role-algorithms:data-structures
/role-algorithms:data-structures
Dobiera i implementuje struktury danych, od tablic haszujących i drzew B po filtry Blooma i HyperLogLog.
- Autor
- rnavarych ↗
- Repozytorium
- alpha-engineer ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 24.07.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 4
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 24.07.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Dobiera i implementuje struktury danych, od tablic haszujących i drzew B po filtry Blooma i HyperLogLog.
Oryginalny opis (EN)
Implements and selects optimal data structures — hash tables (chaining, open addressing, Robin Hood, cuckoo), balanced BSTs (AVL, Red-Black, B-trees), heaps (binary, Fibonacci, pairing), tries, skip lists, segment trees, Fenwick trees, Bloom filters, Count-Min Sketch, HyperLogLog, and Union-Find. Use when choosing structures for performance constraints, implementing custom collections, or optimizing memory access patterns.
Jak działa
- When to use
- Core principles
- Reference Files
Podgląd SKILL.md
--- name: role-algorithms:data-structures description: Implements and selects optimal data structures — hash tables (chaining, open addressing, Robin Hood, cuckoo), balanced BSTs (AVL, Red-Black, B-trees), heaps (binary, Fibonacci, pairing), tries, skip lists, segment trees, Fenwick trees, Bloom filters, Count-Min Sketch, HyperLogLog, and Union-Find. Use when choosing structures for performance constraints, implementing custom collections, or optimizing memory access patterns. allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash --- # Data Structures ## When to use - Choosing the right data structure before writing a collection or lookup mechanism - Implementing custom hash tables, trees, or heaps with specific performance requirements - Selecting between approximate data structures (Bloom filter, HyperLogLog, Count-Min Sketch) - Optimizing range queries or prefix operations on arrays - Implementing dynamic connectivity or equivalence class tracking - Moving from in-memory to disk-based storage structures ## Core principles 1. **Access pattern first** — select for how the structure is queried, not what is most familiar 2. **Load factor controls hash table performance** — keep below 0.75 for open addressing 3. **B-trees exist because disks exist** — in-memory trees should not use disk-page logic 4. **Segment tree when updates + queries interleave; Fenwick tree for prefix-only** — do not overengineer 5. **Union-Find is underused** — path compression + union by rank gives near-O(1) for connectivity ## Reference Files - `references/hash-and-trees.md` — hash collision strategies (chaining, open addressing, Robin Hood, cuckoo), perfect hashing, AVL vs Red-Black vs B-tree selection matrix - `references/heaps-and-advanced.md` — binary/d-ary/Fibonacci/pairing heap trade-offs, tries, radix trees, segment trees with lazy propagation, Fenwick trees, skip lists - `references/probabilistic-and-unionfind.md` — Bloom filters (optimal k formula, counting variant), Count-Min Sketch, HyperLogLog, Union-Find with path compression and union by rank, full selection decision matrix
Pliki w paczce (4)
- SKILL.md 2 KB
- references/hash-and-trees.md 2 KB
- references/heaps-and-advanced.md 2 KB
- references/probabilistic-and-unionfind.md 2 KB
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie role-algorithms:data-structures.
Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki e4409ccef344 (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 95core-algorithms-system-design
Wyjaśnia i dobiera algorytmy systemów rozproszonych: hashowanie spójne, filtry Blooma, Count-Min Sketch i HyperLogLog. - 90data-structures
Pomaga wybierać, implementować i analizować struktury danych: tablice, listy, stosy, kolejki, tablice mieszające, drzewa (BST, AVL, czerwono-czarne, B-drzewa, trie), kopce i grafy, na podstawie TAOCP Knutha. - 95algorithms-education
Podpowiada konwencje dla repozytorium z algorytmami w Javie: struktury danych, grafy, programowanie dynamiczne i zadania w stylu LeetCode. - 100computer-science-algorithms
Pomaga wybierać i implementować algorytmy i struktury danych: złożoność asymptotyczną, sortowanie, programowanie dynamiczne, grafy, algorytmy zachłanne oraz narzędzia na dużą skalę jak Bloom filter, HyperLogLog i consistent hashing. - 91c-data-structures
Wspiera implementację struktur danych w C: tablice, listy powiązane, drzewa i tablice mieszające z ręcznym zarządzaniem pamięcią. - 95c-data-structures
Opisuje podstawowe struktury danych w C: tablice, struktury, listy powiązane, drzewa i tablice mieszające, w implementacjach oszczędnych pamięciowo.