• 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

• 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

• Джун: Может объяснить базовые принципы.
• Мидл: Разбирается в принципах ООП.
• Синьор: Может на лафкодинге показать пример принципов ООП.

Принципы:

• Абстракция
• Инкапсуляция
• Наследование (Делегация, Композиция, Агрегация)
• Полиморфизм

Знания на сеньора:

• Динамическое связывание методов
• Динамическое создание и уничтожение объектов
• Значительная глубина абстракции
• Наследование «размывает» код
• Инкапсуляция снижает скорость доступа к данным

https://ru.wikipedia.org/wiki/Объектно-ориентированное_программирование

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

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

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

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

• 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/

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

«Iterative Model» (итеративная или итерационная модель)

Итерационная модель жизненного цикла не требует для начала полной спецификации требований. Вместо этого, создание начинается с реализации части функционала, становящейся базой для определения дальнейших требований. Этот процесс повторяется. Версия может быть неидеальна, главное, чтобы она работала. Понимая конечную цель, мы стремимся к ней так, чтобы каждый шаг был результативен, а каждая версия — работоспособна.

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

• 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

• 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.

• 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.

• 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.

• 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

• 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

• 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

• 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.

• 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

• 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.

• 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.

• 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

• 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.

• 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.

• 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.

• 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

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

Или сортировка простыми обменами. Обходим массив от начала до конца, попутно меняя местами неотсортированные соседние элементы. В результате первого прохода на последнее место «всплывёт» максимальный элемент. Теперь снова обходим неотсортированную часть массива (от первого элемента до предпоследнего) и меняем по пути неотсортированных соседей. Второй по величине элемент окажется на предпоследнем месте. Если за проход не произошло ни одного обмена, то массив отсортирован. Продолжая в том же духе, будем обходить всё уменьшающуюся неотсортированную часть массива, запихивая найденные максимумы в конец. Очевидно, не более чем после n итераций массив будет отсортирован.

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

Элементы входной последовательности просматриваются по одному, и каждый новый поступивший элемент размещается в подходящее место среди ранее упорядоченных элементов.

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

На очередной итерации будем находить минимум в массиве после текущего элемента и менять его с ним, если надо. Таким образом, после i-ой итерации первые i элементов будут стоять на своих местах. Нужно отметить, что эту сортировку можно реализовать двумя способами – сохраняя минимум и его индекс или просто переставляя текущий элемент с рассматриваемым, если они стоят в неправильном порядке.

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

Выбрать из массива элемент, называемый опорным(pivot). Это может быть любой из элементов массива. От выбора опорного элемента не зависит корректность алгоритма, но в отдельных случаях может сильно зависеть его эффективность. В ранних реализациях, как правило, опорным выбирался первый элемент, что снижало производительность на отсортированных массивах. Для улучшения эффективности может выбираться средний, случайный элемент или (для больших массивов) медиана первого, среднего и последнего элементов. Медиана всей последовательности является оптимальным опорным элементом, но её вычисление слишком трудоёмко для использования в сортировке. Сравнить все остальные элементы с опорным и переставить их в массиве так, чтобы разбить массив на три непрерывных отрезка, следующих друг за другом: «элементы меньшие опорного», «равные» и «большие». На практике массив обычно делят не на три, а на две части: например, «меньшие опорного» и «равные и большие»; такой подход в общем случае эффективнее, так как упрощает алгоритм разделения Для отрезков «меньших» и «больших» значений выполнить рекурсивно ту же последовательность операций, если длина отрезка больше единицы.

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

Сортировка, основанная на парадигме «разделяй и властвуй». Разделим массив пополам, рекурсивно отсортируем части, после чего выполним процедуру слияния: поддерживаем два указателя, один на текущий элемент первой части, второй – на текущий элемент второй части. Из этих двух элементов выбираем минимальный, вставляем в ответ и сдвигаем указатель, соответствующий минимуму. Слияние работает за O(n), уровней всего logn, поэтому асимптотика O(n logn). Эффективно заранее создать временный массив и передать его в качестве аргумента функции. Эта сортировка рекурсивна, как и быстрая, а потому возможен переход на квадратичную при небольшом числе элементов.

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

ßКуча (heap) — это не что иное, как двоичное дерево с некоторыми дополнительными правилами, которым оно должно следовать: во-первых, оно всегда должно иметь структуру кучи, где все уровни двоичного дерева заполняются слева направо, и, во-вторых, оно должно быть упорядочено в виде max-кучи или min-кучи. В качестве примера я буду использовать min-кучу.

Алгоритм пирамидальной сортировки — это метод сортировки, который полагается на такие структуры данных как двоичные кучи. Поскольку мы знаем, что кучи всегда должны соответствовать определенным требованиям, мы можем использовать это для поиска элемента с наименьшим значением, последовательно сортируя элементы, выбирая корневой узел кучи и добавляя его в конец массива.

Работает в худшем, в среднем и в лучшем случае (то есть гарантированно) за O(n*log n) операций при сортировке n элементов. Количество применяемой служебной памяти не зависит от размера массива O(1). Может рассматриваться как усовершенствованная сортировка пузырьком, в которой элемент всплывает/тонет по многим путям.

• 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.

• 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

• 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.

• 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.

• 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.

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

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

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

алгоритм поиска кратчайшего пути во взвешенном графе

https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_Беллмана_—_Форда

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

Алгоритм нахождения длин кратчайших путей между всеми парами вершин во взвешенном ориентированном графе. Работает корректно, если в графе нет циклов отрицательной величины, а в случае, когда такой цикл есть, позволяет найти хотя бы один такой цикл. Алгоритм работает за Θ(n3) времени и использует Θ(n2) памяти.

https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Алгоритм_Флойда

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

Задача о рюкзаке (также задача о ранце) — NP-полная задача комбинаторной оптимизации. Своё название получила от конечной цели: уложить как можно большее число ценных вещей в рюкзак при условии, что вместимость рюкзака ограничена. С различными вариациями задачи о рюкзаке можно столкнуться в экономике, прикладной математике, криптографии и логистике.

В общем виде задачу можно сформулировать так: из заданного множества предметов со свойствами «стоимость» и «вес» требуется отобрать подмножество с максимальной полной стоимостью, соблюдая при этом ограничение на суммарный вес.

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

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

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

Наименьший объем трафика (Least Bandwidth, буквально – наименьшая пропускная способность) – динамический алгоритм балансировки нагрузки, который направляет входящие запросы на сервер, передающий наименьший объем данных в текущий момент. Особенно эффективен в средах, где пропускная способность сети является критическим фактором производительности. Принцип работы

Балансировщик нагрузки постоянно мониторит использование пропускной способности каждого сервера.
При поступлении нового запроса выбирается сервер с наименьшим текущим использованием полосы пропускания.
Запрос направляется на выбранный сервер.

Преимущества

Оптимизация использования сетевых ресурсов – алгоритм эффективно предотвращает перегрузку отдельных сетевых каналов.
Улучшение производительности за счет избежания задержек, связанных с перегрузкой сети.
Адаптация к изменениям в пропускной способности системы в реальном времени.

Недостатки

Постоянное измерение пропускной способности может создавать дополнительную нагрузку на систему.
Не учитывает использование CPU и памяти.

• 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.

• 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.

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

Цифровые подписи используются для установления подлинности документа, его происхождения и авторства, исключает искажения информации в электронном документе.

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

Преобразование входного массива данных произвольной длины в выходную битовую строку фиксированной длины. Такие преобразования также называются хеш-функциями или функциями свёртки, а их результаты называют хеш-кодом, контрольной суммой или дайджестом сообщения (англ. message digest). Результаты хеширования статистически уникальны. Последовательность, отличающаяся хотя бы одним байтом, не будет преобразована в то же самое значение.

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

• 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/

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

Приемочное тестирование

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

Тестирование производительности

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

RabbitMQ

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

ClickHouse

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

• один к одному
• один ко многим
• многие к одному
• многие ко многим

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

• Блочная репликация - При блочной репликации каждая операция записи выполняется не только на основном диске, но и на резервном. Таким образом тому на одном массиве соответствует зеркальный том на другом массиве, с точностью до байта повторяющий основной том
• Физическая репликация - Журналы (redo log или write-ahead log) содержат все изменения, которые вносятся в файлы базы данных. Идея физической репликации состоит в том, что изменения из журналов повторно выполняются в другой базе (реплике), и таким образом данные в реплике повторяют данные в основной базе байт-в-байт.
• Логическая репликация - Все изменения в базе данных происходят в результате вызовов её API – например, в результате выполнения SQL-запросов.
• Репликация триггерами - риггер – хранимая процедура, которая исполняется автоматически при каком-либо действии по модификации данных.
• Прикладная репликация - формирование векторов изменений непосредственно на стороне клиента. Клиент должен формировать детерминированные запросы, затрагивающие единственную запись.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Репликация_(вычислительная_техника)

https://habr.com/ru/articles/514500/

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

Партиционирование — это разбиение таблиц, содержащих большое количество записей, на логические части по неким выбранным администратором критериям. Партиционирование таблиц делит весь объем операций по обработке данных на несколько независимых и параллельно выполняющихся потоков, что существенно ускоряет работу СУБД. Для правильного конфигурирования параметров партиционирования необходимо, чтобы в каждом потоке было примерно одинаковое количество записей.

• горизонтальное партицирование
• вертикальное партицирование
• функциональное партицирование

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

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

Foreign key Внешние ключи позволяют установить связи между таблицами. Внешний ключ устанавливается для столбцов из зависимой, подчиненной таблицы, и указывает на один из столбцов из главной таблицы. Как правило, внешний ключ указывает на первичный ключ из связанной главной таблицы.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Внешний_ключ https://metanit.com/sql/mysql/2.5.php

• 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://ru.wikipedia.org/wiki/ACID

• 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.

• left
• right
• inner
• outer

• 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.

• Первая НФ
• Вторая НФ
• Третья НФ
• Четвертая НФ
• Пятая НФ
• Шестая НФ
• денормализация

• 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.

• 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.

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

• MyIsam
• InnoDb
• Memory
• ...

• 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/

• 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/

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

• Атомарные
• Составные
• Пересечение
• Объединение
• Псевдонимы

https://www.php.net/manual/ru/language.types.type-system.php

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

https://www.php.net/manual/ru/language.oop5.magic.php

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

https://www.php.net/manual/ru/language.oop5.late-static-bindings.php https://www.php.net/manual/ru/language.oop5.static.php

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

https://www.php.net/manual/ru/language.generators.overview.php https://www.php.net/manual/ru/language.oop5.iterations.php https://www.php.net/manual/ru/class.iterator.php

• Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

https://www.php.net/manual/ru/functions.arrow.php

• Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

https://code-basics.com/ru/languages/php/lessons/ternary-operator

• Использую: Знаю что это и как ими пользоваться
• Продвинутые знания: Понимаю особенности.

https://www.php.net/manual/ru/functions.anonymous.php

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

• error​clear​last
• error​get​last
• error_​log
• error_​reporting
• set​error​handler
• restore​error​handler
• set​exception​handler
• restore​exception​handler
• trigger_​error
• user_​error

• 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/

• Знакомо: Имею общее представление о большинстве форматах
• Знаю: Знаю плюсы и минусы основных форматов jpg, png, gif, svg, ico
• Понимаю: Понимаю и могу объяснить как устроены алгоритмы сжатия в различных форматах.

Растровые и векторные форматы изображений (jpg, png, gif, svg, ico, tiff, avif, apng, hiec, webp, bmp, raw и т.д.).

Оптимизация и особенности применения.

https://habr.com/ru/articles/803823/

• Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

Разница между let, var и const

• Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

Обработка ошибок и исключений

• Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

Что такое и особенности NaN

• Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

псевдо-классы

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

TCP/IP

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

UDP

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

HTTP/HTTPS

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

IMAP/POP3

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

SSH

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

TLS

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

DNS

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

• DDOS
• XSS

• Джун: Проактивно предупреждает о потенциальных проблемах, запрашивает помощь и так далее. Способен предоставлять отчет по задаче, когда спрашивают
• Мидл: Способен самостоятельно ставить себе задачи на протяжении длительного времени, занимаясь только согласованием видения с "архитекторами" и "владельцами продукта"
• Синьор: Имеет четкое понимание приоритетов задач с точки зрения разработки. Прислушивается к приоритетам с точки зрения бизнеса, способен обеспечить "героические" усилия (деливери в ограниченные сроки) не путем сверхусилий команды, а путем совместного упрощения задач и т.п.

• Джун: Способен отвечать на вопросы по проекту / технологиям. Способен делиться своими знаниями, в формате "здесь надо делать не так"
• Мидл: Способен эффективно обучать небольшую группу сотрудников. Составлять план развития.
• Синьор: Способен доносить знания неопределённо широкому кругу людей. Владеет навыками психологии-педагогики-групповой динамики для максимально эффективного менторинга

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

Способен оппонировать другим разработчикам, в том числе и вышестоящим, если уверен в своих аргументах. Отслеживает результаты коммуникаций в контексте конкретных действий

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

Применяет инженерный подход в общении - коммуникации используются как эффективный инструмент достижения целей. В рабочих процессах полностью отсутсвуют коммуникации, которые не способствуют достижению конкретных целей

• Начальный уровень: Способность эффективно слушать и понимать других участников коммуникации, ясное и понятное выражение своих мыслей и идей, умение задавать вопросы и запрашивать уточнения для полного понимания задач и требований. 
• Средний уровень: Грамотное и уверенное выступление перед аудиторией различного уровня сложности, адаптация к различным коммуникационным стилям и предпочтениям участников коммуникации, навыки убеждения и влияния на принятие решений и согласование с разными заинтересованными сторонами, способность конструктивно обрабатывать фидбэк и критику. 
• Высокий уровень: Эффективное управление конфликтами и разрешение спорных ситуаций в коммуникации, умение адаптировать свой стиль коммуникации к разным культурным контекстам и международным командам, умение вести эффективные совещания и встречи, учитывая потребности и цели всех участников.

Сертификация CEFR

Английский

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

Способен выполнить полный цикл бизнес-анализа, включая адекватное управление требованиями