5 Repos
Algorithms using a monotonic stack to find the nearest extreme element in linear time.
Distinguishing note: Shortlist candidates are entirely unrelated to the concept of monotone stacks or next-greater-element problems.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Monotone Stack Algorithms. Refine with filters or upvote what's useful.
This project is a curated educational resource and solution repository for algorithmic challenges, specifically focused on LeetCode problems. It serves as a technical reference for common data structures and algorithmic patterns, providing verified code implementations across multiple programming languages alongside detailed logic and complexity analysis. The repository functions as a comprehensive study guide for competitive programming and technical interview preparation. It includes specialized learning tools such as an Anki flashcard dataset for spaced repetition and a browser extension t
Identifies the first element to the right that is larger or smaller than the current value using a monotone stack.
algorithm-base is an educational library and study guide designed for simulating algorithms and studying data structures. It functions as an execution visualizer that renders step-by-step state changes and pointer updates through animated simulations to illustrate how data movement works. The project distinguishes itself by mapping conceptual logic directly to multi-language source code implementations. It utilizes a comparative analysis framework to evaluate different algorithmic strategies based on stability, time complexity, and space complexity, while organizing problems by underlying mec
Identifies the next greater element in an array using monotonic stack logic and animations.
LogicStack-LeetCode is a curated repository of solved algorithm problems and data structure implementations, primarily drawn from the LeetCode platform. Its core identity is a structured collection of solutions designed to support technical interview preparation and competitive programming practice, with each solution accompanied by complexity analyses to help engineers understand performance trade-offs. The repository distinguishes itself through its breadth of coverage across fundamental algorithmic patterns and data structures. It includes implementations for array manipulation, string pro
Implements the next greater element problem using hash maps and monotonic stack techniques.
Dieses Projekt ist eine kuratierte Bibliothek mit Algorithmen-Implementierungen und gelösten Programmieraufgaben. Sie dient als Referenz-Repository für Competitive Programming und Datenstrukturen und bietet optimierte Lösungen für eine Vielzahl von Coding-Challenges. Die Sammlung organisiert Code-Beispiele nach algorithmischen Techniken, mit besonderem Fokus auf die Implementierung von Bäumen, Graphen und Heaps zur Optimierung der Zeit- und Platzkomplexität. Sie bietet sprachspezifische Lösungen für High-Performance-Coding-Aufgaben. Das Repository deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, darunter Graphentraversierungen, dynamische Programmierung, String-Pattern-Processing und binäre Suchoperationen. Es enthält zudem Implementierungen für Range-Data-Querying, Bit-Manipulation sowie das Design benutzerdefinierter Datenstrukturen wie Caches und Autocomplete-Engines. Zusätzliche Themen umfassen mathematische Berechnungen und das Tracking von Wettbewerbsergebnissen.
Implements monotonic stacks and double-ended queues to solve next-greater-element and sliding window maximum problems.
Dieses Projekt ist eine kuratierte Referenzbibliothek für algorithmische Muster, Implementierungen von Datenstrukturen und Notizen zum Systemdesign. Sie dient als Java-Aufgabenset für algorithmische Probleme und als Leitfaden für wettbewerbsorientiertes Programmieren und bietet eine Sammlung von Lösungen für Coding-Challenges von Plattformen wie LeetCode und LintCode. Die Bibliothek zeichnet sich durch ihre umfassende Sammlung von Java-Implementierungen für fortgeschrittene Datenstrukturen und algorithmische Strategien aus. Sie enthält detaillierte Referenzen zur Lösung komplexer Probleme mit begleitender Analyse der Zeit- und Platzkomplexität. Das Projekt deckt ein breites Spektrum der Informatik-Grundlagen ab, einschließlich Algorithmus-Design, Implementierung von Datenstrukturen und Systemdesign. Die Inhalte umfassen Graphentheorie, dynamische Programmierung, Suche und Optimierung sowie Techniken der linearen Datenverarbeitung. Zudem enthält sie Notizen zu Infrastrukturskalierbarkeit, Performance-Caching und Softwarearchitekturmustern.
Implements algorithms using a monotonic stack to find the nearest extreme element in linear time.