По моему мнению как раз "нравится понимать" это важный пререквизит к решению задачи.
это уже немного вне моего понимания.
Если и в самом деле "нравится понимать", то состояние "немного вне моего понимания" - временно и пройдет. Все в этой жизни проходит, и это тоже пройдет.
И опять же: у каждого свои ограничения и привязанности. Кто-то не может не кодить вечером и по выходным, а кто ограничен настолько, что нет времени кодить вечером и по выходным, ибо интересов много помимо кодинга и обстоятельства и условия иные.
В интернетах есть кучи рекомендаций "более прикладных книг по алгоритмам", как тот же Grokking Algorithms или Cracking the Coding Interview, но по этим книгам лично я не могу ничего сказать.
Сравним количество страниц в указанных книгах:
Кормен - Алгоритмы: построение и анализ. 3-е изд. (2020) - 1328 с.
Бхаргава А. - Грокаем Алгоритмы (2017) - 288 с. - гораздо экономнее, чем курить 1328 с. из Кормена.
Лакман Макдауэлл Г. - Карьера программиста (6е изд)(2020) - 690 с. - в 2 раза меньше стр., чем у Кормена.
А теперь оценим книги по цене:
$131 - Кормен - Алгоритмы - 1328 c. $33 - Карьера программиста - 690 с. $16 - Грокаем алгоритмы - 288 с.
Я не спорю что чтобы все это сделать можно этого не понимать и просто копипастить код откуда-нибудь, но лично мне все таки нравится понимать что я делаю, так и приятнее, и дебажить/улучшать легче потом.
Если "нравится понимать ..., так и приятнее" - не вопрос - "каждому - свое". Но это личный выбор и свое желание тратить свое время на погружение вглубь темы. Всегда ли есть время на такое погружение вглубь? Не поджимают ли сроки, чтобы не задумываться о таком погружение вглубь?
Да, про физику, но совсем не про школьный или вузовский курс физики, ибо там нет ничего про "скорость оперативной памяти на физическом уровне". По крайней мере когда я учился в вузе, ничего и близко не было.
Но я, если честно, не понимаю такого вашего упорства. Ну неинтересно вам это все — ну не идите в фаанг, ну не занимайтесь всей этой скучной математической водой и мутью
Что и делаю. А кроме SQL полно других интересных вещей. И на одном FAANG свет не сошелся.
Есть куча книг где все это описано в более свободной и не такой математичной форме и выкинуты доказательства изначально
если вы один раз разобрали алгоритм/структуру данных, написали и осознали, оно будет автоматически помниться и когда надо написать и вспомнить будет не сложно.
Если есть, то почему никто не приводит пример таких книг?
Про память не могу согласиться. Память функционирует иначе, чем хочется. Почему-то я до сих пор помню серийный номер Windows 98, хотя более 20 лет им не пользуюсь, а тогда пользовался часто. Но вот некоторые важные вещи вспомнить очень тяжело или вообще не получается, хотя были давно еще "один раз разобраны, написаны, осознаны". Вот и немецкий язык, к примеру, учил в школе 7 лет, потом в вузе 3 года, но после этого не использовал совсем и сейчас мало что помню. Пытался поговорить с немцами, но увы...
И такая надежда на память объяснима возрастом. Согласно данным в профиле я на 15 лет старше. Посмотрим что будет через 15 лет с памятью. Останется ли там хоть что-то, что было изучено 1 раз, но не используется десятилетиями.
Правила русского языка удается вспомнить пока еще? Я вот например пытаюсь и не могу. Для меня грамотное письмо теперь только навык, отработанный годами в школе и всю последующую жизнь. Но по-русски я общаюсь и пишу ежедневно, а не "один раз изучил" и все.
А что кто-то когда-то спращивал именно высшую математику у программистов?
Может где-то и спрашивают, не удивлюсь, если есть такие. Но пример про вышку и физику здесь приведен в том смысле, что принуждают тратить время на то, что в дальнейшей жизни не нужно от слова совсем или нужно низкому проценту, да и то ограниченно.
В данном контексте подготовки к вопросам FAANG: зачем тратить время на чтение обоснований и доказательств алгоритмов, если достаточно "просто разобрать алгоритм"? Есть такие книги без этой лишней мути?
Или вот например, недавно, была абсолютно продуктовая задача — есть массив с элементами с кучей повторов. Надо сгенерировать его уникальные перестановки. Как делать? Повторов очень много, генерировать все перестановки и отфильтровывать неуникальные неэффективно.
Вот это толковый пример и жизненный. А каков процент таких примеров в вопросах FAANG?
Если и в самом деле "нравится понимать", то состояние "немного вне моего понимания" - временно и пройдет.
Все в этой жизни проходит, и это тоже пройдет.
Мир гораздо фееричнее разнообразен, чем можно себе представить.
Что мешает расширить горизонты понимания окружающей действительности?
И опять же: у каждого свои ограничения и привязанности.
Кто-то не может не кодить вечером и по выходным, а кто ограничен настолько, что нет времени кодить вечером и по выходным, ибо интересов много помимо кодинга и обстоятельства и условия иные.
Ну у каждого свои ограничения и привязанности
И много ль ФМШ в России?
И какой процент программистов там учились?
Нет принуждения ходить туда, но ТАМ есть принуждение.
Теплое с мягким путать - не комильфо.
Разве ж захотел?
Я ж пишу "наврядли есть вообще".
Сравним количество страниц в указанных книгах:
Кормен - Алгоритмы: построение и анализ. 3-е изд. (2020) - 1328 с.
Бхаргава А. - Грокаем Алгоритмы (2017) - 288 с. - гораздо экономнее, чем курить 1328 с. из Кормена.
Лакман Макдауэлл Г. - Карьера программиста (6е изд)(2020) - 690 с. - в 2 раза меньше стр., чем у Кормена.
А теперь оценим книги по цене:
$131 - Кормен - Алгоритмы - 1328 c.
$33 - Карьера программиста - 690 с.
$16 - Грокаем алгоритмы - 288 с.
https://www.ozon.ru/product/grokaem-algoritmy-illyustrirovannoe-posobie-dlya-programmistov-i-lyubopytstvuyushchih-363274240
https://www.amazon.com/Grokking-Algorithms-Aditya-Bhargava-audio/dp/B07HQYBNYK
https://www.ozon.ru/product/karera-programmista-6-e-izdanie-lakman-makdauell-geyl-227305313
https://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-Programming-Questions/dp/0984782850
https://www.ozon.ru/product/algoritmy-postroenie-i-analiz-3-e-izd-340960868
Получается, что по экономии времени и денег выигрывает:
$16 - Бхаргава А. - Грокаем Алгоритмы (2017) - 288 с.
Остается вопрос в толковости книг.
Если "нравится понимать ..., так и приятнее" - не вопрос - "каждому - свое".
Но это личный выбор и свое желание тратить свое время на погружение вглубь темы.
Всегда ли есть время на такое погружение вглубь?
Не поджимают ли сроки, чтобы не задумываться о таком погружение вглубь?
Т.е. без чтения "обоснований и доказательств алгоритмов" никак не удается обойтись?
Да, про физику, но совсем не про школьный или вузовский курс физики, ибо там нет ничего про "скорость оперативной памяти на физическом уровне". По крайней мере когда я учился в вузе, ничего и близко не было.
В том то и дело, что только на одном интервью, а одно не "делает погоду", и к тому же "не в фаанг", что не удивительно.
Да, и вуз и школа и еще много где.
Идти туда не обязательно, но принуждение там обязательно есть.
Это всего лишь субъективное описание своих ощущений.
А так как нет доказательств и пруфов и наврядли есть вообще, то так и останется.
Я предпочитаю сам решать, что, как и когда мне делать.
Что и делаю. А кроме SQL полно других интересных вещей.
И на одном FAANG свет не сошелся.
За какую цену?
Если есть, то почему никто не приводит пример таких книг?
Про память не могу согласиться.
Память функционирует иначе, чем хочется.
Почему-то я до сих пор помню серийный номер Windows 98, хотя более 20 лет им не пользуюсь, а тогда пользовался часто.
Но вот некоторые важные вещи вспомнить очень тяжело или вообще не получается, хотя были давно еще "один раз разобраны, написаны, осознаны".
Вот и немецкий язык, к примеру, учил в школе 7 лет, потом в вузе 3 года, но после этого не использовал совсем и сейчас мало что помню. Пытался поговорить с немцами, но увы...
И такая надежда на память объяснима возрастом.
Согласно данным в профиле я на 15 лет старше.
Посмотрим что будет через 15 лет с памятью.
Останется ли там хоть что-то, что было изучено 1 раз, но не используется десятилетиями.
Правила русского языка удается вспомнить пока еще?
Я вот например пытаюсь и не могу.
Для меня грамотное письмо теперь только навык, отработанный годами в школе и всю последующую жизнь.
Но по-русски я общаюсь и пишу ежедневно, а не "один раз изучил" и все.
Надеюсь, расписал доступно?
Может где-то и спрашивают, не удивлюсь, если есть такие.
Но пример про вышку и физику здесь приведен в том смысле, что принуждают тратить время на то, что в дальнейшей жизни не нужно от слова совсем или нужно низкому проценту, да и то ограниченно.
В данном контексте подготовки к вопросам FAANG:
зачем тратить время на чтение обоснований и доказательств алгоритмов, если достаточно "просто разобрать алгоритм"?
Есть такие книги без этой лишней мути?
Вот это толковый пример и жизненный.
А каков процент таких примеров в вопросах FAANG?