Матрица компетенций для IT специалиста

Матрица пользователя : lev.savinoff

  • Заполненных тем 20
  • Заполненных навыков 37
  • Data Arrays algoritm PHP Auth Search API postgresql ORM Crypt
  • 687
  • 2024-12-18 07:08:42
  • Каскадная модель
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
    • Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.

    Каскадная модель (англ. waterfall model, иногда переводят как модель «Водопад») — модель процесса разработки программного обеспечения, в которой процесс разработки выглядит как поток, последовательно проходящий фазы анализа требований, проектирования, реализации, тестирования, интеграции и поддержки. В качестве источника названия часто указывают статью, опубликованную У. У. Ройсом в 1970 году; при том, что сам Ройс использовал итеративную модель разработки.

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

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

    todo

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

    TODO

  • 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.

  • 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

  • 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

  • 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.
  • 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

  • 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.
  • 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.

  • Сортировка пузырьком / Bubble sort
    • 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.

  • Сортировка вставками / Insertion sort
    • 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.

  • Сортировка выбором / Selection sort
    • 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.

  • Сортировка слиянием / Merge sort
    • 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.

  • 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

  • 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.

  • 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/

  • 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

  • Redis
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.
    • Понимаю: Понимаю (знаю достоинства и недостатки) и был опыт применения.
    • Строка (String)
    • Битовый массив (Bitmap)
    • Битовое поле (Bitfield)
    • Хеш-таблица (Hash)
    • Список (List)
    • Множество (Set)
    • Упорядоченное множество (Sorted set)
    • Геопространственные данные (Geospatial)
    • Структура HyperLogLog (HyperLogLog)
    • Поток (Stream)

    https://habr.com/ru/articles/204354/ https://redis.io/docs/latest/

  • Join
    • 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
  • Уровни изоляции транзакций
    • Джун: Начальные/Поверхностные знания.
    • Мидл: Средние знания. Можете объяснить суть и есть опыт применения..
    • Сеньор: Продвинутые знания. Можете показать на примере, знаете нюансы и можете научить.

    В идеале транзакции разных пользователей должны выполняться так, чтобы создавалась иллюзия, что пользователь текущей транзакции — единственный. Однако в реальности, по соображениям производительности и для выполнения некоторых специальных задач, СУБД предоставляют различные уровни изоляции транзакций.

    Уровни описаны в порядке увеличения изолированности транзакций и, соответственно, надёжности работы с данными.

    0 — Чтение незафиксированных данных (Read Uncommitted) — чтение незафиксированных изменений как своей транзакции, так и параллельных транзакций. Нет гарантии, что данные, изменённые другими транзакциями, не будут в любой момент изменены в результате их отката, поэтому такое чтение является потенциальным источником ошибок. Невозможны потерянные изменения (lost changes), возможны грязное чтение (dirty read), неповторяемое чтение и фантомы.
1 — Чтение зафиксированных данных (Read Committed) — чтение всех изменений своей транзакции и зафиксированных изменений параллельных транзакций. Потерянные изменения и грязное чтение не допускается, возможны неповторяемое чтение и фантомы.
2 — Повторяемое чтение (Repeatable Read, Snapshot) — чтение всех изменений своей транзакции, любые изменения, внесённые параллельными транзакциями после начала своей, недоступны. Потерянные изменения, грязное и неповторяемое чтение невозможны, возможны фантомы.
3 — Сериализуемый (Serializable) — сериализуемые транзакции. Результат параллельного выполнения сериализуемой транзакции с другими транзакциями должен быть логически эквивалентен результату их какого-либо последовательного выполнения. Проблемы синхронизации не возникают.

    Чем выше уровень изоляции, тем больше требуется ресурсов, чтобы его обеспечить. Соответственно, повышение изолированности может приводить к снижению скорости выполнения параллельных транзакций, что является «платой» за повышение надёжности.

    В СУБД уровень изоляции транзакций можно выбрать как для всех транзакций сразу, так и для одной конкретной транзакции. По умолчанию в большинстве баз данных используется уровень 1 (Read Committed). Уровень 0 используется в основном для отслеживания изменений длительных транзакций или для чтения редко изменяемых данных. Уровни 2 и 3 используются при повышенных требованиях к изолированности транзакций.

  • let, var и const
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

    Разница между let, var и const

  • Нормализаця стилей
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

    нормализаця стилей

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

    TCP/IP