В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость.
Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных.
Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора.
!!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты.
________________________________________
Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации.
Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн.
К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд.
На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру.
Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится.
Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего.
#dev
POCO Pad M1, Redmi Pad 2 Pro - China - OS3.0.304.0.WPWCNXM (Android 16)
🚨 New internal test version detected! #internal
📆2026/04/18 📱#flute
🔗@xiaomiui | @miui_download | @hyperosfirmware | HyperOS Updates | XimiTime
POCO Pad M1, Redmi Pad 2 Pro - China - OS3.0.303.0.WPWCNXM (Android 16)
🚨 New internal test version detected! #internal
📆2026/04/10 📱#flute
🔗@xiaomiui | @miui_download | @hyperosfirmware | HyperOS Updates | XimiTime
POCO Pad M1, Redmi Pad 2 Pro - China - OS3.0.302.0.WPWCNXM (Android 16)
🚨 New internal test version detected! #internal
📆2026/04/10 📱#flute
🔗@xiaomiui | @miui_download | @hyperosfirmware | HyperOS Updates | XimiTime
Wakuénai — Music for Shape-Shifters (Sublime Frequencies, 2024)
#traditional#field_recording#flute#Colombia#Venezuela
В начале 1980-х годов антрополог Джонатан Хилл оставил своё записывающее оборудование в отдалённой деревне народа вакуэнай на Верхнем Рио-Негро в Венесуэле. Когда он вернулся спустя почти год, то обнаружил, что старейшина деревни и его сыновья зафиксировали обширное музыкальное наследие своего народа — от сакральных песнопений до ансамблей труб и флейт. Запись проводилась в самых различных контекстах: на берегу реки, в ночной тишине деревни, в глубине леса, вблизи мест, где, по словам жителей деревни, обитают духи их предков и местных животных.
В космологиях многих народов Амазонии — включая вакуэнай — животные, духи, предки и люди не отделены друг от друга непроницаемой стеной. Границы между ними проницаемы. Дух животного может принять человеческий облик, шаман может временно превратиться в ягуара или орла, а умершие родители могут говорить со своими детьми через трубы и флейты. То есть способность к метаморфозе — не фантазия, а часть онтологии.
В этом контексте shape-shifter, или оборотень, вынесенный в название этого альбома, — это не мифологический монстр, а фигура, способная переходить из одного состояния в другое. Музыка здесь выступает как инструмент этого перехода — она не просто сопровождает трансформацию, а буквально её вызывает или воплощает.
Джонатан Хилл посвятил значительную часть своей жизни изучению амазонских низменностей. Первые две записи были сделаны им в 1981 году в деревне Гавилан во время ритуального обмена «пудали» — здесь звучат трубы из костей сома и обрядовые флейты. Остальные треки были записаны самими жителями деревни на реке Томо, используя оборудование, оставленное Хиллом. По имеющимся у Sublime Frequencies сведениям, записью руководил Фелис Лопес де Оливейрос, сын старейшины деревни.
🔗Bandcamp | Telegram
Perelaar — De Ridder In Het Riet (Stoof, 1981)
#traditional#flute#mandolin#accordion#violin#Netherlands
Продолжаем рубрику «забытые европейские исполнители». Perelaar — голландская группа, исполнявшая традиционную музыку. Группа черпала вдохновение из рукописей фризского драматурга Андриса Кирса 19 века, а также из старых источников, таких как Amsterdams Liedboek (1655 г.) и фермерского фольклора 18 века. Этот акцент на аутентичном голландском репертуаре в основном связан с Маритой Круийсвейк, которая играла в Perelaar с 1976 года. Сейчас группа продолжает существовать под названием Pekel.
Telgram
Tenderlonious & Jaubi — Tender In Lahore (22a, 2020)
#hindustani#electronic#raga#tabla#flute#synth#Pakistan
В апреле 2019 года Tenderlonious, флейтист, джазовый саксофонист, электронный продюссер и глава лейбла 22a, отправился в Пакистан, чтобы поработать с инструментальным квартетом Jaubi из Лахора, столицы провинции Пенджаб, расположенной всего в нескольких киллометрах от Индии. Эти три импровизированные раги – первые плоды сотрудничества музыкантов.
Spotify | AppleMusic | Bandcamp
Bachàs — Cants E Mùsicas Dau Païs Nissart (Ventadorn, 1979)
#traditional#mandolin#violin#flute#hurdy_gurdy#accordion#Occitania#France
Bachàs — французский коллектив из города Ницца, исполнявший окситанский фолк на окситанском языке. Перед вами их первый альбом, на котором можно услышать старинные песни, инструментальную музыку и музыка для танцев из города Прованс, окрестностей Ниццы и других исторических областей юга Франции. Разнообразное звучание напоминает о музыке окситанских трубадуров и о народных мотивах соседних Испании и Италии.
Telegram
Tenderlonious — Ragas From Lahore: Improvisations with Jaubi (22a, 2020)
#hindustani#electronic#raga#tabla#sarangi#flute#synth#Pakistan
В апреле 2020 года Tenderlonious, флейтист, джазовый саксофонист, электронный продюссер и глава лейбла 22a, отправился в Пакистан, чтобы поработать с инструментальным квартетом Jaubi из Лахора. Вслед за получившим признание «Tender in Lahore», вышедшим в апреле 2020 года, в результате этой поездки в ноябре 22a выпустил альбом импровизированных раг, записанных в течение одного дня. На этом альбоме структура индийской классической музыки обрамляет импровизационные сессии, в которых приняли участие Tenderlonious на флейте и сопрано-саксофоне, Кашиф Али Дхани на табла, Зохайб Хасан Кхан на саранги, Али Риаз Бакар на гитаре и Марек Пендзивиатр на синтезаторе.
Spotify | AppleMusic | Bandcamp
La Bamboche — La Bamboche (Hexagone, 1975)
#traditional#guitar#mandoloncelle#hurdy_gurdy#flute#cabrette#violin#epinette_des_vosges#France
La Bamboche – французская музыкальная группа из Лиона, образованная в 1972 году. Наряду с Mélusine и Malicorne, группа была одним из лидеров французского фолк-возрождения. Репертуар группы в основном состоял из музыки центральной Франции. До 1978 года музыка исполняась в традиционном акустическом стиле. Первый студийный альбом коллектива был выпущен в 1975 году. Он был записан за 3 ночи и разошелся тиражем 50 000 копий. Хьюз де Курсон, художественным руководителем лейбла Hexagone, одним из основателей и в то время активным участником французской фолк-группы Malicorne, помогал продюссировать дебютный альбом La Bamboche.
Telegram
Stephen Cheng — Flower Drum and Other Chinese Folk Songs (Monitor Records, 1994)
#traditional#erhu#flute#gong#san_xian#sheng#yangqin#China
Стивен Чун-Тао Ченг — американский певец, композитор и педагог китайского происхождения. Родился и вырос он в Шанхае, а затем продолжил образование в США: получил степень магистра искусств в Колумбийском университете и окончил аспирантуру Джульярдской школы музыки. После этого Ченг многие годы преподавал вокал в крупных американских университетах.
Широкую известность приобрела книга Чена The Tao of Voice, посвящённая вокальной методике, которая объединяет западные вокальные техники и современные психофизические упражнения с элементами китайской философии и дыхательных практик.
Эта запись 1994 года представляет Чена как исполнителя популярных китайских народных песен разных жанров: любовных, шуточных, застольных, колыбельных, трудовых, пастушьих, детских и даже философских. Большинство песен звучит на мандаринском диалекте, часть — на кантонском.
🔗Spotify | Telegram
Bhutan Balladeers — Your Face Is Like the Moon, Your Eyes Are Stars (Glitterbeat Records, 2024)
#traditional#field_recording#zhungdra#ngalop#choekey#drumnyen#chiwang#yangchen#flute#Bhutan
Альбом Bhutan Balladeers посвящён музыке «жунгдра» (གཞུང་སྒྲ་), традиции Бутана, уходящей корнями в XVII век. Продюсером выступил лауреат премии «Грэмми» Ян Бреннан, известный по работе с Tinariwen,Ustad Saami и Zomba Prison Project.
Жунгдра — эндемичный бутанский музыкальный стиль, связанный с народной традицией областей Паро и Пунакха, исторического центра культуры народа нгалоп. Стиль отличается протяжными вокальными партиями, которые украшаются сложными мелодическими вариациями и микротональными переходами, медленно развивающими относительно простую инструментальную основу. Такой подход требует высокой подготовки исполнителей, что сделало жунгдра менее популярным по сравнению с ригсаром — стилем современной бутанской поп-музыки, основанным на использовании электронных синтезаторов.
Помимо высокого мастерства, требуемого для исполнения стиля жунгдра, дополнительной сложностью является использование языка чёке, происходящего от санскрита и известного как «язык дхармы». Этот древний язык сегодня понятен в основном буддийским монахам, что делает его трудным для восприятия большинства бутанцев.
Запись альбома проходила на лесной вершине недалеко от Тхимпху, столицы Бутана, с участием 16 певцов и почти без инструменталистов. Тем не менее, в записи нашли своё место некоторые традиционные бутанские инструменты: друмньен (трёхструнная лютня с двойными струнами), чхиванг (двухструнная скрипка), цимбалы и деревянные флейты. Всего было записано 37 песен, но на пластинку попало 11 из них.
Уникальной особенностью записи стало взаимодействие с местной природой: вороны, будто откликаясь на исполнение, «комментировали» выступления музыкантов своими криками. Одним из самых запоминающихся моментов записи стало соло старейшей певицы Пемо Чоден, которая исполнила редкую композицию (предположительно, седьмой трек), неизвестную даже другим участникам записи.
🔗AppleMusic | Spotify | Deezer | TIDAL | Bandcamp