Матрица компетенций для IT специалиста

Матрица пользователя : andrey12233393

  • Заполненных тем 13
  • Заполненных навыков 54
  • Data Design-Pattern Auth architecture Paradigms algoritm SOLID Search Arrays API
  • 1008
  • 2024-12-08 13:18:58
  • YAGNI
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

    AGNI («You aren't gonna need it»; с англ. — «Вам это не понадобится») — процесс и принцип проектирования ПО, при котором в качестве основной цели и/или ценности декларируется отказ от избыточной функциональности, — то есть отказ добавления функциональности, в которой нет непосредственной надобности.

    Согласно адептам принципа YAGNI, желание писать код, который не нужен прямо сейчас, но может понадобиться в будущем, приводит к следующим нежелательным последствиям:

    Тратится время, которое было бы затрачено на добавление, тестирование и улучшение необходимой функциональности.
Новые функции должны быть отлажены, документированы и сопровождаться.
Новая функциональность ограничивает то, что может быть сделано в будущем, — ненужные новые функции могут впоследствии помешать добавить новые нужные.
Пока новые функции действительно не нужны, трудно полностью предугадать, что они должны делать, и протестировать их. Если новые функции тщательно не протестированы, они могут неправильно работать, когда впоследствии понадобятся.
Это приводит к тому, что программное обеспечение становится более сложным (подчас чрезмерно сложным).
Если вся функциональность не документирована, она может так и остаться неизвестной пользователям, но может создать различные риски для безопасности пользовательской системы.
Добавление новой функциональности может привести к желанию ещё более новой функциональности, приводя к эффекту «снежного кома».

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

  • 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

  • Принципы ООП
    • 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

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

    Знаю - знаю определение Понимаю - привести пример и досконально объяснить суть.

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

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

    https://ru.wikipedia.org/wiki/Принцип_открытости/закрытости

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

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

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

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

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

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

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

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

    https://google.aip.dev/general

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

    WebSocket — это протокол двусторонней связи для постоянного обмена сообщениями клиента и сервера. Как и HTTP, WebSocket работает поверх TCP. Но вместо периодического соединения формата «запрос – ответ», держит постоянное соединение с сервером. Поэтому сервер всегда знает конкретного клиента «в лицо» и может отправить ему данные без дополнительного запроса. Например, используется для систем оповещений и чатов браузерных игр.

    До появления полноценного стандарта подобные задачи решались двумя способами. Первый, периодические запросы «у меня есть новые сообщения» — но этот способ фактически мертв. Второй, Long-polling запросы — сервер не ограничен по времени, в течении которого он должен отдать ответ. Когда сервер получает запрос, он ответит на него, когда данные будут доступны для отправки. А браузер, в свою очередь, как только получит эти данные, сразу же делает новый запрос. Для конечного пользователя это выглядит как постоянное соединение с сервером.

    В отличие от gRPC, вам не нужно будет изучать какой-то специфический формат обмена данными. WebSocket использует свой собственный бинарный формат, внутри которого вы можете передавать что угодно в удобной для вашего приложения форме.

    Общение через WebSocket может быть реализовано по принципам REST — HTTP-метод + ресурс + тело запроса. Или реализовано, как JSON-RPC — имя процедуры + список параметров. Либо вовсе использовать GraphQL — называется «подпиской» (subscription).

    Самое частое применение WebSocket — real-time чаты. Новое сообщение получатель видит, когда сервер рассылает сообщения всем адресатам, а не когда запрашивает сам. Библиотеки для WebSocket-сервера существуют почти для всех языков и их фреймворков. Вопрос будет только в выборе самого популярного и/или удобного лично для вас.

    https://developer.mozilla.org/ru/docs/Web/API/WebSockets_API https://learn.javascript.ru/websockets

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

    Model-View-Controller (MVC, «Модель-Представление-Контроллер», «Модель-Вид-Контроллер») — схема разделения данных приложения и управляющей логики на три отдельных компонента: модель, представление и контроллер — таким образом, что модификация каждого компонента может осуществляться независимо.

    Модель (Model) предоставляет данные и реагирует на команды контроллера, изменяя своё состояние.
Представление (View) отвечает за отображение данных модели пользователю, реагируя на изменения модели.
Контроллер (Controller) интерпретирует действия пользователя, оповещая модель о необходимости изменений.

    https://ru.wikipedia.org/wiki/Model-View-Controller

  • SSR & SPA
    • 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.

    Особенности и преимущества.

    https://tproger.ru/articles/ssr-ili-spa-veb-sajty-chto-vybrat-dlya-vas-i-vawego-biznesa?ysclid=m48t4dcym7320970775

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

    https://ru.wikipedia.org/wiki/Model-View-Presenter

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

    https://ru.wikipedia.org/wiki/Model-View-ViewModel

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

    todo

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

    todo

  • Ненужная сложность
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

    Внесение ненужной сложности в решение.

  • Процедурный код
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

    Procedural code: Когда другая парадигма является более подходящей.

  • Спагетти-код
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

    Spaghetti code, иногда «макароны»: Код с чрезмерно запутанным порядком выполнения.

  • Одиночество
    • Знаю: Знаю что это, читал/изучал.

    Singletonitis: Неуместное использование паттерна одиночка.

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

    Асимптотический анализ показывает порядок роста алгоритма - как увеличивается время работы алгоритма при увеличении объема входных данных. По факту измеряем не время, а число операций, например - сравнения,присваивания,выделение памяти. Обычно измеряется наихудший случай выполнения, если не оговорено иное. Записывается, как O(n) (О нотация, О большое) . Примеры:

    Константный — O(1)
Линейный — O(n)
Логарифмический — O( log n)
Линеарифметический — O(n·log n)
Квадратичный — O(n 2)
И другие

    https://education.yandex.ru/handbook/algorithms/article/algoritmy-i-slozhnost

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

    Жадный алгоритм — алгоритм, заключающийся в принятии локально оптимальных решений на каждом этапе, допуская, что конечное решение также окажется оптимальным. В общем случае нельзя сказать, можно ли получить оптимальное решение с помощью жадного алгоритма применительно к конкретной задаче. Но есть две особенности, характерные для задач, которые решаются с помощью жадных алгоритмов: принцип жадного выбора и свойство оптимальности для подзадач. Принцип жадного выбора

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

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

  • 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

  • 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:

  • 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

  • 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

  • Быстрая сортировка / Quicksort
    • 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.

  • 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.

  • Сортировка кучей
    • 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.

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

    Поиск в ширину(Breadth-First Search, BFS) — это один из основных алгоритмов на графах. В результате поиска в ширину находится путь кратчайшей длины в невзвешенном графе, т.е. путь, содержащий наименьшее число рёбер. Например, если мы ищем на карте метро путь от Сокольников, до Парка Победы, содержащий наименьшее число станций, то мы ищем в ширину.

    BFS следует концепции «расширяйся, поднимаясь на высоту птичьего полета» («go wide, bird’s eye-view»). Вместо того чтобы двигаться по определенному пути до конца, BFS предполагает движение вперед по одному соседу за раз.

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

    Поиск в глубину(Depth-First Search, DFS) находит такой путь от данной вершины, до нужной, что этот путь содержит минимальную сумму ребер графа. Например, если мы ищем на карте метро путь от Сокольников, до Парка Победы, требующий наименьшее время для переезда(расстояние между каждыми соседними станциями, будет весом ребра), то мы ищем в глубину.

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