KHÓA HỌC CẤU TRÚC DỮ LIỆU VÀ GIẢI THUẬT (DATA STRUCTURE AND ALGORITHMS)

Lớp 1

Tài liệu Giáo viên

Lớp 2

Lớp 2 - liên kết tri thức

Lớp 2 - Chân trời sáng sủa tạo

Lớp 2 - Cánh diều

Tài liệu Giáo viên

Lớp 3

Lớp 3 - kết nối tri thức

Lớp 3 - Chân trời sáng tạo

Lớp 3 - Cánh diều

Tài liệu Giáo viên

Lớp 4

Sách giáo khoa

Sách/Vở bài xích tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 5

Sách giáo khoa

Sách/Vở bài tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 6

Lớp 6 - kết nối tri thức

Lớp 6 - Chân trời sáng sủa tạo

Lớp 6 - Cánh diều

Sách/Vở bài tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 7

Lớp 7 - kết nối tri thức

Lớp 7 - Chân trời sáng tạo

Lớp 7 - Cánh diều

Sách/Vở bài xích tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 8

Sách giáo khoa

Sách/Vở bài xích tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 9

Sách giáo khoa

Sách/Vở bài tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 10

Lớp 10 - liên kết tri thức

Lớp 10 - Chân trời sáng tạo

Lớp 10 - Cánh diều

Sách/Vở bài tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 11

Sách giáo khoa

Sách/Vở bài xích tập

Tài liệu Giáo viên

Lớp 12

Sách giáo khoa

Sách/Vở bài xích tập

Tài liệu Giáo viên

gia sư

Lớp 1

Lớp 2

Lớp 3

Lớp 4

Lớp 5

Lớp 6

Lớp 7

Lớp 8

Lớp 9

Lớp 10

Lớp 11

Lớp 12

Cấu trúc tài liệu và giải thuật
Một số khái niệm về Giải thuật cấu trúc dữ liệu mảng (Array)Danh sách liên kết - Linked Lists
Ngăn xếp & Hàng đợi
Một số giải thuật tìm kiếm
Một số giải mã sắp xếp
Cấu trúc dữ liệu đồ thị (Graph)Cấu trúc tài liệu cây
Đệ qui (Recursion)Tài liệu xem thêm

Với những sinh viên chuyên nghành nghề tin học tập thì cụm từ Cấu trúc tài liệu (Data Structure) không còn là xa lạ. Đây là một trong những môn học phải và vẫn là thực sự khó cho bất kỳ sinh viên làm sao nếu không tồn tại sự sẵn sàng kỹ lưỡng và dành giải pháp tiếp cận tích cực và lành mạnh cho môn học tập này. Vậy Cấu trúc dữ liệu là gì?

Cấu trúc dữ liệu là bí quyết lưu trữ, tổ chức dữ liệu gồm thứ tự, có khối hệ thống để dữ liệu rất có thể được thực hiện một biện pháp hiệu quả.

Dưới đấy là danh sách những bài hướng dẫn trong loạt bài cấu tạo dữ liệu với Giải thuật:

Mục lục cấu tạo dữ liệu và giải thuật

Cấu trúc tài liệu là gì?

Một số tư tưởng về Giải thuật

Cấu trúc dữ liệu mảng (Array)

Danh sách link - Linked List

Ngăn xếp & Hàng đợi

Một số giải thuật tìm kiếm

Một số giải thuật sắp xếp

Cấu trúc dữ liệu đồ thị (Graph)

Cấu trúc dữ liệu cây

Đệ qui (Recursion)

Loạt bài kết cấu dữ liệu với Giải thuật được viết dựa vào nguồn tài liệu quốc tế cùng với mày mò một số mối cung cấp tài liệu khác cộng với việc hiểu biết của phiên bản thân về Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, do đó không kị khỏi một vài thiếu sót. Nếu như bạn đọc hay người hâm mộ có ngẫu nhiên ý kiến đóng góp nào thì mong các bạn comment ngay phần bên dưới trang để bọn mình kịp thời sửa chữa để rất có thể cung cung cấp cho chúng ta loạt bài bác hướng dẫn Cấu trúc tài liệu và Giải thuật triển khai xong nhất.

Bạn đang xem: Học cấu trúc dữ liệu và giải thuật

VIETJACK xin rất cảm ơn và chúc chúng ta học giỏi !!!

Đã có phầm mềm Viet
Jack trên năng lượng điện thoại, giải bài tập SGK, SBT biên soạn văn, Văn mẫu, Thi online, bài xích giảng....miễn phí. Thiết lập ngay vận dụng trên app android và i
OS.

Follow fanpage facebook của team https://www.facebook.com/vietjackteam/ hoặc facebook cá nhân Nguyễn Thanh Tuyền https://www.facebook.com/tuyen.vietjack để tiếp tục theo dõi những loạt bài tiên tiến nhất về Java,C,C++,Javascript,HTML,Python,Database,Mobile.... Tiên tiến nhất của bọn chúng tôi.

Đối với người học lập trình sẵn nói chung, cấu trúc dữ liệu và lời giải là trong những môn đặc biệt và thường xuyên được dạy vào mức năm 2 với năm 3 đại học. Cảm xúc của rất nhiều người nếu không tự tin là dễ bị nản ngay từ tiến trình đầu và dần dần sẽ trở ngại hơn để bắt nhịp. Đồng thời, học tập tốt kết cấu dữ liệu và giải thuật sẽ giúp đỡ cho các dòng code của mình trở buộc phải tối ưu hơn.

Trong nội dung bài viết này, mình đã tổng hợp những kiến thức cơ bạn dạng cùng các kinh nghiệm của bản thân để giúp chúng ta đi đúng hướng và cảm xúc sự thú vị của môn học tập này. Tất yếu xung xung quanh ta vẫn có không ít cao thủ, việc giới thiệu các kỹ năng và kiến thức khó sẽ khiến mọi bạn bị ngợp phải trong phạm vi nội dung bài viết này, mình sẽ giới thiệu các vấn đề cơ phiên bản (ít tuyệt nhất là trong số bài đánh giá trên trường). Hãy thuộc tham khảo nội dung bài viết dưới đây:

Chuẩn bị rất nhiều gì nhằm học thuật toán?

Đầu tiên, nhằm học được cấu trúc dữ liệu và giải thuật (Từ giờ mang lại cuối bài viết mình sẽ điện thoại tư vấn tắt là thuật toán), các bạn cần phải có tài năng tự học cao. Phải có công dụng tìm kiếm tốt. Số đông mọi thứ cơ bạn dạng đều có trên google, vào khuôn khổ nội dung bài viết này mình sẽ đưa ra các vấn đề quan liêu trọng, để chúng ta follow theo từ khóa đó, tìm kiếm cho mình một nền tảng vững vàng chắc.

Tiếp theo, các bạn cần chọn cho doanh nghiệp một ngữ điệu lập trình. Theo mình thì C/C++ là ngôn ngữ nên được sử dụng khi học thuật toán vì:

Các kiểu tài liệu trong ngữ điệu C/C++ được có mang rõ ràng, bao gồm kiểu truyền tham chiếu với tham trị hơi hay.Tốc độ tiến hành nhanh.Có những sách, tài liệu xem thêm trên internet về cấu tạo dữ liệu và lời giải được viết bằng C/C++.

Tuy nhiên, nếu như muốn hoặc bao gồm nền tảng các ngôn ngữ khác (java, python,...) thì mọi người cũng rất có thể sử dụng nhằm học được vì theo bí quyết sau:

Cấu trúc tài liệu + lời giải = Chương trình

Việc viết một chương trình, giải một việc được phối hợp bởi 2 yếu đuối tố, lựa chọn một cấu trúc dữ liệu phù hợp, tiếp nối tìm ra phương hướng phối hợp mọi thứ bằng giải thuật để có thể giải được bài xích toán. Vì chưng đó chúng ta có thể lựa chọn ngữ điệu yêu thích cùng bắt đầu.

Các sự việc cần quan lại tâm

Trong phần này bản thân sẽ nói về 7 vấn đề sau:

1. Độ phức hợp thuật toán (big O)

2. Bố trí và tra cứu kiếm nhị phân

3. Các phương thức sinh

4. Đệ quy, tảo lui

5. Cấu trúc dữ liệu stack, queue, dequeue

6. Quy hoạch động

7. Đồ thị.

Xem thêm: Cách đắp mặt nạ bằng khoai tây, 18 cách làm mặt nạ khoai tây dưỡng trắng, trị mụn

1. Độ phức tạp thuật toán (big O)

Khái niệm độ phức tạp thuật toán rất có thể hiểu dễ dàng là độ nhanh hay chậm của thuật toán. Chữ O là ký hiệu được áp dụng cho độ phức hợp thuật toán. Các loại độ tinh vi thuật toán cơ phiên bản có thể kể đến là:

Trong đó, n là biểu lộ kích thước đầu vào.

Lưu ý rằng nếu chúng ta sử dụng 2 vòng lặp cùng cấp thì size sẽ là 2*n, cơ mà độ phức tạp thuật toán biểu diễn vẫn luôn là O(n) vì mình chỉ lấy dao động thôi.

Và ví như bạn của người sử dụng nói là 2 vòng lặp lồng nhau thì độ tinh vi sẽ là O(n^2) thì họ đôi khi đề xuất xem xét kỹ rộng thuật toán. Như lấy ví dụ như sau:

int i = 0;int n = 1000;while (i giả dụ không lưu ý thì rất có thể sẽ nhầm hàm này là O(N^2), nhưng thực tế độ tinh vi của nó là O(n). Bởi vì nếu như i

2. Thu xếp và search kiếm nhị phân

a. Chuẩn bị xếp

Để rất có thể hiểu rõ những thuật toán chạy như nào, chúng ta nên tìm các source code trên mạng về với chạy thử, tiếp đến tự ngẫm xem các hàm của nó chạy như nào, những phép toán có tác dụng gì. Trong các thuật toán thu xếp thì mình thấy có khá nhiều thuật toán như:

Bubble sort
Selection sort
Insertion sort
Quick sort
Heap sort...

Ngoài ra còn rất nhiều thuật toán bố trí khác nữa, tùy vào đk môn học tập trên trường yêu ước gì thì mình học tập theo. Còn theo tởm nghiệm của bản thân thì để gia công bài tập với code thuật toán thì học tập bubble sort (O(n)) với quick sort(~O(nlog(n))) thôi là đủ code được cả nghìn bài xích rồi. Đa số đều áp dụng quick sort xuất xắc dùng luôn hàm sort vào thư viện( vào C++ là hàm sort trong tủ sách algorithm bao gồm độ phức hợp ~ O(nlog(n))).

Còn việc giới thiệu nhiều thuật toán sort là tùy theo điều kiện cụ thể thì từng thuật toán bao gồm những ưu điểm và lỗi riêng, vận dụng trong thực tế. Ví dụ nhưinsertion sorthay thu xếp chènthường được sử dụng trong bảng xếp hạng,đâylà thuật toán bố trí xử lý chèn thành phần đang xét vào vị trí phù hợp của dãy số đã sắp xếp phía trước sao cho dãy số vẫn là dãy bố trí có sản phẩm tự.

b. Tìm kiếm nhị phân

Ý tưởng bao gồm của search kiếm có thể biểu diễn đơn giản dễ dàng bằng một việc như sau:

Có n bạn được xếp thành một hàng theo vật dụng tự độ cao tăng dần. Thầy giáo chú ý vào danh sách học viên mà không có tên, chỉ bao gồm chiều cao, do đó cần tìm chúng ta có độ cao là X vào hàng.

Bình thường xuyên thì biện pháp làm dễ dàng và đơn giản nhất là duyệt từ đầu hàng đến cuối hàng một cách lần lượt, khi đó chắc chắn sẽ tìm được bạn có chiều cao là X đó (độ phức tạp thuật toán sẽ là O(n)). Có một cách nhanh hơn để giải bài toán này, đó là ta sẽ nhìn vào người ở giữa dãy, nếu bạn đó có chiều cao bằng X thì ta sẽ tìm được luôn, còn nếu ko thì ta sẽ biết chắc chắn người đó sẽ đứng ở nửa nào vào 2 nửa còn lại của hàng, qua đó lặp lại phương pháp trên đến khi tìm ra bạn đó, phía trên chính là ý tưởng chính của thuật toán tìm kiếm nhị phân với độ phức tạp chỉ còn O(nlog(n)).

3. Các phương thức sinh

Có thể bạn chưa biết, gần như tất cả các bài toán đều có thể giải bằng cách duyệt trâu từng trường hợp. Vì chưng đó các phương pháp sinh là ko thể thiếu lúc học thuật toán. Có 4 hướng pháp sinh mà các bạn nhất định phải học:

Sinh nhị phân
Sinh hoán vịSinh tổ hợp
Sinh chỉnh hợp

Các bạn có thể tìm hiểu các thuật toán bên trên và submit vào trang sau nhé:

https://www.spoj.com/PTIT/problems/basic/

4. Đệ quy, cù lui

Nói đối kháng giản thì đệ quy là hàm gọi lại chính nó, biểu diễn đối tượng được định nghĩa quy nạp theo các đối tượng con đồng dạng với nó. Tiếp sau đây là một số ví dụ của hàm sử dụng vòng lặp bình thường và hàm đệ quy:

int giaithua(int n) {int res=1;for (int i = 1; i Bây giờ hãy cùng mình nhìn qua một số cách viết hàm tính a^b ( với a khác 0). Tất nhiên với các bài toán giới hạn lớn thì a^b sẽ rất lớn, do đó mình sẽ lấy phần dư cho mod nhé.

// dpt O(n)long long cal_pow(int a, int b, int mod) long long res=1;for (int i = 1; i > 1, mod);Qua đó các bạn có thể thấy các hàm đệ quy rất thú vị. Các phương pháp sinh ở trên, ngoài cách code chay sinh từng cấu hình thì cũng có thể sử dụng đệ quy để viết một cách gọn gàng hơn. Thuật toán cù lui cũng dựa trên bốn tưởng của hàm đệ quy như trên, suy mang đến cùng các thuật toán sinh được dùng để duyệt hết các cấu hình có thể, vào một số bài toán thì có thể sử dụng nhánh cận, cài cắm các đoạn xử lý loại bỏ các trường hợp không cần thiết để chương trình được tối ưu hơn.

Tạm kết

Mình tạm dừng phần 1 ở đây, vào bài viết sau mình sẽ nói tiếp các vấn đề cần thân thiện khác, các nguồn tài liệu và trang web mình xuất xắc dùng vào quá trình học. Các bạn đón xem nhé :))