#game
Спробуємо нову ранкову активність
Вгадай вираз по емоджі
Почнемо з простого

🐘👶💻⚰️

Варіанти пишіть в коментарі за спойлером

#course #algorithm #series

🧵 Наскільки ефективний мій код? 2/8

O(n) – Лінійна складність

Це найпоширеніший тип складності, який ви бачите щодня.

Уявімо, що у вас є масив з 1000 елементів і потрібно знайти одне значення. Якщо масив не відсортований, іншого шляху, окрім як перевірити кожен елемент, просто немає. І саме це означає O(n) — час виконання зростає прямо пропорційно до кількості елементів.

📌 Приклад: Лінійний пошук у масиві

function linearSearch($array, $target) {
    for ($i = 0; $i < count($array); $i++) {
        if ($array[$i] === $target) {
            return $i;
        }
    }
    return -1;
}

Класика. Від foreach, до array_map або array_filter — більшість ваших ітерацій працює саме в O(n).

O(n) — це ще не погано. Це нормально. Але якщо обробляєте мільйони записів — треба думати, як зробити краще.

🧠 Завтра обговоримо O(log n) і двійковий пошук.

⬅️ Попередня складність | Наступна складність ➡️

#course #php #longread

match !== switch

Вже відносно давно — починаючи з PHP 8.0 (а це вже 1,5 роки тому 😳) — зʼявився новий інструмент: match. Але практика співбесід (як джунів, так і мідлів) показує, що багато хто, в кращому випадку, просто знає про нього, але не використовує у повсякденному коді. Основна причина — поверхневе розуміння: існує думка, що це просто ще один синтаксичний цукор над switch чи if/else.
❗️Але це не так.

Сьогодні я спробую пояснити, чому match — це окремий інструмент із своїми перевагами і призначенням.

1️⃣ match повертає значення 🔄
match — це вираз, а не інструкція. Він завжди повертає результат, який потрібно привласнити змінній:

$taxRate = match($countryCode) {
    'UA' => 0.20,
    'PL' => 0.23,
    'DE' => 0.19,
    default => 0.0,
};

switch та if/else, на відміну від цього, нічого не повертають. Якщо ви хочете отримати результат — доводиться оголошувати змінну перед умовою, потім в кожному кейсі встановлювати їй значення.

2️⃣ Обовʼязкове покриття всіх кейсів ✅
match зобовʼязує розробника обробити всі можливі варіанти або вказати default. Якщо не вказано відповідність — буде UnhandledMatchError. Це значно знижує ризики неочевидних помилок.

$action = match($input) {
    'start' => 'Запуск',
    'stop' => 'Зупинка',
    default => 'Пауза',
};

У switch та if/else будь-який відсутній case просто проігнорується.

3️⃣ Завжди суворе порівняння (===), а не вільне (==) 🧠
У match значення порівнюються суворо — без приведення типів. Це ще один реверанс php в бік суворої типізації і плюс до безпеки та передбачуваності:

match(0) {
    false => 'false', // ❌ UnhandledMatchError
    0 => 'zero',      // ✅ буде виконано
};

switch (0) {
    case false:
        echo 'false';  // ✅ буде виведено
        break;
    case 0:
        echo 'zero';   // ❌ сюди не дійде
        break;
}

☝️ switch у цьому випадку вибере false як відповідність до 0, що може призвести до неочікуваної поведінки.

4️⃣ Немає fallthrough і break 🧱
У switch завжди є ризик забути break, і тоді код "провалиться" в наступний кейс. Це класичне джерело помилок. У match кожен кейс — це окреме правило, і немає поняття break чи переходу до наступного.

Хто не знає про що мова, просто виконайте цей код:

$value = 2;
switch ($value) {
    case 1:
        echo 'one';
    case 2:
        echo 'two';
    case 3:
        echo 'three';
}

5️⃣ Виховує декларативність ✨
match заохочує до декларативного стилю — без зайвої логіки в тілі конструкції. Він не дозволяє писати довгі блоки коду в кожному кейсі, лише вирази. Це змушує структурувати код краще:

return match(true) {
    $x > 0 => 'позитивне',
    $x < 0 => 'негативне',
    default => 'нуль',
};

6️⃣ Продуктивність: O(1) доступ по значенню ⚡️
match працює аналогічно хеш-мапі: якщо йдеться про скалярні значення (int, float, string, bool), він здійснює пошук у константний час — по складності алгоритму O(1). Це дає велику перевагу над switch, де кожен case порівнюється послідовно (складність алгоритму O(n)):

// match — O(1):
$color = match($code) {
    'R' => 'Red',
    'G' => 'Green',
    'B' => 'Blue',
    default => 'Unknown',
};

// switch — O(n):
switch ($code) {
    case 'R': $color = 'Red'; break;
    case 'G': $color = 'Green'; break;
    case 'B': $color = 'Blue'; break;
    default: $color = 'Unknown';
}

———
Висновки 🎯

match — це не альтернатива switch чи if/else, а окремий інструмент для ситуацій, де важлива чіткість та суворість, тобто для всіх ситуацій з умовами

Він допомагає уникати класичних помилок з switch і заохочує до чистішого, передбачуваного коду

Він швидкий: прості значення шукаються у константний час.

❗️Якщо ти ще не використовуєш match у повсякденній роботі, саме час спробувати його у своїй наступній задачі.
Як кажуть: "Відчуй різницю" 😉

#game
Всім раночок
1. 👤📦🔐
2. 👴↕️👨‍🦰↕️👦
3. 🎭🔁🎯
4. 🧠🗺️👻

Якщо здогадалися які чотири поняття тут зашифровані, пишіть в коментарях, але не забувайте приховати відповідь під спойлером

#course #algorithm #series

🧵 Наскільки ефективний мій код? 3/8

O(log n) – Логарифмічна складність

Це одна з найефективніших складностей, яку тільки можна досягти в реальних задачах з великим обсягом даних.

📚 Уявімо, що в нас є телефонна книга з 1 000 000 імен, і ми шукаємо конкретне. Лінійно довелося б перевірити кожне імʼя і це зайняло б безліч часу. Але якщо ми будемо розрізати масив навпіл кожного разу, відкидаючи половину, яка нам точно не підходить — отримаємо двійковий пошук, і результат знайдеться за ~20 кроків. Це й є логарифмічна ефективність.

Такий підхід працює лише з відсортованими даними. І саме це лежить в основі багатьох пошукових і оптимізаційних алгоритмів.

📌 Приклад: Двійковий пошук у відсортованому масиві

function binarySearch($array, $target) {
    $left = 0;
    $right = count($array) - 1;

    while ($left <= $right) {
        $middle = floor(($left + $right) / 2);
        if ($array[$middle] === $target) return $middle;

        if ($array[$middle] < $target) {
            $left = $middle + 1;
        } else {
            $right = $middle - 1;
        }
    }
    return -1;
}

🔄 Кожний крок зменшує область пошуку вдвічі. І замість мільйона перевірок — лише кілька десятків. Ось чому O(log n) — максимально швидкий.

🧐 У наступному пості поговоримо про O(n log n) — і як працюють ефективні сортування.

⬅️ Попередня складність | Наступна складність ➡️

#talks #4students

🫣 Сором — найкращий початок

Який сором. Цього тижня я дуже незадоволений собою. Якось все сумбурно і неструктуровано.

Зазвичай так почуваються джуни на першому тижні в новому проєкті.
І справді — вкататись у складний проєкт це ще той квест. Давай спробуємо розібратися, як не потонути і швидше «стати своїм».

Перш за все відкинь амбіції і прийми те, що наразі твій value для команди дуже малий, тому твоя мета на перші тижні — не стільки виконувати задачі, скільки навчитися орієнтуватися в проєкті. Хоча задачі теж самі себе не зроблять 😉

1. Ознайомся з Code Style команди та налаштуй IDE так, щоб не витрачати енергію на дрібниці.
2. Поступово ознайомся з тим як виглядає система верхньорівнево, якщо є схеми або документація, починай на них дивитися.
3. Не пірнай одразу в усе. Зосередься на тому, що треба вирішити сьогодні.
4. Якщо на проєкті SOA, тобі потрібна мапа сервісів, які вже існують, за що вони відповідають, але як і в попередній пораді, в першу чергу зосередься на тій області в якій ти будеш виконувати задачі.
5. Ну і, звісно, став запитання, куди ж без цього? Мовчазний джун — це завжди гірше, ніж "надокучливий", адже розумно сформульоване питання — часто надає відповідь автоматично.

Якщо тобі теж соромно від своєї початкової ефективності — це норм.
Хоча ні, не норм - це дуже добре. Бо сором — це сигнал, що ти бачиш планку. А значить — зможеш її перестрибнути.

🎉 100 підписників!
Дякую кожному і кожній, хто читає, коментує і надсилає свої думки.
Далі буде ще більше корисного контенту та прикладів з реальної розробки, тож запрошуйте ваших друзів і колег, щоб нас ставало ще більше.

🚀 Погнали далі!

І не забувайте донатити на ЗСУ, щоб у нас і далі була можливість працювати
💙💛🇺🇦♥️🖤

#game

Всім доброго ранку
Сьогодні в нас щось, що дуже полюбляє Laravel:

🪄📦📤

Не забувайте приховувати відповіді під спойлером 😉

UPD: слово "магічний" вже вгадали
Напевно підказка про Laravel збиває вас з пантелику

Це словосполучення на співбесіді може звучати так:

"Які магічні .... в PHP ти знаєш?"

Загаданий один з них.

#tools #phpstorm #ai

🤖 AI в PhpStorm: GPT, що вам допомагає

JetBrains вже давно робить одне з найкращих середовищ для PHP-розробки, але з появою AI Assistant це IDE вийшло на новий рівень. Якщо коротко — це ChatGPT, який інтегровано прямо в PhpStorm і який «знає», де ви і над чим працюєте (за умови, що ви надасте йому доступ до коду).
Я спробував його в роботі, і мені дуже сподобався здобуток, який я отримав від цього, але про все по порядку:

💧 Трохи холодного душу:
Це платна функція. І ні, він не можете підключається до вашої вже оплаченої підписки ChatGPT Plus або API.
JetBrains продає це як окрему послугу, тож якщо ви хочете мати GPT прямо у редакторі — доведеться платити додаткові $10 на місяць, або користуватися безкоштовним планом, але з обмеженнями.
Спойлер: здебільшого лімітів безкоштовного плану вистачає на щоденну роботу, якщо ви все ж вмієте писати код самостійно.

🔧 Що вміє AI Assistant у PhpStorm?
1️⃣ Пояснення коду
Виділяєш фрагмент → Alt+Enter → Explain code with AI. AI коротко пояснює, що тут відбувається (враховуючи контекст).

2️⃣ Генерація тестів
З того ж меню можна згенерувати PHPUnit-тести. Іноді сирувато, але як шаблон — дуже зручно.

3️⃣ Написання докблоків і коментарів
Виділяєш метод — AI підписує, що це за метод, які параметри, що повертає. Все у звичному форматі @param, @return.

4️⃣ Refactor this with AI
Можна делегувати покращення методу, перейменування змінних, винесення залежностей — AI запропонує варіанти.

5️⃣ Відповіді на питання
Вбудований чат, який памʼятає файл, з яким ти працюєш. Наприклад:

"Що робить цей код?"
"Як тут зменшити складність алгоритму?"
"Чому тут краще не використовувати isset?"

🧪 Приклад використання

class DiscountCalculator
{
    public function calculate(float $price, int $percentage): float
    {
        return $price * (1 - $percentage / 100);
    }
}

Виділяємо метод → Explain code with AI

"Цей метод обчислює знижку у відсотках і повертає нову ціну. Якщо передати 100 грн і 20%, то метод поверне 80."

або
Виділяєш метод → Alt+Enter → Generate Unit Tests

public function testCalculate(): void
{
    $calc = new DiscountCalculator();
    $this->assertSame(80.0, $calc->calculate(100.0, 20));
}

❓Навіщо це потрібно?

✅ Краще розуміння коду для тих, хто ще погано його читає
✅ Позбавлення рутинної роботи
✅ Швидкий фідбек прямо у редакторі, без переключень у браузер при наявності питань

🏁 Висновок

AI Assistant у PhpStorm — дійсно зручний інструмент, який зберігає мені близько години в день.
Він допомагає впевненіше працювати з legacy-кодом, чужими репозиторіями або коли ти просто хочеш трохи розвантажити голову.

А ти вже пробував AI у своєму штормі? Чи ще з недовірою дивишся на це все? 😏
Поділися в коментах своїм досвідом!

#course #algorithm #series

🧵Наскільки ефективний мій код? 4/8

O(n log n) – Лінійно-логарифмічна складність

Це оптимальна складність для більшості алгоритмів сортування. Ви не зможете стабільно сортувати швидше, ніж O(n log n), якщо не знаєте чогось специфічного про вхідні дані.

📌 Приклад: Сортування злиттям (Merge Sort)

function mergeSort($array) {
    if (count($array) <= 1) return $array;

    $middle = floor(count($array) / 2);
    $left = mergeSort(array_slice($array, 0, $middle));
    $right = mergeSort(array_slice($array, $middle));

    return merge($left, $right);
}

function merge($left, $right) {
    $result = [];
    while (count($left) && count($right)) {
        $result[] = $left[0] < $right[0] ? array_shift($left) : array_shift($right);
    }
    return array_merge($result, $left, $right);
}

⛏️ Рекурсія ділить масив навпіл до базового випадку (елемент або два), після чого їх зливає у правильному порядку. Цей підхід дозволяє досягти складності O(n log n) — бо log n — це глибина рекурсії, а n — злиття всіх елементів на кожному рівні.

🧠 Якщо бачите рекурсію + злиття / обʼєднання / ітерацію — майже завжди це O(n log n).

У наступному пості — O(n^2) — і чому вкладені цикли часто погана ідея.

⬅️ Попередня складність | Наступна складність ➡️

#humor

Навіяно обговоренням в одному з PHP чатів

#game

Ранок
Сьогодні дуже легке поняття
Адепти Symfony тут?

👂🎉

І поки пʼєте каву та думаєте над ребусом, задонатьте на русоріз чи на будь який інший збір, щоб ми і далі могли просинатися в своїх домівках 💙💛

#talks

🏷 Чому канал називається саме так?

Кількість разів, коли мені ставили це запитання наближається до десятка, тому напишу пост, щоб не відповідати всім одне й те саме, а кидати посилання на нього.

Назва "Створений щоб помирати" — це не тролінг і не випадковий вираз.
Це відгук мого філософського ставлення до світу навколо: все має початок і кінець, і в цьому є назвичайна сила.

Колись ходила напівжартівлива але безумовно хейтерська фраза, що "PHP створений щоб померти". Її кидали в обличчя як образу: мовляв, мова не оптимізована, процеси неефективні, ресурси жере. І можливо десь так воно й було тоді, але це дійсно частина природи PHP: він створює процес, виконує роботу і помирає, вивільняючи ресурси. Як і розробники, адже людина не живе вічно, але доки існує — робить свою справу (гарно чи ні, це вже окрема справа).

Саме тому я вирішив назвати канал саме так. Не щоб знецінити PHP — а щоб перехопити контроль.
Є гарний приклад, який мені подобається, в фільмі 2010 року "Надто крута для тебе (She's Out of My League) був персонаж Венделл який сам себе називав "Засцика" (Stainer).
Він пояснює походження свого прізвиська так: в дитинстві він мав проблему — мочився в штани. Щоб уникнути знущань, він сам почав називати себе "Засцика", таким чином позбавляючи інших можливості образити його цим. Він перетворив колишню слабкість на ідентичність.

Так і з цією назвою — це прийняття. І трохи самоіронії. Але з любов’ю до цієї чудової мови програмування.

#course #algorithm #series

🧵Наскільки ефективний мій код? 5/8

O(n^2) – Квадратична складність

Це вже повільно. Алгоритми з O(n^2) мають вкладені цикли, і час виконання зростає квадратично відносно розміру вхідних даних.

📌 Приклад: Сортування бульбашкою (Bubble Sort)

function bubbleSort($array) {
    $n = count($array);
    for ($i = 0; $i < $n - 1; $i++) {
        for ($j = 0; $j < $n - $i - 1; $j++) {
            if ($array[$j] > $array[$j + 1]) {
                $temp = $array[$j];
                $array[$j] = $array[$j + 1];
                $array[$j + 1] = $temp;
            }
        }
    }
    return $array;
}

👀 Кожен елемент перевіряється з кожним — от і квадратична складність. Якщо масив має 1000 елементів — буде до мільйона операцій.

⚠️ Будь-який вкладений цикл — тривожний дзвіночок. У реальному коді O(n^2) трапляється при порівнянні всіх з усіма: наприклад, фільтрація перетинів, дублікати, агрегації без індексів.

🧠 Часом уникнути O(n^2) не вийде, але щойно бачите подвійний цикл — варто хоча б запитати себе: а чи немає кращого способу?

📌 Завтра поговоримо про O(n^3) — кубічну складність. Це вже зовсім важка артилерія.

⬅️ Попередня складність | Наступна складність ➡️