Матрица пользователя

Профессиональные навыки

- Принципы/методы программирования

- - ООП

- Методы WEB авторизации

- Клиент-серверное и межсервисное взаимодействие

- Методологии разработки

- Патерны разработки

- - Архитектурные патерны

- - ORM

- Антипаттерны

- - Антипаттерны в ООП

- Алгоритмы и структуры данных

- - Основы алгоритмов

- - Cтруктуры данных

- - Сортировки массивов

- - Алгоритмы поиска

- - Криптография

- CI/CD инструменты

- - Docker

- Сервисы и инструменты

- Базы данных и очередей

- - Основы проектирования БД

- - MySQL

- PHP

- - Фреймворки

- - Библиотеки/Инструменты

- Frontend

- - Javascript

- - CSS

- - - CSS фреймворки

- Linux

- Сетевые протоколы (IP, Transport, etc)

Мягкие навыки

- Владение языками

- Методы достижения целей

Матрица пользователя : dvdudyrin

Заполненных тем 31
Заполненных навыков 109
Data SDLC PHP Auth Сеть Arrays architecture Paradigms sql Мягкие навыки
2739
2024-12-20 21:06:19

Скачать PDF

Профессиональные навыки:

Hard skills

Проекты и сервисы:

Пет проекты и сервисы

Принципы/методы программирования:

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

Не знаю Знаю Понимаю Императивное программирование
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Императи́вное программи́рование — парадигма программирования (стиль написания исходного кода компьютерной программы), для которой характерно следующее:
- в исходном коде программы записываются инструкции (команды);
- инструкции должны выполняться последовательно;
- данные, получаемые при выполнении предыдущих инструкций, могут читаться из памяти последующими инструкциями;
- данные, полученные при выполнении инструкции, могут записываться в память.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Императивное_программирование
Не знаю Знаю Понимаю Функциональное программирование
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Функциона́льное программи́рование — парадигма программирования, в которой процесс вычисления трактуется как вычисление значений функций в математическом понимании последних (в отличие от функций как подпрограмм в процедурном программировании).

Противопоставляется парадигме императивного программирования, которая описывает процесс вычислений как последовательное изменение состояний (в значении, подобном таковому в теории автоматов). При необходимости, в функциональном программировании вся совокупность последовательных состояний вычислительного процесса представляется явным образом, например, как список.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Функциональное_программирование
Не знаю Знаю Понимаю Структурное программирование
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Парадигма программирования, в основе которой лежит представление программы в виде иерархической структуры блоков.

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

Патерны разработки:

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

Основные шаблоны проектирования:

Design Patterns, описанные в книге "Банды четырех"

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

ORM:

todo

Не знаю Знаю Понимаю Lazy Load
- 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

Антипаттерны при написании кода:

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

Антипаттерны в ООП:

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

Не знаю Знаю Вызов предка
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
Call super: Для реализации прикладной функциональности методу класса-потомка требуется в обязательном порядке вызывать те же методы класса-предка.
Не знаю Знаю Божественный объект
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
God object: Концентрация слишком большого количества функций в одной части системы (классе).

Алгоритмы и структуры данных:

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

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

Основы алгоритмов:

https://education.yandex.ru/handbook/algorithms https://apptractor.ru/info/articles/6-algoritmov-kotorye-dolzhen-znat-kazhdyy-razrabotchik.html https://codechick.io/tutorials/dsa/dsa-algorithm

Не знаю Знаю Понимаю Асимптотический анализ / Сложность
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Асимптотический анализ показывает порядок роста алгоритма - как увеличивается время работы алгоритма при увеличении объема входных данных. По факту измеряем не время, а число операций, например - сравнения,присваивания,выделение памяти. Обычно измеряется наихудший случай выполнения, если не оговорено иное. Записывается, как O(n) (О нотация, О большое) . Примеры:
```
Константный — O(1)
Линейный — O(n)
Логарифмический — O( log n)
Линеарифметический — O(n·log n)
Квадратичный — O(n 2)
И другие
```
https://education.yandex.ru/handbook/algorithms/article/algoritmy-i-slozhnost
Не знаю Знаю Понимаю Рекурсия
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Рекурсия – это когда функция вызывает сама себя(напрямую или через функцию посредника), как правило, с другими аргументами. Рекурсия помогает писать код более компактно и понятно, однако имеет оверхэд по памяти из-за необходимости хранить стек вызова. Для оптимизации можно переписать алгоритм используя циклы - любая рекурсия может быть переделана в цикл, как правило, вариант с циклом будет эффективнее. Также есть хвостовая рекурсия.

Хвостовая рекурсия — частный случай рекурсии, при котором любой рекурсивный вызов является последней операцией перед возвратом из функции. Подобный вид рекурсии примечателен тем, что может быть легко заменён на итерацию путём формальной и гарантированно корректной перестройки кода функции. Оптимизация хвостовой рекурсии путём преобразования её в плоскую итерацию реализована во многих оптимизирующих компиляторах. В некоторых функциональных языках программирования спецификация гарантирует обязательную оптимизацию хвостовой рекурсии.
Не знаю Знаю Понимаю Разделяй и властвуй
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Разделяй и властвуй(divide and conquer) — важная парадигма разработки алгоритмов, заключающаяся в рекурсивном разбиении решаемой задачи на две или более подзадачи того же типа, но меньшего размера, и комбинировании их решений для получения ответа к исходной задаче; разбиения выполняются до тех пор, пока все подзадачи не окажутся элементарными.

Типичный пример — алгоритм сортировки слиянием. Чтобы отсортировать массив чисел по возрастанию, он разбивается на две равные части, каждая сортируется, затем отсортированные части сливаются в одну. Эта процедура применяется к каждой из частей до тех пор, пока сортируемая часть массива содержит хотя бы два элемента (чтобы можно было её разбить на две части).

Алгоритм стоит из 3 шагов:
- Разделяй. Разделяем задачу на подзадачи с помощью рекурсии.
- Властвуй. Как только задачи станут достаточно малы — рекурсивно решаем.
- Объединяй. Объединяем все подзадачи в одно целое, чтобы получить решение исходной задачи.
Не знаю Знаю Понимаю Жадный алгоритм
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Жадный алгоритм — алгоритм, заключающийся в принятии локально оптимальных решений на каждом этапе, допуская, что конечное решение также окажется оптимальным. В общем случае нельзя сказать, можно ли получить оптимальное решение с помощью жадного алгоритма применительно к конкретной задаче. Но есть две особенности, характерные для задач, которые решаются с помощью жадных алгоритмов: принцип жадного выбора и свойство оптимальности для подзадач. Принцип жадного выбора

Говорят, что к задаче оптимизации применим принцип жадного выбора, если последовательность локально оптимальных выборов дает глобально оптимальное решение. В этом состоит главное отличие жадных алгоритмов от динамического программирования: во втором просчитываются сразу последствия всех вариантов.

Чтобы доказать, что жадный алгоритм дает оптимум, нужно попытаться провести доказательство, аналогичное доказательству алгоритма задачи о выборе заявок. Сначала мы показываем, что жадный выбор на первом шаге не закрывает путь к оптимальному решению: для любого решения есть другое, согласованное с жадным выбором и не хуже первого. Потом мы показываем, что подзадача, возникшая после жадного выбора на первом шаге, аналогична исходной. По индукции будет следовать, что такая последовательность жадных выборов дает оптимальное решение.

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 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.

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 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 Поиск в глубину (DFS)
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Поиск в глубину(Depth-First Search, DFS) находит такой путь от данной вершины, до нужной, что этот путь содержит минимальную сумму ребер графа. Например, если мы ищем на карте метро путь от Сокольников, до Парка Победы, требующий наименьшее время для переезда(расстояние между каждыми соседними станциями, будет весом ребра), то мы ищем в глубину.

DFS следует концепции «погружайся глубже, головой вперед» («go deep, head first»). Идея заключается в том, что мы двигаемся от начальной вершины (точки, места) в определенном направлении (по определенному пути) до тех пор, пока не достигнем конца пути или пункта назначения (искомой вершины). Если мы достигли конца пути, но он не является пунктом назначения, то мы возвращаемся назад (к точке разветвления или расхождения путей) и идем по другому маршруту.
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.

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/

Криптография:

Криптогра́фия — наука о методах обеспечения конфиденциальности (невозможности прочтения информации посторонним), целостности данных (невозможности незаметного изменения информации), аутентификации (проверки подлинности авторства или иных свойств объекта), а также невозможности отказа от авторства.

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

Не знаю Знаю Понимаю Симметричное шифрование
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Заключается в том, что обе стороны-участники обмена данными имеют абсолютно одинаковые ключи для шифрования и расшифровки данных. Данный способ осуществляет преобразование, позволяющее предотвратить просмотр информации третьей стороной.
Не знаю Знаю Понимаю Aсимметричное шифрование
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Предполагает использовать в паре два разных ключа — открытый и секретный. В асимметричном шифровании ключи работают в паре — если данные шифруются открытым ключом, то расшифровать их можно только соответствующим секретным ключом и наоборот — если данные шифруются секретным ключом, то расшифровать их можно только соответствующим открытым ключом. Использовать открытый ключ из одной пары и секретный с другой — невозможно. Каждая пара асимметричных ключей связана математическими зависимостями. Данный способ также нацелен на преобразование информации от просмотра третьей стороной.
Не знаю Знаю Понимаю Алгоритм Хаффмана
- Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
- Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
Жадный алгоритм оптимального префиксного кодирования алфавита с минимальной избыточностью.

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

https://habr.com/ru/companies/samsung/articles/771572/

Методы тестирования:

https://habr.com/ru/articles/549054/ https://habr.com/ru/articles/587620/ https://xbsoftware.ru/blog/metodologii-testirovaniya-po-kakuyu-vybrat/

CI/CD инструменты:

Технологии используемые в разработке для развертывания и деплоя

Не знаю Джун Мидл Сеньор Gitlab CI/CD
- 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://docs.gitlab.com/ee/ci/
Не знаю Джун Мидл Сеньор Github CI/CD
- 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://github.com/solutions/ci-cd/

Docker:

https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/docker/

Не знаю Джун Мидл Сеньор Docker-compose
- 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.
- Команды
- Настройка docker-compose.yml
- Принципы работы с сетью
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/450312/ https://docs.docker.com/compose/

Kubernetes:

https://habr.com/ru/articles/258443/ https://kubernetes.io/ru/docs/concepts/overview/what-is-kubernetes/

Сервисы и инструменты:

Сервисы метрик и логирования

Не знаю Джун Мидл Сеньор Git
- 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.
Git — распределённая система управления версиями.

https://git-scm.com/doc

Базы данных и очередей:

Базы данны SQL, NoSQL и сервисы очередей

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

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)

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
- ...

PostgreSQL:

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

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/

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/

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 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

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

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/

Не знаю Джун Мидл Сеньор Shell/Bash
- 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.
Командный интерпретатор в Linux подобных системах.

https://habr.com/ru/articles/47163/ https://ruvds.com/doc/bash.pdf https://proglib.io/p/bash-23-advanced-commands

Навыки общения и социализации:

https://blog.karpachoff.com/kommunikativnye-navyki-kak-ih-razvit-i-uluchshit

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.

Бизнес-анализ:

Бизнес-анализ

Матрица пользователя : dvdudyrin

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: