Przejdź do treści
Biblioteka skilli
Programowanie · Budowanie i kod

role-algorithms:data-structures

/role-algorithms:data-structures

Dobiera i implementuje struktury danych, od tablic haszujących i drzew B po filtry Blooma i HyperLogLog.

Repozytorium
alpha-engineer ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
24.07.2026

Ocena i bezpieczeństwo

80/ 100Klasa: dobry
Format15 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść25 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
4
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 24.07.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

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

  1. When to use
  2. Core principles
  3. Reference Files
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 23 linii, 214 słów
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.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.