Матрица компетенций для IT специалиста

Матрица пользователя : egrlpn2006

  • Заполненных тем 6
  • Заполненных навыков 20
  • Data Design-Pattern algoritm Paradigms Auth SDLC
  • 274
  • 2024-12-16 10:27:12
  • 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

  • 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

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

    https://htmlacademy.ru/blog/php/sessions-cookies

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

    В инкрементной модели полные требования к системе делятся на различные сборки. Терминология часто используется для описания поэтапной сборки ПО. Имеют место несколько циклов разработки, и вместе они составляют жизненный цикл «мульти-водопад». Цикл разделен на более мелкие легко создаваемые модули. Каждый модуль проходит через фазы определения требований, проектирования, кодирования, внедрения и тестирования. Процедура разработки по инкрементной модели предполагает выпуск на первом большом этапе продукта в базовой функциональности, а затем уже последовательное добавление новых функций, так называемых «инкрементов». Процесс продолжается до тех пор, пока не будет создана полная система.

    https://janberg.by/incremental-process-model-inkrementalnaya-model-processa-razrabotki-programmnogo-obespecheniya/

    https://sergeiantonov23.thkit.ee/wp/инкрементная-модель/

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

    Динамическое программирование — способ решения сложных задач путём разбиения их на более простые подзадачи. Он применим к задачам с оптимальной подструктурой, выглядящим как набор перекрывающихся подзадач, сложность которых чуть меньше исходной. В этом случае время вычислений, по сравнению с «наивными» методами, можно значительно сократить.

    Ключевая идея в динамическом программировании достаточно проста. Как правило, чтобы решить поставленную задачу, требуется решить отдельные части задачи (подзадачи), после чего объединить решения подзадач в одно общее решение. Часто многие из этих подзадач одинаковы. Подход динамического программирования состоит в том, чтобы решить каждую подзадачу только один раз, сократив тем самым количество вычислений. Это особенно полезно в случаях, когда число повторяющихся подзадач экспоненциально велико.

    Метод динамического программирования сверху — это простое запоминание результатов решения тех подзадач, которые могут повторно встретиться в дальнейшем. Динамическое программирование снизу включает в себя переформулирование сложной задачи в виде рекурсивной последовательности более простых подзадач.

  • 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.

  • 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.
  • 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:

  • 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

  • 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.
  • 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

  • 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.