Hàng ngày, dân IT phải giải rất nhiều bài toán lập trình khác nhau. Và thuật toán chính là chìa khóa để giải quyết chúng. Bài viết sẽ bật mí cho bạn những thuật toán quan trọng mà các lập trình viên nên biết để có thể tự tin xử lý mọi vấn đề từ đơn giản đến phức tạp.
Bạn đang xem: Các thuật toán trong lập trình
Tìm kiếm nhị phân
Thuật toán tìm kiếm nhị phân là một trong các thuật toán sắp xếp được sử dụng rất nhiều trong thực tế.
Thuật toán này thực hiện tìm kiếm một mảng đã sắp xếp bằng cách liên tục chia các khoảng tìm kiếm thành 1 nửa. Bắt đầu với một khoảng từ phần tử đầu mảng, tới cuối mảng. Nếu giá trị của phần tử cần tìm nhỏ hơn giá trị của phần từ nằm ở giữa khoảng thì thu hẹp phạm vi tìm kiếm từ đầu mảng tới giữa mảng và ngược lại. Cứ thế tiếp tục chia phạm vi thành các nửa cho đến khi tìm thấy hoặc đã duyệt hết.
Selection, Bubble và Insertion Sort
Đây đều là những thuật toán sắp xếp. Và chúng là một trong những “vũ khí” lợi hại mà các lập trình viên nên có. Selection, Bubble và Insertion là những thuật toán mà các lập trình viên newbie nên sử dụng.
Chức năng
Bubble sort: so sánh các phần tử để đặt các phần tử lớn nhất vào vị trí cuối cùng.Selection sort: so sánh các phần tử để đặt các phần tử nhỏ nhất vào vị trí phía trước.Insertion sort: so sánh các phần tử để quyết định vị trí của một phần tử trong mảng đã được sắp xếp một phần.Quicksort và Mergesort
Tương tự như Selection, Bubble và Insertion Sort, thuật toán này phù hợp để bạn làm quen với các mảng. Tuy nhiên, Quicksort và Mergesort thường được sử dụng trong những tình huống nghiêm trọng hơn.
Chức năng
Merge sort: so sánh các phần tử của hai phần tử đã sắp xếp để hợp nhất chúng thành mảng được sắp xếp cuối cùng.Quicksort: so sánh các phần tử của phân vùng mảng chưa được sắp xếp thành hai nửa khác nhau xung quanh giá trị pivot.Thuật toán Huffman Coding
Huffman là thuật toán dùng để nén dữ liệu bằng cách xem xét tần suất xuất hiện của các ký tự khác nhau trong một văn bản và sắp xếp chúng trong một cây.
Thuật toán Huffman coding gồm 3 bước:
Bước 1: Đếm tần suất xuất hiện của các phần tử trong chuỗi đầu vào.Bước 2: Xây dựng cây Huffman (cây nhị phân mã hóa).Bước 3: Từ cây Huffman, ta có được các giá trị mã hóa. Lúc này, ta có thể xây dựng chuỗi mã hóa từ các giá trị này.Thuật toán BFS (Breadth First Search)
Breadth First Search (BFS) là phương pháp di chuyển ngang được sử dụng trong biểu đồ. Nó sử dụng một hàng đợi để lưu trữ các đỉnh đã truy cập.
Mục đích của thuật toán là đánh dấu mỗi đỉnh là đã duyệt khi không thực hiện quá trình duyệt theo vòng tròn.
Cách thuật toán hoạt động như sau:
Bước 1: Đặt bất kỳ một trong các đỉnh của biểu đồ ở phía cuối của hàng đợi.Bước 2: Lấy phần tử đầu tiên của hàng đợi và thêm nó vào danh sách đã truy cập.Bước 3: Tạo danh sách các nút liền kề của đỉnh đó. Thêm những nút mà không có trong danh sách đã truy cập vào phía sau hàng đợi.Bước 4: Tiếp tục lặp lại bước 2 và 3 cho đến khi hàng đợi trống rỗng.Xem thêm: Trục Xoay Bản Lề Xoay Cửa Gỗ Kèm Báo Giá Mới Nhất, Bản Lề Trục Xoay Cửa Gỗ
Thuật toán DFS (Depth First Search)
Phương pháp di chuyển ngang tìm kiếm sâu (DFS) sử dụng ngăn xếp để lưu trữ các đỉnh đã truy cập. Khác với thuật toán BFS – thuật toán dựa trên đỉnh, DFS là thuật toán dựa trên cạnh và hoạt động theo kiểu đệ quy, trong đó các đỉnh được khám phá dọc theo một đường dẫn (cạnh).
Ví dụ có hình minh hoạ như sau:
Theo đó, thứ tự đi trong hình diễn ra như sau:
| Bắt đầu từ | 1 => 2 => 3 => 4 | => hết đường đi |
| Quay lại | 3 => 5 | => hết đường đi |
| Tiếp tục từ 3 | quay lại 2 => 6 | => hết đường đi |
| Quay lại 2 | quay lại 1 => 7 | => hết đường đi |
| Tiếp tục từ | 1 => 8 => 9=> 10 | => hết đường đi |
| Quay lại | 9 => 11 | => hết đường đi |
| Tiếp tục | 9=> quay lại 8 => 12 | => hết đường đi |
| Quay lại | 8 => quay lại 1 | => hết đường đi => kết thúc |
Gradient Descent
Hiện nay, đối với nhiều lập trình viên, Gradient Descent không còn là quá hữu ích nữa. Tuy nhiên, nếu bạn đang làm việc với hồi quy hoặc machine learning, Gradient Descent là sự lựa chọn hoàn hảo.
Gradient Descent là một phương pháp tối ưu hóa thủ tục các hàm sử dụng phép tính toán. Trong bối cảnh hồi quy và machine learning, phương pháp này tìm các giá trị cụ thể để giảm thiểu lỗi trong thuật toán dự đoán của bạn
Mặc dù nó hơi thiên về toán học nhưng nếu bạn phải làm việc nhiều với dữ liệu và dự đoán thì việc hiểu cách hoạt động của gradient descent là vô cùng quan trọng.
Thuật toán Dijkstra
Thuật toán Dijkstra cho phép tìm đường đi ngắn nhất từ một đỉnh s đến các đỉnh còn lại của đồ thị và chiều dài (trọng số) tương ứng. Nó là nền tảng của hầu hết các công việc, được sử dụng trong mọi thứ, từ trí tuệ nhân tạo đến thiết kế trò chơi.
Phương pháp của thuật toán là xác định tuần tự đỉnh có chiều dài đến s theo thứ tự tăng dần. Thuật toán được xây dựng trên cơ sở gán cho mỗi đỉnh các nhãn tạm thời.
Phương pháp trao đổi khóa Diffie–Hellman
Phương pháp trao đổi khóa Diffie–Hellman cho phép hai bên (người, thực thể giao tiếp) thiết lập một khóa bí mật chung để mã hóa dữ liệu sử dụng trên kênh truyền thông không an toàn mà không cần có sự thỏa thuận trước về khóa bí mật giữa hai bên.
Dù bạn không làm việc trong lĩnh vực an ninh mạng thì việc hiểu biết về mã hóa và giao tiếp an toàn là vô cùng quan trọng đối với các lập trình viên.
Mặc dù Diffie-Hellman không phải là thuật toán tốt nhất, nhưng nó cực kỳ dễ thực hiện và tương tự với hầu hết các phương pháp giao tiếp được mã hóa khác.
Để nắm được các thuật toán, trước hết, bạn phải có khả năng hiểu các vấn đề và xây dựng các giải pháp phù hợp. Biết và hiểu thuật toán là cách giúp bạn tiếp cận và giải quyết vấn đề nhanh nhất. Qua bài viết này, bạn đã có thể bỏ túi thêm 9 thuật toán quan trọng để giải quyết các vấn đề trong quá trình làm việc một cách nhanh chóng nhất.
Lập trình là một kỹ năng cần phải được mài dũa và phát triển theo thời gian, đặc biệt là thuật toán.Dưới đây là top 10 thuật toán mà một lập trình viên cần biết để thành công hơn.Hiện đang tham gia vào việc phát hiện và xác định dữ liệu thích hợp bằng key và ID, theo một nghiên cứu, Hashing là thuật toán được sử dụng. Với vai trò mở rộng việc phát hiện lỗi, quản lý bộ nhớ cache, mật mã và tra cứu , hàm Hashing tích hợp các khóa phù hợp và cho các giá trị chính xác. Hàm này cũng có thể được sử dụng như một định danh duy nhất cho các tập dữ liệu nhất định và các phép tính toán cho phép người dùng tạo ra các giá trị dữ liệu không trùng lắp. Thông thường nó được áp dụng trong các bộ định tuyến để lưu trữ địa chỉ IP.
Thuật toán tìm kiếm thường được áp dụng cho dãy cấu trúc dữ liệu tuyến tính hoặc cấu trúc dữ liệu đồ họa. Thuật toán tìm kiếm tuyến tính còn được gọi là tìm kiếm nhị phân, giúp nhà phát triển tiến hành tìm kiếm hiệu quả trên các tập dữ liệu được sắp xếp với hàm phức tạp thời gian của O (log N). Cơ chế của tìm kiếm nhị phân là chia danh sách thành hai nửa cho đến khi nó tìm thấy mục được yêu cầu và thường được sử dụng để gỡ những lỗi liên quan đến git bisection. Các thuật toán này còn được biết đến với chức năng là Chiều sâu/Chiều rộng Tìm kiếm Đầu tiên, nó cho ta cấu trúc dữ liệu là một biểu đồ tròn hoặc hình cây đã bật chức năng tìm kiếm, xác định các tập dữ liệu cần thiết trong mô hình cây ngang. BFS rất phổ biến trong các công cụ tìm kiếm, cũng được sử dụng để xây dựng các bot trong AI hay định vị các con đường ngắn nhất giữa hai thành phố.
Các thuật toán sắp xếp thường được các nhà phát triển dùng để đặt dữ liệu theo cách có tổ chức. Trong thuật toán Quick
Sort, các thành phần dữ liệu được so sánh với nhau để xác định thứ tự tương ứng của chúng. Nó có độ phức tạp thời gian của O(n
Logn) để thực hiện so sánh. Tuy nhiên, Radix Sort là một kỹ thuật nhanh hơn Quick
Sort vì nó sắp xếp các phần tử trong một mô hình tuyến tính với độ phức tạp thời gian O(n). Tính đơn giản của thuật toán này làm cho nó được ưa chuộng. Các thuật toán sắp xếp khác bao gồm Sắp xếp hợp nhất, Sắp xếp nhóm và Sắp xếp đếm.
Quy hoạch động thường là một hàm giải quyết vấn đề phức tạp liên quan đến trí tuệ bằng cách tách các vấn đề thành các bài toán con nhỏ hơn, giải quyết chúng sau đó xây dựng trở lại thành vấn đề phức tạp với bộ nhớ của các kết quả nhỏ hơn để đưa ra câu trả lời cho vấn đề phức tạp ban đầu. Lập trình động có khả năng tích hợp để ghi nhớ, cho phép lưu trữ các ký ức về các vấn đề đã giải quyết trước đó. Nếu lần tiếp theo vấn đề ấy lại xuất hiện thì nó sẽ được giải quyết nhanh hơn nhiều.
Thường được sử dụng trong lĩnh vực mạng, phân tích liên kết cung cấp khả năng tương quan giữa các thực thể khác nhau trong một miền quan trọng đối với các công cụ tìm kiếm. Thuật toán sử dụng một biểu diễn đồ họa và ma trận phức tạp, liên kết các căn cứ tương tự trong các miền hiện tại. Phân tích liên kết phổ biến trong các công cụ tìm kiếm như Google, trong các trang truyền thông xã hội như Facebook, Twitter, nơi việc tìm kiếm mở rộng được chú trọng.
Nhiều thuật toán mã hóa phức tạp nhưng nếu được phân tích trên nền số học mô-đun thì trở nên đơn giản vô cùng. Trong số học mô-đun, các số chúng ta đang xử lý chỉ là các số nguyên và các phép toán được sử dụng là cộng, trừ, nhân và chia. Sự khác biệt duy nhất giữa số học mô-đun và số học trên sách vở là trong số học mô-đun, tất cả các hoạt động được thực hiện liên quan đến số nguyên dương, tức là mô đun.
