Не смотри на меня. Я (не)много седой, с морщинами и уже не влезу в тот коричневый костюм, который был на тебе в 2005 году. Да-да, в ту ночь, когда ты верстал студенческую газету на казённом Ровере в крякнутом Паблишере. Надеюсь, пространственно-временной континуум всё же искривится в нужную ленту, ты прочтёшь это письмо и мы сможем что-то изменить. Ладно, я не дурак и знаю, что нет. Но всё же — я обращаюсь к 20-летнему тебе, потому что поговорить честно с самим собой — уже половина дела на пути к чему-то хорошему. Хорошего в нашем 2023 не хватает.

Здравствуйте, друзья!

Мы продолжаем разбирать максимально простым языком алгоритмы и структуры данных на JavaScript. Тема нашей сегодняшней статьи — рекурсия. Для многих разработчиков рекурсия кажется чем-то очень сложным и непонятным, но не переживайте, не так страшен черт, как его малюют.

И сегодня мы узнаем, как устроена рекурсия, а также разберем алгоритм сортировки массива под названием Quick Sort или, как еще его называют, быстрая сортировка Хоара. Как вы уже догадались, этот алгоритм рекурсивный.

Если вы еще не читали нашу первую статью (про алгоритмы поиска и Big O нотацию), то можете найти ее здесь.

Ссылку на вторую статью (про алгоритмы сортировки и оценку сложности алгоритмов по скорости и памяти) вы можете найти здесь.

А сейчас давайте перейдем к теме статьи.

Рекурсия

Рекурсия, если максимально упростить, это вызов функцией самой себя. Этот приём программирования можно использовать, когда есть возможность разбить задачу на несколько более простых подзадач. И, написав решение этой задачи в функции и вызывая ее рекурсивно, мы можем все эти задачи итеративно решить.

Давайте взглянем на простой пример.

Здравствуйте, друзья! Данным постом мы открываем цикл статей об алгоритмах и структурах данных.

В этой статье мы поговорим о том, зачем вообще их нужно знать веб-разработчикам, и затронем тему оценки сложности алгоритмов и Big O нотации.

Зачем мне алгоритмы? Я фронтендер!

Вы наверняка задумались: «А зачем мне нужно тратить своё время на изучение этих сложных алгоритмов, если я работаю с фронтендом? Как знание графов и бинарных деревьев поможет мне лучше отцентровать одну div-ку внутри другой div-ки?»

С одной стороны, знание алгоритмов и структур данных действительно напрямую не пригодится вам в практической работе. Но с другой стороны, существует одна весомая причина инвестировать немного своего времени в их изучение: знание алгоритмов и структур данных сделает вас лучше как разработчика.

Многие веб-разработчики на таких форумах, как Reddit и Stack Overflow, отмечали, что, освоив даже на базовом уровне эти фундаментальные основы программирования, чувствовали себя увереннее, профессиональнее и писали более чистый и структурированный код.

Также это помогло им прокачать главный скилл разработчика – умение логически думать и решать сложные технические задачи.

Кстати, именно по этой причине многие крупные IT-компании требуют от своих потенциальных сотрудников знания фундаментальных основ computer science, к которым как раз относятся алгоримты и структуры данных, и с пристрастием спрашивают их на собеседованиях.

Ведь они ищут лучших из лучших, и знание алгоритмов как раз делает вас лучше как разработчика. Тем более, лучше инвестировать свое свободное время в новые знания и навыки, чем в сериалы на Netflix.

И на этой прекрасной ноте давайте перейдем к основной теме статьи.

Всем привет! Меня зовут Наташа, я работаю фронтенд-разработчиком в отделе внутренней автоматизации в ГНИВЦ. Пишу эту статью, чтобы познакомиться и поделиться с вами мыслями, которые посещали меня в начале моего профессионального пути.

Начнём с того, что у меня техническое образование – в том году закончила кафедру «Информатика и управление» Калужского филиала Бауманского университета. Сфера IT всегда привлекала меня своей атмосферой, поэтому я изначально хотела сюда попасть.

Во время учебы постоянно видишь одногруппников, которые 24/7 сидят в ноутбуках с умным видом. А я вообще с техникой на Вы (спойлер: этот момент не сильно изменился). Но в какой-то момент мне попалось на глаза объявление о бесплатном оффлайн курсе «Frontend-разработка». Была не была, попробуем. 

Обучение проходило в стеке JavaScript, React, Typescript, Redux. На курсе мне дали всю базу JavaScript того времени (а прошло уже три года). После погружения предлагалось сделать клон всем известной (ныне запрещённой) социальной сети с фотографиями. По завершению проекта выдавали сертификат от организации.

После чего я на года два забыла про фронтенд, так как в моём родном городе было три подходящие вакансии по фронтенд-разработке, но только с опытом от года, а про стажировки там и не слышали.

Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, серьезные проблемы со зрением испытывают около 300 миллионов человек на нашей планете. Из них более 40 миллионов являются полностью незрячими.

Это огромная цифра, для сравнения: население Испании составляет всего 60 миллионов человек. По сути, в мире существуют целые «страны», населенные людьми с ограничениями по зрению, которым точно так же хочется общаться, делиться информацией и получать знания из всемирной паутины, как и всем нам.

Проведите эксперимент: закройте глаза и попробуйте воспользоваться Интернетом – прочитать новости на сайте Яндекса, зайти в вашу любимую социальную сеть или записать голосовое сообщение в мессенджере другу. Скорее всего, у вас ничего не получится.

А ведь с подобными проблемами каждый день сталкиваются миллионы слепых людей по всему миру. Итак, как же сделать сайт или приложение более доступными для незрячих и слабовидящих?

Традиционно разработка требует от программиста внимательности и сосредоточения. Это утверждение справедливо и для процесса вёрстки. Переключаясь между макетом и проектом, нужно приложить максимум усилий, чтобы каждое слово, отступ и оттенок оказались на своём месте. Это отличный тренажёр для глазомера, однако временами важные детали ускользают даже от самых зорких профессионалов…

Но отчаиваться рано: науке известны примеры полезных инструментов, которые не оставят веб-разработчиков беде.

В этой статье поговорим о расширениях для браузеров, помогающих облегчить процесс вёрстки и повысить её точность.

Все мы хотим быть продуктивнее и успевать делать больше работы. Но как это реально сделать на практике?

Сразу скажу, что проблема с продуктивностью для меня всегда была очень актуальна. Как оно обычно бывает – шеф дает задание и ставит дедлайн. Но тут на сцену выходит ее величество прокрастинация и смешивает мне все карты. Рука автоматически тянется открыть вкладку с видео-роликами или почитать новости на сайте Яндекса.

И только когда дедлайн уже вовсю маячит на горизонте, и начинает пахнуть жареным, я сажусь наконец за написание кода или анализ пулл-реквестов коллег. Знакомая картина? Увы, в этом я не одинок. Я долго пытался бороться с собой и пробовал разные методики, пока один из коллег не порекомендовал мне познакомиться с книгой «Глубокая работа».

Ее написал американский ученый и программист, выпускник знаменитого MIT, профессор и доктор компьютерных наук Кэл Ньюпорт. Кэл также является одним из самых продуктивных научных деятелей в своей области, выпускающий огромное количество научных статей в год.

В чем его секрет? В той самой пресловутой глубокой работе. Итак, вдохновившись примером Кэла Ньюпорта (а кто не хочет тоже стать монстром продуктивности?), я решил попробовать работать глубоко по его системе.

Как вы знаете, для формирования привычки нужно делать что-то новое в течение месяца. Именно столько времени я отвел на то, чтобы опробовать эту методику на практике. В этой статье я поделюсь результатами своего небольшого эксперимента. А результаты были, и весьма интересные.

Вёрстка помогает нам выстраивать содержимое веб-страниц по определённым правилам: например, строго в соответствии с согласованным макетом или в зависимости от пользовательского устройства.

Сегодня сайты неплохо умеют подстраивать свой контент и под различные размеры экранов, но так было не всегда.