This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
def paradox(n):
def f(x):
return ((x * x) % n + x) % n
slow = fast = 0
while True:
slow = f(slow)
fast = f(f(fast))
if slow == fast:
return slow
print(paradox(31337))
На первый взгляд — простой цикл с двумя указателями: slow и fast.
Но на деле это алгоритм Флойда ("заяц и черепаха"), используемый для нахождения цикла в псевдослучайной последовательности.
📌 Функция f(x):
Простая квадратичная функция, по сути — генератор псевдослучайных чисел по модулю n.
📌 Что происходит:
slow движется на 1 шаг за итерацию: f(x)
fast — на 2 шага: f(f(x))
Как только slow == fast, цикл найден — значит, последовательность начала повторяться.
🔍 Почему это парадокс?
Потому что вы начинаете с 0, вычисляете кучу якобы "случайных" значений, и внезапно обнаруживаете цикличность в хаосе.
Вы не знаете длину цикла, период или точку входа, но находите пересечение без хранения всей истории.
💡 Эта техника используется в:
криптографии (Pollard's rho для факторизации),
генерации чисел,
распознавании псевдопериодов,
хаотических системах.
🎯 Челлендж для продвинутых:
Измените f(x) на pow(x, 3, n) — как это повлияет на цикл?
Реализуйте поиск начала цикла и длины периода, используя Флойда + Брента.
Придумайте, как использовать это для взлома слабых генераторов случайных чисел.
🧠 Эта задача не просто про числа — она про границу между случайным и детерминированным.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Учимся Python прямо в бою — в Steam бесплатно раздают CodeStrike!
Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом.
В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями.
💻 Что тебя ждёт:
• Пишешь Python-код
• Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь
• Программируешь поведение героя в реальном времени
• Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода
Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело.
🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься.
⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/
@pythonl
Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом.
В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями.
💻 Что тебя ждёт:
• Пишешь Python-код
• Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь
• Программируешь поведение героя в реальном времени
• Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода
Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело.
🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься.
⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/
@pythonl
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
import dis
def explain_bytecode(fn):
print(f"Анализ байткода функции: {fn.__name__}\n")
dis.dis(fn)
Пример:
def tricky(x):
return x * 2 + 1 if x > 0 else x - 1
explain_bytecode(tricky)
Этот хак показывает байткод Python-функции, позволяя заглянуть под капот интерпретатора. Используется для:
• отладки «странного» поведения функций
• анализа производительности на уровне Python VM
• изучения, как Python интерпретирует тернарные выражения, замыкания, генераторы и т. д.
Модуль dis встроен в стандартную библиотеку и часто игнорируется — но это мощный инструмент для продвинутых разработчиков и авторов интерпретаторов.
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 AI, который сам пишет код — умный агент на базе LangGraph
Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph.
🚀 Что делает агент:
🧠 Понимает задачу и строит план
AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки.
💻 Генерирует и редактирует код
Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы.
🔁 Разделяет роли — надёжнее работает
Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля.
🧬 Понимает структуру проекта
Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек.
📦 Работает по шагам
Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI.
💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас.
▪ Github
@pythonl
#AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation
Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph.
🚀 Что делает агент:
🧠 Понимает задачу и строит план
AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки.
💻 Генерирует и редактирует код
Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы.
🔁 Разделяет роли — надёжнее работает
Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля.
🧬 Понимает структуру проекта
Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек.
📦 Работает по шагам
Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI.
💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас.
▪ Github
@pythonl
#AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation