Деньги на IT / Как получать максимальный доход?

Долго думал, прежде чем написать пост на эту тему. Считал, что недостаточно способов опробовал на себе и не имею права рассуждать на эту тему. Но время шло, появлялись всё новые и новые пути заработка и я созрел, чтобы поделиться опытом с вами!

1) Дефолтная работа. 😞Начнём с основ, работа в найме - это стабильный ежемесячный доход. Если не получится с остальными способами - работа в найме не даст умереть с голоду. Необходимо: составить идеальное резюме и траить стажировки/джуновские позиции(если до этого не работал в найме)

2) Менторство. Следующий по сложности способ - обучать других людей. Главная сложность - нужно быть подкованным инженером в плане хард-скиллов, чтобы иметь возможность поделиться знаниями. А так же иметь не менее развитые софт-скиллы, чтобы находить общий язык с учениками. Senior разработчики могут брать 5000+ рублей за академический час преподавания, при этом у них не будет отбоя от учеников..

3) Медийка. Некст лвл сложности. Развивая ютуб/тикток/рилсы, ты сможешь собрать вокруг себя единомышленников - набираться у более знающих людей опыта и менторить менее знающих ребят. +при собеседовании в биг-тех компании, медийка может сыграть плюсом, например в Авито это сильно ценится

4) Фриланс. Считаю этот способ самым неблагодарным, тк приходится постоянно коммуницировать с очень неприятными людьми - заказчиками.. Но тем не менее опытные фрилансеры, работая в команде, могут выполнять тонны заказов - получая огромные деньги. Особенно, если работать на западный рынок)

Итого: разобрали самые легкие способы заработка денег на IT / Если не затронули какую-то важную тему - welcome в комментарии7

<Наше сообщество/> <Менторство/>

🚬 Небольшое напоминание про наш чат - всех ждём!

<Наше сообщество/> <Менторство/>

💬 Linked List: Как пройти алгоритмический собес

Продолжаю блок постов про алгосы, сегодня на очереди - связный список / Тоже частый посетитель алгоритмических собеседований. Связный список — это структура данных, где элементы (ноды) содержат данные и ссылку на следующий элемент (а в двусвязном списке — ещё и на предыдущий). В отличие от массивов, элементы списка могут располагаться в памяти хаотично, а не подряд.

Основные операции и их Big O:
1) Добавление в начало (prepend) → O(1)
Просто создаем новую ноду и меняем ссылку.

2) Добавление в конец (append) → O(1) (если есть указатель на хвост) или O(n) (если его нет)
В худшем случае придется пройти весь список, чтобы найти последний элемент.

3) Удаление с начала → O(1)
Просто передвигаем указатель головы на следующий элемент.

4) Удаление с конца → O(n)
Без указателя на предпоследний элемент придется пройти весь список.

5) Поиск элемента → O(n)
В худшем случае придется пройти весь список.

6) Доступ к элементу по индексу → O(n)
В отличие от массива, нет мгновенного доступа по индексу, нужно идти по списку.

Когда использовать Linked List?
1) Когда нужна быстрая вставка и удаление (например, в очередях или стэках).
2) Когда заранее не знаешь размер данных (список может динамически расти без перераспределения памяти).
3) Когда важнее последовательный доступ, а не случайный (например, история действий в браузере).
4) Когда хочешь пройти алгоритмический собес 🖐

Когда НЕ использовать Linked List?
1) Когда важен быстрый доступ по индексу (массивы лучше).
2) Когда нужно меньше расходовать память (ссылки на ноды занимают место).

Итог:
Linked List — полезная структура данных, но подходит не для всех задач. На собесах могут спросить его реализацию, поэтому полезно уметь кодить связный список с базовыми операциями.
Реализация на C++ / Реализация на JS / Практика на leetcode

<Наше сообщество/> <Менторство/>

📣 HashMap: Как пройти алгоритмический собес

Продолжаю блок постов про алгосы, сегодня на очереди — хеш-таблица (HashMap). Это одна из самых частых структур данных, которую спрашивают на алгоритмических собеседованиях.

Что такое HashMap?
HashMap (он же хеш-таблица) — это структура данных, которая хранит пары ключ → значение и использует хеш-функцию для быстрого доступа к данным.

В отличие от массивов или списков, где поиск может занимать O(n), в хеш-таблице доступ к элементу происходит за O(1) в среднем. Это делает её незаменимой, когда нужно быстро искать или изменять данные.

🧭 Основные операции и их Big O:
1) Добавление (put) → O(1) в среднем, O(n) в худшем случае
Вычисляем хеш ключа
Определяем индекс в массиве
Вставляем элемент (если нет коллизий)

2) Поиск (get) → O(1) в среднем, O(n) в худшем случае
Находим индекс по хешу
Достаем элемент (если нет коллизий)

3) Удаление (remove) → O(1) в среднем, O(n) в худшем случае
Вычисляем индекс
Удаляем элемент

4) Проход по всем элементам (итерация) → O(n)

Хеш-таблица неупорядочена, поэтому проход по всем элементам занимает O(n)

❌ Коллизии
Коллизия — это ситуация, когда разные ключи дают одинаковый хеш. Решают их разными способами:

Метод цепочек (связываем элементы в списки)
Открытая адресация (если место занято, ищем следующее)

Когда использовать HashMap?
✅ Когда важен быстрый поиск по ключу
✅ Когда нужно хранить и изменять данные динамически
✅ Когда ключи уникальны, и их удобно хешировать

Когда НЕ использовать HashMap?
❌ Когда важен упорядоченный доступ (лучше взять TreeMap или массив)
❌ Когда мало памяти (хеш-таблицы требуют больше памяти, чем массивы)
❌ Когда хеш-функция плохо распределяет данные (будет много коллизий → ухудшение производительности)

🔢 Итог
HashMap — мощная структура данных, которая делает вставку, удаление и поиск мгновенными в среднем случае. Но важно понимать, как работает хеширование и как решать коллизии, потому что на собесах могут попросить реализовать свою версию хеш-таблицы.

<Наше сообщество/> <Менторство/>

Задеанонили 💪

Всех женщин поздравляю с этим прекрасным праздником! Счастья, любви и карьерного роста! 🫶😘

<Наше сообщество/> <Менторство/>

🗣 КАК ПОСТОЯННО ИЗУЧАТЬ НОВОЕ?

Окей, тебе нужно выучить что-то новое. Как это сделать быстро и без боли? Волшебной таблетки нет, но есть базовые принципы, которые реально работают:

1) Последовательность ⚙️
Частая ошибка: прыгать по верхам, хвататься за всё подряд, а в итоге — каша в голове и ничего толком не знаешь. Поэтому строим процесс так, чтобы каждая новая тема ложилась на уже усвоенную базу. Это работает, но для этого нужен…

2) Чёткий план 🔔
Просто «учить всё подряд» — провальная стратегия. Но как составить план, если ты вообще не шаришь в теме? Легко! Используй роадмапы, курсы, книги, списки ключевых тем. Даже если пока не понимаешь детали, хотя бы будешь знать, куда двигаться.

3) Осознание цели 🥶
Перед тем как закапываться в тему, спроси себя:
— Зачем мне это? (применение в реальной жизни)
— Насколько глубоко разбираться? (поверхностное понимание или вгрызаться по полной)

Потому что если тебе нужно просто знать, что такое Docker, а не админить продакшен-сервера, то изучать его внутренности бессмысленно.

4) Фильтрация инфы 😞
Ты НЕ обязан знать всё. Нужно ли бухгалтеру учить интегралы? Нет. Надо ли фронтендеру уметь писать компиляторы? Тоже нет. Поэтому сразу отсекай лишнее, чтобы не терять время. Но при этом, каждый хороший разработчик обязан разбираться в смежных сферах - изучаешь фронт, значит и на бэке должен уметь что-нибудь сделать

5) Практика или смерть 🔫
Хочешь реально что-то выучить? Забудь о бесконечном просмотре курсов без применения. Пробуй, пиши код, ломай, чини. Лучший вариант — учиться на реальных задачах (на работе, фрилансе, своих проектах). И не переживай, что не знаешь чего-то — никто не знает ВСЁ, но главное — уметь разбираться на ходу.

А ещё не забывай про отдых, потому что перегруз — прямой путь к выгоранию. Так что учись умно, а не в убойном режиме ⚔️⚔️

<Наше сообщество/>

🟦 Как попасть в Яндекс?

Не для кого не секрет, что один из ключевых этапов собеседования в Яндекс - алгоритмическая секция/ Так вот, собрал для вас все необходимые задачи, для прохождения алго-секции в яндексе (собранная от фидбеков с собеседований)

Статья на Хабре о том, как проходят интервью в яндекс:
[Как проходят интервью в Яндексе]

В статье есть ссылка на два видео на YouTube с разбором задач (одна легкая, вторая сложная):
- [Легкая задача]
- [Сложная задача]

Темы и ссылки для подготовки к алгоритмам:

Linked Lists
[Merge k Sorted Lists]
[Linked List Cycle]
[Add Two Numbers]
[Reverse Linked List]

Binary Search
[Binary Search]
[Guess Number Higher or Lower]
[Search a 2D Matrix]
[Search in Rotated Sorted Array]
[Find Minimum in Rotated Sorted Array]
[Search in Rotated Sorted Array II]

Hash Table
[Single Number (решить за O(1) по памяти)]
[Two Sum]
[4Sum]
[Group Anagrams]
[Valid Anagram]
[Find All Anagrams in a String]

Queue/Stack
[Valid Parentheses]

DFS/BFS
[Number of Islands]
[Remove Invalid Parentheses]

Sort
[Merge Intervals]

Heap/Hash
[Top K Frequent Words]
[Top K Frequent Elements]

Two Pointers
[Container With Most Water]
[Partition Labels]

Sliding Window
[Sliding Window Median]
[Sliding Window Maximum]
[Longest Repeating Character Replacement]

Tree
[Same Tree]
[Symmetric Tree]
[Balanced Binary Tree]
[Path Sum II]

Greedy Problems
[Best Time to Buy and Sell Stock]
[Best Time to Buy and Sell Stock II]
[Best Time to Buy and Sell Stock with Transaction Fee]
[Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown]

Это полный список задач, разобрав которые - прохождение собеса в яндекс не будет вызывать у вас труда\ Надеюсь смог облегчить жизнь тем, кто рвется устроится в эту компанию) 👊

<Наше сообщество/> <Менторство/>

Пока я отдыхаю, держите еще одно смешное видео ❓

Как часто используешь нейронки в работе/обучении?

Холеварная тема, сам считаю, что подобные инструменты делают программиста супер ленивым. Но бля) решать бытовые/монотонные задачи самостоятельно уже впадлу ☺️

<Наше сообщество/>

🔤🔤🔤🔤🔤🔤

Привет друзья! На связи Str - админ паблика 😎 Хочу вам сообщить новость — теперь у меня несколько каналов, посвященных конкретным темам разработки.

С данным каналом все будет хорошо, он будет живее всех живых. Но если вам интересна 1 конкретная тема - Frontend/Backend - то можете подписаться на канал, где не будет ничего лишнего.

Мои каналы на данный момент:

🚬 Str (IT-Community) — Мой личный канал, в котором я делюсь своей жизнью, как разработчика, публикую материал по интересным технологиям, как по Frontend, так и по Backend разработке.

👩‍💻 Str Frontend (IT-Community) — Канал посвящённый исключительно Frontend разработке. Тесты, статьи, обучающие видео и тд по js, react и другим инструментам Frontend разработчика

👩‍💻 Str Backend (IT-Community) — Канал посвящённый исключительно Backend разработке. Тесты, статьи, обучающие видео и тд по различным Backend языкам программирования. Разбор актуальных инструментов, трендов Backend разработки

👩‍💻 Str Code (IT-Community) — Канал общей направленности для программистов всех сфер.

📣 Str (IT-Community)|