20 $ claude ham norm ishlayapti lekin

Startup qurish uchun nima qilish kerak?

Ko‘pchilik startup deganda katta ofis, investor yoki million dollarlik g‘oyani tasavvur qiladi. Aslida esa startup — muammoni yechishdan boshlanadi.
Startup qurish uchun:
1) Odamlarda haqiqiy muammo topish kerak.
2) Shu muammoni oddiy va qulay yechadigan product qilish kerak.
3) Ideal vaqtni kutmasdan boshlash kerak.
4) Birinchi versiya mukammal bo‘lishi shart emas.
5) Feedback eshitib productni yaxshilab borish kerak.
6) Eng muhimi: sabr va davomiylik.
Ko‘pchilik coding o‘rganadi, lekin foydalanuvchini tushunmaydi. Aslida kuchli startup — kuchli texnologiyadan emas, foydali yechimdan chiqadi.
Bugun kichik boshlagan loyiha ertaga katta kompaniyaga aylanishi mumkin. Muhimi — boshlash va to‘xtab qolmaslik.

#devspaceuz@devspaceuz

Nimani o'ylab topishmayapti bula?

endi kamera kerak emas wifiga ulandizma bo'ldi hammani ko'rsa bo'ladi deyishdi bilamdim

Heap / Priority Queue — ma’lumotlarni ustuvorlik asosida saqlashga xizmat qiladigan ma’lumot tuzilmasi.

Unda elementlar oddiy navbat kabi emas, balki muhimligiga qarab joylashadi.
Priority Queue’da eng katta yoki eng kichik qiymat har doim birinchi olinadi.
Heap esa shu jarayonni samarali ishlashi uchun ishlatiladigan daraxtsimon tuzilma hisoblanadi.
Asosiy turlari:
• Max Heap — eng katta element tepada bo‘ladi
• Min Heap — eng kichik element tepada bo‘ladi
Masalan:
Telegram’da eng muhim notification’lar yuqorida chiqishi,
operatsion tizimdagi task scheduling,
yoki Dijkstra algoritmida eng qisqa yo‘lni topish — bularning barchasida Priority Queue ishlatiladi.
Heap’ning kuchi — tezlikda.
Element qo‘shish va olish odatda O(log n) vaqt oladi.
Katta sistemalar ortida ko‘pincha oddiy ko‘rinadigan, ammo juda kuchli data structure’lar ishlaydi.
Heap ham shularidan biri.
#devspaceuz

Hech qanday narsani fikirlamasda shunchaki o'tira olganmasiz

🚀 Binary Tree (Ikkilik Daraxti)

Dasturlash bo‘yicha texnik intervyularda Binary Treega oid masalalar juda ko‘p uchraydi. Ko‘pchilik har safar yangi algoritm o‘ylab topishga harakat qilib xato qiladi. Aslida esa, daraxtga oid masalalarning 90% qismini atigi 3-4 ta tayyor shablon yordamida hal qilish mumkin!
Keling, har bir dasturchi bilishi shart bo‘lgan asosiy shablonlarni ko‘rib chiqamiz:

1️⃣ Depth-First Search (DFS) / Rekursiya

DFS — daraxtning eng tubigacha tushib, keyin tepaga qaytish usuli. U asosan 2 xil ko‘rinishda bo‘ladi:
Pastdan-Tepaga (Bottom-Up): Bola tugunlardan (children) ma'lumotni yig‘ib, tepaga qaytaradi.
Qachon ishlatiladi: Daraxt balandligini topish, muvozanatni tekshirish (Maximum Depth, Balanced Tree).
Tepadan-Pastga (Top-Down): Ota tugundan olingan holat yoki qiymatni bola tugunlarga uzatadi.
Qachon ishlatiladi: Yo‘llar yig‘indisini hisoblash (Path Sum, Validate BST).

2️⃣ Breadth-First Search (BFS) / Level-Order

Daraxtni qavatma-qavat (darajama-daraja) bosib o‘tish usuli. Buning siri — Queue (Navbat) ma'lumotlar tuzilmasidan foydalanishda.

Dart
// BFS Shablonining umumiy ko'rinishi
while (queue.isNotEmpty) {
    int levelSize = queue.length; // joriy qavatdagi elementlar soni
    
    for (int i = 0; i < levelSize; i++) {
        var currentNode = queue.removeFirst();
        
        // Elementni qayta ishlash logikasi shu yerda bo'ladi
        
        if (currentNode.left != null) queue.add(currentNode.left);
        if (currentNode.right != null) queue.add(currentNode.right);
    }
}

Qachon ishlatiladi: Daraxtni qavatma-qavat chop etish, eng qisqa yo‘lni topish (Level Order Traversal, Right Side View).

3️⃣ Binary Search Tree (BST) Shablonlari

BST shunday tuzilganki, har bir tugun uchun: Chap tomondagi qiymatlar < Tugun qiymati < O‘ng tomondagi qiymatlar. Bu bizga har safar daraxtning yarmini tashlab ketish imkonini beradi (Vaqt murakkabligi: O(logn)).
Agar qidirayotgan qiymatimiz joriy tugundan kichik bo‘lsa ➡️ Chapga yuramiz.
Katta bo‘lsa ➡️ O‘ngga yuramiz.
#devspaceuz

save ai tokens by 50% 👇

https://github.com/juliusbrussee/caveman

Vibe coder bolajonlar uchun bu yaxshi codex ishlatgandan ko'ra