惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
A
About on SuperTechFans
S
SegmentFault 最新的问题
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
Help Net Security
Help Net Security
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 【当耐特】
O
OpenAI News
美团技术团队
月光博客
月光博客
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Schneier on Security
Schneier on Security
Webroot Blog
Webroot Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
T
Tenable Blog
S
Security Affairs
博客园_首页
S
Schneier on Security
Security Latest
Security Latest
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
Tailwind CSS Blog
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Spread Privacy
Spread Privacy
量子位
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
K
Kaspersky official blog
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
博客园 - 聂微东
Vercel News
Vercel News
M
MIT News - Artificial intelligence
T
Troy Hunt's Blog
B
Blog
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Martin Fowler
Martin Fowler
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
L
LINUX DO - 最新话题
D
DataBreaches.Net
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
博客园 - Franky
W
WeLiveSecurity
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
F
Fortinet All Blogs
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
C
Check Point Blog
H
Hacker News: Front Page

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как я нашел новую панграмму (разнобуквицу)
Михаил Солуянов · 2026-06-18 · via Все публикации подряд на Хабре

Как я нашел новую панграмму (разнобуквицу)

Простой

5 мин

10

TL;DR:

Съев мяч, щипцы, эльф‑конюх ждёт груз шайб. (33 буквы)


Прошлым летом подарили сыну магнитную азбуку. Ну, знаете, такие буквы на магнитах, можно составлять слова на холодильнике:

Ну само собой получилось, что мне захотелось составить что‑то из всех букв. Оказалось, что классика вроде «Съешь ещё этих мягких французских булок» не подходит — в моём наборе каждая буква была только один раз. А те панграммы, где буквы не повторяются (можно найти, например, у Лебедева в «Ководстве») — «Эй, жлоб! Где туз? Прячь юных съёмщиц в шкаф.» или «— Любя, съешь щипцы, — вздохнёт мэр, — кайф жгуч» — они, скажем так, на любителя. Слишком много восклицаний, междометий и прямой речи. Хотелось чего-то более пристойное и связное.

И я тут вспомнил видео Мэтта Паркера про оптимизацию его кода. Действительно, можно попробовать найти панграмму с помощью bitwise логики — тогда перебор комбинаций будет быстрым. Допустим, у нас есть слово «кайф». Буква «к» — это 11-й бит, «а» — 0-й, «й» — 10-й, «ф» — 21-й. В числе биты этих разрядов будут выставлены в единицу. Слово «жгуч» — своё число, и так для каждого слова из словаря.

Дальше — нам нужно найти такой набор слов, где каждая буква встречается ровно один раз. Это значит, что нам нужны две вещи:

  • Никаких пересечений. Если у двух слов есть общая буква, их битовые маски имеют общий бит. Побитовое И двух масок даст ноль, если общих битов нет. Если результат не ноль — значит, есть повторение, такое слово не подходит.

  • Все буквы покрыты. В русском алфавите 33 буквы. Значит, нам нужна маска из 33 единиц подряд: 111111111111111111111111111111111. Если мы набрали несколько слов, их маски можно сложить. И если результат равен этой константе из 33 единиц — значит, мы собрали все буквы, и это панграмма. 

Остается сделать алгоритм на С, чтобы каждое сравнение масок выполнялось за один такт процессора, тогда брутфорс комбинаций будет выполняться относительно быстро.

Какой же поиск слов без словаря. За основу я взял репозиторий danakt/russian‑words. Там около 1.5 миллиона слов. Но нам не нужны все. Во‑первых, нам нужны только слова без повторяющихся букв, потому что если в слове есть две одинаковые буквы, оно автоматически бесполезно для нашей задачи — в панграмме каждая буква участвует ровно один раз. Во‑вторых, надо убедиться, что слово состоит только из русских букв (никаких цифр, английских букв, знаков и прочего). В итоге после фильтрации осталось 233 539 слов. 

Кстати. Если вам интересно, какое слово в русском языке самое длинное и все буквы в нем разные, их три (17 букв):

  • подчёркивающемуся

  • четырёхполюсникам

  • четырёхугольникам

Дальше я попытался отфильтровать мусор, потому что в словаре полно всякой ерунды вроде «аб», «оф», «жну». С этими словами у меня получалось найти кучу панграмм, однако как составить из полученных слов что‑то осмысленное?

поиск с начальной комбинацией "Съев мяч зэк ждет"

поиск с начальной комбинацией «Съев мяч зэк ждет»

Поэтому я попробовал отсортировать слова. Пробовал разное:

  • Частотность через библиотеку wordfreq. У неё есть шкала Zipf — от 0 до 7, где 7 — это предлоги типа «в», а 0 — редкая ерунда. Я выставил пороги в зависимости от длины: для двухбуквенных — не ниже 3.5, для трёхбуквенных — 3.0, для четырёх и больше — хотя бы 2.0.

  • Морфология через pymorphy2 — если слово не определяется как известное, но частота высокая — оставляем. Это позволяло не выкинуть редкие, но осмысленные слова.

  • Отбрасывал слова без гласных, с кучей согласных подряд, начинающиеся на ъ или ь. Даже если такие слова действительно есть, я не хотел их видеть в панграмме.

  • Однобуквенные — оставил только предлоги и союзы: в, с, к, о, у, я, и, а.

В итоге после всех фильтров словарь сжался до ~96 тысяч слов. Неплохо, но поиск стал находить сильно мало комбинаций, а некоторые слова, которые находились в панграммах и показались мне вполне адекватными, оказались обрезаны. Лучше оставить все 234 тысячи, но отсортировать их так, чтобы в первую очередь перебирались более «полезные» слова. Полезность я определил как комбинацию длины и частоты употребления. Плюс я добавил бонус за редкие буквы (как в игре «Словодел») — чтобы слова с «ъ», «ё», «ф» оказывались выше.

Если вам интересно какая буква самая редкая, какая самая частая, в моем словаре буква «ъ» встречается всего 1279 раз, а самая частая буква «а» — 134 154 раза в словаре из 233 539 слов:

Обнаружив уже известных нам «съёмщиц» на 3 месте словаря, я посчитал что ранжирование вышло хорошо:

Однако на практике, мне показалось что лучше больше добавить веса длине слов. Когда выполняется поиск, хочется чтобы слова были не только осмысленные, но и длинные. Потому что найти комбинацию из коротких 3–2 буквенных слов легко, а вот составить из них осмысленное предложение — нет. Лучше найти длинные слова и добить фразу короткими. В результате словарь вышел таким:

«В» хоть и самое частое слово, в списке оно ниже, поскольку короткое.

«В» хоть и самое частое слово, в списке оно ниже, поскольку короткое.

Затем при поиске я могу обрезать список слов до нужной длинны. Хочешь быстрее, но меньше результатов или дольше, но больше результатов сомнительного качества?

Кроме возможности выбора размера словаря, я сделал еще опции:

  1. Динамическая фильтрация — на первых 2–3 уровнях рекурсии строим временный список слов, которые не пересекаются с уже выбранными, и перебираем только его. Это отсекает заведомо неподходящие варианты и ускоряет немного поиск (процентов на 30%). На больших глубинах, когда у нас уже набрано, скажем, 2 слова, мы перестаём строить временные списки, потому что к этому моменту число подходящих слов и так резко сократилось, и оверхед на построение фильтра становится неоправданным.

  2. Произвольное стартовое слово — можно задать любое слово или несколько (даже если его нет в словаре), и поиск начнётся с него. Очевидно, что некоторые слова с редкими буквами типа «ъ» или «ё» гораздо более удобны для поиска. Также гораздо более ценны глаголы, так как поиск обычно выдает комбинации с кучей существительных.

В итоге процесс поиска вышел таким: на маленьком словаре ищем подходящую комбинацию слов — особенно выискиваем сочетания слов с глаголами в правильных формах — готовые фразы. С этими фразами ищем по большому словарю. Так удалось найти комбинацию:

Съев мяч, щипцы, эльф‑конюх ждёт груз шайб. (33 буквы)

Найдя эту комбинацию, мне захотелось ее опубликовать. Но где? Это оказалось гораздо сложнее, чем написать программу для поиска панграмм и найти искомую. Я попробовал писать разным блогерам от мира слов, написал Лебедеву на мыло, но ответа так ни от кого и не получил. А недавно перенося проекты с гитфлика на гитлаб, наткнулся на этот проект и подумал, что можно хотя бы опубликовать на Хабре. Может быть тут посоветуют куда написать?

Проект я выложил в открытый доступ, вдруг кто тоже захочет поискать: https://gitflic.ru/project/crantisz/pangram - там код на С и словарь, который я использовал.