Thoughts on agile software development
Als Software Entwickler lernt man immer wieder neue Varianten eindeutiger Kennzeichner kennen. Da gibt es die bekannten Kennzeichner wie die Telefonnummern, Kreditkartennummern, PLZ, ISBN, EAN-13, IATA, IBAN, BIC, die veraltete BLZ und nicht so bekannte wie die internationalen Patentnummern, Kreisgemeindeschlüssel und die Leitweg ID. Alle diese Kennzeichner müssen erkannt, geprüft, interpretiert und geschrieben werden können.
Wer ein Attribut in seiner Entity speichern möchte, das ein Set von Enum Werten enthält, kann dies in JPA sehr einfach realisieren. Manchmal fragen einen die Kollegen dann aber doch, ob es nicht andere Wege gibt, ohne eine zusätzliche Tabelle zu verwenden.
REST Services können nur eine gewisse Anzahl von Anfragen innerhalb eines Zeit Fensters verarbeiten. Werden zu viele Anfragen gestellt, dann gerät der Service unter Last und reagiert sehr langsam oder gar nicht mehr. Zusätzliche Anfragen, die ein vorgegebenes Limit übersteigen, sollten daher vom Service abgelehnt werden.
Kostspielige Initialisierungen von lokalen Variablen müssen verzögert vorgenommen werden . Dabei werden häufig If-Konstrukte verwenden, die der Lesbarkeit des bestehenden Codes schaden.
Immer wieder müssen Strings in Java Applikationen zusammengefügt werden. Lange vorbei sind dabei die Zeiten, in denen der Entwickler selber die String Instanzen und einen Separator in einen StringBuilder stecken musste. Mittlerweile kann der Entwickler bei der Verwendung von Streams auf die Collectors.joining Methoden oder in anderen Fällen, auf den dahinter verborgenen StringJoiner, zurückgreifen.
Kaum ein Bereich in der Software Entwicklung gebiert so furchtbare Töchter wie die Sortierung. Obwohl die Java Standard Bibliothek viele wunderbare Klassen bereitstellt, finden sich immer wieder Programmierer, die ihre eigenen Holzwege schaffen.
In den ersten drei Beiträgen dieser Reihe wurde das Thema Löschen aus einem Double Array Trie immer wieder umgangen. Eine kleine Sünde, die in diesem Beitrag nun endlich ihr Ende findet. Außerdem wird die Einsatzmöglichkeit des Trie erweitert, in dem eine Map Implementierung basierend auf dem Double Array Trie Algorithmus vorgestellt wird.
Im dritten Beitrag über Double Array Tries wird der Code aus Teil 2 weiter bearbeitet und einige Ergänzungen und Verbesserungen vorgestellt. Um uns am obigen Zitat von Kent Beck zu orientieren, sind nun “make it right” und “make it fast” an der Reihe.
In einem früheren Beitrag wurde die Datenstruktur Double Array Trie (DAT) vorgestellt. Zur schnellen Suche von Wörtern werden diese in einer linearisierten Baumstruktur gespeichert. Die einzelnen Knoten des Baumes werden dabei überlappend in die Liste eingefügt. Enthält ein Knoten Lücken, dann können diese durch Werte anderer Knoten aufgefüllt werden. In diesem Beitrag werden Einfügen und Auslesen der DAT Struktur erläutert.
Hin und wieder stolpert der Entwickler bei seiner Suche nach guten Lösungen über interessante Algorithmen, die er eigentlich gerade nicht braucht. In diesem Fall handelt es sich um Voses Algorithmus zum generieren von Zufallswerten anhand einer vorgegebenen Verteilung.