👣 Можно ли использовать один и тот же буфер []byte в нескольких горутинах?

В Go можно использовать один и тот же буфер []byte в нескольких горутинах, но это требует дополнительных мер предосторожности для обеспечения безопасности и избежания гонок данных (data races).

Одним из подходов к безопасному использованию одного буфера []byte в нескольких горутинах является синхронизация доступа к нему с помощью мьютексов или других механизмов синхронизации, таких как sync.RWMutex. Мьютексы позволяют горутинам синхронизировать свой доступ к общему ресурсу и предотвращать одновременную запись или чтение из буфера.

Вот пример использования мьютекса для безопасного доступа к общему буферу []byte:

var bufferMutex sync.Mutex
var buffer []byte

func writeToBuffer(data []byte) {
bufferMutex.Lock()
defer bufferMutex.Unlock()
// Здесь происходит запись в буфер
// ...
}

func readFromBuffer() []byte {
bufferMutex.Lock()
defer bufferMutex.Unlock()
// Здесь происходит чтение из буфера
// ...
return buffer
}
В этом примере мьютекс bufferMutex используется для блокировки доступа к буферу []byte перед его записью или чтением. Это гарантирует, что только одна горутина имеет доступ к буферу в определенный момент времени.

Однако, важно помнить, что использование общего буфера []byte может быть проблематичным, особенно если горутины модифицируют его содержимое. Если горутины выполняют параллельные записи в буфер, могут возникнуть состояния гонки и непредсказуемые результаты. В таких случаях рекомендуется использовать другие механизмы синхронизации, такие как каналы (channels) или пулы буферов, чтобы гарантировать безопасность и предсказуемость работы с данными в многопоточной среде.

В целом, использование одного и того же буфера []byte в нескольких горутинах возможно, но требует осторожности и правильной синхронизации доступа к нему для обеспечения безопасности данных.

@golang_interview

👣 Способы поиска проблем производительности на проде?

Поиск проблем производительности на продукционной среде может быть сложным и требует систематического подхода. Вот несколько способов, которые могут помочь вам найти проблемы производительности на проде:

Мониторинг ресурсов: Используйте инструменты мониторинга, такие как системные метрики, мониторинг нагрузки CPU, памяти, диска и сети. Это поможет вам определить, какие ресурсы используются в большей степени и могут быть узкими местами.

Профилирование кода: Используйте профилирование кода для идентификации узких мест в вашем коде. В Go вы можете использовать инструменты профилирования, такие как pprof и go tool pprof, чтобы получить информацию о времени выполнения и использовании памяти в вашей программе.

Логирование: Разместите подробные и информативные логи в вашем приложении. Логирование может помочь идентифицировать узкие места в вашем коде или обнаружить неожиданные события или проблемы использования ресурсов.

Измерение времени выполнения: Измерьте время выполнения различных частей вашего кода, чтобы определить, какие операции занимают больше всего времени. В Go вы можете использовать пакет time для измерения времени выполнения конкретных операций.

Анализ запросов и данных: Используйте инструменты для анализа запросов и данных, чтобы найти более долгие или медленные запросы, определить проблемы с производительностью базы данных или идентифицировать неэффективные запросы.

Масштабирование и горизонтальное масштабирование: Если ваше приложение испытывает проблемы с производительностью на проде, рассмотрите возможность масштабирования, как вертикального (увеличение ресурсов на одном сервере) и горизонтального (добавление дополнительных серверов). Это может помочь распределить нагрузку и повысить производительность.

Анализ кода и оптимизация: Просмотрите свой код и ищите возможности для оптимизации. Иногда простые изменения в алгоритмах или структурах данных могут привести к значительному улучшению производительности.

Важно помнить, что поиск проблем производительности является итеративным процессом, и требует тщательного анализа и экспериментов. При обнаружении проблемы, попробуйте реализовать оптимизации и изменения, затем проведите тестирование и измерения производительности, чтобы убедиться, что внесенные изменения действительно улучшают производительность.

Также стоит помнить, что проблемы производительности могут быть вызваны различными факторами, включая неэффективный код, проблемы с инфраструктурой, сетью или базой данных. Поэтому важно анализировать не только код приложения, но и внутренние и внешние факторы, которые могут влиять на производительность.

Наконец, не забывайте о регулярном мониторинге и тестировании производительности вашего приложения на проде. Это поможет вам отслеживать изменения производительности с течением времени и реагировать на проблемы, которые могут возникнуть.

@golang_interview

👣 Сколько времени в минутах займет у вас написание процедуры обращения односвязного списка?

package main

import "fmt"

type Node struct {
Val int
Next *Node
}

func reverseLinkedList(head *Node) *Node {
var prev *Node
curr := head
for curr != nil {
Next := curr.Next
curr.Next = prev
prev = curr
curr = Next
}
return prev
}

// можно сократить curr
// func reverseLinkedList(head *Node) *Node {
// var prev *Node
// for head != nil {
// Next := head.Next
// head.Next = prev
// prev = head
// head = Next
// }
// return prev
// }

// можно сократить Next (через множественное присваивание)
// func reverseLinkedList(head *Node) *Node {
// var prev *Node
// for head != nil {
// head.Next, prev, head = prev, head, head.Next
// }
// return prev
// }

// или создавая новые узлы
// func reverseLinkedList(head *Node) *Node {
// var result *Node
// curr := head
// for curr != nil {
// result = &Node{curr.Val, result}
// curr = curr.Next
// }
// return result
// }

func printLinkedList(head *Node) {
current := head
for current != nil {
fmt.Printf("%d -> ", current.Val)
current = current.Next
}
fmt.Println("nil")
}

func main() {
node1 := &Node{Val: 1}
node2 := &Node{Val: 2}
node3 := &Node{Val: 3}
node4 := &Node{Val: 4}
node5 := &Node{Val: 5}
node1.Next = node2
node2.Next = node3
node3.Next = node4
node4.Next = node5
fmt.Println("Исходный список:")
printLinkedList(node1)
reversedHead := reverseLinkedList(node1)
fmt.Println("Обращенный список:")
printLinkedList(reversedHead)
}

Пишите свое решение в комментариях👇

@golang_interview

💡 Задача: Количество узлов

Условие: дано дерево (т.е. связный неориентированный граф, не имеющий циклов), состоящее из n узлов с числом от 0 до n - 1 и ровно n - 1 ребер. Корнем дерева является узел 0, и каждый узел дерева имеет метку, которая представляет собой символ нижнего регистра, указанный в строковых метках (т.е. узел с номером i имеет метку labels[i]).

Массив ребер задан на ребрах фермы[i] = [ai, bi], что означает наличие ребра между узлами ai и bi в дереве.

Возвращает массив размера n, где и[i] - количество узлов в поддереве узла земли, которые имеют ту же метку, что и узел i.

Поддерево дерева - это дерево, состоящее из узла в T и всех его дочерних узлов.

Пример:

Ввод: n = 7, edges = [[0,1],[0,2],[1,4],[1,5],[2,3],[2,6]], labels = "abaedcd"
Вывод: [2,1,1,1,1,1,1]
Объяснение:

Ввод: n = 4, edges = [[0,1],[1,2],[0,3]], labels = "bbbb"
Вывод: [4,2,1,1]

📌 Решение задачи

Пишите свое решение в комментариях👇

@golang_interview

💡 Задача: Взлом замка

Условие: даётся замок, состоящий из четырёх вращающихся дисков, на каждом из которых имеется 10 цифр: от 0 до 9. При этом за раз можно перемещать только одно колесо и на одно значение.

Изначально замок находится на значении «0000».

На вход подаётся список блокирующих комбинаций, то есть таких четвёрок цифр, при которых открыть механизм не представляешься возможным.

Помимо этого даётся шифр открывающий замок, необходимо вычислить наименьшее число перемещений дисков механизма для открытия замка.

Пример:

Ввод: deadends = ["0201","0101","0102","1212","2002"], target = "0202"
Вывод: 6
Объяснение: последовательность, открывающая замок: "0000" -> "1000" -> "1100" -> "1200" -> "1201" -> "1202" -> "0202".

📌 Решение задачи

Пишите свое решение в комментариях👇


@golang_interview

👣 K-ый наибольший элемент

Сложность: Лёгкая

Условие задачи: Нужно создать класс по нахождению k-ого наибольшего элемента среди передаваемых значений. k-м считается элемент для отсортированного списка, а не по уникальности значения.

Класс содержит следующие методы:

- KthLargest(int k, int[] nums) иниициализирует класс;
- int add(int val) добавляет элемент в спискок и возвращает k-ый наименьший согласно условию.

Пример:

Ввод: ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
[[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
Вывод: [null, 4, 5, 5, 8, 8]
Объяснение:
KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
kthLargest.add(3); // return 4
kthLargest.add(5); // return 5
kthLargest.add(10); // return 5
kthLargest.add(9); // return 8
kthLargest.add(4); // return 8

📌 Решение

@golang_interview

👣 Задача: Неубывающий подмассив

Условие: Дан целочисленный массив nums, верните все различные возможные неубывающие подпоследовательности данного массива, по крайней мере, с двумя элементами.

Вы можете вернуть ответ в любом порядке.

Пример:
Ввод: nums = [4,6,7,7]
Вывод: [[4,6],[4,6,7],[4,6,7,7],[4,7],[4,7,7],[6,7],[6,7,7],[7,7]]

Ввод: nums = [4,4,3,2,1]
Вывод: [[4,4]]

Решение

Пишите свое решение в комментариях👇

@golang_interview

💡Задача: Префиксное дерево

Условие : префиксное дерево - это структура данных для эффективного хранения и извлечения ключей в массиве строк.

Необходимо реализовать класс со следующими методами:

- Trie() - инициализатор;
- void insert(String word) - осуществляет вставку в экземпляр класса;
- boolean search(String word) - возвращает флаг о наличии слова word в дереве;
- boolean startsWith(String prefix) - возвращает флаг о том, начинается ли слово, вставленное на предыдущем шаге с prefix.

Пример:

Ввод: ["Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]

Вывод: [null, null, true, false, true, null, true]

Объяснение:
Trie trie = new Trie();
trie.insert("apple");
trie.search("apple"); // return True
trie.search("app"); // return False
trie.startsWith("app"); // return True
trie.insert("app");
trie.search("app"); // return True

Решение

Пишите свое решение в комментариях👇

@golang_interview

👣 Задача от подписчика

Интересно как это можно было бы решить более оптимально:

Назовем натуральное число "особым", если все его цифры различны.
Для заданного положительного целого числа n верните количество особых целых чисел, принадлежащих интервалу [1, n].

Пример
Аргумент: n = 20
Вывод: 19
Обьяснение: Все числа от 1 до 20, кроме 11, являются особыми.
Таким образом, существует 19 особых целых чисел.

Ограничения
1 <= n <= 2 * 10^9

Мое решение на битовых операциях не очень оптимальным получилось: https://go.dev/play/p/bf_JqAV9YC8, есть идея еще добавить словарик для прогнанных значений

Пишите свое решение в комментариях👇

@golang_interview