Матрица пользователя

Профессиональные навыки

- Принципы/методы программирования

- - ООП

- Методы WEB авторизации

- Клиент-серверное и межсервисное взаимодействие

- Методологии разработки

- Патерны разработки

- - Основные шаблоны проектирования

- - Архитектурные патерны

- - ORM

- Антипаттерны

- - Организационные антипаттерны

- - Антипаттерны в ООП

- Алгоритмы и структуры данных

- - Основы алгоритмов

- - Cтруктуры данных

- - Сортировки массивов

- - Алгоритмы поиска

- - Алгоритм балансировки нагрузки

- - Криптография

- Методы тестирования

- CI/CD инструменты

- - Docker

- - Kubernetes

- Базы данных и очередей

- - Основы проектирования БД

- - Транзакции

- - MySQL

- - PostgreSQL

- PHP

- - Фреймворки

- - Библиотеки/Инструменты

- Frontend

- - Javascript

- - CSS

- Сетевые протоколы (IP, Transport, etc)

Мягкие навыки

- Навыки общения и социализации

- Владение языками

- Методы достижения целей

- Бизнес-анализ

Матрица пользователя : abidsyakur7

Заполненных тем 37
Заполненных навыков 184
Data sql PHP Search SDLC Test Auth Paradigms Design-Pattern architecture
4443
2024-12-10 19:23:04

Скачать PDF

Профессиональные навыки:

Hard skills

Проекты и сервисы:

Пет проекты и сервисы

Патерны разработки:

https://refactoring.guru/ru/design-patterns

Архитектурные патерны:

Шаблоны используемы в построении архитектуры

Не знаю Знаю Понимаю MVC
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Model-View-Controller (MVC, «Модель-Представление-Контроллер», «Модель-Вид-Контроллер») — схема разделения данных приложения и управляющей логики на три отдельных компонента: модель, представление и контроллер — таким образом, что модификация каждого компонента может осуществляться независимо.
```
Модель (Model) предоставляет данные и реагирует на команды контроллера, изменяя своё состояние.
Представление (View) отвечает за отображение данных модели пользователю, реагируя на изменения модели.
Контроллер (Controller) интерпретирует действия пользователя, оповещая модель о необходимости изменений.
```
https://ru.wikipedia.org/wiki/Model-View-Controller
Не знаю Знаю Понимаю Model-View-Presenter
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Model-View-Presenter
Не знаю Знаю Понимаю Model-View-ViewModel
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Model-View-ViewModel
Не знаю Знаю Понимаю Presentation–abstraction–control
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
https://en.wikipedia.org/wiki/Presentation–abstraction–control
Не знаю Знаю Понимаю HMVC
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
https://ru.wikipedia.org/wiki/HMVC
Не знаю Знаю Понимаю Domain layer
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Domain layer — модель бизнес-логики приложения. В идеале вся бизнес логика(понятия и операции которым оперирует бизнес) должна находиться в этом слое. Задача остальных слоев, это инкапсуляция бизнес логики от объектов реального мира(бд, сети, файлов, пользователей, и т.д).
Не знаю Знаю Понимаю Application/service layer
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Слой ответственный за "связь" доменной модели и инфраструктурными сервисами. Никакие другие классы, кроме классов данного слоя не могут дергать объекты доменного. В терминологии Фаулера, называется service layer.

ORM:

todo

Не знаю Знаю Понимаю DAO (Data Access Object)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
- примеры где используется
Не знаю Знаю Понимаю Data Mapper
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
todo
Не знаю Знаю Понимаю Repository/Хранилище.
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
TODO

Антипаттерны:

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BD%D1%82%D0%B8%D0%BF%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD

Архитектурные антипаттерны:

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BD%D1%82%D0%B8%D0%BF%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD

Организационные антипаттерны:

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BD%D1%82%D0%B8%D0%BF%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD

Не знаю Знаю Аналитический паралич
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
Analysis paralysis неоправданно большие затраты на анализ и проектирование. Часто приводит к закрытию проекта до начала его реализации.
Не знаю Знаю Дойная корова
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
Cash cow: при наличии продукта, приносящего выгоду без существенных вложений, не вкладываются средства в развитие и разработку новых продуктов.

Антипаттерны при написании кода:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Антипаттерн

Алгоритмы и структуры данных:

https://proglib.io/tests/proydi-test-na-znanie-algoritmov-i-struktur-dannyh

https://backendinterview.ru/algostruct/index.html

Cтруктуры данных:

https://algolist.manual.ru/ds/index.php

https://backendinterview.ru/algostruct/structBasics.html

Не знаю Знаю Понимаю Хэш-таблица (Hash Table)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Структура данных, основанная на хэш-функции, которая преобразует ключ в индекс массива для хранения значения.

Преимущества:
- Быстрый доступ, вставка и удаление элементов (в среднем O(1))
- Гибкость структуры
Недостатки:
- Возможность коллизий хэш-функции
- Затраты памяти на хранение элементов и обработку коллизий
Применение:
- Хэш-таблицы используются в поисковых алгоритмах, кэшировании данных, реализации ассоциативных массивов и словарей.
https://backendinterview.ru/algostruct/hashTable.html
Не знаю Знаю Понимаю Стэк(Stack)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Cтруктура данных, организованная по принципу "последний пришел, первый ушел" (LIFO). Элементы добавляются и удаляются с одного конца структуры.

Преимущества:
- Простота реализации
- Легкость использования в рекурсии и отката операций
Недостатки:
- Ограниченный доступ к элементам (только к вершине стека)
Применение:
- Стеки полезны при выполнении рекурсивных функций, обработке скобочных последовательностей и отмене операций.
https://codechick.io/tutorials/dsa/dsa-stack
Не знаю Знаю Понимаю Очередь (Queue)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Структура данных, организованная по принципу "первый пришел, первый ушел" (FIFO). Элементы добавляются в конец очереди и удаляются из начала.

Преимущества:
- Поддержка естественного порядка обработки элементов
- Применение в алгоритмах обхода и поиска
Недостатки:
- Ограниченный доступ к элементам (только к началу и концу очереди)
Применение:
- Очереди используются в алгоритмах обхода в ширину, приоритетных очередях и многопоточных приложениях для обработки задач.
Виды:
- Простая очередь
- Круговая очередь
- Очередь с приоритетом
- Двухсторонняя очередь https://codechick.io/tutorials/dsa/dsa-queue
Не знаю Знаю Понимаю Связанный список (Linked List)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Связанный список - это структура данных, состоящая из узлов, каждый из которых содержит значение элемента и указатель на следующий узел в списке.

Существуют односвязные списки, где каждый узел имеет указатель только на следующий узел, двусвязные списки, где узлы имеют указатели на предыдущий и следующий узлы и кольцевые.

Преимущества:
- Динамическое изменение размера списка (в отличие от массивов)
- Эффективное добавление и удаление элементов в начале или конце списка
- Относительно простая реализация
Недостатки:
- Непостоянное время доступа к элементам (в отличие от массивов)
- Больший объем занимаемой памяти по сравнению с массивами из-за хранения указателей на узлы
Применение:
- Связанные списки подходят для реализации стеков, очередей, а также для задач, где требуется частое добавление или удаление элементов и не требуется быстрый доступ к элементам по индексу.
Не знаю Джун Мидл Сеньор Граф (Graph)
- Джун: Начальные/Поверхностные знания.
- Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
- Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.
Структура данных, состоящая из вершин (узлов) и ребер, которые соединяют эти вершины. Графы могут быть ориентированными (направленными) или неориентированными.

Преимущества:
- Отражение сложных отношений между элементами
- Гибкость структуры
Недостатки:
- Сложность реализации и обработки
- Большие затраты памяти
Применение:
- в транспортных сетях
- социальных сетях
- веб-технологиях
- задачи оптимизации
https://backendinterview.ru/algostruct/graph.html
Не знаю Знаю Понимаю Куча (Heap)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Куча (структура данных) — это полное двоичное дерево, удовлетворяющее свойству кучи: если узел A — это родитель узла B, то ключ узла A ≥ ключ узла B.
- Если любой узел всегда больше дочернего узла (узлов), а ключ корневого узла является наибольшим среди всех остальных узлов, это max-куча.
- Если любой узел всегда меньше дочернего узла (узлов), а ключ корневого узла является наименьшим среди всех остальных узлов, это min-куча.
Не знаю Знаю Понимаю Битовые поля (Bit Arrays)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Битовые поля (Bit Arrays), где каждый бит представляет элемент данных. Часто используются для оптимизации использования памяти, когда нужно хранить множество флагов или булевых значений.
Не знаю Знаю Понимаю Массивы (Arrays)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Массивы – это простейшая структура данных, представляющая собой набор элементов одного типа, расположенных последовательно в памяти. Хранит набор значений (элементов массива), идентифицируемых по индексу или набору индексов, принимающих целые (или приводимые к целым) значения из некоторого заданного непрерывного диапазона.

Преимущества:
```
Быстрый доступ к элементам по индексу
Непрерывная область памяти
```
Недостатки:
```
Фиксированный размер
Неэффективное добавление/удаление элементов
```
Применение: Массивы подходят для хранения набора данных с фиксированным размером, где операции вставки и удаления элементов не требуются.

https://backendinterview.ru/algostruct/array.html
Не знаю Знаю Понимаю Двоичное дерево
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Двоичное дерево — древовидная структура данных, в которой у родительских узлов не может быть больше двух детей.

Типы двоичных деревьев
- Полное двоичное дерево — особый тип бинарных деревьев, в котором у каждого узла либо 0 потомков, либо 2.
- Совершенное двоичное дерево — особый тип бинарного дерева, в котором у каждого внутреннего узла по два ребенка, а листовые вершины находятся на одном уровне.
- Законченное двоичное дерево похоже на совершенное, но есть три большие отличия.
  - Все уровни должны быть заполнены.
  - Все листовые вершины склоняются влево.
  - У последней листовой вершины может не быть правого собрата. Это значит, что завершенное дерево необязательно полное.
- Вырожденное двоичное дерево — дерево, в котором на каждый уровень приходится по одной вершине.
- Скошенное вырожденное дерево — вырожденное дерево, в котором есть либо только левые, либо только правые узлы. Таким образом, есть два типа скошенных деревьев — скошенные влево вырожденные деревья и скошенные вправо вырожденные деревья.
- Сбалансированное двоичное дерево — тип бинарного дерева, в котором у каждой вершины количество вершин в левом и правом поддереве различаются либо на 0, либо на 1.
Не знаю Знаю Понимаю Дерево двоичного поиска
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Дерево двоичного поиска — это структура данных, которая позволяет быстро работать с отсортированном списком чисел.

Дерево двоичное, потому что у каждого узла не более двух дочерних элементов.

Дерево поиска, потому что его можно использовать для проверки вхождения числа — за время O(log(n)).

Чем отличается от обычного двоичного дерева
```
Все узлы левого поддерева меньше корневого узла.
Все узлы правого поддерева больше корневого узла.
Оба поддерева каждого узла тоже являются деревьями двоичного поиска, т. е. также обладают первыми двумя свойствами.
```
У правого дерева есть поддерево со значением 2, которое меньше, чем корень 3 — таким дерево двоичного поиска быть не может.
Не знаю Знаю Понимаю B-дерево
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
B-дерево (читается как Би-дерево) — это особый тип сбалансированного дерева поиска, в котором каждый узел может содержать более одного ключа и иметь более двух дочерних элементов. Из-за этого свойства B-дерево называют сильноветвящимся.

Зачем нужно

Вторичные запоминающие устройства (жесткие диски, SSD) медленно работают с большим объемом данных. Людям захотелось сократить время доступа к физическим носителям информации, поэтому возникла потребность в таких структурах данных, которые способны это сделать.

Двоичное дерево поиска, АВЛ-дерево, красно-черное дерево и т. д. могут хранить только один ключ в одном узле. Если нужно хранить больше, высота деревьев резко начинает расти, из-за этого время доступа сильно увеличивается.

С B-деревом все не так. Оно позволяет хранить много ключей в одном узле и при этом может ссылаться на несколько дочерних узлов. Это значительно уменьшает высоту дерева и, соответственно, обеспечивает более быстрый доступ к диску.

Свойства
- Ключи в каждом узле x упорядочены по неубыванию.
- В каждом узле есть логическое значение x.leaf. Оно истинно, если x — лист.
- Каждый узел, кроме корня, содержит не менее t-1 ключей, а каждый внутренний узел имеет как минимум t дочерних узлов, где t — минимальная степень B-дерева.
- Все листья находятся на одном уровне, т. е. обладают одинаковой глубиной, равной высоте дерева.
- Корень имеет не менее 2 дочерних элементов и содержит не менее 1 ключа.
Не знаю Знаю Понимаю R-дерево
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
R-дерево (R-trees) — древовидная структура данных (дерево). Она подобна B-дереву, но используется для организации доступа к пространственным данным, то есть для индексации многомерной информации, такой, например, как географические данные с двумерными координатами (широтой и долготой). Типичным запросом с использованием R-деревьев мог бы быть такой: «Найти все музеи в пределах 2 километров от моего текущего местоположения».

Эта структура данных разбивает многомерное пространство на множество иерархически вложенных и, возможно, пересекающихся, прямоугольников (для двумерного пространства). В случае трехмерного или многомерного пространства это будут прямоугольные параллелепипеды (кубоиды) или параллелотопы.

Алгоритмы вставки и удаления используют эти ограничивающие прямоугольники для обеспечения того, чтобы «близкорасположенные» объекты были помещены в одну листовую вершину. В частности, новый объект попадёт в ту листовую вершину, для которой потребуется наименьшее расширение её ограничивающего прямоугольника. Каждый элемент листовой вершины хранит два поля данных: способ идентификации данных, описывающих объект, (либо сами эти данные) и ограничивающий прямоугольник этого объекта.

Аналогично, алгоритмы поиска (например, пересечение, включение, окрестности) используют ограничивающие прямоугольники для принятия решения о необходимости поиска в дочерней вершине. Таким образом, большинство вершин никогда не затрагиваются в ходе поиска. Как и в случае с B-деревьями, это свойство R-деревьев обусловливает их применимость для баз данных, где вершины могут выгружаться на диск по мере необходимости.

Для расщепления переполненных вершин могут применяться различные алгоритмы, что порождает деление R-деревьев на подтипы: квадратичные и линейные.

Структура R-дерева

Каждая вершина R-дерева имеет переменное количество элементов (не более некоторого заранее заданного максимума). Каждый элемент нелистовой вершины хранит два поля данных: способ идентификации дочерней вершины и ограничивающий прямоугольник (кубоид), охватывающий все элементы этой дочерней вершины. Все хранимые кортежи хранятся на одном уровне глубины, таким образом, дерево идеально сбалансировано. При проектировании R-дерева нужно задать некоторые константы:
```
MaxEntries — максимальное число детей у вершины
MinEntries — минимальное число детей у вершины, за исключением корня.
```
Для корректной работы алгоритмов необходимо выполнение условия MinEntries <= MaxEntries / 2. В корневой вершине может быть от 2 до MaxEntries потомков. Часто выбирают MinEntries = 2, тогда для корня выполняются те же условия, что и для остальных вершин. Также иногда разумно выделять отдельные константы для количества точек в листовых вершинах, так как их часто можно делать больше.

https://backendinterview.ru/media/rtree.png
Не знаю Знаю Понимаю АВЛ-дерево
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
сбалансированное по высоте двоичное дерево поиска: для каждой его вершины высота её двух поддеревьев различается не более чем на 1.
Не знаю Знаю Понимаю LSM Дерево
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
LSM-дерево (Log-structured merge-tree — журнально-структурированное дерево со слиянием) — используемая во многих СУБД структура данных, предоставляющая быстрый доступ по индексу в условиях частых запросов на вставку (например, при хранении журналов транзакций). LSM-деревья, как и другие деревья, хранят пары «ключ — значение». LSM-дерево поддерживает две или более различные структуры, каждая из которых оптимизирована под устройство, в котором она будет храниться. Синхронизация между этими структурами происходит блоками. Принцип работы

Простая версия LSM-дерева — двухуровневое дерево — состоит из двух древоподобных структур C0 и C1. C0 меньше по размеру и хранится целиком в оперативной памяти, а C1 находится в энергонезависимой памяти. Новые записи вставляются в C0. Если после вставки размер C0 превышает некоторое заданное пороговое значение, непрерывный сегмент удаляется из C0 и сливается с C1 на устройстве постоянного хранения. Хорошая производительность достигается за счёт того, что деревья оптимизированы под своё хранилище, а слияние осуществляется эффективно и группами по нескольку записей, используя алгоритм, напоминающий сортировку слиянием.

Большинство LSM-деревьев, используемых на практике, реализует несколько уровней. Уровень 0 (назовём его MemTable) хранится в оперативной памяти и может быть представлен обычным деревом. Данные на устройствах постоянного хранения хранятся в виде отсортированных по ключу таблиц (SSTable). Таблица может храниться в виде отдельного файла или набора файлов с непересекающимися значениями ключей. Для поиска конкретного ключа нужно проверить его наличие в MemTable, а затем — пройти по всем SSTable на устройстве постоянного хранения. Схема работы с LSM-деревом:
```
индексы SSTable всегда загружены в оперативную память;
запись производится в MemTable;
при чтении сначала проверяется MemTable, а затем, если надо, — SSTable на устройстве постоянного хранения;
периодически MemTable сбрасывается в энергонезависимую память для постоянного хранения в виде SSTable;
периодически SSTable на устройствах постоянного хранения сливаются.
```
Искомый ключ может появиться сразу в нескольких таблицах на устройствах постоянного хранения, и итоговый ответ зависит от программы. Большинству приложений нужно лишь последнее значение, относящееся к данному ключу. Другие, например Apache Cassandra, в которой каждое значение представляет собой строку базы данных (а строка может иметь разное количество столбцов в разных таблицах с устройств постоянного хранения), вынуждены как-либо обрабатывать все имеющиеся значения, чтобы получить корректный результат. Чтобы сократить время выполнения запросов, на практике стараются избегать ситуации со слишком большим количеством таблиц на устройствах постоянного хранения.

Были разработаны расширения к «уровневому» методу для поддержания B+‍-структур, например, bLSM[2] и Diff-Index.[3] Время работы

Архитектура LSM-дерева позволяет удовлетворить запрос на чтение либо из оперативной памяти, либо за одно обращение к устройствам постоянного хранения. Запись тоже всегда быстра независимо от размеров хранилища.

SSTable на устройствах постоянного хранения неизменяема. Поэтому изменения хранятся в MemTable, а удаления должны добавлять в MemTable специальное значение. Поскольку новые считывания происходят последовательно по индексу, обновлённое значение или запись об удалении значения встретятся раньше, чем старые значения. Периодически запускаемое слияние старых SSTable на устройстве постоянного хранения будет производить эти изменения и действительно удалять и обновлять значения, избавляясь от ненужных данных.

Алгоритмы поиска:

https://backendinterview.ru/algostruct/graph.html https://backendinterview.ru/algostruct/index.html

Не знаю Знаю Понимаю Двоичный (бинарный) поиск

Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.

Также известен как метод деления пополам или дихотомия — классический алгоритм поиска элемента в отсортированном массиве (векторе), использующий дробление массива на половины.

Ищет элемент в отсортированном массиве:

Определение значения элемента в середине структуры данных. Полученное значение сравнивается с ключом.
Если ключ меньше значения середины, то поиск осуществляется в первой половине элементов, иначе — во второй.
Поиск сводится к тому, что вновь определяется значение серединного элемента в выбранной половине и сравнивается с ключом.
Процесс продолжается до тех пор, пока не будет найден элемент со значением ключа или не станет пустым интервал для поиска.

Не знаю Знаю Понимаю Троичный (Тернарный) поиск
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Трои́чный по́иск (Тернарный поиск) — это метод в информатике для поиска максимумов и минимумов функции, которая либо сначала строго возрастает, затем строго убывает, либо наоборот. Троичный поиск определяет, что минимум или максимум не может лежать либо в первой, либо в последней трети области, и затем повторяет поиск на оставшихся двух третях. Троичный поиск демонстрирует парадигму программирования «разделяй и властвуй».
```
/**
Находит максимум функции с одним экстремумом между l и r.
Чтобы найти минимум - достаточно поменять местами действия в ветках if/else.
*/
double l = ..., r = ..., EPS = ...; // входные данные
double m1, m2;
while (r - l > EPS) {
   m1 = l + (r - l) / 3;
   m2 = r - (r - l) / 3;
   if (f (m1) < f (m2))
      l = m1;
   else
      r = m2;
}
```
https://ru.wikipedia.org/wiki/Троичный_поиск
Не знаю Знаю Понимаю Поиск в ширину (BFS)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Поиск в ширину(Breadth-First Search, BFS) — это один из основных алгоритмов на графах. В результате поиска в ширину находится путь кратчайшей длины в невзвешенном графе, т.е. путь, содержащий наименьшее число рёбер. Например, если мы ищем на карте метро путь от Сокольников, до Парка Победы, содержащий наименьшее число станций, то мы ищем в ширину.

BFS следует концепции «расширяйся, поднимаясь на высоту птичьего полета» («go wide, bird’s eye-view»). Вместо того чтобы двигаться по определенному пути до конца, BFS предполагает движение вперед по одному соседу за раз.
Не знаю Знаю Понимаю Алгори́тм Де́йкстры
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Алгори́тм Де́йкстры (Dijkstra’s algorithm) — алгоритм на графах, изобретённый нидерландским учёным Эдсгером Дейкстрой в 1959 году. Находит кратчайшие пути от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса.

Каждой вершине из V сопоставим метку — минимальное известное расстояние от этой вершины до a. Алгоритм работает пошагово — на каждом шаге он «посещает» одну вершину и пытается уменьшать метки. Работа алгоритма завершается, когда все вершины посещены.

Инициализация. Метка самой вершины a полагается равной 0, метки остальных вершин — бесконечности. Это отражает то, что расстояния от a до других вершин пока неизвестны. Все вершины графа помечаются как не посещённые.

Шаг алгоритма. Если все вершины посещены, алгоритм завершается. В противном случае из ещё не посещённых вершин выбирается вершина u, имеющая минимальную метку. Мы рассматриваем всевозможные маршруты, в которых u является предпоследним пунктом. Вершины, в которые ведут рёбра из u, назовём соседями этой вершины. Для каждого соседа вершины u, кроме отмеченных как посещённые, рассмотрим новую длину пути, равную сумме значений текущей метки u и длины ребра, соединяющего u с этим соседом. Если полученное значение длины меньше значения метки соседа, заменим значение метки полученным значением длины. Рассмотрев всех соседей, пометим вершину u как посещённую и повторим шаг алгоритма.
Не знаю Знаю Понимаю Сигнатурный (словарный, полнотекстовый)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Полнотекстовый_поиск

Алгоритм балансировки нагрузки:

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/770248/ https://habr.com/ru/companies/otus/articles/782064/ https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/732648/

Не знаю Знаю Понимаю Round-Robin
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Round Robin - это один из классических алгоритмов балансировки нагрузки, который базируется на простой и эффективной идее: запросы от клиентов равномерно распределяются между серверами в циклическом порядке. Этот алгоритм был разработан исключительно для обеспечения равномерной нагрузки на серверы и минимизации времени ожидания ответа клиента.

Round Robin был одним из первых алгоритмов балансировки нагрузки и использовался в сетях даже до развития веб-приложений. Его суть заключается в том, что каждый новый запрос направляется на следующий сервер в кольце серверов, и при достижении конца списка серверов процесс начинается снова. Это гарантирует, что нагрузка распределяется равномерно, что особенно важно, когда серверы имеют одинаковые характеристики и могут обрабатывать запросы одинаково быстро.

Round Robin прост в реализации и обеспечивает базовую балансировку нагрузки. Однако, при использовании данного алгоритма, не учитывается актуальное состояние серверов или их производительность. Если один из серверов становится недоступным или медленным, алгоритм продолжит направлять к нему запросы, что может привести к неэффективному использованию ресурсов.

Преимущества:
- Простота реализации: один из самых простых алгоритмов балансировки нагрузки, и его легко внедрить.
- Равномерное распределение: обеспечивает равномерное распределение нагрузки на сервера, что делает его хорошим выбором для сценариев, где серверы имеют схожую производительность.
Недостатки:
- Не учитывает состояние серверов: не учитывает актуальное состояние серверов, поэтому даже недоступные серверы продолжат получать запросы.
- Не реагирует на нагрузку: не учитывает текущую нагрузку на серверы, что может привести к перегрузке некоторых серверов, особенно если они обрабатывают запросы медленнее других.
Ограниченный вариант: может быть менее подходящим для сценариев, где серверы имеют различную производительность или актуальное состояние серверов критично.

Не знаю Знаю Понимаю Least Connections

Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.

Least Connections (Наименьшее количество соединений) - это алгоритм балансировки нагрузки, который призван выбирать сервер с наименьшим активным соединением из числа доступных серверов.

Этот алгоритм ориентирован на учет текущей нагрузки на серверы и позволяет маршрутизировать запросы к серверам, у которых наименьшая нагрузка.

Работа алгоритма состоит в следующем:

При поступлении нового запроса, балансировщик нагрузки анализирует количество активных соединений на каждом из серверов в пуле.

Запрос направляется на сервер с наименьшим количеством активных соединений.

Счетчик активных соединений обновляется.

Least Connections является более интеллектуальным алгоритмом по сравнению с Round Robin, так как он учитывает текущую нагрузку на серверы, позволяя эффективно распределять запросы даже в ситуациях, где серверы имеют разную производительность.

Преимущества:

Эффективное распределение нагрузки: Обеспечивает более равномерное распределение нагрузки на серверы, что делает его подходящим для сценариев, где серверы имеют разную производительность.

Учет активных соединений: Алгоритм учитывает актуальное состояние серверов и направляет запросы к серверу с наименьшим количеством активных соединений, что уменьшает вероятность перегрузки.

Недостатки:

Сложность реализации: может потребовать сложных механизмов учета активных соединений на серверах.

Отсутствие учета производительности серверов: учитывает только количество активных соединений, но не учитывает производительность серверов, что может привести к неоптимальному распределению нагрузки в некоторых случаях.

Не знаю Знаю Понимаю IP Hash

Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.

Алгоритм IP Hash – это метод балансировки нагрузки, который основан на IP-адресе клиента. Этот метод определяет сервер, на который следует направить запрос, исходя из IP-адреса клиента. Таким образом, одному и тому же клиенту всегда будет назначен один и тот же сервер, что позволяет сохранить состояние между запросами от одного и того же клиента.

Работа алгоритма IP Hash следующая:

Для каждого входящего запроса определяется IP-адрес клиента.

Применяется хеш-функция к IP-адресу, чтобы получить числовое значение (хеш).

Хеш значение используется для выбора сервера из пула серверов. Обычно используется операция взятия остатка от деления хеша на количество серверов.

IP Hash может быть особенно полезным в сценариях, где необходимо поддерживать сессию между клиентом и сервером. Например, в веб-приложениях, где пользователь должен оставаться на одном и том же сервере для сохранения состояния в течение сеанса.

Преимущества:

Сохранение состояния: IP Hash обеспечивает сохранение состояния между клиентом и сервером, что делает его подходящим для сценариев, требующих управления сессиями и кеширования.

Постоянная маршрутизация: Клиент всегда будет направляться на один и тот же сервер, что полезно для устойчивости и непрерывности обслуживания клиентов.

Недостатки:

Ограничения масштабирования: IP Hash может ограничивать масштабирование, так как клиенты будут всегда маршрутизироваться на один и тот же сервер, что может создавать дисбаланс нагрузки.

Особенности прокси и балансировщиков: В некоторых случаях, использование балансировщиков или прокси-серверов может затруднить применение IP Hash.

Не знаю Знаю Понимаю Least Response Time
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Наименьшее время отклика.

Алгоритм Least Response Time балансирует нагрузку, направляя запросы на сервер, которые демонстрируют наилучшую производительность в данный момент. Он учитывает два ключевых фактора: время отклика сервера и количество активных соединений. Принцип работы
```
Для каждого сервера в системе балансировщик нагрузки постоянно мониторит время, которое требуется серверу для обработки запроса и отправки ответа.
Также отслеживается количество активных соединений на каждом сервере.
При поступлении нового запроса выбирается сервер с наименьшим временем отклика и наименьшим количеством активных соединений.
Помимо времени отклика и количества активных соединений могут учитываться дополнительные веса: score = (response_time * weight1) + (active_ connections * weight2)
```
Преимущества
- Учет текущей производительности серверов и динамическая адаптация обеспечивают оптимальный баланс и наилучший пользовательский опыт.
- Метод хорошо работает с серверами разной мощности и приложениями с разными характеристиками.
Недостатки
- Сложность реализации – алгоритм требует постоянного мониторинга и анализа производительности серверов.
- Необходимость обработки большего объема данных для принятия решений создает повышенную нагрузку на балансировщик.
- Определение и динамическое обновление дополнительных весов может стать нетривиальной задачей.
Не знаю Знаю Понимаю Random
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Случайный выбор (Random, Randomized Load Balancing) распределяет входящие запросы между серверами случайным образом. Каждый новый запрос направляется на произвольно выбранный сервер из доступного пула, и для того, чтобы у каждого сервера был равный шанс (1/n, где n – число серверов) быть выбранным, для реализации алгоритма следует использовать не генератор псевдослучайных чисел, а тасование Фишера-Йетса. Преимущества
```
Обеспечивает равномерное распределение нагрузки в долгосрочной перспективе.
Простота реализации и низкие вычислительные затраты.
Не требует хранения состояния предыдущих запросов.
```
Недостатки

Недостаток – не учитывает текущую нагрузку на серверы и их производительность, поэтому лучше всего подходит для систем, где серверы имеют примерно одинаковую производительность, а задачи – более-менее равную сложность.

Алгоритм Power of Two Random Choices (лучший из двух случайных вариантов), представленный в 1996 году Майклом Митценмахером – усовершенствованная версия случайного выбора: вместо выбора одного случайного сервера, алгоритм выбирает два случайных сервера и направляет запрос на тот из них, который имеет меньшую нагрузку. Преимущества этого подхода перед простым случайным выбором:
```
Более равномерное распределение нагрузки и максимальное снижение вероятности перегрузки отдельных серверов.
Скорость – требует сравнения метрик всего лишь двух серверов вместо анализа состояния всей системы.
```

Сервисы и инструменты:

Сервисы метрик и логирования

Транзакции:

Транзакционные базы данных (базы, работающие через транзакции) выполняют требования ACID, которые обеспечивают безопасность данных.

https://habr.com/ru/articles/537594/ https://ru.wikipedia.org/wiki/Транзакция_(информатика)

Не знаю Джун Мидл Сеньор Уровни изоляции транзакций
- Джун: Начальные/Поверхностные знания.
- Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
- Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.
В идеале транзакции разных пользователей должны выполняться так, чтобы создавалась иллюзия, что пользователь текущей транзакции — единственный. Однако в реальности, по соображениям производительности и для выполнения некоторых специальных задач, СУБД предоставляют различные уровни изоляции транзакций.

Уровни описаны в порядке увеличения изолированности транзакций и, соответственно, надёжности работы с данными.
```
0 — Чтение незафиксированных данных (Read Uncommitted) — чтение незафиксированных изменений как своей транзакции, так и параллельных транзакций. Нет гарантии, что данные, изменённые другими транзакциями, не будут в любой момент изменены в результате их отката, поэтому такое чтение является потенциальным источником ошибок. Невозможны потерянные изменения (lost changes), возможны грязное чтение (dirty read), неповторяемое чтение и фантомы.
1 — Чтение зафиксированных данных (Read Committed) — чтение всех изменений своей транзакции и зафиксированных изменений параллельных транзакций. Потерянные изменения и грязное чтение не допускается, возможны неповторяемое чтение и фантомы.
2 — Повторяемое чтение (Repeatable Read, Snapshot) — чтение всех изменений своей транзакции, любые изменения, внесённые параллельными транзакциями после начала своей, недоступны. Потерянные изменения, грязное и неповторяемое чтение невозможны, возможны фантомы.
3 — Сериализуемый (Serializable) — сериализуемые транзакции. Результат параллельного выполнения сериализуемой транзакции с другими транзакциями должен быть логически эквивалентен результату их какого-либо последовательного выполнения. Проблемы синхронизации не возникают.
```
Чем выше уровень изоляции, тем больше требуется ресурсов, чтобы его обеспечить. Соответственно, повышение изолированности может приводить к снижению скорости выполнения параллельных транзакций, что является «платой» за повышение надёжности.

В СУБД уровень изоляции транзакций можно выбрать как для всех транзакций сразу, так и для одной конкретной транзакции. По умолчанию в большинстве баз данных используется уровень 1 (Read Committed). Уровень 0 используется в основном для отслеживания изменений длительных транзакций или для чтения редко изменяемых данных. Уровни 2 и 3 используются при повышенных требованиях к изолированности транзакций.
Не знаю Джун Мидл Сеньор Взаимная блокировка
- Джун: Начальные/Поверхностные знания.
- Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
- Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.
Взаимная блокировка (англ. deadlocks)

В некоторых случаях, две транзакции могут в ходе их обработки пытаться получить доступ к одной и той же части базы данных в одно и то же время, таким образом, что это будет препятствовать их совершению. Например, транзакция А может получить доступ к части Х базы данных, и транзакция В может получить доступ к Y части базы данных. Если в этот момент транзакция А пытается получить доступ к части Y базы данных, в то время как транзакция B пытается получить доступ к части X, возникает ситуация взаимоблокировки, и ни одна транзакция не может быть произведена. Системы обработки транзакций предназначены для обнаружения таких ситуаций. Обычно обе транзакции отменяются и производится откат, а затем они автоматически запускаются в другом порядке, так что взаимоблокировка не повторится. Или иногда, только одна из транзакций, попавших в тупик, отменяется, производится откат, и автоматически повторяется после небольшой задержки.

Взаимоблокировки могут происходить между тремя или более транзакциями. Чем больше транзакции связаны, тем труднее их обнаружить. Системы обработки транзакций даже установили практическое ограничение на тупиковые ситуации, которые они могут обнаружить.

MySQL:

https://www.opennet.ru/docs/RUS/sql/ https://wiki.gentoo.org/wiki/MySQL/Startup_Guide/ru

Не знаю Знаю Понимаю Движки таблиц
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
- MyIsam
- InnoDb
- Memory
- ...
Не знаю Джун Мидл Сеньор Типы индексов
- Джун: Начальные/Поверхностные знания.
- Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
- Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.
- Btree https://ru.wikipedia.org/wiki/B-дерево
- R-Tree (Пространственный индекс) https://ru.wikipedia.org/wiki/R-дерево_(структура_данных)
- Hash index
- Inverted index
- Уникальный индекс (Unique Index)
- Полнотекстовый индекс (Full-Text Index)
- Составной индекс
- Кластеризованные
- некластеризованные
https://timeweb.cloud/tutorials/sql/indeksy-v-sql-sozdanie-vidy-i-kak-rabotayut https://www.mysql.ru/docs/man/MySQL_indexes.html https://habr.com/ru/articles/556440/

PostgreSQL:

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/779698/ https://habr.com/ru/articles/340460/

Не знаю Джун Мидл Сеньор Индексы
- Джун: Начальные/Поверхностные знания.
- Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
- Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.
https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/330544/ https://habr.com/ru/companies/quadcode/articles/696498/

Фреймворки:

https://kinsta.com/blog/php-frameworks/

Не знаю Джун Мидл Сеньор Laravel
- Джун: Начальные/Поверхностные знания.
- Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
- Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.
Laravel — бесплатный веб-фреймворк с открытым кодом, предназначенный для разработки с использованием архитектурной модели MVC (англ. Model View Controller — модель-представление-контроллер). Laravel выпущен под лицензией MIT.

https://laravel.com/docs/
Не знаю Знаю Понимаю CodeIgniter
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
https://codeigniter.com/userguide3/index.html

Библиотеки/Инструменты:

PHP vendors

Не знаю Джун Мидл Сеньор Composer
- Джун: Начальные/Поверхностные знания.
- Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
- Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.
Composer — пакетный менеджер уровня приложений для языка программирования PHP, который предоставляет средства по управлению зависимостями в PHP-приложении. Composer разработали и продолжают поддерживать два программиста Nils Adermann и Jordi Boggiano. Они начали разрабатывать Composer в апреле 2011, а первый релиз состоялся 1 марта 2012. Идея создания пакетных менеджеров уровня приложений не нова и его авторы вдохновлялись уже существовавшими на тот момент времени npm для Node.js и bundler для Ruby.

Composer работает через интерфейс командной строки и устанавливает зависимости (например библиотеки) для приложения. Он также позволяет пользователям устанавливать PHP-приложения, которые доступны на packagist.org, который является его основным репозиторием, где содержатся все доступные пакеты.

https://getcomposer.org

Python:

https://pythonworld.ru/samouchitel-python

GoLang:

https://tproger.ru/translations/golang-basics

Lua:

https://habr.com/ru/articles/77413/

Frontend:

Навыки связанные с client-side разработкой

Не знаю Знаю Понимаю Минификация
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Cжатие js/css кода для ускорения загрузки

https://sky.pro/wiki/javascript/minimizaciya-i-obuedinenie-css-i-js/
Не знаю Знаю Понимаю Транспиляция
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Преобразование кода на новую версию или другой язык

https://ru.wikipedia.org/wiki/Транспайлер

TypeScript:

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/820027/ https://habr.com/ru/companies/macloud/articles/559902/

VueJS:

https://itanddigital.ru/bloghrconsulting/tpost/o9gce6b1b1-50-osnovnih-voprosov-i-otvetov-na-sobese

Angular:

https://metanit.com/web/angular2/

React:

https://metanit.com/web/react/ https://ru.legacy.reactjs.org/tutorial/tutorial.html

Webpack:

Webpack — это модульный сборщик (bundler) с открытым исходным кодом, написанный на JavaScript.

Он берёт несколько скриптов JavaScript с их зависимостями и объединяет в файл, который используется браузером.

Преимущества Webpack:

ускоряет разработку, убирая необходимость постоянно перезагружать веб-страницу при изменениях в JS-файлах;

обеспечивает разделение кода на отдельные модули, которые можно переиспользовать внутри веб-приложения;

позволяет избежать проблем с перезаписью глобальных переменных;

поддерживает минификацию, то есть сокращение объёма кода без изменения его функциональности;

умеет работать с разными спецификациями модулей.

HTML:

https://developer.mozilla.org/ru/docs/Learn/Getting_started_with_the_web/HTML_basics

XML/XSL:

https://www.hostcms.ru/documentation/step-by-step/xslt/

CSS:

https://webref.ru/css

Не знаю Знаю Псевдо-классы
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
псевдо-классы
Не знаю Знаю Нормализаця стилей
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
нормализаця стилей
Не знаю Знаю Медиазапросы
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
Медиазапросы
Не знаю Знаю animation,transition,transform
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
animation,transition,transform

CSS фреймворки:

CSS фреймворки

Android:

Навыки по разработке приложений для Android

iOS:

Навыки по разработке приложений на iOS, для iPhone , iMac

Linux:

https://help.ubuntu.com/kubuntu/desktopguide/ru/linux-basics.html https://habr.com/ru/articles/655275/

Владение языками:

Устная, письменна, и чтение.

Не знаю A1 A2 B1 B2 C1 C2 Английский

Сертификация CEFR

Английский

Методы достижения целей:

Методы достижения целей

Не знаю Знаю Понимаю SMART
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
подход к постановке целей, который помогает выбрать формулировку желаемого результата, дает чувство направления и помогает организовать и достичь целей.
Не знаю Знаю Понимаю GROW
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Модель_GROW

Бизнес-анализ:

Бизнес-анализ

Не знаю Знаю Понимаю Планирование
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Планирование

Матрица пользователя : abidsyakur7

Алгоритм стоит из 3 шагов:

Преимущества:

Недостатки:

Применение:

Преимущества:

Недостатки:

Применение:

Преимущества:

Недостатки:

Применение:

Виды:

Преимущества:

Недостатки:

Применение:

Преимущества:

Недостатки:

Применение:

Типы двоичных деревьев

Зачем нужно

Свойства

Ищет элемент в отсортированном массиве: