С недавнего времени у меня появилась настойчивая мысль, что профессиональное развитие сильно замедлилось и это хочется как-то исправить. Да, читаю книги, слушаю курсы, но в то же время приходит и понимание того, что возможно пришло время сменить работу, здесь вроде как все изучено, плавно уходим в рутину. Данная мысль сподвигла меня на рассылку своего резюме в несколько компаний — лидеров рынка. После прохождения собеседования в 3 из них, я решил, как водится внести свои 5 копеек в освещение обширной темы собеседования, а именно технических вопросов по Java коллекциям, с которыми приходится сталкиваться. Да, знаю, читатель скажет: «коллекции — избитая тема, сколько можно», но часть из приведенных ниже вопросов, я задавал своим знакомым разработчикам, которые занимают именно позиции разработчиков («крепких середнячков», по меркам недалекой от Москвы глубинки, которые уверенно справляются со своей работой на практике, а вот в теории скажем так есть пробелы, потому, что работа не требует решения каких-то нетривиальных задач, да и потому что не всем это интересно — изучать как внутри работает структура данных), вызывало растерянность. Думаю, что рассмотренный материал будет не очень интересен разработчикам выше уровня Junior (я попрошу их комментировать, дополнять и критиковать изложенный здесь материал), а вот Junior`ы уверен, найдут в этой статье интересное для себя.

Недавно, в процессе работы, я столкнулся с задачей управления шедулерами в работающем приложении. У нас серверное приложение, и в конфигурационных файлах Spring мы указывали, какие задачи запускать по таймеру. Однако, далее появилась следующая задача: убирать из списка выполнения эти задачи или же менять cron-таймер, при этом не тормозя приложение.
В процессе гугления и чтения, я нашел, как это сделать. Всё оказалось гораздо проще, чем я думал. Но для того, чтобы это понять пришлось немного почитать.
Вероятно, эта статья будет полезна новичкам, но, возможно, и мастодонты почерпнут для себя что-то новое.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2
Часть 3

Оптимальная сортировка

Поздравляю! Теперь вы знаете о том, как анализировать сложность алгоритмов, что такое асимптотическая оценка и нотация «большое-О». Вы также в курсе, как интуитивно выяснить является ли сложностью алгоритма O( 1 ), O( log( n ) ), O( n ), O( n² ) и так далее. Вы знакомы с символами o, O, ω, Ω, Θ и понятием «наихудшего случая». Если вы добрались до этого места, то моя статья уже выполнила свою задачу.

Этот финальный раздел — опциональный. Он несколько сложнее, так что можете не стесняясь пропустить его, если хотите.От вас потребуется сфокусироваться и потратить некоторое время на решение упражнений. Однако, так же здесь будет продемонстрирован очень полезный и мощный способ анализа сложности алгоритмов, что, безусловно, стоит внимания.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1
Часть 2

Логарифмы

Если вы знаете, что такое логарифмы, то можете спокойно пропустить этот раздел. Глава предназначается тем, кто незнаком с данным понятием или пользуется им настолько редко, что уже забыл что там к чему. Логарифмы важны, поскольку они очень часто встречаются при анализе сложности. Логарифм — это операция, которая при применении её к числу делает его гораздо меньше (подобно взятию квадратного корня). Итак, первая вещь, которую вы должны запомнить: логарифм возвращает число, меньшее, чем оригинал. На рисунке справа зелёный график — линейная функция f(n) = n, красный — f(n) = sqrt(n), а наименее быстро возрастающий — f(n) = log(n). Далее: подобно тому, как взятие квадратного корня является операцией, обратной возведению в квадрат, логарифм — обратная операция возведению чего-либо в степень.

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы могут показаться читателю чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он окажется полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Опубликовано ранее:
Часть 1

Сложность

Из предыдущей части можно сделать вывод, что если мы сможем отбросить все эти декоративные константы, то говорить об асимптотике функции подсчёта инструкций программы будет очень просто. Фактически, любая программа, не содержащая циклы, имеет f( n ) = 1, потому что в этом случае требуется константное число инструкций (конечно, при отсутствии рекурсии — см. далее). Одиночный цикл от 1 до n, даёт асимптотику f( n ) = n, поскольку до и после цикла выполняет неизменное число команд, а постоянное же количество инструкций внутри цикла выполняется n раз.

Существует множество книг и статей по данной теме. В этой статье я попробую понятно рассказать самое основное.

Бинарное дерево — это иерархическая структура данных, в которой каждый узел имеет значение (оно же является в данном случае и ключом) и ссылки на левого и правого потомка. Узел, находящийся на самом верхнем уровне (не являющийся чьим либо потомком) называется корнем. Узлы, не имеющие потомков (оба потомка которых равны NULL) называются листьями.


Рис. 1 Бинарное дерево

От переводчика: данный текст даётся с незначительными сокращениями по причине местами излишней «разжёванности» материала. Автор абсолютно справедливо предупреждает, что отдельные темы покажутся чересчур простыми или общеизвестными. Тем не менее, лично мне этот текст помог упорядочить имеющиеся знания по анализу сложности алгоритмов. Надеюсь, что он будет полезен и кому-то ещё.
Из-за большого объёма оригинальной статьи я разбила её на части, которых в общей сложности будет четыре.
Я (как всегда) буду крайне признательна за любые замечания в личку по улучшению качества перевода.

Введение

Многие современные программисты, пишущие классные и широко распространённые программы, имеют крайне смутное представление о теоретической информатике. Это не мешает им оставаться прекрасными творческими специалистами, и мы благодарны за то, что они создают.

Тем не менее, знание теории тоже имеет свои преимущества и может оказаться весьма полезным. В этой статье, предназначенной для программистов, которые являются хорошими практиками, но имеют слабое представление о теории, я представлю один из наиболее прагматичных программистских инструментов: нотацию «большое О» и анализ сложности алгоритмов. Как человек, который работал как в области академической науки, так и над созданием коммерческого ПО, я считаю эти инструменты по-настоящему полезными на практике. Надеюсь, что после прочтения этой статьи вы сможете применить их к собственному коду, чтобы сделать его ещё лучше. Также этот пост принесёт с собой понимание таких общих терминов, используемых теоретиками информатики, как «большое О», «асимптотическое поведение», «анализ наиболее неблагоприятного случая» и т.п.

Эта статья рассказывает о времени выполнения и о расходе памяти большинства алгоритмов используемых в информатике. В прошлом, когда я готовился к прохождению собеседования я потратил много времени исследуя интернет для поиска информации о лучшем, среднем и худшем случае работы алгоритмов поиска и сортировки, чтобы заданный вопрос на собеседовании не поставил меня в тупик. За последние несколько лет я проходил интервью в нескольких стартапах из Силиконовой долины, а также в некоторых крупных компаниях таких как Yahoo, eBay, LinkedIn и Google и каждый раз, когда я готовился к интервью, я подумал: «Почему никто не создал хорошую шпаргалку по асимптотической сложности алгоритмов? ». Чтобы сохранить ваше время я создал такую шпаргалку. Наслаждайтесь!

Представляю вашему вниманию перевод очень ёмкой, и в то же время достаточно краткой (для такого масштаба проблемы) статьи Карла Чео. Я решил, что очень хочу сделать её перевод практически сразу, как только начал читать, и очень рад, что в итоге сделал это.

Для того, чтобы сделать обучение более веселым и интересным, представляю вам перечень важных теорий и концепций информатики, объяснённых с помощью аналогий с минимальным количеством технических деталей. Это будет похоже на очень быстрый курс информатики для всех с целью просто дать вам общее представление об основных концепциях.

Важные замечания:

• Пункты с неуказанным источником написаны мной самостоятельно. Поправьте меня, если вы заметите какие-то неточности. Предложите лучшую аналогию, если это возможно.
• Заголовки ссылаются на соответствующие им статьи в Wikipedia. Пожалуйста, читайте эти статьи для более серьезных и детальных объяснений.
• Аналогии — отличный способ объяснить материал, но они не идеальны. Если вы хотите по-настоящему понять перечисленные концепции, вам следует начать с фундаментальных азов и рассуждать, исходя из них.

Также зацените эту инфографику (вариант на русском), если вы просто начинающий программист.

Если вы регулярно используете Git, то вам могут быть полезны практические советы из этой статьи. Если вы в этом пока новичок, то для начала вам лучше ознакомиться с Git Cheat Sheet. Скажем так, данная статья предназначена для тех, у кого есть опыт использования Git от трёх месяцев. Осторожно: траффик, большие картинки!

Содержание:

1. Параметры для удобного просмотра лога
2. Вывод актуальных изменений в файл
3. Просмотр изменений в определённых строках файла
4. Просмотр ещё не влитых в родительскую ветку изменений
5. Извлечение файла из другой ветки
6. Пара слов о ребейзе
7. Сохранение структуры ветки после локального мержа
8. Исправление последнего коммита вместо создания нового
9. Три состояния в Git и переключение между ними
10. Мягкая отмена коммитов
11. Просмотр диффов для всего проекта (а не по одному файлу за раз) с помощью сторонних инструментов
12. Игнорирование пробелов
13. Добавление определённых изменений из файла
14. Поиск и удаление старых веток
15. Откладывание изменений определённых файлов
16. Хорошие примечания к коммиту
17. Автодополнения команд Git
18. Создание алиасов для часто используемых команд
19. Быстрый поиск плохого коммита

В Java для введения порядка среди определённых объектов можно написать компаратор — класс, содержащий функцию compare, которая сравнивает два объекта. Альтернативой компаратору является естественный порядок объектов: объект реализует интерфейс Comparable, который содержит метод compareTo, позволяющий сравнить этот объект с другим. Сравнивающая функция должна вернуть 0, если объекты равны, отрицательное число (обычно -1), если первый объект меньше второго, и положительное число (обычно 1), если первый больше. Обычно реализация такой функции не представляет сложностей, но имеется один случай, о котором многие забывают.

Сравнение используется различными алгоритмами от сортировки и двоичного поиска до поддержания порядка в сортированных коллекциях вроде TreeMap. Эти алгоритмы завязаны на три важных свойства сравнивающей функции: рефлексивность (сравнение элемента с самим собой всегда даёт 0), антисимметричность (сравнение A с B и B с A должны дать разный знак) и транзитивность (если сравнение A с B и B с C выдаёт одинаковый знак, то и сравнение A с C должно выдать такой же). Если сравнивающая функция не удовлетворяет этим свойствам, алгоритм может выдать совершенно непредсказуемый результат. Причём скорее всего вы не получите никакого исключения, просто результат будет неверный.

Как обнаружилось, несоблюдение этих свойств — не такая уж редкая ситуация. Проблема возникает при сравнении вещественных чисел — float или double.

Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод публикации «ExecutorService — 10 tips and tricks».



Абстракция ExecutorService была представлена еще в Java 5. На дворе шел 2004 год… На секунду – сейчас Java 5 и 6 больше не поддерживаются и Java 7 готовится пополнить список. А многие Java-программисты по-прежнему не в полной мере понимают как работает ExecutorService. В вашем распоряжении множество источников, но сейчас я хотел бы рассказать о малоизвестных тонкостях и практиках по работе с ней.

Перевод статьи Seven Deadly Sins of a Software Project автора Yegor Bugayenko.

Сопровождаемость — это наиболее ценное достоинство современной разработки программного обеспечения. Сопровождаемость может измеряться, в основном, рабочим временем, которое требуется новому разработчику, чтобы вникнуть в проект, до того, как он начнет вносить значимые изменения. Чем больше времени это занимает, тем меньше уровень сопровождаемости. В некоторых проектах это время близко к бесконечности, что означает, эти проекты практически не сопровождаемы. Я хочу рассказать вам о семи смертных грехах, которые делают программный продукт несопровождаемым.

Недавно на Хабре была опубликована статья под провокационным заголовком и призывом к прекращению изобретений велосипедов в API-строении. Поскольку тема мне интересна, то я просто не мог пройти мимо.
Увы, реальность за хабракатом меня сильно разочаровала — я увидел очередной велосипед, да еще и с квадратными колесами. (Коллеги, ничего личного, только техническое обсуждение.) Правда, авторы честно сказали, что увидели на нескольких сайтах модное слово REST и решили сделать по нему. Только вот поняли они этот «РЭСТ» по-своему, примерно как Дед Щукарь читал и понимал толковый словарь.
В этом топике я призываю по-настоящему покончить с велосипедами в API сайтов. Ведь получается какой анекдот: АПИ разрабатывается для упрощения доступа к сайту и легкости подключения внешних систем, а получается такой, что с ним еще сложнее, чем без него :)

Чуть ниже под катом я подпишу смертный приговор всем велосипедам в универсальных API. Чтобы не быть голословным, я все проиллюстрирую примерами.
Но должен предупредить сразу — после прочтения статьи вы не сможете без рвотного рефлекса смотреть на очередной велосипед Васи Пупкина под гордым названием «универсальное API сайта».

В повествовании будут рассмотрены следующие вопросы:

1. Базовые технологии: XML-RPC, REST, SOAP и краткое сравнение
2. Дао вебсервиса
3. Просветленные API
4. Как отличить сайтовое API от говна
5. Выводы

Игорь Шойфот — основатель, сооснователь, председатель, СЕО и СОО нескольких успешных стартапов (Epsylon Games, Fotki.com, vInternship, и еще более десятка), инвестор, представитель TMT Investments в Америке (с офисом в Сан-Франциско), преподаватель Университета Беркли (один из самых престижных государственных университетов США) и Университета Сан-Франциско, председатель совета директоров крупнейшего украинского инкубатора Happy Farm. Игорь и TMT Investments специализируются на инвестициях (от 250 тысяч $ до 5 миллионов) в продвинутые стартапы, а также помогают стартапам из СНГ и России выйти на международные рынки. Если вы из России или СНГ и приезжали в Долину для поиска инвестиций или бывали на каких-нибудь стартаперских вечеринках, то вы наверняка уже знакомы с Игорем.

Интервью получилось довольно провокационным и длинным, поэтому назвали его в шутку «Анатомия Игоря Шойфота» — типа «всё, что вы хотели, но боялись у Шойфота спросить». Кстати, кто не знает Игоря, предыдущее ознакомительное интервью (не моё) на Хабре было тут, а здесь отличная обучалка от Игоря о том, как делать питч-презентацию