⚙️ Погружение в Глубину

Алгоритм поиска в глубину (DFS) является одним из фундаментальных методов обхода графов. Он используется для решения множества задач, таких как поиск пути, обнаружение циклов и топологическая сортировка.

➖ Что такое DFS

DFS (Depth-First Search) — это алгоритм обхода графа, который начинает с начальной вершины и исследует как можно глубже вдоль каждого ветви, прежде чем возвращаться назад.

Алгоритм использует стек для отслеживания посещенных вершин. В рекурсивной реализации стек заменяется стеком вызовов функции.

Основные Шаги DFS

1️⃣ Начинаем с начальной вершины.

2️⃣ Помечаем текущую вершину как посещенную.

3️⃣ Исследуем все смежные вершины, которые еще не были посещены.

4️⃣ Повторяем процесс для каждой смежной вершины.

5️⃣ Если все смежные вершины посещены, возвращаемся назад.

Реализация DFS в C#:

class Graph {
    private int V;
    private List<int>[] adj;

    public Graph(int v) {
        V = v;
        adj = new List<int>[v];
        for (int i = 0; i < v; i++) 
            adj[i] = new List<int>();
    }

    public void AddEdge(int v, int w) {
        adj[v].Add(w);
    }

    public void DFS(int start) {
        bool[] visited = new bool[V];
        DFSUtil(start, visited);
    }

    private void DFSUtil(int v, bool[] visited) {
        visited[v] = true;
        Console.Write(v + " ");

        foreach (int n in adj[v]) {
            if (!visited[n])
                DFSUtil(n, visited);
        }
    }
}

🐸Библиотека шарписта

🤣 Как разыграть коллег

Попробуйте повторить пранк из видео. Создайте отдельный класс, который дублирует имя всеми используемого системного класса и внедрите его в стандартный namespace.

Вы можете заложить внутрь неожиданную логику, а коллеги будут ждать совершенно другого результата.

🐸Библиотека шарписта

🌳 LSM-дерево в C#

LSM-дерево (Log-Structured Merge Tree) – одна из самых мощных структур для баз данных, кэширования и key-value хранилищ.

В отличие от B-деревьев, которые часто используются в реляционных БД, LSM-дерево отлично справляется с высоконагруженными системами благодаря журналированию и периодической компактификации данных.

Как работает LSM-дерево

1️⃣ Запись идёт в память (MemTable) – все операции сначала попадают в быстрое RAM-хранилище.

2️⃣ Данные записываются в WAL (Write-Ahead Log) – чтобы не потерять их при сбое.

3️⃣ Сброс в SSTables (Sorted String Tables) – периодически MemTable записывается на диск.

4️⃣ Компактификация – старые файлы объединяются, а удалённые ключи стираются.

Пример реализации в C#:

class LSMTree
{
    private SortedDictionary<string, string> memTable = new();
    private const string WAL_FILE = "wal.log";

    public LSMTree()
    {
        LoadFromWAL();
    }

    public void Put(string key, string value)
    {
        memTable[key] = value;
        File.AppendAllText(WAL_FILE, $"{key}:{value}\n");
    }

    public string Get(string key)
    {
        return memTable.TryGetValue(key, out var value) ? value : "Not found";
    }

    private void LoadFromWAL()
    {
        if (File.Exists(WAL_FILE))
        {
            foreach (var line in File.ReadAllLines(WAL_FILE))
            {
                var parts = line.Split(':');
                if (parts.Length == 2)
                    memTable[parts[0]] = parts[1];
            }
        }
    }
}

➖Где используется

• NoSQL базы данных: LevelDB, RocksDB, Cassandra

• Поисковые системы: Elasticsearch, Apache Lucene

• Хранилища для логов и кэшей

➖ Преимущества LSM-дерева

• Быстрая запись – все изменения сначала пишутся в память

• Эффективное хранение – используется сжатие и компактификация

• Масштабируемость – отлично работает при больших объёмах данных

➖ Но есть нюансы

• Медленный поиск — требуется слияние уровней

• Утилизация ресурсов — периодическая компактификация требует CPU

🔗 Как вы храните данные в своих проектах? Делитесь в комментариях! ⬇️

🐸Библиотека шарписта

🚨 Ошибка GroupBy в Entity Framework 9

Ошибка возникает, когда после GroupBy выполняется сортировка: OrderBy, ThenBy и другие. В EF9 обработка таких запросов изменилась, из-за чего неожиданно ломаются стандартные сценарии группировки.

Пример проблемного кода:

var result = dbContext.Orders
    .GroupBy(o => o.CustomerId)
    .OrderBy(g => g.Key)
    .Select(g => new { CustomerId = g.Key, TotalOrders = g.Count() })
    .ToList();

Такой код работал в предыдущих версиях EF, но теперь выбрасывает исключение.

➖ Как исправить

Можно принудительно выполнить запрос перед сортировкой, чтобы GroupBy обрабатывался в памяти:

var result = dbContext.Orders
    .GroupBy(o => o.CustomerId)
    .Select(g => new { CustomerId = g.Key, TotalOrders = g.Count() })
    .ToList() // Выполняем в памяти
    .OrderBy(g => g.CustomerId) // Теперь сортируем
    .ToList();

Ошибка, вероятнее всего, будет исправлена в Entity Framework 10.

➡️ Суть проблемы в оригинале

🐸Библиотека шарписта

👨‍💻 Microsoft анонсировала Chroma DB C# SDK

Теперь разработчики на C# и .NET могут легко интегрировать Chroma DB в свои AI-приложения — Microsoft анонсировала официальный SDK для работы с векторными базами данных.

➖ Что такое Chroma DB

Chroma — это векторная база данных, предназначенная для поиска по эмбеддингам.

Она используется в приложениях с искусственным интеллектом, аналитикой данных и RAG-моделями (Retrieval Augmented Generation).

➖ Как это использовать в C#

1. Добавляем Chroma в проект:

dotnet add package ChromaDB.Client

2. Подключаем Chroma в C#-коде:

using ChromaDB.Client;

var configOptions = new ChromaConfigurationOptions(uri: "https://localhost:8000/api/v1/");
using var httpClient = new HttpClient();
var client = new ChromaClient(configOptions, httpClient);

3. Создаём коллекцию и добавляем данные:

var collection = await client.GetOrCreateCollection("movies");
var collectionClient = new ChromaCollectionClient(collection, configOptions, httpClient);

Chroma DB C# SDK — ещё один шаг к тому, чтобы .NET-разработчики легко создавали мощные AI-приложения.

➡️ Подробнее в блоге разработчиков

🐸Библиотека шарписта

🐳🔍 Как найти утечки памяти в контейнере с .NET

Инструмент dotMemory от JetBrains помогает диагностировать и анализировать потребление памяти в .NET-приложениях, даже если они работают в контейнерах.

Как использовать dotMemory

1️⃣ Запускаем приложение в контейнере

2️⃣ Подключаемся через dotMemory

dotMemory позволяет собирать дампы памяти прямо из работающего контейнера. Например, с помощью dotMemory CLT:

dotmemory start --save-to=memory_dump.dmp

3️⃣ Ищем утечки

Используем dotMemory, чтобы определить:
• Удерживаемые объекты .

• Долгоживущие объекты, которые не очищаются сборщиком мусора.

• Утечки, связанные с событиями и подписками.

💬 Боролись с утечками памяти в контейнерах? Какие инструменты использовали? Делитесь в комментариях ⬇️

➡️ Подробности в статье

🐸Библиотека шарписта

🌐 Avalonia UI — универсальный UI-фреймворк

Avalonia UI — это открытый фреймворк для создания настольных, мобильных и встраиваемых (IoT) приложений.

Он поддерживает Windows, macOS, Linux, iOS, Android и даже WebAssembly.

Почему Avalonia UI

➖ Совместимость с XAML – привычный синтаксис WPF, но с дополнительными возможностями, которые делают разработку удобнее.

➖ Native AOT — компиляция в нативный код делает приложения лёгкими, быстрыми и не требующими .NET Runtime.

➖ Малый размер приложений — без тяжёлых зависимостей, в отличие от Electron.

➖ Открытый исходный код — сообщество активно развивает фреймворк, исправляет ошибки и добавляет новые функции без привязки к корпорациям.

➖ Гибкость в разработке — легко интегрируется с различными архитектурными паттернами (MVVM, ReactiveUI) и сторонними библиотеками.

➖ Простота в развертывании — поддержка автономных исполняемых файлов, публикация без сложных зависимостей.

➖ Современные технологии — обновляется, развивается и адаптируется под нужды разработчиков, предлагая передовые решения для UI в .NET.

➡️ Документация по фреймворку

🐸Библиотека шарписта

⚙️ Паттерн Saga в микросервисах

Saga — это паттерн управления распределёнными транзакциями, который помогает сохранить целостность данных без монолитных блокировок и традиционных ACID-ограничений.

Вместо единой транзакции мы разбиваем процесс на последовательность локальных операций, каждая из которых выполняется в отдельном сервисе.

Два подхода к реализации

1️⃣ Оркестрация

• Управляется централизованным координатором.

• Каждый шаг транзакции выполняется только после получения команды от оркестратора.

• Минус: если оркестратор падает, всё останавливается.

• Плюс: понятный контроль за процессом, легче отлаживать.

2️⃣ Хореография

• Нет центрального контроллера, сервисы реагируют на события друг друга.

• Нет узкого места в виде оркестратора.

• Минус: сложнее управлять, можно запутаться в каскаде событий.

•Плюс: масштабируемость, нет единой точки отказа.

Оркестрация проще в управлении, но менее гибкая. Хореография масштабируется лучше, но сложнее в отладке.

➡️ Подробнее про паттерн в источнике

🐸Библиотека шарписта

🍋 Запоздалый #самыйсок за январь

Собрали для вас самые интересные статьи за прошедший месяц!

👨‍💻⭐️ Roadmap для ваших начинаний и продолжений

🤨 Неочевидная проблема FirstOrDefault

⚙️ Мини-гайд по реализации MFA в .NET

⚡️ DeepSeek + .NET

⚙️ Wolverine вместо MediatR

✌️🤖 Как обмануть робота: 9 инструментов для прохождения системы автоматической фильтрации резюме

🐸Библиотека шарписта

👉 Интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования» для middle и senior-разработчиков

Проверьте свои знания, ответив на 8 вопросов – https://proglib.io/w/08af6203

🧐 Кому подойдет?
Разработчикам, которые знают любой объектно-ориентированный язык программирования и хотят углубиться в архитектурные паттерны.

🎮 Как проходит обучение?
В течение всего интенсива вы будете создавать игру «Звездные войны» и применять ключевые архитектурные паттерны. В процессе изучите:
– Как строить гибкую архитектуру, которая не замедляет разработку
– Как применять IoC-контейнеры и писать модульные тесты
– Как использовать SOLID за пределами ООП
– Как внедрять CI/CD и снижать технический долг

👉 Подробная программа обучения

А по промокоду MIDDLE до 28 февраля вы получите дополнительную скидку на обучение

🚃 Фоновые задачи с Quartz.NET

Quartz — это открытая библиотека для планирования задач в .NET приложениях. Она позволяет разработчикам выполнять фоновые задачи в определенное время или с заданными интервалами.

Благодаря кластеризации, Quartz может выполнять задачи на нескольких серверах, что особенно важно для систем с высокой нагрузкой. Кроме того, он поддерживает хранение задач в базе данных.

Вот так выглядит регистрация задачи с запуском каждые 10 секунд:

var jobKey = new JobKey("MyBackgroundJob");

builder.Services.AddQuartz(q =>
{
    q.AddJob<MyBackgroundJob>(opts => opts.WithIdentity(jobKey));

    q.AddTrigger(opts => opts
        .ForJob(jobKey)
        .WithIdentity("MyBackgroundJob-trigger")
        .WithSimpleSchedule(schedule => schedule
            .WithIntervalInSeconds(10)
            .RepeatForever()));
});

Пример cron-выражения — каждый день в 3 утра:

q.AddTrigger(opts => opts
    .ForJob(jobKey)
    .WithIdentity("DailyTrigger")
    .WithCronSchedule("0 0 3 * * ?"));

➡️ Подробности на сайте инструмента

🐸Библиотека шарписта

🎙Месяц на тесты

В обновлении .NET MAUI Community Toolkit от 17 января появилось офлайн-распознавание речи – теперь можно преобразовывать голос в текст без интернета на Android 33+ и iOS 13+.

Также разработчики исправили работу StatusBar на iOS, улучшили CameraView, MediaElement и Maps.

💭 Если вы уже тестировали новые фичи, как впечатления? Делитесь в комментариях👇

🖇 Почитать про релиз

🐸Библиотека шарписта

🌳 Бинарное дерево поиска (BST)

BST — это бинарное дерево, где:

• Значение в левой ветви меньше значения в узле.

• Значение в правой ветви больше значения в узле.

Такое свойство обеспечивает эффективный поиск, вставку и удаление — в среднем за O(log n).

Пример реализации:

class Node
{
    public int Value;
    public Node Left;
    public Node Right;

    public Node(int value)
    {
        Value = value;
        Left = Right = null;
    }

    // Вставка нового значения в дерево
    public void Insert(int value)
    {
        if (value < Value)
        {
            if (Left == null)
                Left = new Node(value);
            else
                Left.Insert(value);
        }
        else if (value > Value)
        {
            if (Right == null)
                Right = new Node(value);
            else
                Right.Insert(value);
        }
    }

    // Поиск значения в дереве
    public Node Search(int value)
    {
        if (value == Value)
            return this;
        if (value < Value && Left != null)
            return Left.Search(value);
        if (value > Value && Right != null)
            return Right.Search(value);
        return null;
    }

    // Обход дерева в порядке (LNR - InOrder)
    public void InOrderTraversal()
    {
        if (Left != null)
            Left.InOrderTraversal();
        
        Console.Write(Value + " ");

        if (Right != null)
            Right.InOrderTraversal();
    }
}

Как это работает?

1️⃣ Вставка:

• Если значение меньше текущего узла, идём в левое поддерево.

• Если больше — в правое.

• Если узел пуст, создаём новый.

2️⃣ Поиск:

• Сравниваем искомое значение с текущим.

• Меньше — идём влево, больше — вправо, равное — нашли.

3️⃣ Обход:

• In-order обход (LNR) обходит узлы в отсортированном порядке.

💬 А вы уже реализовали BST? Делитесь опытом и вопросами в комментариях!

🐸Библиотека шарписта

🛠 Используем IOptions с record

В .NET 9 теперь можно использовать record-тип вместо классов для IOptions<T>.

В отличие от классов, record в IOptions<T> в .NET сравнивается по значению. Он неизменяем, что защищает настройки от случайных изменений, а его лаконичный синтаксис делает код более чистым и поддерживаемым.

Теперь можно определять конфигурационные записи, загружать их из appsettings.json и внедрять в сервисы через IOptions<T>. Кроме того, IOptionsSnapshot<T> и IOptionsMonitor<T> позволяют динамически обновлять настройки без перезапуска приложения.

➡️ Подробности и примеры

🐸Библиотека шарписта

📸 Создание сканера штрих-кодов в .NET MAUI для Windows Desktop

Мы нашли проект, в котором создано кроссплатформенное приложение для Windows, позволяющее считывать коды прямо с камеры, без необходимости в дополнительных устройствах.

➖ Что потребовалось для разработки

✅ .NET MAUI — кроссплатформенный фреймворк для разработки UI-приложений.

✅Dynamsoft Barcode Reader — SDK для распознавания штрих-кодов.

✅Windows Media API — работа с камерой и захват изображений.

✅SkiaSharp — библиотека для графического отображения результатов.

➖ Как работает

1. Получение изображения с камеры с помощью Windows Media API.

2.Обработка кадра и передача его в Dynamsoft Barcode Reader.

3. Распознавание штрих-кода и отображение результата.

4. Вывод данных с графическим выделением кода через SkiaSharp.

➡️ Посмотреть реализацию

🐸Библиотека шарписта

🚀 Когда стоит отказаться от DI через конструктор

Внедрение зависимостей через конструктор — стандартная практика, но не всегда лучшая. Разберём, когда не стоит её использовать.

🔹 Singleton со Scoped/Transient зависимостями — может вызвать утечки памяти. Решение: фабрики или внедрение через методы.

🔹 Слишком длинные конструкторы — усложняют поддержку. Решение: рефакторинг или внедрение через свойства.

🔹 Динамические зависимости — на этапе компиляции неизвестны. Решение: сервис-локаторы или фабрики.

💡 DI через конструктор хорош, но не универсален. Выбирайте подход в зависимости от контекста

➡️ Подробнее про решение проблем

🐸Библиотека шарписта