Giới thiệu về Cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Cấu trúc dữ liệu là về cách dữ liệu có thể được lưu trữ trong các cấu trúc khác nhau.
Thuật toán là cách giải quyết các vấn đề khác nhau, thường bằng cách tìm kiếm và thao tác các cấu trúc dữ liệu.
Lý thuyết về Cấu trúc dữ liệu và thuật toán (DSA) giúp chúng ta sử dụng lượng lớn dữ liệu để giải quyết vấn đề một cách hiệu quả.
Cấu trúc dữ liệu là gì?
Cấu trúc dữ liệu là một cách để lưu trữ dữ liệu.
Chúng tôi cấu trúc dữ liệu theo nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào dữ liệu chúng tôi có và những gì chúng tôi muốn làm với dữ liệu đó.
Trước tiên, hãy xem xét một ví dụ không có máy tính, chỉ để hiểu ý tưởng.
Nếu muốn lưu trữ dữ liệu về những người có quan hệ họ hàng với chúng tôi, chúng tôi sử dụng cây gia phả làm cấu trúc dữ liệu. Chúng tôi chọn cây gia phả làm cấu trúc dữ liệu vì chúng tôi có thông tin về những người mà chúng tôi có quan hệ họ hàng cũng như cách họ liên quan và chúng tôi muốn có cái nhìn tổng quan để có thể dễ dàng tìm thấy một thành viên cụ thể trong gia đình, cách đây vài thế hệ.
Với cấu trúc dữ liệu cây gia phả như vậy ngay trước mắt bạn, bạn có thể dễ dàng nhận thấy, chẳng hạn như mẹ của mẹ tôi là ai—đó là 'Emma', phải không? Nhưng nếu không có các liên kết từ con đến cha mẹ mà cấu trúc dữ liệu này cung cấp thì sẽ khó xác định được mối quan hệ giữa các cá nhân với nhau như thế nào.
Cấu trúc dữ liệu cho chúng ta khả năng quản lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả cho các mục đích sử dụng như cơ sở dữ liệu lớn và dịch vụ lập chỉ mục internet.
Cấu trúc dữ liệu là thành phần thiết yếu trong việc tạo ra các thuật toán nhanh và mạnh mẽ. Chúng giúp quản lý và tổ chức dữ liệu, giảm độ phức tạp và tăng hiệu quả.
Trong Khoa học Máy tính có hai loại cấu trúc dữ liệu khác nhau.
Cấu trúc dữ liệu nguyên thủy là cấu trúc dữ liệu cơ bản được cung cấp bởi các ngôn ngữ lập trình để biểu diễn các giá trị đơn lẻ, chẳng hạn như số nguyên, số dấu phẩy động, ký tự và boolean.
Cấu trúc dữ liệu trừu tượng là cấu trúc dữ liệu cấp cao hơn được xây dựng bằng cách sử dụng các kiểu dữ liệu nguyên thủy và cung cấp các hoạt động phức tạp và chuyên biệt hơn. Một số ví dụ phổ biến về cấu trúc dữ liệu trừu tượng bao gồm mảng, danh sách liên kết, ngăn xếp, hàng đợi, cây và biểu đồ.
Thuật toán là gì?
Thuật toán là một tập hợp các hướng dẫn từng bước để giải quyết một vấn đề nhất định hoặc đạt được một mục tiêu cụ thể.
Công thức nấu ăn được viết trên một tờ giấy là một ví dụ về thuật toán, trong đó mục tiêu là nấu một bữa tối nhất định. Các bước cần thiết để thực hiện một bữa tối cụ thể được mô tả chính xác.
Khi chúng ta nói về các thuật toán trong Khoa học Máy tính, các hướng dẫn từng bước được viết bằng ngôn ngữ lập trình và thay vì thành phần thực phẩm, thuật toán sử dụng cấu trúc dữ liệu.
Các thuật toán là nền tảng cho lập trình máy tính vì chúng cung cấp các hướng dẫn từng bước để thực hiện các tác vụ. Một thuật toán hiệu quả có thể giúp chúng ta tìm ra giải pháp mà chúng ta đang tìm kiếm và biến một chương trình chậm thành một chương trình nhanh hơn.
Bằng việc nghiên cứu thuật toán, người phát triển có thể viết chương trình tốt hơn.
Ví dụ về thuật toán:
- Tìm tuyến đường nhanh nhất trong hệ thống định vị GPS
- Điều hướng máy bay hoặc ô tô (điều khiển hành trình)
- Tìm những gì người dùng tìm kiếm (công cụ tìm kiếm)
- Sắp xếp, ví dụ sắp xếp phim theo xếp hạng
Các thuật toán chúng ta sẽ xem xét trong hướng dẫn này được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể và thường được tạo ra để hoạt động trên các cấu trúc dữ liệu cụ thể. Ví dụ: thuật toán 'Sắp xếp bong bóng' được thiết kế để sắp xếp các giá trị và được tạo để hoạt động trên mảng.
Cấu trúc dữ liệu cùng với thuật toán
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán (DSA) luôn song hành với nhau. Cấu trúc dữ liệu sẽ không có giá trị nhiều nếu bạn không thể tìm kiếm hoặc thao tác nó một cách hiệu quả bằng các thuật toán và các thuật toán trong hướng dẫn này sẽ không có giá trị nhiều nếu không có cấu trúc dữ liệu để làm việc.
DSA là tìm ra những cách hiệu quả để lưu trữ và truy xuất dữ liệu, thực hiện các thao tác trên dữ liệu và giải quyết các vấn đề cụ thể.
Bằng cách hiểu DSA, bạn có thể:
- Quyết định cấu trúc dữ liệu hoặc thuật toán nào là tốt nhất cho một tình huống nhất định.
- Làm cho các chương trình chạy nhanh hơn hoặc sử dụng ít bộ nhớ hơn.
- Hiểu cách tiếp cận các vấn đề phức tạp và giải quyết chúng một cách có hệ thống.
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán cần thiết ở đâu?
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán (DSA) được sử dụng trong hầu hết mọi hệ thống phần mềm, từ hệ điều hành đến ứng dụng web:
- Để quản lý lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như trong mạng xã hội hoặc công cụ tìm kiếm.
- Để lập lịch các tác vụ, để quyết định tác vụ nào máy tính nên thực hiện trước.
- Để lập kế hoạch tuyến đường, như trong hệ thống GPS để tìm đường đi ngắn nhất từ A đến B.
- Để tối ưu hóa các quy trình, chẳng hạn như sắp xếp các nhiệm vụ để chúng có thể được hoàn thành nhanh nhất có thể.
- Để giải quyết các vấn đề phức tạp: Từ việc tìm ra cách tốt nhất để đóng gói một chiếc xe tải đến việc khiến máy tính 'học' từ dữ liệu.
DSA là nền tảng trong hầu hết mọi lĩnh vực của thế giới phần mềm:
- Các hệ điều hành
- Hệ thống cơ sở dữ liệu
- Ứng dụng web
- Học máy
- Trò chơi điện tử
- Hệ thống mật mã
- Phân tích dữ liệu
- Công cụ tìm kiếm
Lý thuyết và thuật ngữ
Khi chúng ta tiếp tục hướng dẫn này, sẽ cần có các khái niệm lý thuyết và thuật ngữ mới (từ mới) để chúng ta có thể hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu và thuật toán mà chúng ta sẽ nghiên cứu.
Những từ và khái niệm mới này sẽ được giới thiệu và giải thích chính xác khi cần thiết, nhưng đây là danh sách một số thuật ngữ chính, chỉ để có cái nhìn tổng quan về những gì sắp xảy ra:
| Term | Description |
|---|---|
| Algorithm | A set of step-by-step instructions to solve a specific problem. |
| Data Structure | A way of organizing data so it can be used efficiently. Common data structures include arrays, linked lists, and binary trees. |
| Time Complexity | A measure of the amount of time an algorithm takes to run, depending on the amount of data the algorithm is working on. |
| Space Complexity | A measure of the amount of memory an algorithm uses, depending on the amount of data the algorithm is working on. |
| Big O Notation | A mathematical notation that describes the limiting behavior of a function when the argument tends towards a particular value or infinity. Used in this tutorial to describe the time complexity of an algorithm. |
| Recursion | A programming technique where a function calls itself. |
| Divide and Conquer | A method of solving complex problems by breaking them into smaller, more manageable sub-problems, solving the sub-problems, and combining the solutions. Recursion is often used when using this method in an algorithm. |
| Brute Force | A simple and straight forward way an algorithm can work by simply trying all possible solutions and then choosing the best one. |
Bắt đầu từ đâu?
Trong hướng dẫn này, trước tiên bạn sẽ tìm hiểu về cấu trúc dữ liệu với các thuật toán khớp, trước khi chuyển sang cấu trúc dữ liệu tiếp theo.
Đi sâu hơn vào hướng dẫn, các khái niệm trở nên phức tạp hơn và do đó, bạn nên học DSA bằng cách thực hiện hướng dẫn từng bước ngay từ đầu.
Và như đã đề cập ở trang trước, bạn phải thành thạo ít nhất một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất, chẳng hạn như JavaScript , C hoặc Python , trước khi thực hiện hướng dẫn này.
Ở trang tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét hai thuật toán khác nhau in ra 100 số Fibonacci đầu tiên chỉ sử dụng cấu trúc dữ liệu nguyên thủy (hai biến số nguyên). Một thuật toán sử dụng vòng lặp và một thuật toán sử dụng thứ gọi là đệ quy.
Nhấp vào nút Next để tiếp tục.
