Following the questions where they lead

Time Complexities Reference Charts

Khái niệm độ phức tạp thời gian (time complexity) rất quan trọng trong lập trình thi đấu. Nếu chưa nắm vững cách xác định độ phức tạp của thuật toán, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc lựa chọn giải pháp tối ưu.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh thất bại trong các cuộc thi lập trình khi không hiểu cách phân tích thời gian chạy của thuật toán, từ đó dễ dàng lựa chọn giải pháp phù hợp với yêu cầu thời gian và bộ nhớ.

Max Absolute Difference of Two Subarrays (Kadane's Algorithm)

Tìm hiệu tuyệt đối lớn nhất giữa hai subarray không chồng lấn trong mảng bằng cách sử dụng thuật toán Kadane's và bốn mảng phụ, với độ phức tạp O(n).

Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu giải quyết vấn đề tìm giá trị lớn nhất của hiệu tuyệt đối giữa hai đoạn mảng không chồng chéo trong thời gian O(n) bằng cách áp dụng thuật toán Kadane và các mảng trợ giúp, giúp nâng cao hiệu suất cho các trường hợp xử lý dữ liệu lớn.

Day 5: Two Pointers — Move Zeroes

Day 5: Two Pointers — Move Zeroes Day 5 of #MasterDSA! Today’s problem is a great one for building intuition — it feels almost like a sorting trick, but it’s really just two pointers quietly …

Day 149 of Learning Java & DSA: Understanding Doubly Linked Lists

An introductory exploration of Doubly Linked Lists in Java, covering the node structure with prev and next references, advantages over Singly Linked Lists (bidirectional traversal), limitations (extra memory, two-pointer updates), and time/space complexity. Written as a learning journal entry by a beginner studying DSA.

Rearrange the Array

Bài viết hướng dẫn cách tính số thao tác tối thiểu để khôi phục mảng hoán vị về trạng thái ban đầu bằng cách phân tích thành các chu trình rời rạc (disjoint cycles), sau đó lấy bội chung nhỏ nhất (LCM) của độ dài các chu trình. Thuật toán chạy trong O(n) thời gian nhờ mảng đánh dấu (visited array) và thuật toán GCD Euclid.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tính toán hiệu quả số lần chuyển đổi tối thiểu cho một chuỗi chu trình trong phép biến đổi chuỗi, giúp tối ưu hóa giải pháp cho các vấn đề liên quan đến chu trình và tối ưu hóa thời gian thực hiện.

How a Bloom Filter Works: Build One From Scratch in Python

A hands-on tutorial building a Bloom filter from scratch in Python. Covers the core mechanics: a bit array plus multiple hash functions, the double-hashing trick for generating positions, and why false positives are an intentional trade-off for memory efficiency. Includes the math for sizing a filter given a target false positive rate and item count, a worked example showing ~1.2 MB for one million items at 1% error, and an explanation of why deletion requires a counting Bloom filter variant. Real-world use cases include databases (Cassandra, HBase), Chrome's safe browsing, CDN caching, and Bitcoin light clients.

Kris Shamloo

A technical interviewer shares their approach to candidate evaluation using a simple but revealing coding question: implement a median function. The Python implementation is annotated with discussion points that probe deeper thinking — handling edge cases like empty lists, understanding pass-by-reference semantics (sorted() vs list.sort()), and avoiding over-engineering with unnecessary dependencies.