Share This
Связаться со мной
Крути в низ
Categories
//❓ Зачем разработчику знать алгоритмы и структуры данных?

❓ Зачем разработчику знать алгоритмы и структуры данных?

Рассказываем о преимуществах, которые дает хорошее знание алгоритмов, о том, что именно нужно изучить в первую очередь, и как проходит алгоритмическая секция в техническом собеседовании.

zachem razrabotchiku znat algoritmy i struktury dannyh f7fb316 - ❓ Зачем разработчику знать алгоритмы и структуры данных?

Начинающие разработчики часто недооценивают важность изучения алгоритмов и структур данных – считают, что это слишком сложно, нудно и при этом не особенно нужно в реальной жизни. Прозрение наступает на собеседовании в какую-нибудь крупную компанию на позицию мидла: соискателям задают вопросы об алгоритмах и структурах данных, чтобы проверить способности к решению сложных практических задач.

Алгоритмы в реальной жизни

zachem razrabotchiku znat algoritmy i struktury dannyh 9d8a7b1 - ❓ Зачем разработчику знать алгоритмы и структуры данных?

Знание алгоритмов и тесно связанной с ними организации структуры данных необходимо для серьезной работы в любой отрасли информатики:

  1. Протоколы маршрутизации в коммуникационных сетях используют классические алгоритмы поиска кратчайшего пути.
  2. Шифрование с открытым ключом опирается на эффективные теоретико-числовые алгоритмы.
  3. Компьютерная графика задействует вычислительные примитивы, которые предоставляют геометрические алгоритмы.
  4. Индексация в базах данных опирается на структуры данных сбалансированных деревьев поиска.
  5. Вычислительная биология использует алгоритмы динамического программирования для измерения сходства геномов.

И так можно продолжать бесконечно.

Что дает знание алгоритмов рядовому разработчику

zachem razrabotchiku znat algoritmy i struktury dannyh 6ff11a9 - ❓ Зачем разработчику знать алгоритмы и структуры данных?

Освоение алгоритмов требует времени и усилий, но при этом дает несколько серьезных преимуществ:

  • Повышение эффективности. Существуют максимально быстрые алгоритмы для обработки данных и эффективные структуры для их организации. Такие паттерны избавляют от необходимости изобретать велосипед при решении типовых задач, позволяют прогнозировать производительность ПО и служат основой для разработки новых нетривиальных решений.
  • Развитие аналитических способностей и алгоритмического мышления. Изучение и реализация алгоритмов улучшают не только навыки программирования: привычка разбивать сложные задачи на логически связанные шаги, необходимые для их эффективного решения, пригодится везде – от планирования отпуска до разработки инвестиционной стратегии.
  • Успехи в спортивном программировании. Знание алгоритмов необходимо для успешного решения задач в контестах: как правило, из любого олимпиадного задания торчат уши какого-нибудь алгоритма. Вот всего лишь один пример: известная задача «Поле чудес» (Periodic Strings в англоязычном варианте) элементарно решается с помощью алгоритма Кнута-Морриса-Пратта. Стоит заметить, что олимпиадные задачи часто предлагают кандидатам на техническом собеседовании.
  • Успешное прохождение собеседований. Чем сложнее задачи, которые предстоит решать разработчикам компании, тем выше вероятность, что значительная часть вопросов будет посвящена алгоритмам и структурам данных. Работодатели отдают предпочтение кандидатам, которые способны найти самое эффективное и эргономичное решение проблемы.
  • Знакомство с величайшими достижениями информатики. Изучение алгоритмов и структуры данных похоже на просмотр дайджеста, состоящего из суперхитов информатики за последние 70 лет. В следующий раз, когда коллега пришлет мем про Дейкстру и его путь к подруге, будешь знать, в каком месте надо смеяться.

***

Если хочешь подтянуть свои знания по алгоритмам, загляни на наш курс «Алгоритмы и структуры данных», на котором ты:

  • углубишься в теорию структур данных;
  • научишься решать сложные алгоритмические задачи;
  • научишься применять алгоритмы и структуры данных при разработке программ.

Интересно, хочу попробовать

С чего начать изучение алгоритмов

Существует множество алгоритмов и немало структур данных. Некоторые из них можно назвать универсальными или общими, другие – узкоспециальными, предназначенными для решения специфических задач: очевидно, что в вычислительной геометрии и в биоинформатике проблемы будут разными. Без какой-либо базы (в виде университетского курса или опыта участия в олимпиадах по программированию) разобраться во всем этом довольно сложно. В этом случае важно начать с азов и базовых концепций, к которым относятся:

  1. Асимптотический анализ сложности алгоритмов. Лучший, средний и худший случаи. «O» большое и «o» малое. Очень часто на собеседованиях предлагают оценить сложность алгоритма или обосновать выбор в пользу определенного решения.
  2. Линейные структуры данных – массивы, стеки, связанные списки, хэш-таблицы и очереди.
  3. Нелинейные структуры данных – деревья, графы, множества.
  4. Рекурсия. Значительная часть алгоритмов использует рекурсию; она неразрывно связана с рекурсивно определяемыми структурами данных – деревьями, – и восходящим / нисходящим динамическим программированием.
  5. Концепция «разделяй и властвуй» и алгоритмы, основанные на ней – бинарный поиск, сортировка слиянием, быстрая сортировка, сортировка подсчетом, умножение Карацубы, субкубический алгоритм Штрассена, задача о паре ближайших точек. Такие алгоритмы разбивают исходную задачу на более мелкие подзадачи, рекурсивно решают их, а затем объединяют решения подзадач в решение исходной задачи.

После знакомства с азами пора переходить к темам, которые всплывают на большинстве собеседований: поиск и сортировка, жадные алгоритмы, графы (поиск в ширину и в глубину), динамическое программирование. Абсолютный минимум, который необходим для подготовки к техническому собеседованию, доступно и интересно изложен в книге Томаса Х. Кормена «Алгоритмы. Вводный курс». Исчерпывающий вариант – четырехтомник Тима Рафгардена «Совершенный алгоритм»:

  • в первой книге рассматриваются азы и базовые концепции;
  • во второй – графовые алгоритмы и структуры данных;
  • в третьей – жадные алгоритмы и динамическое программирование;
  • в четвертой – алгоритмы для NP трудных задач.

Материалы четырехтомника основаны на лекциях, которые Рафгарден читал в Стэнфордском университете и на онлайн-курсах, которые он ведет сейчас. Книги написаны вполне доступным языком и содержат множество практических заданий и тестов с решениями.

Алгоритмическая секция

Особенности технического собеседования варьируются в различных компаниях, но общие моменты выделить можно:

  • Кандидатам предлагают решить 5-6 задач разной степени сложности. На задачу можно потратить 15-45 минут – это очень мало. Поэтому с первого дня изучения алгоритмов нужно привыкать решать задачи – не только правильно, но и максимально быстро.
  • Часто решение приходится писать от руки – на листе бумаги или на доске. Так интервьюеру проще оценить, насколько последовательно и структурированно складывается решение в голове кандидата – чем меньше зачеркиваний и стираний, тем лучше.
  • При решении задач в IDE действуют лимиты по времени и памяти, как и в контестах спортивного программирования. Чтобы уложиться в лимиты, нужно учитывать не только быстродействие выбранного алгоритма, но и мелочи вроде небрежного считывания всех данных из огромного файла целиком (вместо одной нужной строчки).

Мнения разработчиков по поводу алгоритмических секций расходятся: одни относятся к этому этапу с энтузиазмом, другие считают, что победителями здесь становятся не практики с солидным опытом, а вчерашние студенты-олимпиадники. Но факты остаются фактами: алгоритмическая секция является важной частью собеседования, а сами алгоритмы помогают решать реальные задачи эффективно, поэтому изучать их все-таки надо, и чем раньше – тем лучше.

***

Базовый и продвинутый курс «Алгоритмы и структуры данных» включает в себя:

  • Живые вебинары 2 раза в неделю.
  • 47 видеолекций и 150 практических заданий.
  • Консультации с преподавателями курса.

Интересно, хочу попробовать

  • 0 views
  • 0 Comment

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован.

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Свежие комментарии

    Рубрики

    About Author 01.

    blank
    Roman Spiridonov

    Моя специальность - Back-end Developer, Software Engineer Python. Мне 39 лет, я работаю в области информационных технологий более 5 лет. Опыт программирования на Python более 3 лет. На Django более 2 лет.

    Categories 05.

    © Speccy 2022 / All rights reserved

    Связаться со мной
    Close