Khám phá cấu trúc dữ liệu đồ thị (Graphs), từ định nghĩa đỉnh và cạnh, các phương pháp biểu diễn (Ma trận kề, Danh sách kề), đến các thuật toán tìm kiếm quan trọng (BFS, DFS) với ví dụ Java.
Tổng kết series 14 bài viết về cấu trúc dữ liệu và giải thuật Java. Bài viết này cung cấp cái nhìn sâu sắc, lời khuyên thực hành, ôn tập hiệu quả và gợi ý tài liệu hữu ích để bạn tiếp tục hành trình chinh phục.
Khám phá Lập trình động (Dynamic Programming) qua bài viết chuyên sâu. Tìm hiểu khái niệm, ứng dụng và ví dụ minh họa: Fibonacci, Cái túi (Knapsack). Code Java chi tiết.
Bài viết này đi sâu vào cấu trúc dữ liệu Cây Heap, khám phá Max Heap và Min Heap. Tìm hiểu cách sử dụng Heap để triển khai thuật toán Sắp xếp vun đống (Heap Sort) và Hàng đợi ưu tiên (Priority Queue) với ví dụ minh họa bằng Java.
Khám phá các thuật toán sắp xếp nâng cao: Merge Sort (chia để trị) và Quick Sort. Phân tích nguyên lý, ưu điểm, nhược điểm và độ phức tạp trong Java.
Bài viết này khám phá các giải thuật sắp xếp cơ bản: Bubble Sort, Insertion Sort và Selection Sort. Chúng ta sẽ phân tích độ phức tạp thời gian và không gian, cùng với ví dụ minh họa bằng Java.
Khám phá các thuật toán tìm kiếm cơ bản: tuyến tính và nhị phân. Tìm hiểu khi nào nên sử dụng từng thuật toán, nguyên lý hoạt động, và yêu cầu dữ liệu. Ví dụ minh họa bằng Java.
Tìm hiểu về bảng băm (hash tables), một cấu trúc dữ liệu phi tuyến tính quan trọng. Bài viết giải thích hàm băm, cấu trúc bảng băm, cách giải quyết xung đột và ứng dụng của HashMap trong Java. Khám phá sức mạnh của bảng băm để tối ưu hóa hiệu suất.
Bài viết thứ 7 trong series về cấu trúc dữ liệu và giải thuật, tập trung vào cấu trúc dữ liệu cây. Đặc biệt, chúng ta sẽ tìm hiểu về Cây nhị phân tìm kiếm (BST). Các khái niệm cơ bản và các phép duyệt cây cũng được trình bày chi tiết.