Java for Beginner
870 subscribers
1.01K photos
275 videos
14 files
1.69K links
Канал от новичков для новичков!
Изучайте Java вместе с нами!
Здесь мы обмениваемся опытом и постоянно изучаем что-то новое!

Наш YouTube канал - https://www.youtube.com/@Java_Beginner-Dev

Наш канал на RUTube - https://rutube.ru/channel/37896292/
Download Telegram
4. Spring Boot Actuator: телеметрия вашего микросервиса

В этом видео мы превращаем OrderHub из чёрного ящика в наблюдаемую production-систему.
Spring Boot Actuator — это не просто библиотека, а стандартный Runtime API, через который микросервис общается с платформой (Kubernetes, мониторинг, SRE).

Что вы узнаете:
🔹 Health как контракт с оркестратором
- Как Kubernetes использует /health для liveness и readiness probes
- Иерархия HealthIndicators: от диска до бизнес-логики
- Что происходит, когда база данных "падает"

🔹 Metrics — язык общения с платформой
- Как Micrometer и Actuator работают вместе
- Four Golden Signals для SRE: latency, traffic, errors, saturation
- Почему метрики должны быть с тегами

🔹 Info — паспорт сервиса в распределённой системе
- Immutable metadata для быстрой диагностики инцидентов

🔹 Advanced endpoints — инструменты последней линии обороны
- Для чего и когда испольщовать /env, /heapdump, /threaddump
- Динамическое управление логированием через /loggers
- Почему эти инструменты опасны в неверных руках

Исходный код проекта на GitHub очень ждет Ваших звезд.

Ссылка на Youtube
Ссылка на Рутьюб

Смотрите, ставьте лайки, подписывайтесь на каналы!✌️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥1
История IT-технологий сегодня — 02 Февраля

ℹ️ Кто родился в этот день

Джон Генри Холланд (англ. John Henry Holland; 2 февраля 1929, Форт-Уэйн — 9 августа 2015, Анн-Арбор)американский учёный, профессор психологии, профессор электротехники и информатики в Мичиганском университете, Анн-Арбор. Один из первых учёных, начавших изучать сложные системы и нелинейную науку; известен как отец генетических алгоритмов.

Ральф Чарльз Меркл (англ. Ralph Charles Merkle; родился 2 февраля 1952, Беркли, Калифорния, США)американский криптограф, один из создателей криптографии с открытым ключом (схема Меркла, деревья Меркла и др.); деревья Меркла являются базовым примитивом в блокчейнах, системах проверки целостности данных, файловых системах и ряде протоколов безопасности.


🌐 Знаковые события

2000 – первая в Европе цифровая кинопроекция (Париж), реализованная Филиппом Бинаном с использованием технологии DLP CINEMA, разработанной компанией Texas Instruments .


#Biography #Birth_Date #Events #02февраля
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Раздел 7. Алгоритмы

Глава 5: Рекурсия, деревья и введение в динамическое программирование

Практическое применение рекурсии в библиотечной системе

Цели:
Освоить принципы работы с древовидными структурами
Научиться применять рекурсию для обхода иерархических данных
Сравнить рекурсивные и итеративные подходы
Понять оптимизацию рекурсии через мемоизацию


Часть 1: Моделирование древовидной структуры жанров

Постановка задачи:
В нашей библиотеке жанры книг образуют иерархию.

Например:
Литература (корень)
Художественная литература
Фантастика
Научная фантастика
Фэнтези
Нехудожественная литература

Вам нужно: Создать структуру данных, которая позволит хранить такую иерархию.

Шаг 1.1: Создайте класс Genre

Что нужно сделать:

Определите, какие поля понадобятся для хранения:
Название жанра
Список поджанров (дочерние элементы)
Список книг, относящихся к этому жанру

Реализуйте:
Конструктор, принимающий название жанра
Методы для добавления поджанра и книги
Геттеры для доступа к данным

Вопрос для размышления: Почему важно, чтобы поджанры хранились как список объектов Genre?

Шаг 1.2: Свяжите книги с жанрами

Что нужно сделать:

Обновите класс Book:
Добавьте поле для хранения основного жанра книги
Измените конструктор для установки жанра

Подумайте: Может ли книга принадлежать к нескольким жанрам? Как это реализовать?

Шаг 1.3: Построение дерева жанров

Практическое задание:

В классе Library создайте метод initGenres(), который:
Создаёт корневой жанр "Литература"
Добавляет 3-4 уровня вложенности жанров
Распределяет существующие книги по соответствующим жанрам

Проверка: Убедитесь, что у вас получилось дерево глубиной не менее 4 уровней.



Часть 2: Рекурсивный подсчёт книг в жанре

Задача: Напишите метод, который считает все книги в жанре и его поджанрах

Рекурсия работает так:
Базовый случай: если у жанра нет поджанров, возвращаем количество его книг
Рекурсивный случай: суммируем книги текущего жанра + рекурсивно вызываем метод для каждого поджанра

Пример:
Книг в "Фантастике" = 
книги в "Фантастике" +
книги в "Научной фантастике" +
книги в "Фэнтези"


Шаг 2.1: Реализуйте метод countBooksRecursive()

Что нужно сделать:

Добавьте метод в класс Genre
Реализуйте рекурсивный подсчёт по описанному алгоритму
Протестируйте на разных уровнях дерева

Контрольные вопросы:
Что произойдёт, если в дереве будет циклическая ссылка?
Какова максимальная глубина рекурсии для вашего дерева?


Часть 3: Сравнение рекурсивного и итеративного обхода

Задача: Вывести структуру дерева жанров двумя способами

Шаг 3.1: Рекурсивный обход (Pre-order)

Алгоритм:
Обработать текущий узел (вывести информацию)
Рекурсивно обработать все дочерние узлы

Что нужно сделать:
Реализуйте метод printTreeRecursive(Genre genre, int depth), где depth используется для создания отступов при выводе.

Шаг 3.2: Итеративный обход с использованием стека

Можно эмулировать рекурсию с помощью стека:
Помещаем корневой элемент в стек

Пока стек не пуст:
Извлекаем элемент
Обрабатываем его
Добавляем в стек его детей

Что нужно сделать:
Реализуйте метод printTreeIterative(Genre root) с использованием Stack<Genre>.

Вопрос: Почему детей нужно добавлять в стек в обратном порядке?

Шаг 3.3: Сравнение подходов

Практическое задание:
Создайте дерево глубиной 10 уровней
Замерьте время выполнения обоих методов

Ответьте на вопросы:
Какой подход читаемее?
Какой безопаснее для глубоких деревьев?
Когда стоит использовать каждый из них?


#Java #для_новичков #beginner #algorithm #recursion #практика
👍3
Часть 4: Числа Фибоначчи - три подхода

Задача: Вычислить n-ное число Фибоначчи

Определение:
F(0) = 0, F(1) = 1, F(n) = F(n-1) + F(n-2)

Шаг 4.1: Наивная рекурсия

Что нужно сделать:
Реализуйте метод fibRecursive(int n) по определению.

Анализ проблемы:
Нарисуйте дерево вызовов для n=5. Сколько раз вычисляется F(2)? F(3)?

Задание: Замерьте время выполнения для n=40. Почему это так долго?

Шаг 4.2: Мемоизация (Top-down динамическое программирование)

Идея: Сохранять уже вычисленные значения, чтобы не вычислять их повторно.

Что нужно сделать:
Создайте HashMap<Integer, Long> для хранения вычисленных значений

Измените рекурсивную функцию так, чтобы она:

Проверяла, нет ли значения в кэше
Сохраняла новое значение после вычисления

Вопрос: Как изменилось дерево вызовов?

Шаг 4.3: Итеративное решение (Bottom-up)

Алгоритм:
Если n <= 1: вернуть n
Иначе: последовательно вычислить все числа от 2 до n

Что нужно сделать:
Реализуйте метод fibIterative(int n) без рекурсии.

Задание: Сравните производительность всех трёх методов для n=50.


Итоговые задания

Задание 1: Рефакторинг
Перепишите один из рекурсивных методов в итеративный. Объясните, что изменилось в сложности кода.

Задание 2: Оптимизация
Добавьте проверку на циклические ссылки в дереве жанров. Что произойдёт без этой проверки?

Задание 3: Эксперимент
Создайте глубокое дерево (20+ уровней). Протестируйте оба метода обхода. При какой глубине возникает StackOverflowError?

Задание 4: Документация

Напишите комментарии к методам, объясняющие:
Сложность алгоритма (Big O)
Ограничения (максимальная глубина)
Рекомендации по использованию


#Java #для_новичков #beginner #algorithm #recursion #практика
👍4
Что выведет код?

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

public class Task020226 {
public static void main(String[] args) {
Integer[] arr = {5, 2, 8, 1, 3};

Comparator<Integer> comp = (a, b) -> {
System.out.print(a + ":" + b + " ");
return a - b;
};

Arrays.sort(arr, comp);
System.out.println("\n" + Arrays.toString(arr));
}
}


#Tasks
👍1
Что такое String Pool? 🤓

Ответ:

String Pool (пул строк)
— это специальная область в Heap (куче) памяти JVM, предназначенная для хранения уникальных литералов строк.

Когда создается строковый литерал (например, String s = "hello";), JVM ищет такую же строку в пуле. Если находит, то возвращает ссылку на существующий объект, если нет — создает новый объект в пуле. Это позволяет экономить память.

Оператор new String("hello") всегда создает новый объект в куче вне пула, даже если такая строка уже есть в пуле.


#собеседование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
История IT-технологий сегодня — 03 Февраля

ℹ️ Кто родился в этот день

Не нашел(


🌐 Знаковые события

1966 — АМС «Луна-9», запущенная 31 января, впервые в мире осуществила посадку на поверхность Луны в районе Океана Бурь и передала первую лунную фотопанораму.


#Biography #Birth_Date #Events #03февраля
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
[Совет по Java #001]

Тема: Всегда переопределяйте equals() и hashCode() вместе, особенно для сущностей, которые будут храниться в HashSet или использоваться как ключи в HashMap.

Проблема: Нарушение ключевого контракта (contract) между методами equals() и hashCode().

Согласно спецификации Java, если два объекта равны согласно методу equals(Object), то вызов метода hashCode() для каждого из них должен возвращать одно и то же целочисленное значение.

Обратное утверждение не является обязательным: объекты с одинаковым хэш-кодом могут быть не равны (коллизия). Если разработчик переопределяет только equals(), основываясь, например, на внутренних полях объекта, но оставляет исходный hashCode() (который обычно возвращает уникальный код на основе адреса в памяти), то такие объекты, будучи логически равными, будут иметь разные хэш-коды. Это приведет к катастрофическому нарушению работы хэш-коллекций (HashSet, HashMap, ConcurrentHashMap).
Объекты не будут найдены в коллекции, дубликаты будут добавляться в HashSet, а операции с HashMap дадут непредсказуемые и ошибочные результаты. Такие ошибки трудно отлаживать, так как поведение становится недетерминированным.

Решение: Всегда совместное переопределение обоих методов, гарантирующее соблюдение их общего контракта. Реализация должна основываться на одном и том же наборе значимых (significant) полей объекта. Для вычисления хэш-кода рекомендуется использовать алгоритм, дающий хорошее распределение.

import java.util.Objects;

public final class Entity {
private final Long id;
private final String name;

public Entity(Long id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}

@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true; // Проверка на идентичность ссылок
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false; // Проверка класса
Entity entity = (Entity) o;
// Сравнение по значимым полям. Используем Objects.equals() для null-safe сравнения.
return Objects.equals(id, entity.id) &&
Objects.equals(name, entity.name);
}

@Override
public int hashCode() {
// Используем хэш-функцию на основе тех же полей, что и в equals()
return Objects.hash(id, name);
}
}


Объяснение: Метод Objects.hash(Object...) предоставляет удобную и эффективную реализацию хэш-функции, основанную на содержимом переданных полей.

Важно, что в вычислении участвуют те же поля (id и name), которые используются в equals(). Класс объявлен как final, чтобы избежать наследования и потенциального нарушения симметричности контракта equals() (проблема сравнения объекта родительского класса с объектом дочернего). Использование final полей делает класс неизменяемым (immutable), что дополнительно гарантирует стабильность хэш-кода во времени — ключевое требование для корректной работы в качестве ключа в хэш-таблицах. Нарушение этого требования (изменение поля, участвующего в hashCode(), после помещения объекта в коллекцию) приведет к потере объекта в структуре данных.


#Java #советы
👍3🔥2🆒1
Что выведет код?

import java.util.HashSet;

public class Task030226 {
public static void main(String[] args) {
HashSet<Item030226> set = new HashSet<>();

Item030226 item1 = new Item030226(1, "apple");
Item030226 item2 = new Item030226(1, "apple");

set.add(item1);
item1.id = 2;
set.add(item2);

System.out.println(set.size());
System.out.println(set.contains(item1));
System.out.println(set.contains(item2));
}

static class Item030226 {
int id;
String name;

Item030226(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}

@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Item030226 item = (Item030226) o;
return id == item.id && name.equals(item.name);
}

@Override
public int hashCode() {
return id + name.hashCode();
}
}
}


#Tasks
👍1
👍1
Что такое конструктор? Можно ли наследовать конструктор? 🤓

Ответ:

Конструктор
— это специальный метод класса, который вызывается при создании нового объекта.

Его имя должно совпадать с именем класса, и у него нет возвращаемого типа. Конструкторы не наследуются.

При создании объекта класса-потомка всегда вызывается конструктор его родительского класса (явно через super(...) или неявно, вызывается конструктор по умолчанию super()).

Если в родительском классе нет конструктора по умолчанию, в классе-потомке обязательно нужно явно вызвать один из существующих.


#собеседование
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
История IT-технологий сегодня — 04 Февраля

ℹ️ Кто родился в этот день

Кеннет Лейн (Кен) То́мпсон (англ. Kenneth Lane Thompson; род. 4 февраля 1943) — американский программист; один из создателей UNIX и языка B, предшественника C; работал над файловыми системами, процессами, утилитами и общим дизайном UNIX, а позже участвовал в создании языка Go. Его работа задала стандарты для современных ОС (процессы, файлы, пайпы, текстовые утилиты), что прямой фундамент почти всей современной серверной IT и интернета.


🌐 Знаковые события

2004 — запуск “Thefacebook” Марком Цукербергом в общежитии Гарварда: первоначально как соцсеть для студентов, позже выросшую в Facebook; это сильно повлияло на социальные сети, рекламу, big data, рекомендательные системы и вообще на то, как интернет устроен социально и коммерчески.


#Biography #Birth_Date #Events #04февраля
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3
Раздел 8. Stream API и функциональный стиль

Глава 1: Философский фундамент. От шагов к преобразованиям

Императивный код — машина Тьюринга в миниатюре

Императивная парадигма программирования восходит к самым глубоким основаниям вычислительной теории. Когда вы пишете код в императивном стиле, вы буквально эмулируете работу машины Тьюринга — абстрактного вычислительного устройства, состоящего из бесконечной ленты и считывающей головки, которая перемещается по этой ленте, изменяя состояние ячеек согласно заложенным инструкциям. Ваши переменные — это ячейки памяти. Ваши операторы присваивания — это запись на ленту. Ваши циклы и условные переходы — это движение головки от одной ячейки к другой.

Рассмотрим типичную задачу: необходимо из списка заказов отфильтровать выполненные, вычислить общую сумму и вернуть топ-3 заказа по стоимости.

В императивной реализации мы начинаем с пустого состояния и последовательно его трансформируем:
public List<Order> getTopThreeCompletedOrders(List<Order> orders) {
// Инициализация временного состояния
List<Order> completedOrders = new ArrayList<>();

// Линейный проход с условным накоплением
for (Order order : orders) {
if (order.getStatus() == Status.COMPLETED) {
completedOrders.add(order);
}
}

// Сортировка через изменение состояния (in-place или новая коллекция)
completedOrders.sort((a, b) -> b.getAmount().compareTo(a.getAmount()));

// Извлечение подмножества с проверкой границ
List<Order> result = new ArrayList<>();
int limit = Math.min(3, completedOrders.size());
for (int i = 0; i < limit; i++) {
result.add(completedOrders.get(i));
}

return result;
}


Здесь каждая строчка — это шаг.

Шаг первый: создать пустой список.
Шаг второй: пройтись по исходным данным.
Шаг третий: проверить условие.
Шаг четвёртый: добавить в список.

Мы не описываем что хотим получить — мы диктуем как это получить, командуя машиной на каждом этапе.

Переменные-состояния в этом коде играют роль оперативной памяти машины Тьюринга. completedOrders — это наша лента, куда мы записываем промежуточные результаты. Переменная i в цикле — это позиция головки. Каждое присваивание — запись в ячейку. Каждое чтение — позиционирование головки.


Паттерны императивной обработки

Линейный проход — самая фундаментальная структура. Мы последовательно обрабатываем элементы от первого до последнего, поддерживая текущий индекс или итератор. Этот паттерн универсален: он работает для любой коллекции, не требует дополнительной памяти для структуры данных (только для результатов), позволяет легко внедрить логику раннего выхода.
// Линейный поиск с ранним выходом
User foundUser = null;
for (User user : users) {
if (user.getId().equals(targetId)) {
foundUser = user; // Нашли — запомнили состояние
break; // Прервали ленту — головка остановлена
}
}


Ранний выход (break, return) — мощный инструмент оптимизации императивного кода. Он позволяет избежать лишних вычислений, как только достигнуто желаемое состояние. В функциональном программировании аналогичное поведение достигается иначе — через ленивые вычисления и короткое замыкание операций, но в императивном коде это явная инструкция процессору прекратить исполнение текущего блока.

Условное накопление комбинирует проход с фильтрацией. На каждой итерации мы проверяем предикат — логическое условие, определяющее, должна ли текущая ячейка ленты участвовать в формировании результата.

Это порождает разветвлённую логику внутри цикла:
List<Transaction> validTransactions = new ArrayList<>();
BigDecimal totalRisk = BigDecimal.ZERO;

for (Transaction tx : transactions) {
// Вложенные условия — сложное состояние машины
if (tx.getAmount().compareTo(THRESHOLD) > 0) {
if (tx.getTimestamp().isAfter(cutoffDate)) {
if (!tx.isFlagged()) {
validTransactions.add(tx);
totalRisk = totalRisk.add(tx.calculateRisk());
}
}
}
}


#Java #для_новичков #beginner #stream_api #imperative
👍4
Здесь мы наблюдаем эскалацию сложности состояния: несколько переменных (validTransactions, totalRisk) изменяются синхронно, и их консистентность поддерживается программистом вручную. Если забыть обновить totalRisk при добавлении транзакции — получим рассогласование состояний, баг, который сложно отследить, потому что он проявляется не сразу, а в конечном результате вычислений.

Вложенные циклы — квинтэссенция императивной вычислительной мощи и одновременно её проклятие. Когда данные имеют иерархическую структуру (категории, содержащие товары, содержащие отзывы), мы запускаем машину Тьюринга внутри машины Тьюринга. Внешняя лента — категории.

Для каждой позиции внешней ленты мы разворачиваем внутреннюю ленту — товары этой категории.
// O(n × m × k) — полиномиальная сложность
List<Review> allRecentReviews = new ArrayList<>();

for (Category category : categories) {
for (Product product : category.getProducts()) {
for (Review review : product.getReviews()) {
if (review.getDate().isAfter(lastMonth)) {
allRecentReviews.add(review);
}
}
}
}


Каждый уровень вложенности добавляет измерение в пространство состояний. Теперь у нас три индекса (позиции трёх головок на трёх лентах), три контекста выполнения, и логика раннего выхода становится запутанной: break прерывает только внутренний цикл, для выхода из всех требуется флаг или исключение, что ещё больше усложняет состояние.


Сила императивного подхода

Полный контроль — вот что делает императивный код незаменимым в определённых контекстах. Когда вы пишете цикл вручную, вы контролируете каждую микрооперацию: когда именно происходит инкремент индекса, в каком порядке проверяются условия, какие объекты создаются, какие переиспользуются.

Оптимизация аллокаций — яркий пример. В примере с заказами выше мы создали два промежуточных списка: completedOrders и result.

Опытный разработчик может соптимизировать это до одного прохода с ограниченной очередью (Bounded Priority Queue), избегая хранения всех выполненных заказов в памяти:
public List<Order> getTopThreeOptimized(List<Order> orders) {
// Очередь с обратным порядком (минимальная сумма на вершине)
PriorityQueue<Order> minHeap = new PriorityQueue<>(
Comparator.comparing(Order::getAmount)
);

for (Order order : orders) {
if (order.getStatus() == Status.COMPLETED) {
if (minHeap.size() < 3) {
minHeap.offer(order);
} else if (order.getAmount().compareTo(minHeap.peek().getAmount()) > 0) {
minHeap.poll(); // Удаляем минимальный из топ-3
minHeap.offer(order);
}
}
}

// Преобразование в список и сортировка по убыванию
List<Order> result = new ArrayList<>(minHeap);
result.sort(Comparator.comparing(Order::getAmount).reversed());
return result;
}


Этот код сложнее для понимания, но он использует O(1) дополнительной памяти (константный размер кучи) вместо O(n) для хранения всех выполненных заказов. В императивном стиле такая оптимизация достижима, потому что мы управляем состоянием явно.

Прерывание выполнения в любой точке — ещё одно преимущество.

Предположим, мы ищем первый элемент, удовлетворяющий сложному условию, и должны выполнить постобработку при нахождении:
for (Item item : items) {
if (complexValidation(item)) {
processFoundItem(item); // Постобработка
return result; // Мгновенный выход из метода
}
}


Никаких дополнительных проверок, никакого Optional, никакого пропагирования состояния "найдено/не найдено" наружу — просто остановка машины в нужный момент.


#Java #для_новичков #beginner #stream_api #imperative
👍3
Слабость: связанность и состояние как источник ошибок

Высокая связанность (coupling) кода и бизнес-логики проявляется в том, что алгоритмическая механика неотделима от семантики предметной области. Когда вы читаете императивный цикл, вы видите if (order.getStatus() == Status.COMPLETED) вперемешку с i++ и list.add(). Бизнес-правило "учитывать только выполненные заказы" склеено с технической деталью "добавлять в ArrayList".

Это затрудняет тестирование. Вы не можете протестировать логику фильтрации отдельно от логики накопления. Вы не можете легко заменить ArrayList на LinkedList или на потоковый вывод без модификации всего метода. Вы не можете повторно использовать этот цикл для другой операции — скажем, подсчёта количества вместо сбора в список — без копирования и модификации кода.

Но главный враг императивного кода — изменяемое состояние. Каждая переменная, которая может быть перезаписана, — потенциальная точка отказа. Рассмотрим многопоточный контекст: если два потока одновременно выполняют накопление в общий список, получаем race condition (состояние гонки) — классический конкурентный баг, когда результат зависит от недетерминированного порядка выполнения операций. Даже в однопоточном коде состояние требует умственной нагрузки: отслеживая, какое значение находится в переменной на каждой строке, вы вынуждены эмулировать выполнение программы в голове.

Состояние размножается. Переменная completedOrders требует переменной i для итерации. i требует проверки границ. Проверка границ требует вычисления size(). Вычисление размера требует консистентности структуры данных. Если внутри цикла случайно модифицировать коллекцию, по которой итерируемся (например, удалить элемент), индексы съезжают, и мы получаем ConcurrentModificationException или пропуск элементов.
Вложенные циклы с состоянием особенно опасны. Легко перепутать индексы i, j, k, обратиться к products.get(i) вместо products.get(j), и компилятор не подскажет — типы совпадают, индексы валидны, логика сломана.

Возвращаясь к машине Тьюринга: императивный код заставляет вас думать как машина. Вы управляете лентой, головкой, таблицей переходов. Но программирование — это искусство абстракции, и следующий шаг эволюции — подняться над механикой вычислений к декларативному описанию преобразований, где фокус смещается с "как" на "что".


#Java #для_новичков #beginner #stream_api #imperative
👍3
Что выведет код?

public class Task040226 {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1, 2, 3};
int i = 0;
arr[i] = i = 2;
System.out.println(arr[0] + " " + arr[2]);
}
}


#Tasks
👍2