Testing is better than data structures and algorithms

Новички в программировании часто зацикливаются на изучении структур данных и алгоритмов (DSA), потому что это проверяется на собеседованиях. Однако в реальной работе редко приходится реализовывать сложные алгоритмы вручную — вместо этого стоит понять базовые структуры, их trade-offs и основы Big O, чтобы эффективно организовывать и обрабатывать данные.

Гораздо полезнее сосредоточиться на тестировании: это навык, который постоянно применяется в разработке, улучшает качество кода и выделяет кандидата на фоне других. Тестирование помогает проектировать системы, учит писать проверяемый код и становится отдельной инженерной дисциплиной с богатым инструментарием.

Комментарии (143)

Участники обсуждают важность знания структур данных и алгоритмов (DSA) для разработчиков, отмечая, что понимание их характеристик (например, сложности операций) часто важнее умения реализовывать их с нуля.
Подчеркивается необходимость баланса между теоретическими знаниями (DSA) и практическими навыками тестирования, при этом многие отмечают, что эти навыки не исключают, а дополняют друг друга.
В дискуссии звучит критика статьи, указанной в исходном посте, за её провокационный заголовок, который, по мнению участников, упрощает сложную проблему и создает ложную дихотомию между DSA и тестированием.
Несколько комментаторов приводят примеры из практики, где незнание базовых принципов DSA (например, сложности алгоритмов) приводило к серьезным проблемам с производительностью в продакшене.
Обсуждается роль тестирования: одни видят в нем ключевой навык для обеспечения качества, другие указывают на его ограничения (например, сложность тестирования многопоточных систем) и необходимость сочетать его с другими методами, как property-based тестирование или формальные доказательства.