#data-structures

Why I Stopped Calling Myself a Full-Stack Developer

Một chuyên gia công nghệ với 20 năm kinh nghiệm lập luận rằng danh xưng "Full-Stack Developer" đang trở nên hạn chế, thay vào đó đề xuất khái niệm "Feature Expert" (Chuyên gia Tính năng). Giá trị cốt lõi không nằm ở ngôn ngữ hay framework mà ở khả năng nhận diện các mẫu vấn đề lặp đi lặp lại (tính toán giá, tối ưu tìm kiếm, caching) và giải quyết chúng bất kể tech stack. Bài viết khuyên các lập trình viên trình độ trung cấp nên tập trung vào cấu trúc dữ liệu và xây dựng kho kiến thức các vấn đề đã giải quyết thay vì tích lũy ngôn ngữ.

Là người muốn nâng cao hiệu quả làm việc và chuyên sâu trong các vấn đề thực tế như tính toán giá, tối ưu tìm kiếm hay quản lý bộ nhớ, bài viết này giúp bạn chuyển từ kiến thức kỹ thuật sang tư duy giải quyết vấn đề xuyên suốt các ngôn ngữ và công nghệ.

JavaScript String Algorithms Every Developer Should Know

Tìm hiểu các thuật toán xử lý chuỗi JavaScript phổ biến như đảo ngược chuỗi, phát hiện chuỗi đối xứng (palindrome), sử dụng kỹ thuật hai con trỏ (two pointers) và tối ưu hóa giải pháp thực tế.

Những kỹ thuật và ví dụ về xử lý chuỗi trong JavaScript này sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề thực tế trong interview và dự án, từ đó nâng cao khả năng tư duy logic và hiệu suất lập trình của bạn.

Day 159 of Learning Java & DSA: Solving the Next Greater Element Problem Using Stack

Hôm nay, mình học cách giải bài toán Next Greater Element bằng cấu trúc dữ liệu Stack trong Java & DSA.

Lập trình viên nên đọc bài này vì bài giải Next Greater Element bằng Stack sẽ giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa thuật toán với thời gian O(n) và không gian O(n) trong các vấn đề tìm kiếm phần tử lớn hơn trong mảng, một kỹ năng thiết yếu cho các bài toán tìm kiếm và xử lý dữ liệu hiệu quả.

Dijkstra's Shortest Path Algorithm

Bài viết hướng dẫn chi tiết thuật toán Dijkstra tìm đường đi ngắn nhất trong đồ thị có trọng số, giải thích tại sao BFS không hoạt động hiệu quả trong trường hợp này, đồng thời cung cấp sơ đồ tương tác và mã JavaScript hoàn chỉnh.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách giải quyết tối ưu các vấn đề tìm đường ngắn nhất trong đồ thị có trọng số bằng cách áp dụng thuật toán Dijkstra, so sánh với BFS và có thể triển khai trực tiếp vào dự án với mã JavaScript.

Which programming language to use for coding interviews

Khi chọn ngôn ngữ lập trình cho các buổi phỏng vấn coding, hãy cân nhắc mức độ thành thạo, sự phổ biến trong ngành (như Python, Java, C++) và khả năng hỗ trợ cấu trúc dữ liệu, thuật toán. Chọn ngôn ngữ quen thuộc giúp thể hiện kỹ năng hiệu quả hơn là thử nghiệm ngôn ngữ mới.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách chọn ngôn ngữ phù hợp với từng loại vấn đề trong các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, tránh rơi vào sai lầm về thời gian và hiệu suất mà không biết lý do thực sự.

Before We Compare Solutions, We Need a Way to Measure Them

Hai nhà phát triển đưa ra hai giải pháp cho cùng một vấn đề, cả hai đều chính xác và vượt qua mọi test case, nhưng cách đo lường hiệu quả giữa chúng vẫn chưa rõ ràng.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh mắc phải sai lầm khi đánh giá hiệu suất và chất lượng của giải pháp chỉ dựa trên kết quả đơn giản, vì thực tế còn phụ thuộc vào chi phí, độ bền, khả năng mở rộng và hiệu năng thực tế trong môi trường thực tế.

Convergence is not enough

Bài viết thảo luận về những khó khăn khi biểu diễn dữ liệu trong Automerge, một thư viện quản lý trạng thái đồng bộ (CRDT) cho ứng dụng cộng tác thời gian thực.

Nếu bạn đang làm việc với các hệ thống đồng bộ hóa dữ liệu thực tế như Automerge, hiểu rõ cách các dữ liệu được biểu diễn và xử lý sẽ giúp bạn tránh những lỗi bất ngờ về tính nhất quán và hiệu suất trong ứng dụng của mình.

DFS and BFS Lab: Graph Generator and Traversal Visualizer

Bài lab cung cấp công cụ tương tác để tạo đồ thị và trực quan hóa quá trình duyệt đồ thị theo thuật toán DFS (Depth-First Search) và BFS (Breadth-First Search) từng bước.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách ứng dụng DFS và BFS trong giải quyết vấn đề tìm đường, xử lý dữ liệu mạng, và tối ưu hóa thuật toán trên đồ thị thực tế.

Dijkstra Lab: Graph Generator and Shortest Path Visualizer

Công cụ tương tác này giúp khám phá thuật toán đường đi ngắn nhất Dijkstra thông qua trình tạo đồ thị trực quan, cho phép người dùng tạo node, kết nối cạnh và từng bước quan sát cách tìm đường đi tối ưu.

Để hiểu rõ cách thuật toán Dijkstra hoạt động trong việc tìm đường ngắn nhất trên đồ thị, giúp bạn áp dụng hiệu quả trong các vấn đề thực tế như lập kế hoạch tuyến đường hoặc tối ưu hóa hệ thống mạng.

Golang proposal: container/: generic collection types

Năm 2025, nhóm làm việc về Collections của Go được thành lập nhằm bổ sung các cấu trúc dữ liệu collection phổ biến vào thư viện chuẩn, tuân theo nguyên tắc đơn giản và thực dụng của Go.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về dự án chuẩn hóa các kiểu dữ liệu tập hợp trong Go (như map, slice, queue) theo nguyên tắc đơn giản và hiệu quả, giúp phát triển ứng dụng nhanh hơn và giảm thiểu sự phụ thuộc vào thư viện bên ngoài.

DSA : Day 19 | Fast & Slow Pointers — Happy Number

Bài toán Day 19 giới thiệu kỹ thuật Fast & Slow Pointers thông qua bài toán Happy Number, mặc dù không sử dụng linked list mà chỉ làm việc với các con số.

Những kỹ thuật Fast & Slow Pointers trong bài này sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề tìm kiếm chu trình (cycle detection) một cách hiệu quả, không chỉ trong linked list mà còn trong các thuật toán như Happy Number—làm cho tư duy algorithmic của bạn trở nên linh hoạt và ứng dụng rộng rãi.

Issue #612: A plan to bring generic collections to Go 1.28 — Go Weekly

Kế hoạch đưa generic collections vào Go 1.28 đã được đề xuất, nhằm nâng cao khả năng tái sử dụng và hiệu suất của các cấu trúc dữ liệu trong ngôn ngữ Go.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách Go đang phát triển hướng tới tính đa dạng và hiệu suất cao hơn thông qua các tập hợp thông dụng (generic collections), giúp tối ưu hóa mã nguồn cho các ứng dụng lớn và giảm sự phụ thuộc vào thư viện bên ngoài.

Practical Testing: 42

Tập 42 của series 'Practical Testing' cập nhật mã nguồn đa luồng nhằm tương thích với phiên bản mới nhất của The Server Framework, bổ sung hỗ trợ Visual Studio 2026 (loại bỏ phiên bản cũ), điều chỉnh phong cách đa nền tảng và sửa lỗi nhỏ trong IntrusiveRedBlackTree. Cơ chế xóa bộ sưu tập nhanh hơn cũng được thêm vào, cải thiện hiệu suất của timer queue và timer wheel, trong khi các unit test vẫn giữ nguyên hành vi.

Lập trình viên nên đọc để hiểu cách optim hóa hiệu suất và tương thích đa nền tảng trong testing đa luồng mà không cần thay đổi logic cơ bản, giúp nâng cao hiệu suất và mở rộng khả năng ứng dụng trong các dự án hiện đại.

Building a Fast Lock-Free Queue in Modern C++ From Scratch

Why do standard mutex-based queues feel very slow under extreme contention? Lets take a deep dive into the chaotic world of lock-free programming, Hazard Pointers, cache-line optimizations, and C++20 concepts to build a Multi-Producer Multi-Consumer queue that scales to dozens of threads without choking on the OS scheduler.

Python Dictionary: The Smart Way to Store and Access Data

Python Dictionary là cấu trúc dữ liệu thông minh trong Python, giúp lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả thông qua cặp key-value. Nó linh hoạt hơn danh sách truyền thống nhờ khả năng truy cập nhanh bằng khóa (key) thay vì chỉ số (index).

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng dictionary trong Python một cách hiệu quả, từ cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao như chèn, xóa, truy cập nhanh, và xử lý dữ liệu không trùng lặp, giúp tối ưu hóa hiệu suất và code của mình.

Medium

Medium được xuất bản bởi Aleksey Gershgorin, thuộc ALTAI Consulting, Inc.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng tập trung vào giải quyết vấn đề thay vì chỉ tập trung vào kỹ thuật, giúp họ xây dựng giải pháp hiệu quả hơn trong thực tế công việc.

Breadth-First Thinking: Mastering Level Order Traversal

Bài viết giải thích về thuật toán duyệt theo mức (level order traversal), nguyên lý hoạt động và sơ đồ luồng bên trong thông qua ví dụ minh họa.

Là người viết code cho các cấu trúc dữ liệu phức tạp như cây nhị phân, bạn nên đọc bài này để hiểu cách thực hiện traversal cấp độ (BFS) một cách hiệu quả, từ đó tối ưu hóa các giải pháp đọc dữ liệu từ gốc đến các cấp độ khác nhau trong các thuật toán tìm kiếm và xử lý.

Day 163 of Learning Java & DSA: Reversing a Stack Using Recursion

Hôm nay học cách đảo ngược stack bằng đệ quy trong Java & DSA.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách áp dụng recursion để đảo ngược một stack, một kỹ thuật cơ bản nhưng quan trọng trong giải quyết các vấn đề về dữ liệu và tối ưu hóa thuật toán.

Medium

Bài viết thuộc chương 3, tập 5 về ứng dụng thực tế của hash tables trong cấu trúc dữ liệu và thuật toán.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách hash tables không chỉ là cơ sở cho các thuật toán tìm kiếm và xử lý dữ liệu hiệu quả mà còn là nền tảng quan trọng trong các ứng dụng thực tế như cache, mã hóa mật khẩu, quản lý phiên, và thậm chí là cơ sở dữ liệu phân tán.

Day 161 of Learning Java & DSA: Solving the Largest Rectangle in a Histogram Using Stack

Hôm nay (ngày 161) học Java & DSA, giải bài toán "Largest Rectangle in a Histogram" bằng kỹ thuật stack.

Lập trình viên nên đọc bài này vì giải thuật sử dụng stack để tính diện tích lớn nhất của hình chữ nhật trong biểu đồ histo có thể giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa vấn đề với thời gian O(n) và không cần sử dụng bộ nhớ phụ thêm, mở rộng kiến thức về kỹ thuật stack trong giải quyết các vấn đề cấu trúc dữ liệu phức tạp.

Day 11: Two Pointers — Sort Colors (Dutch National Flag)

Day 11: Two Pointers — Sort Colors (Dutch National Flag) Day 11 of #MasterDSA! Today we’re leveling up from two pointers to three. Don’t worry though — the core idea is still the same …

Why malloc is doing more than I asked for

malloc thường phân bổ nhiều hơn dung lượng bạn yêu cầu để tối ưu bộ nhớ, dẫn đến internal fragmentation khi phần dư không được sử dụng hết.

Nếu bạn đang gặp vấn đề về hiệu suất bộ nhớ hoặc muốn hiểu sâu hơn về cách quản lý bộ nhớ trong C/C++, bài này sẽ giúp bạn giải thích rõ ràng về tái phân phối không gian (internal fragmentation) trong malloc, từ đó tối ưu hóa code của bạn tránh lãng phí tài nguyên.

Day 160 of Learning Java & DSA: Solving the Stock Span Problem Using Stack

Hôm nay là ngày thứ 160 trong hành trình học Java và DSA, tác giả giải quyết bài toán Stock Span Problem bằng kỹ thuật stack. Đây là cột mốc nhỏ trong quá trình học tập.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách sử dụng stack hiệu quả trong giải quyết vấn đề tính khoảng cách giao dịch hàng hóa (stock span) một cách tối ưu, giúp nâng cao kỹ năng xử lý dữ liệu và áp dụng trong các bài toán thực tế về phân tích chuỗi số.

Team Rocket Came Back Again, Phase 2 Ended, and I started to learn new things in tech

Team Rocket Came Back Again, Phase 2 Ended, and I started to learn new things in tech Every time Ash thought he had finally reached a peaceful part of his journey, there was always one familiar …

Medium

Bài viết được xuất bản bởi Aman Nandan.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và quản lý bộ nhớ trong các ứng dụng đa nền tảng, giúp tránh những lỗi thường gặp và nâng cao hiệu suất thực thi code hiệu quả.

Extremely fast LSM Trees

Extremely fast LSM Trees In my latest piece of writing about Write Buffering, I mentioned LSM Trees in one paragraph. Let’s unpack what exactly LSM trees are, what purpose do they serve, and why …

Pointers, Segfaults & Deadline. — We Handle All Three.

Người viết chia sẻ trải nghiệm khi code C++ đột nhiên gặp lỗi segmentation fault (segfault) ngay sát deadline, khiến họ phải vật lộn tìm nguyên nhân trong lúc thời gian gấp rút.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách xử lý điểm chỉ thị (pointers), rơi vào lỗi phân vùng nhớ (segfaults) và vấn đề thời gian hoàn thành (deadline) trong C++ một cách hiệu quả, đặc biệt khi gặp tình huống khẩn cấp như code đã biên dịch xong nhưng gặp lỗi không thể debug trong thời gian hạn.

Understanding Dijkstra's Algorithm

Năm 1956, Edsger Dijkstra, một lập trình viên trẻ, đã phát triển thuật toán Dijkstra trong vòng 20 phút khi ngồi uống cà phê tại Amsterdam.

Là một lập trình viên cần hiểu về thuật toán Dijkstra để tối ưu hóa giải quyết các vấn đề tìm đường ngắn nhất trong mạng lưới, từ ứng dụng thực tế như giao thông đến các giải pháp phân tích dữ liệu phức tạp.

C Strings: A 50-Year Mistake

C strings gây ra nhiều bất tiện do thiếu quản lý độ dài, trong khi các hệ thống dựa trên độ dài (length-based strings) được đánh giá là thiết kế tối ưu hơn.

Lập trình viên nên đọc bài này để tránh những lỗi rủi ro về bộ nhớ và an toàn khi sử dụng chuỗi không giới hạn trong C, mà thay vào đó hiểu rõ cách thiết kế chuỗi dựa trên độ dài để cải thiện hiệu suất và bảo mật.

PyCoder’s Weekly

Tạp chí PyCoder’s Weekly tuần này đề cập đến các chủ đề như Stacks & Queues, Django F-Expressions, MCP Clients cùng nhiều nội dung công nghệ khác.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá những công nghệ mới như Django F-expressions giúp tối ưu hóa mã backend nhanh hơn và MCP Clients cho việc kết nối hiệu quả với các dịch vụ cloud, giúp nâng cao hiệu suất và hiệu quả phát triển ứng dụng.

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.

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.