Матрица компетенций для IT специалиста

Матрица пользователя : trofimovavika2006

  • Заполненных тем 7
  • Заполненных навыков 23
  • Design-Pattern Data Search Владение языками algoritm Auth Balancer
  • 594
  • 2024-12-16 10:22:48
  • 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

  • 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.

  • 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.
  • 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.
  • 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

  • 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.
  • Английский

    Сертификация CEFR

    Английский

  • Французкий

    Сертификация CEFR

    Французкий