Nesse repositório irei incluir anotações e referências de estudo sobre algoritmos e seus desempenhos. Adicionando notas de práticas de Código Limpo.
Acredito que é importante o conhecimento sobre boas práticas de desenvolvimento, desempenho computacional (utilização de memória e performance) ao escrever ou escolher um algoritmo, alguma biblioteca ou framework.
Então, revendo alguns tópicos que foram abordados na universidade decidi deixar a memória mais fresca, melhorar a lógica de programação e criar um guia rápido para quando precisar.
Aberto a colaboração
- SOLID
- 12-Fatores
- Guia para lidar com softwares legados
- TDD
- Deixar o software com uma ampla cobertura de testes é uma boa pratica para se seguir e estudar TDD faz com que você conheça formas de manter isso o mais natural possivel. Além dos testes, com o TDD aprendemos a refatorar deixando o codigo sempre legivel e facil para manutenção.
- Livro: Test-Driven Development - Teste e Design no Mundo Real
- Curso no Coursera: Desenvolvimento de Software Guiado por Testes
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- A notação Big O informa o quão rapido é um algoritmo. Não fornece o tempo em segundos, mas permite que você compare o numero de operações. Ela informa o quão rapidamente um algoritmo cresce.
Lucas Lacerda 🍺 🍕