🔍 Технический долг — это плохой, неподдерживаемый код, который обычно возникает, когда разработчики идут на компромиссы с качеством под давлением руководства или заказчика:

1️⃣ плохая архитектура и преждевременные или же "протекающие" абстракции

2️⃣ непродуманные пограничные случаи (edge cases) в важной бизнес-логике, отсутствие тестов

Если активно не заниматься уменьшением техдолга, ваш код превратится в "легаси". Его будет страшно поломать, и с ним никто не захочет работать.

Стоимость поддержки и разработки поползёт вверх.

📖 Например: вы работаете над интернет-магазином, и продакт-менеджер просит вас добавить "бандлы" — группы товаров, которые продаются со скидкой.

Это нужно сделать как можно скорее, чтобы не пропустить сезон распродаж.

У вас не хватает времени на продумывание новой схемы данных и правильное заведение бандлов в БД, поэтому вы просто хардкодите идентификаторы товаров в функции get_total_price, которая рассчитывает цену попупки.

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Технический_долг

🚀 Хейзенбаг (heisenbug) — это тип ошибки, которая исчезает или меняет поведение при отладке.

Название происходит от принципа неопределённости Гейзенберга, утверждающего, что сам процесс измерения может повлиять на измеряемый объект.

Хейзенбаги возникают в распределённых системах, многопоточных программах, бывают связаны с отказами железа, средой (prod, staging) или временем выполнения кода.

😭 Их сложно исправить, и даже опытные разработчики часто опускают руки, не сумев воспроизвести проблему.

📚 Пример хейзенбага:

#include <stdio.h>
#include <pthread.h>

int c = 0;

void* inc(void* arg) {
  for (int i = 0; i < 1000; ++i) c++;
}

int main() {
  pthread_t t1, t2;

  pthread_create(&t1, NULL, inc, NULL);
  pthread_create(&t2, NULL, inc, NULL);

  pthread_join(t1, NULL);
  pthread_join(t2, NULL);

  printf("%d\n", c);
}

Из-за отсутствия синхронизации между потоками значение счётчика будет отличаться от запуска к запуску.

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Гейзенбаг

❤️ Поток — единица выполнения в многозадачной ОС, позволяющая программе совершать несколько операций одновременно.

Каждый поток имеет собственный стек и регистры, но использует одно адресное пространство с другими потоками, чтобы эффективно обмениваться данными.

Потоки абсолютно необходимы в десктопных и мобильных приложениях, чтобы вычисления не блокировали отрисовку UI.

❤️ Плюсы: многопоточность значительно повышает скорость вычислений в задачах, которые можно обсчитывать параллельно.

⛔️ Минусы: неправильное управление может привести к состояниям гонки (race condition) и взаимным блокировкам (deadlock).

📝 Например, создадим несколько потоков в python:

from urllib import request
from multiprocessing.dummy import Pool

urls = [
  'http://python.org',
  'http://python.org/about/',
  'http://python.org/doc/',
  'http://python.org/download/',
  'http://python.org/community/',
]

pool = Pool(4)
pool.map(request.urlopen, urls)

pool.close()
pool.join()

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Поток_выполнения

🚩 Хеш-таблица — структура данных, которая хранит пары ключ-значение и даёт быстрый доступ к данным по ключу.

Операции поиска, вставки и удаления элементов в hashmap почти мгновенны благодаря использованию быстрой хеш-функции.

Хеш-таблица — одна из самых популярных структур данных. Она известна как ассоциативный массив, словарь (dictionary), "мапа" (map), объект (в JS) или просто массив (в PHP).

⏳ Сложность основных операций : вставка и получение элемента — от O(1) до O(n), в зависимости от выбранной функции.

📚 Пример использования хэш-таблицы (словаря или dict в терминах python):

phones = {
  "Oleg": "+123456789",
  "Dima": "+987654321",
  "Alex": "+192837465"
}
phones["Dima"] = "+564738291"
print(phones["Alex"])

del phones["Oleg"]

if "Oleg" in phones:
  print("Oleg найден в телефонной книге")

При каждом обращении к словарю по ключу, он превращается в числовой ключ с помощью хеш-функции и используется, чтобы найти область в памяти, где хранится значение.

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Хеш-таблица

🚩 Хеш-функция — алгоритм, который принимает входные данные произвольной длины и преобразует их в число фиксированной разрядности.

Это число обычно представляют как шестнадцатеричную строку: 0xC0FFEE.

Даже небольшое изменение входных данных приводит к значительному изменению хеша.

Хеш-функции используются в алгоритмах шифрования и цифровых подписях, в хеш-таблицах, для создания контрольных сумм и уникальных идентификаторов (UUID, например).

⏳ Сложность по времени : O(1) для вычисления хеша.
💾 Сложность по памяти : O(n), где n — размер input.

👍 Плюсы: универсальность, относительно высокая скорость.

😞 Минусы: возможность коллизий, необратимость — имея хеш, восстановить исходные данные невозможно. Только перебором.

🔍 Пример использования sha256 в python:

import hashlib

h = hashlib.sha256()
h.update(b'@bitmap18 - best channel on Telegram!')

# db67ff18bdcf98ae9410dbd459c19cd79c15664e39bcc10cddb163142b084b0f
print(h.hexdigest())

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Хеш-функция

🌍 CRC32 (cyclic redundancy check, 32 бит) — алгоритм для быстрого вычисления контрольной суммы.

Принимает на вход поток данных и возвращает 32-битный int.

CRC32 используется для проверки целостности данных в ZIP-архивах, Ethernet, жёстких дисках.

⏳ Сложность по времени : O(n), где n — количество байт данных.

💾 Сложность по памяти : O(1).

🥇 Плюсы: высокая скорость вычисления, простота реализации.

👎 Минусы: не защищает от преднамеренных изменений данных (алгоритм простой, и его легко "надуть"), вероятны коллизии.

📖 Для примера, функция CRC32 на JavaScript:

function crc32(str) {
  let crc = -1;

  for (let i = 0; i < str.length; i++) {
    crc = crc ^ str.charCodeAt(i);

    for (let j = 0; j < 8; j++) {
      if ((crc & 1) !== 0) {
        crc = (crc >>> 1) ^ 0xedb88320;
      } else {
        crc = crc >>> 1;
      }
    }
  }

  return (crc ^ (-1)) >>> 0;
}

// выведет 1846494140
console.log(crc32('подпишись на @bitmap18 в телеге'));

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Циклический_избыточный_код

🌍 Минимально жизнеспособный продукт (MVP, Minimum Viable Product) — это версия продукта с самым необходимым функционалом.

🔥 Задача MVP: проверить гипотезы о продукте, понять потребности пользователей и оценить спрос без больших рисков и затрат.

🤔 Не путайте MVP и прототип: оба используются для тестирования идей, но MVP должен быть полезен пользователям — а прототип может просто показывать техническую возможность реализации задумки.

📚 Например, ваш стартап разрабатывает новое мобильное приложение для заказа еды.

Вместо приложения с множеством функций ваша команда решает выпустить MVP, включащий только самое важное: выбор ресторана, просмотр меню и оформление заказа.

Это позволяет вам закончить разработку за несколько месяцев (вместо года), а бизнесу — получить обратную связь от первых клиентов и решить, стоит ли инвестировать в полноценную разработку.

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Минимально_жизнеспособный_продукт

📋 Продакт-маркет фит (PMF, product-market fit) — это важный момент в развитии стартапа, когда продукт начинает хорошо продаваться.

📌 Без PMF не будет продаж, серьёзных инвестиций, а также гарантий роста и развития бизнеса.

🧐 Не путайте продакт-маркет фит с первыми продажами. PMF — это более глубокое понятие, означающее устойчивый спрос и CAC < LTV — стоимость привлечения клиента ниже, чем выручка, которую он принесёт.

📝 Скажем, вы разработали приложение для составления фитнес-программ.

После первой обратной связи от пользователей вы обнаружили, что спортсмены хоть и пользуются приложением, но не готовы платить.

В погоне за PMF вы делаете пивот в сторону платных персонализированных программ. Их покупают, но привлечение клиентов остаётся дорогим.

Тогда вы фокусируетесь на новой аудитории: профессиональных фитнес-тренерах, которым нужно приложение для разработки тренировочных программ, которые готовы за него платить.

Похоже на продакт-маркет фит 🔥

🔗 https://gopractice.ru/product/product-market-fit/

🧩 Владение кодом — это когда разработчик или команда несёт ответственность за конкретную часть кода.

Это позволяет принимать обдуманные решения по развитию, быстро исправлять ошибки, консультировать других разработчиков.

Явное владение кодом чаще встречается в крупных компаниях.

🔥 Плюсы: улучшение качества кода, ускорение процесса разработки.

⛔️ Минусы: изоляция знаний, более сильная зависимость от одного человека или команды. Избыточность для маленьких проектов.

📖 Например, в команде разработки интернет-магазина Саша отвечает за модуль аутентификации.

Он знает все нюансы его работы и может быстро вносить изменения или исправлять баги.

Когда кто-то самостоятельно вносит изменения в эту часть системы, GitHub автоматически назначает Сашу ревьюером во все связанные пул-реквесты (если в репозитории есть .github/CODEOWNERS).

🔗 https://docs.github.com/en/repositories/managing-your-repositorys-settings-and-features/customizing-your-repository/about-code-owners

🧩 Код-фриз (code freeze) — это когда разработка новых фич и внесение изменений в код временно останавливаются.

Во время код-фриза команда сосредотачивается на исправлении багов и улучшении производительности, чтобы обеспечить максимальную стабильность и качество продукта.

Так делают перед очередным крупным релизом или важным запуском.

🚀 Плюсы: повышает стабильность и качество выпускаемого продукта, особенно с нечастыми большими релизами.

❌ Минусы: может замедлить внедрение новых функций. Нет особого смысла применять в простых и понятных системах или маленьких командах.

📖 Представьте, что ваша команда разрабатывает десктоп-приложение, и вы планируете выпустить 13-ю версию через месяц.

За две недели до релиза менеджмент объявляет код-фриз.

Это означает, что все новые функции откладываются, а команда фокусируется на тестировании и исправлении ошибок, чтобы убедиться, что новая версия может быть выпущена в свет.

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Заморозка_(программное_обеспечение)

🚀 Бинарный поиск (binary search) — алгоритм поиска элемента в отсортированном массиве.

На каждом шаге он ищет элемент в центре массива, а затем делит его пополам и продолжает в левой или правой половине.

Процесс повторяется, пока элемент не будет найден или не закончится массив.

Он используется в базах данных, поисковых системах и git bisect.

⏳ Сложность по времени : O(log n).
💾 Сложность по памяти : O(1).

❤️ Плюсы: высокая скорость поиска в больших отсортированных массивах.

👎 Минусы: требует предварительной сортировки.

📖 Пример на python:

def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1

    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2  

        if arr[mid] == target:
            return mid  
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1 
        else:
            right = mid - 1

    return -1

print(binary_search([1, 3, 5, 7, 9, 11, 13], 7))

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Бинарный_поиск

🌍 CDN (content delivery network, сеть доставки контента) — это распределённая сеть серверов, которая ускоряет доставку контента пользователям.

CDN кэширует статические файлы: изображения, видео, CSS, на edge-серверах, расположенных ближе к пользователям.

🏆 Плюсы: уменьшение сетевых задержек и увеличение скорости загрузки, что важно для любого мало-мальски популярного сайта. Снижение нагрузки на ваши веб-серверы.

😢 Минусы: дополнительные затраты на настройку и поддержание инфраструктуры, возможные сложности с кэшированием динамического контента.

📖 Скажем, вы разрабатываете новостной сайт на разных языках.

Понимая, что у вас будет большой объём трафика из разных стран, вы решаете использовать CDN (Cloudflare или Amazon Cloudfront), чтобы закэшировать картинки и видео.

Это позволит пользователям получать контент быстрее, так как он будет поступать с ближайшего к ним сервера, а вы не будете волноваться, что ваш nginx не справится с пиковой нагрузкой.

🔗 https://ru.wikipedia.org/wiki/Сеть_доставки_контента