Giới thiệu
hocvietcode.com là website chia sẻ và cập nhật tin tức công nghệ, chia sẻ kiến thức, kỹ năng. Chúng tôi rất cảm ơn và mong muốn nhận được nhiều phản hồi để có thể phục vụ quý bạn đọc tốt hơn !
Liên hệ quảng cáo: trienkhaiweb@gmail.com
Định lý thợ (Master Theorem)
Định lý thợ (Master Theorem) là một công cụ mạnh mẽ trong lý thuyết tính toán, dùng để phân tích độ phức tạp thời gian của các giải thuật đệ quy. Nó được sử dụng để giải quyết các phương trình truy hồi dạng chia để trị (Divide and Conquer) phổ biến trong nhiều thuật […]
Giải thuật Qui hoạch động (Dynamic Programming)
Qui hoạch động (Dynamic Programming – DP) là một kỹ thuật thiết kế thuật toán rất mạnh, được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa bằng cách chia chúng thành các bài toán con chồng lấn, sau đó giải quyết từng bài toán con một lần và lưu trữ kết quả […]
Giải thuật chia để trị (Divide and Conquer)
Giải thuật chia để trị (Divide and Conquer) là một trong những phương pháp quan trọng và phổ biến để giải quyết các bài toán phức tạp. Phương pháp này hoạt động bằng cách chia nhỏ bài toán thành các bài toán con có kích thước nhỏ hơn, giải quyết từng bài toán con một […]
Phân tích tiệm cận trong CTDL và giải thuật
Phân tích tiệm cận (Asymptotic Analysis) là một phương pháp trong khoa học máy tính để đánh giá độ phức tạp của một thuật toán khi kích thước đầu vào (input size) tăng lên vô hạn. Mục đích của phân tích tiệm cận là xác định tốc độ tăng trưởng của thời gian chạy (hoặc […]
Giải thuật tham lam (Greedy Algorithm)
Thuật toán tham lam (Greedy Algorithm) là một phương pháp giải quyết bài toán bằng cách chọn lựa phương án tốt nhất tại mỗi bước trong quá trình giải quyết vấn đề, mà không quan tâm đến những lựa chọn có thể dẫn đến kết quả tốt hơn trong tương lai. Điều này có nghĩa […]
Đệ quy trong lập trình
Đệ quy là một khái niệm trong lập trình mà một hàm gọi chính nó để giải quyết các phiên bản nhỏ hơn của cùng một vấn đề. Dưới đây là một số điểm quan trọng về đệ quy: Ứng dụng của đệ quy: Ý tưởng chính:Giải quyết trường hợp cơ bản trước, sau đó […]
Thuật toán tìm kiếm hàm mũ – Exponential Search
Giới Thiệu Thuật toán Tìm kiếm Hàm mũ (Exponential Search) là một phương pháp tìm kiếm trong danh sách đã được sắp xếp, kết hợp giữa tìm kiếm nhị phân và tìm kiếm tuần tự. Thuật toán này đặc biệt hiệu quả khi danh sách lớn và mục tiêu nằm gần cuối danh sách. Nó […]
Thuật toán tìm kiếm nhảy – Jump Search
Giới Thiệu Thuật toán Tìm kiếm Nhảy (Jump Search) là một phương pháp tìm kiếm được sử dụng để tìm phần tử trong một danh sách đã được sắp xếp. Thuật toán này hoạt động bằng cách “nhảy” qua các phần tử của danh sách với một bước nhảy cố định để giảm số lượng […]
Thuật toán tìm kiếm tam phân (Ternary Search)
Thuật toán Tìm kiếm Tam phân (Ternary Search) là một phương pháp tìm kiếm trong một danh sách đã được sắp xếp, tương tự như tìm kiếm nhị phân nhưng phân chia danh sách thành ba phần thay vì hai. Tìm kiếm tam phân hoạt động bằng cách so sánh phần tử mục tiêu với hai phần tử phân chia để xác định phạm vi tìm kiếm. Thuật toán này có thể hữu ích trong một số tình huống cụ thể nhưng thường ít được sử dụng hơn so với tìm kiếm nhị phân.
Thuật toán tìm kiếm nhị phân – binary search
Thuật toán Tìm kiếm Nhị phân (Binary Search) là một phương pháp tìm kiếm hiệu quả được sử dụng để tìm phần tử trong một danh sách đã được sắp xếp. Thuật toán này hoạt động bằng cách chia danh sách thành hai nửa và so sánh phần tử mục tiêu với phần tử ở giữa danh sách, từ đó quyết định tiếp tục tìm kiếm trong nửa bên trái hoặc bên phải. Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán rất phổ biến trong lập trình nhờ vào hiệu suất cao và tính đơn giản khi làm việc với các danh sách lớn.
Thuật toán tìm kiếm tuần tự – linear search
Thuật toán Tìm kiếm Tuần tự (Linear Search) là một trong những thuật toán tìm kiếm đơn giản và cơ bản nhất trong lập trình. Thuật toán này được sử dụng để tìm một phần tử cụ thể trong danh sách hoặc mảng bằng cách duyệt qua từng phần tử từ đầu đến cuối. Linear Search không yêu cầu danh sách phải được sắp xếp, làm cho nó rất dễ triển khai và sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau.
Sắp xếp trộn – Merge Sort
Thuật toán Sắp xếp Trộn (Merge Sort) là một trong những thuật toán sắp xếp dựa trên phương pháp chia để trị, được biết đến với tính ổn định và hiệu quả cao. Thuật toán này được phát triển bởi John von Neumann vào năm 1945 và là một trong những phương pháp sắp xếp rất được ưa chuộng nhờ vào hiệu suất ổn định và khả năng hoạt động tốt với các dãy dữ liệu lớn.
Sắp xếp nhanh – Quick Sort
Thuật toán Sắp xếp Nhanh (Quick Sort) là một trong những thuật toán sắp xếp nổi tiếng và hiệu quả, thường được sử dụng trong các ứng dụng thực tế. Thuật toán này được phát triển bởi Tony Hoare vào năm 1960 và đã trở thành một trong những phương pháp sắp xếp phổ biến nhất nhờ vào hiệu suất và tính khả thi của nó. Quick Sort rất hiệu quả cho các dãy dữ liệu lớn và có thể được tối ưu hóa thêm để cải thiện hiệu suất trong các tình huống cụ thể.
Sắp xếp chèn – Insertion Sort
Thuật toán Sắp xếp Chèn (Insertion Sort) là một trong những thuật toán sắp xếp cơ bản và dễ hiểu. Đây là một phương pháp sắp xếp đơn giản, hoạt động hiệu quả cho các dãy nhỏ và thường được sử dụng để dạy các khái niệm cơ bản về thuật toán sắp xếp. Mặc dù thuật toán này không phải là lựa chọn tối ưu cho các dãy dữ liệu lớn, nó có những ứng dụng đặc biệt trong các tình huống cụ thể.
Sắp xếp sủi bọt – Bubble Sort
Giới Thiệu Thuật toán Sắp xếp Sủi Bọt (Bubble Sort) là một trong những thuật toán sắp xếp cơ bản và đơn giản. Đây là thuật toán rất dễ hiểu và dễ triển khai, thường được sử dụng như một ví dụ giảng dạy cho những người mới bắt đầu học về các thuật toán […]
Sắp xếp chọn – Selection Sort
Thuật toán Sắp xếp Chọn (Selection Sort) là một trong những thuật toán sắp xếp cơ bản, cổ điển và dễ dàng triển khai. Đây là thuật toán thường được tiếp cận đầu tiên khi học các phương pháp sắp xếp cơ bản. Trong nhiều tình huống đơn giản, thuật toán này rất hiệu quả, đặc biệt khi làm việc với các mảng nhỏ và không yêu cầu tối ưu hóa thời gian.
Cấu trúc dữ liệu Java
Giới thiệu một số dữ liệu cấu trúc trong java và các lớp khác như BitSet,Stack , Hashtable, Properties
