Java Books

📌Новый прорыв в алгоритмах: найден способ считать кратчайшие пути быстрее Дейкстры Метод преодоления "барьера сортировки" для задач кратчайшего пути в ориентированных графах. Группа исследователей из университетов Синьхуа, Стенфорда и Института Макса Планика представили детерминированный алгоритм для решения задачи SSSP в ориентированных графах с неотрицательными вещественными весами, который работает за время, пропорциональное числу ребер, умноженному на логарифмический множитель, который растет медленнее, чем обычный логарифм.

Проблема поиска кратчайшего пути от одной вершины до всех остальных (SSSP) — одна из фундаментальных в теории графов, и её история тянется с 50-х годов прошлого века. Классический алгоритм Дейкстры, в связке с продвинутыми структурами данных, решает эту задачу за время, которое примерно пропорционально сумме числа рёбер и произведения числа вершин на логарифм от их же числа. Именно этот множитель - число вершин, умноженное на логарифм, долгое время считался теоретическим минимумом, так как в своей основе алгоритм Дейкстры побочно сортирует вершины по расстоянию от источника. Этот предел известен как «барьер сортировки» и казался непреодолимым.

🟡Основная идея работы - гибрид из алгоритма Дейкстры и алгоритма Беллмана-Форда. Алгоритм Дейкстры на каждом шаге выбирает из "границы" - множества еще не обработанных вершин ту, что находится ближе всего к источнику. Это и создает узкое место, так как размер границы может достигать величины, сопоставимой с общим числом вершин в графе, и на каждом шаге требуется находить минимум. Алгоритм Беллмана-Форда, в свою очередь, не требует сортировки, но его сложность пропорциональна числу ребер, умноженному на количество шагов, что слишком долго. 🟡Новый подход использует рекурсию. Вместо того чтобы поддерживать полную отсортированную границу, алгоритм фокусируется на ее сокращении. А если граница слишком велика, то запускается несколько шагов алгоритма Беллмана-Форда из ее вершин. Это позволяет найти точное расстояние до некоторой части вершин, чьи кратчайшие пути коротки. Длинные же пути должны проходить через одну из "опорных" вершин, которых оказывается значительно меньше, чем вершин в исходной границе. Таким образом, сложная работа концентрируется только на этом небольшом наборе опорных точек. 🟡Принцип "разделяй и властвуй". Он рекурсивно разбивает задачу на несколько уровней. На каждом уровне применяется вышеописанная техника сокращения границы, что позволяет значительно уменьшить объем работы на каждую вершину, поскольку логарифмический множитель эффективно делится на другой, более медленно растущий логарифмический член. В итоге, путем подбора внутренних параметров алгоритма, которые являются специфическими функциями от логарифма числа вершин, и достигается итоговая временная сложность, пропорциональная числу ребер, умноженному на этот новый, более медленно растущий логарифмический множитель. ✔️ Зачем это нужно — Быстрее решаются задачи в навигации, графах дорог, сетях и планировании. — Доказано, что Дейкстра — не предел, и можно ещё ускорять поиск кратчайших путей. 🟡Arxiv @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Sorting #Graphs #Algorithm

🖥В тг добавили ChatGPT-5, который стал значительно умнее ! Новая версия лучше в: - коде - написание текстов - распознании изображений - стилизации ваших фоток И не только Попробуйте сами: t.me/Chatgpturbobot

120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями. Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server). 🔜 Подробности

🖥 ОГРОМНАЯ обучающая база по Java на русском языке — настоящая золотая жила для тех, кто хочет освоить один из самых востребованных языков в IT. Это не просто курс — это полноценный путь от абсолютного нуля до уровня, пригодного для поиска работы. Вы пройдёте всё: от основ языка и ООП до современных фреймворков, паттернов проектирования и реальных практик разработки. 🔹 Что внутри: 🟡 Полный путь обучения языку: синтаксис, концепции, архитектура, best practices 🟡 Ключевые алгоритмы и паттерны решения задач — с примерами и объяснениями 🟡 Множество видеоразборов сложных тем и реальных кейсов 🟡 Практика на каждом шагу: упражнения разного уровня сложности после каждой лекции 🟡 Проект живёт с 2018 года и постоянно обновляется — вместе с новыми версиями Java, Spring, инструментами и подходами Здесь вы не просто выучите Java — вы станете настоящим базированным разработчиком. 🚀 Становимся гуру Java здесь @javatg

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди? Потому что они знают, где брать настоящие инсайд! Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе. ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Devops: t.me/DevOPSitsec Базы данных: t.me/sqlhub Мл собес t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii МЛ: t.me/machinelearning_ru Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/java_library Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Физика: t.me/fizmat SQL: t.me/databases_tg Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot - 📕Ит-книги: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy 💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

🔍 Enumeration vs Iterator в Java — в чём разница и что выбрать? В Java есть два интерфейса для перебора элементов коллекций: Enumeration и Iterator. Оба позволяют пройтись по элементам, но у них разный синтаксис, возможности и история. 📌 1. Enumeration (старый интерфейс, до Java 2) Используется в таких классах, как Vector и Hashtable. 🧪 Пример:

Vector<String> vector = new Vector<>();
vector.add("A");
vector.add("B");

Enumeration<String> e = vector.elements();
while (e.hasMoreElements()) {
    System.out.println(e.nextElement());
}

✅ Преимущества: – Прост – Меньше накладных расходов ❌ Недостатки: – Только чтение: нельзя удалить элемент – Устарел: используется в legacy-коде – Не поддерживает коллекции из java.util (List, Set и т.п.) 📌 2. Iterator (введён в Java 2, заменил Enumeration) Работает с большинством коллекций: ArrayList, HashSet, HashMap, и т.д. 🧪 Пример:

ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
list.add("X");
list.add("Y");

Iterator<String> it = list.iterator();
while (it.hasNext()) {
    System.out.println(it.next());
}

✅ Преимущества: – Совместим с современными коллекциями – Поддерживает удаление элементов во время итерации (it.remove()) – Поддерживает обобщения (generics) ❌ Недостатки: – Немного более "шумный" синтаксис – Не поддерживает безопасную модификацию (если изменить коллекцию вне итератора — будет ConcurrentModificationException) 🧠 Вывод: Используй Iterator в 99% случаев. Enumeration пригодится только при работе со старыми структурами (Vector, Hashtable), либо в очень специфичных случаях.

// Лучше:
for (Iterator<String> it = list.iterator(); it.hasNext();) {
    String val = it.next();
    if (val.equals("X")) it.remove();
}

Если нужен ещё более современный подход — смотри в сторону for-each, Stream API, и spliterator.

for (String item : list) {
    System.out.println(item);
}

list.stream().forEach(System.out::println);

💡 Java развивается — пиши на ней современно. @java_library

Почему страдают DevOps-инженеры? Потому что нужно работать в Kubernetes, а базовых знаний — нет. 👉 Не нужно страдать, можно изучить K8s на онлайн-курсе «Kubernetes: База» от Слёрма. 🔸Научим разворачивать инфраструктуру k8s, обслуживать кластер и его сервисы 🔸Подготовим к работе в DevOps-проектах 🔸Расскажем, как поддерживать k8s, находить неисправности и решать проблемы 🔸Покажем, как внедрить CI/CD, настраивать мониторинг и управлять контейнеризированными приложениями 🔥В подарок — подготовительные курсы по Ansible и Docker Старт 4 августа Записаться на обучение — здесь⬅️ Реклама ООО «Слёрм» ИНН 3652901451

🐳 Учишься Docker? Вот идеальный интерактивный челлендж для новичков! Docker 101: как запускать контейнеры в фоне, читать логи и переподключаться к ним Челлендж от iximiuz Labs (Ivan Velichko) поможет разобраться с базовыми, но важными командами: ✅ docker run -d — запуск контейнера в фоне ✅ docker logs — просмотр логов ✅ docker attach — повторное подключение к контейнеру Ничего не нужно устанавливать — всё прямо в браузере! Попробовать можно здесь: Если хочешь прокачать Docker на практике — начинай отсюда. 👉 https://labs.iximiuz.com/challenges/docker-101-container-run-in-background?x=2

Какие планы на 30 августа? Есть возможность попасть на JVM Day — профильную конференцию для разработчиков. В планах: — обсудить кейсы, нестандартные решения и инженерные практики; — послушать доклады специалистов из Сбера, Т-Банка, Яндекса, 2ГИС, Squad, 01.⁢ tech; — проводить сезон на афтепати в компании единомышленников. Часть вырученных на мероприятии средств пойдет на поддержку региональных вузов. Встреча пройдет в штаб-квартире Т-Банка, а узнать подробности и купить билеты можно тут.

🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3. Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%. По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову). 🟡Дальше все работает как магия Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой. Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов. 🟡Главная сила этого решения - в экосистеме. S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища. Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки. 🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch. AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch. Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью. Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions. Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console. 🟡Статья 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #RAG #Amazon

Сохраняй себе годноту : сотни бесплатных PDF-книг по языкам и технологиям. Здесь есть буквально всё: гайды по Bash и основам Linux, книги по всем актуальным языкам программирования (включая Python, JS, Swift и другие), материалы по SQL, Docker, алгоритмам и не только. База регулярно обновляется и полностью бесплатна. 🆖 https://goalkicker.com/

🧩 Как настроить DispatcherServlet в Spring — два способа DispatcherServlet — это сердце Spring MVC. Он принимает все HTTP-запросы и перенаправляет их нужному контроллеру. Вот как его можно настроить: 🔹 Через `web.xml` — классический способ

<servlet>
  <servlet-name>dispatcher</servlet-name>
  <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
  <init-param>
    <param-name>contextConfigLocation</param-name>
    <param-value>/WEB-INF/app-config.xml</param-value>
  </init-param>
  <load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

<servlet-mapping>
  <servlet-name>dispatcher</servlet-name>
  <url-pattern>/</url-pattern>
</servlet-mapping>

🔹 Программно (без XML) — через WebApplicationInitializer

public class MyWebAppInitializer implements WebApplicationInitializer {
  @Override
  public void onStartup(ServletContext sc) throws ServletException {
    XmlWebApplicationContext ctx = new XmlWebApplicationContext();
    ctx.setConfigLocation("classpath:app-config.xml");

    ServletRegistration.Dynamic servlet = sc.addServlet("dispatcher",
      new DispatcherServlet(ctx));
    servlet.setLoadOnStartup(1);
    servlet.addMapping("/");
  }
}

📌 Оба способа подойдут, но: web.xml — для классических Java EE приложений Java-код — для современного подхода и Spring Boot-проектов Полное объяснение и примеры — в оригинальной статье: https://www.blackslate.io/articles/how-to-configure-dispatcher-servlet-in-spring-framework

Java. Сортировки Java. Сортировка пузырьком. Java. О сортировке выбором. Java. Быстрая сортировка. Объяснение на пальцах) Java. Оценка сложности алгоритмов сортировки. Java. Сортировка слиянием. Java. Сортировка подсчетом. Java. Сортировка вставками. Java. Сортировка расческой. От пузырька до расчески.

https://t.me/java_library 10.07 👩‍💻🎯 Открытый урок «Кракозябры vs Java: как победить кодировки и стать Гуру Unicode?». 🗓 17 июля в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java-разработчик». Ошибки в кодировках ломают приложения, превращая текст в «абракадабру». Понимание таблиц кодировок — must-have навык для работы с данными, файлами и международными проектами. О чём поговорим: ✔️ ASCII, UTF-8, Unicode — WTF? Разберём, как Java хранит и обрабатывает текст. ✔️ Почему файлы «ломаются»? Как избежать ошибок при чтении/записи данных. ✔️ Лайфхаки для юникода: работа с иероглифами и русским языком. ✔️ Секреты JVM: как настроить кодировку в проекте. Кому будет интересно: Начинающим Java-разработчикам и тестировщикам, сталкивающимся с международными данными и проблемами кодировки. В результате вебинара вы: Научитесь контролировать кодировки в своих приложениях, исправлять «кракозябры» и работать с любыми текстовыми данными без страха. 🔗 Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/0egZ/

📘 Один из самых захватывающих научных обзоров за последнее время — 120 страниц про ИИ в науке! Это первое масштабное исследование, охватывающее весь цикл научной работы: 🧠 формулировка гипотез 🔬 автоматизация экспериментов 📊 анализ данных ✍️ генерация научных текстов 🤖 и даже управление исследовательским процессом Лето выдалось жарким для #AI4Science: в сообществе alphaXiv уже 1000+ человек. И эта работа — отличная точка входа в то, как ИИ реально меняет науку. 📄 Читать статью: https://arxiv.org/abs/2507.01903 🌐 Обсуждение здесь: https://alphaxiv.org/channels/towards-automated-research/6822973d801dc5932300da7f

⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди? Потому что они знают, где брать настоящие инсайд! Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе. ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Мл собес t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii МЛ: t.me/machinelearning_ru Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/java_library Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Физика: t.me/fizmat SQL: t.me/databases_tg Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot 📕Ит-книги: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy 💼ИТ-вакансии t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!

💡 Совет по Java: автоматизируй проверку архитектурных правил через тесты Вместо того чтобы ловить нарушения код-стандарта на ревью, формализуй их прямо в юнит-тестах. DSL-подход (в духе ArchUnit / TAIKAI) позволяет описать ограничения читаемо и выполнять их при каждом сборочном цикле.

@Test
void shouldFulfillConstraints() {
    Taikai.builder()
        .namespace("com.enofex.taikai")                 // выбранный пакет
        .java(java -> java                             // правила для Java-кода
            .noUsageOfDeprecatedAPIs()                 // запрет устаревших API
            .methodsShouldNotDeclareGenericExceptions()// никаких throws Exception
            .utilityClassesShouldBeFinalAndHavePrivateConstructors())
        .logging(logging -> logging                    // единый стиль логгеров
            .loggersShouldFollowConventions(
                Logger.class, "logger",
                EnumSet.of(PRIVATE, FINAL)))
        .spring(spring -> spring                       // правила для Spring-слоя
            .controllers(c -> c
                .shouldBeAnnotatedWithRestController() // все контроллеры = REST
                .shouldNotDependOnOtherControllers()))
        .build()
        .check();                                      // тест упадёт, если есть ошибка 
}

Плюсы подхода: Быстрая обратная связь — CI сразу показывает, где правила нарушены. Чёткая документация — правила читаемы прямо в коде, без вики-страниц. Меньше рутины на ревью — обсуждаем дизайн, а не «почему здесь throws Exception». Добавь такой тест-набор в проект и поддерживай кодовую базу в здоровом состоянии автоматически. #Java #CodeQuality #ArchUnit #SpringBoot @java_library

В Сибирь возвращается жара! 🔥 Ведь на IT Talk by Sber, который пройдёт 10 июля в Новосибирске, будут только самые горячие и актуальные темы: борьбу с плохой архитектурой, миграцию процессинга и замену SAP HR. 10 июля, 19:00, лофт FoodFactory — только эксперты Сбера, вы и безграничная польза. Регистрируйтесь по ссылке! 👌

📚 Java & Related Concepts — полный гайд по Java-экосистеме. Этот репозиторий представляет собой целую энциклопедию для Java-разработчиков. Автор структурировал материал от основ языка до продвинутых тем: многопоточность, проектирование систем, алгоритмы и даже Kotlin с Android-разработкой. Проект имеет полезные разделы с примерами кода: от классических паттернов вроде Singleton до задач на динамическое программирование. Для тех, кто готовится к собеседованиям, есть подборка LeetCode-шаблонов и реальных interview-задач. 🤖 GitHub @javatg