP-адреса: у вас должна быть схема, которая охватывает все IP-адреса, используемые в сети, и на каких интерфейсах они настроены.
Управление конфигурацией: перед изменением конфигурации мы должны сохранить текущую запущенную конфигурацию, чтобы ее можно было легко восстановить в предыдущую (рабочую) версию. Еще лучше хранить архив старых конфигураций для дальнейшего использования.
Проектная документация: документы, которые были созданы во время первоначального проектирования сети, должны храниться, чтобы вы всегда могли проверить, почему были приняты те или иные проектные решения.
Это хорошая идея, чтобы работать с пошаговыми рекомендациями по устранению неполадок или использовать шаблоны для определенных конфигураций, которые все сетевые администраторы согласны использовать.
Ниже показаны примеры, чтобы вы понимали, о чем идет речь:
interface FastEthernet0/1
description AccessPoint
switchport access vlan 2
switchport mode access
spanning-tree portfast
Вот пример интерфейсов доступа, подключенных к беспроводным точкам доступа. Portfast должен быть включен для связующего дерева, точки доступа должны быть в VLAN 2, а порт коммутатора должен быть изменен на "доступ" вручную.
interface FastEthernet0/2
description VOIP
interface FastEthernet0/2
description ClientComputer
switchport access vlan 6
switchport mode access
switchport port-security
switchport port-security violation shutdown
switchport port-security maximum 1
spanning-tree portfast
spanning-tree bpduguard enable
Вот шаблон для интерфейсов, которые подключаются к клиентским компьютерам. Интерфейс должен быть настроен на режиме "доступа" вручную. Безопасность портов должна быть включена, поэтому допускается только 1 MAC-адрес (компьютер). Интерфейс должен немедленно перейти в режим переадресации, поэтому мы настраиваем spanning-tree portfast, и, если мы получаем BPDU, интерфейс должен перейти в err-disabled. Работа с предопределенными шаблонами, подобными этим, уменьшит количество ошибок, потому что все согласны с одной и той же конфигурацией. Если вы дадите каждому сетевому администратору инструкции по ""защите интерфейса", вы, вероятно, получите 10 различных конфигураций
interface GigabitEthernet0/1
description TRUNK
switchport trunk encapsulation dot1q
switchport mode trunk
switchport trunk nonegotiate
Вот еще один пример для магистральных соединений. Если вы скажете 2 сетевым администраторам "настроить магистраль", вы можете в конечном итоге получить один интерфейс, настроенный для инкапсуляции 802.1Q, а другой-для инкапсуляции ISL. Если один сетевой администратор отключил DTP, а другой настроил интерфейс как "dynamic desirable", то он также не будет работать. Если вы дадите задание им настроить магистраль в соответствии с шаблоном, то у нас будет одинаковая конфигурация с обеих сторон.
Давайте для начала разберемся, что же такое контроль версий? Системой контроля версий является программный продукт, который запоминает все ваши модификации данных и, при необходимости, позволяет выполнить откат. А также дополнительной функцией является возможность определить, кто внес различные изменения в документ.
Конечно, все знакомы с этой проблемой при работе с проектом, когда возникает возможность добавить изменения, но для этого необходимо создать огромное количество папок с разными метками. Через некоторое время количество папок становится большим, особенно плохо следить за документами, если над ними трудится целая команда.
Для того, чтобы устранить таковые трудности, большинство программистов стали использовать систему контроля версий, с помощью нее удобно следить за проектом как командно, так и индивидуально. С представленной системой программист способен отслеживать различные модификации документов, добавлять и объединять ветви проектов, а также выполнять сброс документа до определенных моментов. Репозиторий считается главным определением VCS - это специальное выделенное хранилище, на котором хранится информация о файлах, также с помощью хранилища возможно наблюдать за модификацией данных.
Основные группы
На сегодняшний день существует две группы VCS: распределенные и централизованные. Давайте перейдем к более подробному описанию каждой группы ниже.
Централизованные
Представленные системы являются клиент-серверным программным обеспечением, что означает, что данные проекта находятся в единственном образце на сервере. Пользователи имеют доступ к файлам через специальный программный продукт, например, вы можете выбрать CVS, Subversion.
CVS (система одновременных версий) - одна из первых систем, которая приобрела большую популярность среди многих разработчиков. Сегодня представленный программный продукт более не развивается, поскольку имеет несколько важных недостатков: невозможно изменить имя файла, плохое хранение данных, отсутствует контроль целостности.
Subversion (SVN) - эта система контроля версий заменила описанный выше CVS в 2004 году и по сегодняшний день активно используется разработчиками. Несмотря на большое количество преимуществ CVS, у SVN есть некоторые недостатки: невозможно удалить данные из репозитория, проблемы с изменением имени, трудности в слиянии ветвей.
Распределенные системы контроля версий
С помощью этих систем контроля версий каждый разработчик может сохранить копию проекта. У них также есть общее центральное хранилище, которое уже содержит изменения, отправленные из сохраненных копий разработчиков, и они уже синхронизируется. Когда пользователи работают с распределенными системами контроля версий, они обычно синхронизируют свою копию с центральным репозиторием и вносят любые изменения в свой локальный репозиторий.
Есть несколько преимуществ таких систем:
Автономность программиста при работе над проектами.
Повышенная надежность.
Гибкость всей системы.
Все эти преимущества получены благодаря локальной копии центрального хранилища. Мы можем выделить наиболее известные DVCS - это Git и Mercurial.
Mercurial >представляет собой свободную систему, в которой не существует центральное хранилище. Ради комфортного использованию существует специальное консольное программное обеспечение под названием Hg. Представленные VCS обладает всеми основными функциями: объединение, ветвление, синхронизация. Данная система выполнена на языке программирования питон, за счет чего имеет возможность использоваться на всех современных ОС.
Git - представляет собой распределенную систему контроля версий, предназначенная для использования на ОС Linux. Мы также можем выделить несколько популярных компаний, которые используют VCS Git - Qt, Линукс, Андроид. VCS по своему стандартному функционалу довольно похож на Mercurial, который описанный выше, но имеет ряд преимуществ (производительность) и довольно популярен среди разработчиков. Git является лидером системы контроля версий.