Qo'shimcha ishlash(overtime)

So'nggi paytlarda maslakdoshlarimdan shu masalada ko'p etirozlar eshityapman. Bazan ish beruvchilar hodimlarni qo'shimcha ishlashga(overtime) majburlash holatlari kuzatilayotgan ekan. Ustiga ustak bu vaqtlar uchun maosh ham to'lanmas ekan.

Bu holat bir paytlari o'zimning ham boshimdan bir necha marotaba o'tgani va har gal bu menga juda qattiq salbiy tasir qilgani uchun shu mavzu haqida yozishga qaror qildim.

Bu mavzuda bir qancha tomonlar bor, keling birgalikda bir-bir o'tib chiqaylik.

Masalaning birinchi tomoni, bu holat sabab hodimning foydali ish koeffisiyenti tushib ketadi(burnout). Bu masalaning eng dolzard tomoni, chunki bunda har ikki tomon zarar ko'radi. Ishdan keyin qo'shimcha soatlarda yoki shanba/yakshanba kunlari majburiy ishlatilgan hodimning keyingi kun/haftadagi ish unumdorligi keskin tushib ketadi (bazan hodim juda yosh bo'lsa bu sezilmasligi mumkin, ammo bu holat bir muddat davom etgandan keyin albatta seziladi), natijada bundan biznes ham zarar ko'radi.

Masalaning ikkinchi tomoni, bunaqa tajriba hodimga psihologik jihatdan salbiy tasir ko'rsatadi va hodim sekin-asta boshqa kompaniya qidirishga tushadi, alal oqibat qayerdandir hatto pastroq oylikka bo'lsa ham ish chiqadi va hodim kompaniyani tark qiladi. Natijada kompaniya hodimdan ayriladi. Yangi hodimni qidirib topish, uning unumli ishga tushib ketishi esa biznes uchun ham vaqtdan ham moliyaviy jihatdan zarar yetkazadi.

Masalaning uchinchi tomoni, bunaqa holat bilan ishdan ketgan hodim kompaniya haqida hech qachon ijobiy gapirmaydi, natijada kompaniyaning sohadagi obro'si tushib ketadi va tajribali hodim hech qachon bunaqa kompaniyaga ishga kelmaydi. Yana kompaniya zararda.

Masalaning to'rtinchi tomoni, bir insonni o'z roziligisiz yoki muhtojlik holatidan foydalanib qo'shimcha ishlashga majburlash na insoniy va na shar'iy tomondan to'gri bo'lmaydi. Bu ish hodimga nisbatan shar'an zulm hisoblanadi. Bunaqa biznesdan baraka ko'tariladi.

Endi masalaning sabablariga kelsak. O'zi nega bu tajriba qo'llaniladi?
Odatda har qanaqa biznes/reja "vaqt tahmin"(estimation)lariga asoslanadi. Mana shu "vaqt tahmin"larni togri hisob-kitob qilish odatda boshqaruv(management)ning zimmasida bo'ladi. Agar shu bosqich noaniq bajarilsa (yoki umuman bajarilmasa), boshqaruv ozi qilgan xatolarni qoplash uchun mazkur tajribaga murojaat qiladi. Yani qo'pol qilib aytganda boshqaruvning xatolarini hodimlar qoplashi kerak bo'lib qoladi.

Endi masalaning yechimiga kelsak. Bunaqa holatlarning oldini olish uchun boshqaruv bilan shug'ullanadigan qatlamga maslahatim o'zingizning sohangiz bo'yicha biron joyda bilim oling yoki malaka oshiring. "Biznesni boshqaruv" yoki "Proyektni boshqaruv" degan fanlar bor, bular bo'yicha universitetlarda yo'nalishlar va markazlarda kurslar bor. O'zingizning malakasizligingiz uchun boshqalarni qiynashdan voz keching.

@dev_thinking_loud

Leetcode

Oxirgi vaqtlarda ishdan ortib qolgan vaqtimni asosan leetcodega sarf qilyapman. Shuning hisobiga sevimli mobx haqida postlar bo'lmayapti. Nihoyat algoritmlar bo'yicha bilimlarni biroz bo'lsa ham ko'tarib olishga qaror qildim.

Bugun ishlangan masalalar soni 400 ga yetdi. Tabiiy bularni hammasini o'zim bittada ishlamaganman. Ba'zilarini solutions bo'limidan ko'rib keyin ishlaganman. Umuman olganda masalalarni yechishdagi asosiy qoidam hozircha "Bitta masalaga maksimum 1 soat" bo'lib turibdi.

Solutionlarni shu yerga joylab boryapman.

#leetcode

@elyor_dev

Sliding Window Algorithm Technique

Ancha qiziq va joyida ancha effective (brute force O(n^2) yoki O(n^3) -> window sliding O(n)) bo'lgan texnika ekan. O'qib ko'rishni maslahat beraman.

https://itnext.io/sliding-window-algorithm-technique-6001d5fbe8b3

@elyor_dev

TLE

Bunaqa test'larni tuzgan "birad"lar bilan uchrashib qolsam "от души" qo'lini siqib qo'yar edim 🤯

#thoughts #leetcode

@elyor_dev

Qanday outsource companylarni bilasiz?

Oʻzbekistonda faoliyat yuritishi shart emas.

Bilganlarimni yozib qoʻyaman, commentda davom ettirishingiz mumkin, bu boshqalar uchun ham foydali boʻladi:

1. Oxagile
2. Epam
3. Exadel
4. Vention
5. Applied labs

Mobx

Angular signals mobx bilan.

#mobx #signals

P.S. shunchaki syntax o'xshash

@elyor_dev

Algoritmlarni O'rganish Uchun Eng Yaxshi Kitoblar

1. Grokking Algorithms kitobi boshlovchilar uchun eng yaxshi kitob. Har bir algoritmlarni tushuntirish uchun rasmlar keltirilgan va ko'p mavzular yoritib berilgan.

2. Cracking the Coding Interview kitobi texnik intervyuga tayyorlanishda eng yaxshi qo'llanma hisoblanadi. Nafaqat algoritmik savollar, balki system design va behavioural intervyularni ham yoritib bergan.

3. Algorithm Design Manual kitobida algoritmlar ancha chuqurroq yoritilgan va algoritmlarni matematik tahlil qiladi. Tepadagi 2ta kitobdan so'ng o'qishni maslahat beraman.

Selection Sort

Sorting algoritmlaridan biri, Effectiveligi past (O(n^2)), lekin tushunishga oson algoritm.

Batafsil o'qish

#selection_sort #algorithm

@elyor_dev

Rekursiya

Rekursiya - o'zini o'zi chaqiruvchi funksiya.

Batafsil

#recursion

@elyor_dev

Quick sort

Quick sort (tez tartiblash) algoritmi. Bajarilish vaqti O(n * logn)

Batafsil

#quick_sort #algorithm

@elyor_dev

Grokking algorithms

Yuqoridagi [Selection Sort, Recursion, Quick Sort ] postlar "Grokking algorithms" kitobidan olingan. Hozirda ushbu kitobni o'qib chiqyapman. Kitob algoritmlarni boshlovchilar uchun ayni muddao. Nasib bo'lsa har bir bo'limidan ayni kerakli joylarini post qilib chiqaraman. Agar sizga ham qiziq bo'lsa, qo'shiling, kitobni birgalikda ko'rib chiqamiz.

Share qilganlar qattiq qadrlanadi

#grokking_algorithms

@elyor_dev

Merge Sort

Merge sort algoritmi. O'zbekcha nomlanishini bilolmadim. Qisqa qilib aytganda massivni oldin bo'laklarga bo'lib chiqamiz so'ng ularni birlashtirib (merge) chiqamiz. Birlashtirishda massiv elementlari solishtirilib tartiblanadi.

Batafsil

#merge_sort #algorithms

@elyor_dev

Hash table

Hash table bu — key:value juftligidagi datalarni saqlash uchun yordam beradigan / xizmat qiladigan data strukturalardan biri.

Javanoscriptda uni implementatsiyasi uchun objectlar yoki Map constructori bor.

// Object

const hash: Record<string, number> = {}

hash['Javanoscript'] = 0
hash['Typenoscript'] = 1

console.log(hash['Javanoscript']) // 0
console.log(hash['Tavanoscript']) // 0

// Map

const hash = new Map<string, number>()

hash.set('js', 0)
hash.set('ts', 1)

console.log(hash.get('js')) // 0

hash.delete('js')

console.log(hash.get('js')) // undefined

Agar kimdir o'zining shaxsiy Hash table implementatsiyasini qilib ko'rishni xohlasa, mana bu yerda batafsil keltirilgan.

Rasmda esa Hash tabledan foydalanilganda olinadigan big O-notationlar berilgan.

Amaliyotda hash tabledan juda ko'p foydalaniladi.

#hash_table #map #data_structure #algorithms

@elyor_dev

Graphlar

Graph ham data structurelardan biri bo'lib, u bir necha obyektlar o'rtasidagi bog'liqliklarni modellashtiradi.

Masalan yuqoridagi rasmda, aytaylik shahardagi bor bekatlar tasvirlangan. Har bir harf alohida bir bekat. Shunda A bekatdan C bekatga olib boruvchi barcha yo'llar birlashmasini graphlar der ekanmiz.

Graphlar nodes (tugunlar) va edge (qirra) dan tashkil topgan. Bitta tugun qolgan bir nechta tugunlar bilan to'g'ridan to'g'ri bog'liq bo'lishi mumkin. Rasmdagi E tugun A, B, D tugunlar bilan to'g'ridan to'g'ri bog'langan, va ular E bilan qo'shni .

Graphlarni amaliyotda A nuqtadan B nuqtaga borish uchun barcha yo'llarni topish uchun ishlatsak bo'ladi, xuddi Yandex Map mavjud yo'llarni qurib bergandagi kabi, yoki shashkada yutuqga olib boradigan yo'llarni modellashtirishda ham (Shu misolni kitobdan o'qidim, aynan qanday qilinadi bundan hozircha xabarim yo'q).

#graph #data_structure #algorithm

@elyor_dev

Binary Search

Binary search bu tartiblangan massivda biron bir qiymatni topishlikda juda effektiv bo'lgan search algoritmlaridan biri. Bajarish tezligi - O(logn).

Taqqoslash uchun biz bilgan linear search (shunchaki massiv boshidan oxirigacha siklda yurib chiqish) tezligi O(n). 1000 ta element va eng yomon holatda 1000 ta amal.

Aytaylik bizda 4 milliard tartiblangan sonlardan iborat massiv bor. Va ular ichidan berilgan sonning indeksini topishimiz kerak. Va aytaylik shu son massiv oxirida joylashgan ekan (Bu eng yomon holat).

Oddiy linear searchda sikl 4 milliard marta bajarilar edi. Binary Search bilan esa maksimum 32 ta qadamda biz kerakli natijani topa olamiz. 4 milliard vs 32.

Nega 32? Sababi log(4 000 000 000) <= 32.

Logarifm esidan chiqib qolganlar uchun, logarifm sonning teskari darajasi. Masalan: 2^3 = 8 ekvivalent log2(8) = 3

Note: Binary Search bilan ishlay olishlik uchun berilgan massiv albatta tartiblangan bo'lishi kerak.

#binary_search #algorithm

@elyor_dev