O(n)
О-нотация используется для оценки сложности выполнения программы. Это не определенное число. Это функция, которая показывает во сколько раз изменится количество операций при изменении входных данных. Ошибочно полагают, что если О(1), то операция выполняется мгновенно. Эта запись просто говорит о том, что количество операций не зависит от входных данных. Грубо говоря, когда мы берем значение из Map'ы - нет разницы в величине Map'ы. Но при этом компьютер проведет какие-то вычисления и потратит некоторое время, чтобы найти значение.

О(n) - во фронтенде.
Исходные данные: монитор, процессор, абстрактная программа, которая выполняется за О(n^2)

📺 Монитор будет иметь 100 Гц
💻 Процессор будет с тактовой частой 1ГГц (1 000 000 000 Гц)

При каком количестве входных данных мы заметим, что что-то выполняется очень медленно?

Монитор 100 Гц меняет кадр каждые 10мс. То есть, в том случае, если за 10мс компьютер не успеет посчитать новое значение, мы увидим торможение.
За 10мс процессор может сделать 1 000 000 000 / 100 = 10 000 000 операций.

О(n^2) = 10 000 000
n = √ 10 000 000 = 3 162 - число входных данных, до которых не будет заметен лаг на мониторе.

Такая занимательная арифметика на ночь 📺

Занимательный факт

Недавно узнал интересный факт, с которым сталкиваются все frontend-разработчики.

fetch('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1')
      .then(response => response.json())
      .then(json => console.log(json))

Код примерно в таком виде писали все. Получаем response, дальше парсим body, чтобы получить json и дальше уже остальная логика.
Но в js есть статический метод JSON.parse и он работает синхронно, а в примере выше асинхронно.

Самый первый промис резолвится тогда, когда мы можем получить заголовки, но body еще может не быть. Если бы промис резолвился относительно получения всего body, тогда метод был бы синхронным, как и привычный JSON.parse. Но это не так.

Знал про это?
🤡 - да 👍 - нет 🌚 - не пишу код

Обилие технологий оставляет свой отпечаток: лента негативных новостей, сравнение себя с другими, частое переключение контекста и так далее.

Троица книг, чтобы привести мысли в порядок.
➖ "Тонкое искусство пофигизма" Мэнсон Марк
➖ "Антидот" Оливер Букерман
➖ "Unfu*k Yourself" Гэри Джон Бишоп

Недавно попался интересный автор с хорошим слогом, у которого опыт в it около 20 лет.

Очень понравилась статья "Как мы ржавели. История внедрения и обучения". Поймал себя на мысли, что это тот уровень, до которого хочу дорасти. Человек за короткий срок разобрался в новом языке, переписал существующий сервис и уменьшил затрачиваемые ресурсы.

Я решил изучать классический бэкенд в разрезе Java. ☕️

При создании javaScript'a опирались на Java, так как он был очень популярен в то время. Поэтому синтаксис javaScript очень схож c Java.
Если был опыт работы с typescript, то переход на Java до уровня написания простых программ пройдет быстро.

Читал про столпы ООП: инкапсуляция, наследование, абстракция и полиморфизм.

Если с первыми тремя всё относительно понятно, то с полиморфизмом поинтереснее.
Я до этого был знаком именно с полиморфизмом подтипов, а видов полиморфизма оказалось больше одного.

В Java есть ad hoc полиморфизм. —> Можно описывать одноименные методы с разными типами. В зависимости от передаваемых типов будет выполнен нужный метод.

Также узнал про параметрический полиморфизм. В typescript это джейнерики.

Подход к обучению ⚒️

Мне импонирует подход через практику. Если брать программирование, то на начальном этапе — это нарешивание большого количества задач.
Но это время можно провести с еще большей пользой, если к решению задач добавлять написание юнит-тестов.

Также независимо от языка, чаще всего IDE уже предоставляет для этого удобные средства.

Польза очевидная, особенно в эпоху LLM, когда написать код уже не является чем-то сложным.
Архитектурный момент опустим, но для решения локальной задачи остается выбор алгоритма (придумывание решения или выбор из существующих) и верификация результатов.
Нередко бывает, что, вспоминая граничные моменты, дорабатываешь изначальное решение.

4️⃣ случая тестирования, которые следует учитывать:

➖ Пустые, нулевые значения
➖ Граничные значения(максимальное, минимальное)
➖ Регрессионный тест
➖ Множество рандомных тестов

На текущий момент я прорешал довольно-таки огромное количество задач, сейчас приступаю к плотному изучению структур данных. До этого уже было знакомство и прочитана не одна книга. Но читать - одно, а реализовывать и понимать тонкости - совершенно другое.

📔 Грокаем алгоритмы | Бхаргава - великолепно подойдет для первого знакомства
📗 Структуры данных и алгоритмы в Java | Лафоре - отличное объемлющее изложение
📘 JavaScript Algorithms Book | Trekhleb - широкий обзор на алгоритмы и структуры данных через призму JS, есть на гитхабе на разных языках

Продолжаю прорабатывать основные структуры данных.

🔗🔗🔗 Связный список, двунаправленный связный список

Помимо самой реализации было много сопутствующих задач.
Сортировку связного списка сделал очень быстро, это по сути пузырьковая сортировка массива. Однако застрял на моменте замены двух узлов местами, так как в двунаправленном связном списке помимо замены указателей у двух меняющихся узлов, надо не забывать про их соседей.

Узнал, что такое dummy-узел. Очень удобная вещь. Вместо головы и хвоста с пустым значением вставляется фиктивный узел. Сокращает реализацию многих методов для связного списка, так как не приходится проверять какой именно это случай: начало, центр или конец.

💻 Динамический массив

В JS всегда доступна такая роскошь, как динамический массив.
В Java сделал имплементацию динамического массива, чтобы лучше понять, как всё это устроено. Изучил банковский метод анализа сложности динамических массивов. С его помощью легко проверить, что даже при дорогостоящий реаллокации массива, все операции в среднем выполняются за О(1).

Ну и сделал интереснейшую задачу на реализацию многомерного динамического массива с возможностью масштабирования внутренних измерений. Пару дней на нее потратил.

Дайджест за август 🏖️

У канала появилась сайд-активность. На текущий момент моделирую шкатулку с ирисовым механизмом.
Регулярность - раз в две недели вечером по пятницам. Сделал мд-файл, чтобы понимать статус деталей.
Также дальше буду думать над форматом. Обратную связь получил, спасибо дорогому подписчику за это.

При нарешивании задачек очень полезно писать тесты. В конце поста топ-3 книги по алгоритмам. Подробнее здесь.

Углубляюсь в computer-science и постигаю основы, на которых всё базируется. Начало.

Конференции 📺

Небольшая ремарка :
Я хожу только на бесплатные митапы, преимущественно на MoscowJS (когда выпадает билетик). На платных не вижу смысла отдавать 30к за билет.

В текущее время почти вся информация есть в интернете. Зачем ходить на конференции, если большинство докладов уже есть в текстовом виде на хабре? Мое субъективное мнение ниже.

1️⃣ Очевидное - это нетворкинг. Важность его несомненна. Он в себя также включает - расширение кругозора.
Интересно было узнать, что парень зарабатывает себе на жизнь написанием кросс-платформенных приложений на Electron, а посещая конференции ищет потенциальных клиентов(в основном представители малого бизнеса).

2️⃣ Информацию, которую вы вряд ли целенаправленно будете искать в интернете, но будете хотя бы знать про ее существование. Мозг всё равно через время сотрет технические подробности, но главное запомнить, какая проблема решалась и тогда при столкновении с похожей задачей будет понятно в какую сторону можно смотреть.

3️⃣Вдохновение/ Мотивация. Этот пункт я бы сделал опциональным, так как такое случается за редким исключением. Действительно, есть спикеры с хорошими темами и подачей, которые мотивирует еще больше расти как специалист.

В заключение к 3-ему пункту расскажу про конференцию "Чинители прекрасного", которую посещал пару месяцев назад.

Интересный доклад был про считывание ДНК. Понимаешь, что человек решает на несколько порядков сложнее задачи. Это не очередной фреймворк на js.
Старая статья спикера

Отдельно от сцен были еще стенды с разными изобретениями. В юношестве увлекался сборкой головоломок и больше всего внимания привлек робот, собирающий кубик Рубика за четверть секунды. Уверен и для людей, не интересующихся подобной темой, эффект будет не менее впечатляющий. Интересно, что на тот момент это был мировой рекорд и это сделал один человек, потратив 4 года.
Статья про процесс создания робота

Действия, которые почти ничего не стоят 🌳

Более года назад, прочитав книгу «Эта странная жизнь» Даниила Гранина про подход учета времени Любищева, пробовал также фиксировать время...

Меня хватило только на 1,5 месяца. Тут скорее был момент, что это немного ментально давило, но в плане удобств никаких проблем не возникало.
Сравнивая подход, описанный в книге, с использованием бумажных носителей и современные устройства - всё стало гораздо проще и удобнее. Данные записываются одним касанием, графики строятся автоматически.

Думаю, что это хорошая практика на 1 месяц, чтобы получить срез потраченного времени(главное выбрать месяц без длинных выходных).

На текущий момент ограничиваюсь проверкой экранного времени в телефоне.

Отсылаясь к заголовку далее речь пойдет про действия, которые требует гораздо меньше усилий, но приносят ощутимую пользу.

Например,

💳 Подсчет финансов
Большая часть людей получает зарплату два раза в месяц. Траты тоже не происходят так часто: от нуля до пары раз в день. Но если фиксировать всё, то можно примерно понимать базовые потребности и не попасть впросак.

🍽 Подсчет калорий
Узнал не так давно про приложение, которое по штрихкоду определяет КБЖУ. 3-4 раза в день внести продукты оказалось не так уж и хлопотно, но зато уменьшил количество калорий до необходимых.

👑 Как там говорится? То, что можно измерить, поддается управлению.

Про стажировки 🎓

В скором времени большая часть компаний будет прибегать к стажировкам. Потому что у этого есть несколько плюсов: подготовка сотрудников под себя, а также высокая лояльность к компании по сравнению с кадрами извне.

Я очень хотел попасть именно в бигтех, этого получилось добиться через стажировку в 2023 году. Ниже подробнее расскажу про формат, а пока сравним подход в других крупных компаниях.

❤️ Яндекс
Контест + несколько этапов на решение задач. Притом задачи вы будете получать такие же, как и люди, проходящие собесы на грейд middle. Тот, кто проводит собес, скорее всего не знает, что вы на стажировку.

Нерешенная задачи или неоптимальное решение - вы не прошли дальше.

Но в этом есть несомненный плюс - формат собеседования и примерные задачи заранее известны. По js это основы, а по алгоритмам порядка 20 тем.

📺 Лаборатория Касперского
Там был тест с ограничением по времени, нацеленный на вопросы про разработку ПО. Вариант с тестированием, как по мне, самый ужасный, не отражающий уровень кандидата.

👍 Wildberries
Ну и вишенкой на торте, подход адекватной компании:
Порядка 4 тестовых, которые в совокупности можно сделать за месяц.
Для frontend'a было
➖ Здоровенный лендинг
➖ Порядка 25 задач различной сложности. Например, сделать виджет с бесконечным скроллом, используя API VK.
➖ 5 мини-проектов, можно на чистом js, можно на React.
➖ Упрощенная копия реального проекта с небольшими заданиями(добавить избранное и т.д.).
Тут хочу остановиться. Это неимоверно крутой подход. Кандидат знакомится с кодовой базой и создаются условия приближенные к реальным.

Таким образом, компания смотрит не только на тех скиллы, но и на мотивацию, способность укладываться в сроки.

💡В то время, когда новички получают отказы, полируют резюме донельзя, борются с фильтрами hr и хэдхантера, возможно проще потратить месяц на качественное и своевременное выполнение заданий.

В заключение, знаю многих ребят (Frontend, Backend, QA), кто начинал со стажировки, а теперь крепкий специалист.
На данный момент доступно 5 направлений для начинающих. Действуйте.
https://tech.wildberries.ru/courses