Cấu trúc dữ liệu và giải thuật với Python
Bạn đã nắm vững cú pháp cơ bản của Python. Bạn có thể viết các chương trình để giải quyết những vấn đề quen thuộc. Nhưng bạn có bao giờ tự hỏi:
Tại sao chương trình của mình chạy chậm khi xử lý lượng dữ liệu lớn?
Làm thế nào để lựa chọn cách lưu trữ dữ liệu phù hợp nhất cho từng bài toán?
Bí mật đằng sau tốc độ tìm kiếm của Google hay khả năng gợi ý bạn bè của Facebook là gì?
Làm thế nào để chinh phục các vòng phỏng vấn kỹ thuật tại các công ty công nghệ hàng đầu?
Nếu câu trả lời là "có", thì khóa học này chính là mảnh ghép còn thiếu trên con đường trở thành một kỹ sư phần mềm chuyên nghiệp của bạn.
Tại sao Cấu trúc Dữ liệu và Giải thuật (CTDL & GT) lại quan trọng đến vậy?
Viết code mà không hiểu về CTDL & GT cũng giống như một đầu bếp chỉ có một con dao và một cái chảo. Bạn vẫn có thể nấu ăn, nhưng sẽ vô cùng khó khăn để tạo ra những món ăn phức tạp và tinh tế.
Cấu trúc dữ liệu (Data Structures): Là cách chúng ta tổ chức, sắp xếp và lưu trữ dữ liệu một cách có hệ thống (ví dụ: list, dictionary, stack, queue, tree, graph). Việc lựa chọn đúng cấu trúc dữ liệu sẽ giúp chương trình của bạn tiết kiệm bộ nhớ và truy xuất thông tin với tốc độ ánh sáng.
Giải thuật (Algorithms): Là công thức, là quy trình từng bước để xử lý dữ liệu và giải quyết một bài toán cụ thể (ví dụ: thuật toán tìm kiếm, sắp xếp, quy hoạch động). Một giải thuật tốt có thể giảm thời gian thực thi từ vài giờ xuống chỉ còn vài mili giây.
Nắm vững CTDL & GT chính là bạn đang nắm vững ngôn ngữ chung của mọi lập trình viên giỏi và là nền tảng cốt lõi của khoa học máy tính.
Khóa học này sẽ mang lại cho bạn những gì?
Khóa học này không chỉ dạy bạn về lý thuyết suông. Chúng ta sẽ cùng nhau "lăn vào bếp", sử dụng Python - một ngôn ngữ cực kỳ mạnh mẽ và trong sáng - để hiện thực hóa từng khái niệm.
Nội dung chính của khóa học:
Phân tích Độ phức tạp (Big O Notation): Học cách "đo lường" hiệu quả của một thuật toán. Đây là kỹ năng bắt buộc để đánh giá và so sánh các giải pháp khác nhau.
Các Cấu trúc dữ liệu nền tảng:
Mảng (Array) & Chuỗi (String): Ôn tập và đi sâu vào các thao tác tối ưu.
Danh sách liên kết (Linked List): Hiểu rõ ưu nhược điểm so với mảng.
Ngăn xếp (Stack) & Hàng đợi (Queue): Ứng dụng trong các bài toán kinh điển như duyệt cây, quay lui (backtracking).
Các Cấu trúc dữ liệu nâng cao:
Bảng băm (Hash Table): Khám phá "phép màu" đằng sau tốc độ truy cập O(1) của dictionary trong Python.
Cây (Tree): Từ cây nhị phân tìm kiếm (BST) đến các cấu trúc phức tạp hơn như Heap (dùng trong Priority Queue).
Đồ thị (Graph): Mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp như mạng xã hội, bản đồ và giải quyết chúng bằng các thuật toán như BFS, DFS, Dijkstra.
Các Thuật toán kinh điển:
Tìm kiếm (Searching): Tìm kiếm nhị phân (Binary Search) và các biến thể.
Sắp xếp (Sorting): Từ Quick Sort, Merge Sort đến Heap Sort – hiểu khi nào nên dùng loại nào.
Đệ quy (Recursion): Nắm vững tư duy giải quyết vấn đề bằng cách chia nhỏ chúng.
Quy hoạch động (Dynamic Programming): Chinh phục những bài toán tối ưu hóc búa nhất mà các công ty lớn thường dùng để phỏng vấn.
