Xu Hướng 11/2022 # Top 10 Bí Kíp Cấu Trúc Dữ Liệu &Amp; Giải Thuật / 2023 # Top 14 View | Nhatngukohi.edu.vn

Xu Hướng 11/2022 # Top 10 Bí Kíp Cấu Trúc Dữ Liệu &Amp; Giải Thuật / 2023 # Top 14 View

Bạn đang xem bài viết Top 10 Bí Kíp Cấu Trúc Dữ Liệu &Amp; Giải Thuật / 2023 được cập nhật mới nhất trên website Nhatngukohi.edu.vn. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất.

Nói về “ác mộng” của 80% sinh viên CNTT : Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, chúng tôi sẽ giới thiệu 10 cuốn sách kinh điển trong mảng này, tất nhiên không xếp theo thứ tự hơn-kém vì theo chúng tôi, mỗi cuốn sách đều cover các topic rất tốt. Chúng tôi đưa ra 10 đại diện, không có nghĩa là bạn phải đọc tất cả. Chỉ cần ngấm hết tinh hoa trong 2 cuốn, trình giải thuật của bạn đã khá hơn rất nhiều dev chuyên nghiệp rồi!  

Để hỗ trợ độc giả trong công tác tìm kiếm, mỗi đại diện được chúng tôi đề cập đều đi kèm với một tập source code tương ứng.

#1 Data Structures and Algorithms Made Easy – Narasimha Karumanchi

Ngôn ngữ sử dụng: C/C++

Source Code:  https://github.com/careermonk/DataStructuresAndAlgorithmsMadeEasy 

#2 Data Structures and Algorithm in Java, 2nd Edition – Robert Lafore

Cuốn này giải thích các concept ở mức căn bản nhất. Kèm theo đó là các gợi ý về solution cho mỗi project ở từng chương. Cuốn này đã từng được sử dụng làm giáo trình cho một khóa học “Cấu trúc dữ liệu và giải thuật”. Các topic ở những cuốn sách kiểu này thường không khác nhau nhiều, vẫn là các cấu trúc dữ liệu quen thuộc : Stack, queue, heaps, hashtable….. 

Ngôn ngữ sử dụng: Java

Source code: http://www.informit.com/store/data-structures-and-algorithms-in-java-9780672324536

#3 The Algorithm Design Manual, 2nd Edition – Steven S. Skiena

Cuốn sách này sẽ giúp cho buổi phỏng vấn của các bạn trơn tru hơn. 

The Algorithm Desgin Manual đã được Steve Yegge đề xuất cho các ứng viên phỏng vấn tại Google.

Ngôn ngữ sử dụng: C/Pseudocode

Source code: http://www3.cs.stonybrook.edu/~algorith/book/programs/

#4 Introduction to Algorithm, 3rd edition – Thomas H.Cormen

Cuốn này cover một phạm vi khá rộng trong cấu trúc dữ liệu, bên cạnh đó, mỗi topic đều được viết rất sâu. Introduction to Algorithm phù hợp với tất cả đối tượng – từ sinh viên chưa tốt nghiệp cho đến chuyên gia…

Introduciton to Algorithm cũng là một bí kíp cần được tu luyện tử tế trước khi đi phỏng vấn

Ngôn ngữ sử dụng: Pseudocode

Source code: https://notebookbft.files.wordpress.com/2015/10/clrs-solution-collection.pdf 

#5 Algorithm, 4th Edition – Robert Sedgewick, Kevin Wayne.  

Cuốn này được sử dụng rộng rãi tại các trường đại học trên toàn thế giới. Nó thống kê các thuật toán quan trọng đang được áp dụng rộng rãi cũng như đề cập một cách hết sức chi tiết tới các thuật toán và cấu trúc dữ liệu áp dụng cho công việc tìm kiếm, sắp xếp, xử lý đồ thị và xử lý xâu ký tự, Tác giả Robert Sedgewick và Kevin Wayne cũng duy trì một cổng thông tin điện tử cung cấp source code tương ứng. Trong tài liệu này, ngôn ngữ lập trình được sử dụng là Java.

Ngôn ngữ sử dụng: Java

Source code: http://algs4.cs.princeton.edu/home/

#6 Elements of Programming Interviews in Java: The Insiders’ Guide – Adnan Aziz, Tsung-Hsien Lee, Amit Prakash

The Elements of Programming Interviews hỗ trợ rất hiệu quả cho các buổi phỏng vấn. Tác giả cuốn này phát hành 2 bản, một bản cho ngôn ngữ C và một bản cho Java. 

Ngôn ngữ: Java/C++

Source code: http://elementsofprogramminginterviews.com/solutions

#7 Programming Pearls, 2nd Edition – Jon Bentley

Ngôn ngữ lập trình được sử dụng ở đây là ngôn ngữ C.

“Những viên ngọc của lập trình” – Programming Pearls là một bộ sưu tập các vấn đề kinh điển và khá phổ biến trong giới lập trình: thuật toán sắp xếp, tìm kiếm, kiểm thử phần mềm, bài toán tối ưu, …..Mỗi vấn đề đều kèm theo hướng dẫn và các bài phân tích hết sức chi tiết.

Ngôn ngữ: C

#8 Algorithms in C, 3rd Edition – Robert Sedgewick

Đây là một bộ 2 cuốn sách. Chúng được coi như nguồn tài nguyên quý giá dành cho các nhà nghiên cứu, các developer và thậm chí là cả sinh viên ngành CNTT. 

Cuốn thứ 2 tập trung vào các thuật toán đồ thị với trên 2000 bài tập thực hành. Đi kèm với khối lượng bài tập khổng lồ đó là các hướng dẫn và sample code mẫu mực của tác giả.

Ngôn ngữ: C

Source code: 

https://www.cs.princeton.edu/~rs/Algs3.c1-4/code.txt

https://www.cs.princeton.edu/~rs/Algs3.c5/code.txt

#9 The Art of Computer Programming, 1st Edition – Donald E. Knuth

Đây là một tập hợp đồ sộ các giải thuật và phân tích được tổ chức thành 3 phần:

“Nếu bạn là một lập trình viên cứng, hãy đọc cuốn sách này và gửi CV ngay cho tôi nếu bạn hiểu tất cả mọi thứ trong đó” – Bill Gates

Ngôn ngữ: Pseudocode

Source code: http://www-cs-faculty.stanford.edu/~uno/programs.html

#10 Hacker’s Delight 2nd Edition by Henry S. Warren

Ngôn ngữ: C

Source code: http://www.hackersdelight.org/hdcodetxt.zip

Via Techtalk.vn

Kiểu Dữ Liệu Và Cấu Trúc Dữ Liệu Trong Javascript / 2023

Tất cả các ngôn ngữ lập trình đều có cấu trúc dữ liệu dựng sẵn, nhưng mỗi ngôn ngữ thường có những kiểu cấu trúc dữ liệu khác nhau. Bài viết này sẽ cố gắng liệt kê những kiểu dữ liệu dựng sẵn trong Javascript và những thuộc tính của chúng. Chúng có thể được dùng để xây dựng những kiểu cấu trúc dữ liệu khác. Khi có thể, rút ra so sánh với những ngôn ngữ khác.

JavaScript là một ngôn ngữ định kiểu yếu hay động. Điều đó nghĩa là không cần phải khai báo kiểu của các biến trước khi dùng. Kiểu sẽ được xác định tự động trong khi chương trình được thực thi. Điều đó cũng có nghĩa là một biến có thể chứa giá trị của các kiểu dữ liệu khác nhau:

Tiêu chuẩn ECMAScript mới nhất xác định chín kiểu:

Sáu kiểu Dữ liệu sơ khai (primitive), có thể kiểm tra với toán tử typeof:

Kiểu null: typeof instance === "object". Một kiểu sơ khai mà giá trị của nó có thêm một vai trò đặc biệt: nếu object không kế thừa từ đối tượng nào khác, null sẽ được hiển thị ở cuối chuỗi Prototype

Object: typeof instance === "object". Kiểu phi dữ liệu nhưng có cấu trúc cho các đối tượng được khởi tạo và được dùng như cấu trúc dữ liệu: new Object, new Array, new Map, new Set, new WeakMap, new WeakSet, new Date hay bất kỳ đối tượng nào được tạo ra với từ khóa new.

Kiểu phi dữ liệu Function, mặc dù khi gọi với typeof nó có nhãn riêng: typeof instance === "function". Giá trị trả về từ typeof này là một nhãn đặc biệt cho các function, cho dù constructor của Function phát sinh từ Object constructor.

Lưu ý: vai trò có giá trị duy nhất của toán tử typeof là dùng để kiểm tra các kiểu Dữ liệu (sơ khai). Nếu bạn muốn kiểm tra các kiểu Cấu trúc phát sinh từ Object, typeof sẽ chẳng có ích gì vì nó sẽ luôn trả về "object". Cách đúng đắn để kiểm tra một Object thuộc loại nào là dùng từ khóa instanceof. Tuy nhiên, ngay cả với cách này cũng có một vài ngoại lệ.

Tất cả các kiểu trừ đối tượng đều được xác định giá trị bất biến (giá trị không có khả năng thay đổi). Ví dụ (và không như ngôn ngữ C), các chuỗi là bất biến. Ta gọi chúng là “giá trị sơ khai” (“primitive”).

Có duy nhất một giá trị: null. Xem và Null để biết thêm chi tiết.

Một biến chưa được gán giá trị có giá trị undefined. Xem và Undefined để biết thêm chi tiết.

Theo tiêu chuẩn ECMAScript, chỉ có duy nhất một kiểu số: the double-precision 64-bit binary format IEEE 754 value (có giá trị từ -(2 53 -1) đến 2 53 -1). Không có kiểu số nguyên. Ngoài việc có thể chứa giá trị dấu phẩy động, kiểu số có ba giá trị biểu tượng: +Infinity, -Infinity, and (not-a-number).

Để kiểm tra lớn hơn hay nhỏ hơn +/-Infinity, bạn có thể xem Number.MAX_VALUE hoặc Number.MIN_VALUE và bất đầu từ ECMAScript 6, bạn cũng có thể kiểm tra một số có nằm trong khoảng double-precision floating-point bằng cách dùng Number.isSafeInteger() cũng như Number.MAX_SAFE_INTEGER và Number.MIN_SAFE_INTEGER. Ngoài phạm vi này, một số trong Javascript không còn an toàn nữa.

Có một số nguyên duy nhất có hai đại diện: 0 được đại diện bởi -0 và +0. (“0” là một bí danh của +0). Trong thực tế, điều này hầu như không có tác động. Ví dụ +0 === -0 là true. Tuy nhiên, có thể nhân thấy điều này khi chia một số cho không:

Mặc dù một số thường chỉ đại diện cho giá trị của nó, JavaScript cung cấp một vài toán tử nhị phân. Chúng có thể được sử dụng như một chuỗi boolean bằng cách dùng bit masking. Điều này thường được xem như là một cách tệ, tuy nhiên, JavaScript không cung cấp bất kỳ phương tiện nào khác để trình bày một tập hợp các boolean (như một mảng các boolean hay một đối tượng với các thuộc tính boolean). Bit masking cũng có xu hướng làm mã khó đọc, hiểu, và duy trì hơn. Nó có thể cấn thiết trong một môi trường rất hạn chế, giống như khi cố gắng để đối phó với hạn chế lưu trữ lưu trữ cục bộ hoặc trong trường hợp nặng khi mỗi chút so với đếm mạng. Kỹ thuật này chỉ nên được xem xét khi nó là biện pháp cuối cùng có thể được thực hiện để tối ưu hóa kích thước.

Kiểu là một kiểu giá trị số sơ khai trong JavaScript, đại diện cho các giá trị số nguyên với độ chính xác (precision) bất kỳ. Với BigInt, bạn có thể lưu và tính toán trên các số nguyên lớn mà nó có thể lớn hơn cả giới hạn an toàn của kiểu Number.

Một số BigInt được tạo ra bằng cách thêm n vào cuối giá trị literal số nguyên hoặc bằng cách sử dụng constructor.

Bạn có thể lấy giá trị nguyên an toàn lớn nhất của kiểu Number bằng cách sử dụng constant Number.MAX_SAFE_INTEGER. Với sự ra đời của kiểu BigInt, giờ đây bạn có thể tính toán với những con số còn lớn hơn Number.MAX_SAFE_INTEGER.

Trong ví dụ sau, khi tăng dần giá trị Number.MAX_SAFE_INTEGER, bạn vẫn nhận được kết qua như mong muốn với BigInt:

Bạn có thể sử dụng các toán tử +, *, -, **, và % với BigInt như với Number. Một số BigInt không hoàn toàn bằng (===) một số Number, nhưng có thể bằng khi ép kiểu (==).

Số BigInt không thể dùng chung với số Number để tính toán. Khi đó, lỗi sẽ xảy ra.

Kiểu được dùng để biểu diễn dữ liệu dạng văn bản. Nó là một dãy “các phần tử” số nguyên 16-bit. Mỗi phần tử có một vị trí trong chuỗi. Phần tử đầu tiên có chỉ số 0, tiếp theo là 1, … . Độ dài của chuỗi là số phần tử của nó.

Không giống với những ngôn ngữ như C, Chuỗi trong Javascript là bất biến. Nghĩa là một khi chuỗi được tạo thì không thể chỉnh sửa. Tuy nhiên, vẫn có thể tạo một chuỗi mới dựa vào các thao tác trên chuỗi cũ. Ví dụ:

Cẩn thận với việc “lưu mọi thứ bằng chuỗi” trong code của bạn!

Chuỗi có thể được dùng để biểu diễn dữ liệu với cấu trúc phức tạp. Điều này mang tới một vài lợi ích ngắn hạn:

Rất dễ để xây dựng một chuỗi bằng phép nối.

Dễ debug (những gì bạn thấy khi in luôn là tất cả những thứ có trong chuỗi).

Chuỗi là mẫu số chung của rất nhiều API (nhập, local storage values, XMLHttpRequest phản hồi khi dùng responseText, …) và điều này có thể khiến việc chỉ làm việc với chuỗi được yêu thích.

Chuỗi có thể biểu diễn bất kì kiểu dữ liệu nào. Những đây không được xem là một ý hay. Ví dụ, đối với một separator, có thể bắt trước một chuỗi (trong khi một mảng sẽ thích hợp hơn). Thật không may, khi separator được dùng trong một “danh sách” các phần tử, danh sách bị hỏng. Một escape character có thể được chọn, ….. Tất cả những điều này yêu cầu một quy ước và tạo ra gánh nặng bảo trì không cần thiết.

Chỉ nên dùng chuỗi để lưu trữ dữ liệu văn bản. Khi biểu diễn một cấu trúc phức tạp, phân tích chuỗi thành các cấu trúc dữ liệu với mức trừu tưỡng cao hơn.

Kiểu Symbol là một kiểu mới trong Javascript tiêu chuẩn ECMAScript 6. Mỗi Symbol là một giá trị sơ khai đơn nhất và bất biến và có thể được dùng như một khóa của một Object (xem bên dưới). Trên một số ngôn ngữ lập trình, Symbol còn được gọi là “atom” (nguyên tử). Ta cũng có thể so sánh với các enumeration (enum) trong C. Xem Symbol và để biết thêm chi tiết.

Trong khoa học máy tính, một đối tượng là một giá trị trong bộ nhớ được tham chiếu bởi một định danh.

Trong Javascript, đối tượng có thể được xem là tập hợp các thuộc tính. Với object literal syntax, một tập hợp hữu hạn các thuộc tính được khởi tạo; sau đó thuộc tính có thể được thêm hoặc loại bỏ. Giá trị thuộc tính thuộc bất kỳ kiểu dữ liệu, bao gồm những đối tượng khác (kể cả chính đối tượng đó), điều này cho phép xây những những cấu trúc dữ liệu phức tạp. Thuộc định được định danh bằng khóa. Một khóa phải là một chuỗi hoặc một Symbol.

Có hai loại thuộc tính với các đặc điểm nhất định: Chứa dữ liệu và accessor.

Thuộc tính chứa dữ liệu

Liên kết một khóa với một giá trị có các đặc điểm sau:

Các đặc điểm của thuộc tính chứa dữ liệu

Accessor

Liên kết một khóa với một hoặc hai hàm accessor (get và/hoặc set):

[[Get]]

Hàm hoặc undefined

Hàm được gọi không đối số và trả về giá trị mỗi khi có truy cập tới thuộc tính. Xem .

undefined

[[Set]]

Hàm hoặc undefined

Hàm được gọi với một đối số mỗi khi thuộc tính được gán một giá trị. Xem .

undefined

[[Enumerable]]

Boolean

Nếu là true, khóa của giá trị có thể được liệt kê bằng vòng lặp for…in.

false

[[Configurable]]

Boolean

Nếu là false, thuộc tính không thể bị xóa cũng như không thể thay đổi các đặc điểm của nó.

false

Mội đối tượng là một bảng các khóa và giá trị. Khóa là một chuỗi và giá trị có thể là bất kỳ thứ gì. Điều này khiến đối tượng phù hợp với hashmaps.

Hàm là một đối tượng với khả năng có thể gọi.

Để biểu diễn một thời điểm hay ngày tháng, Lựa chọn tốt nhất là sử dụng .

Mảng là một đối tượng có một quan hệ đặc biệt giữa các thuộc tính có khóa nguyên và thuộc tính ‘length’. Thêm vào đó, mảng thừa kế các thuộc tính của Array.prototype cung cấp một số ít các hàm xeur lý danh sách. Ví dụ, (tìm giá trị trên một mảng) hay (thêm một phần tử vào cuối danh sach), …. Điều này biến mảng trở thành ứng cử viên hoàn hào cho danh sách hoặc tập hợp.

Mảng đã định kiểu là loại mới trong ECMAScript 6 và biểu diễn dữ liệu nhị phân như một mảng. Bảng sau đây giúp bạn so sánh với kiểu dữ liệu trong C:

TypedArray objects

These data structures take object references as keys and are introduced in ECMAScript Edition 6. and represent a set of objects, while and associate a value to an object. The difference between Maps and WeakMaps is that in the former, object keys can be enumerated over. This allows garbage collection optimizations in the latter case.

One could implement Maps and Sets in pure ECMAScript 5. However, since objects cannot be compared (in the sense of “less than” for instance), look-up performance would necessarily be linear. Native implementations of them (including WeakMaps) can have look-up performance that is approximately logarithmic to constant time.

Usually, to bind data to a DOM node, one could set properties directly on the object or use data-* attributes. This has the downside that the data is available to any script running in the same context. Maps and WeakMaps make it easy to privately bind data to an object.

JSON (JavaScript Object Notation) is a lightweight data-interchange format, derived from JavaScript but used by many programming languages. JSON builds universal data structures. See JSON and for more details.

JavaScript has a standard library of built-in objects. Please have a look at the reference to find out about more objects.

The typeof operator can help you to find the type of your variable. Please read the reference page for more details and edge cases.

Dữ Liệu Phi Cấu Trúc Và Dữ Liệu Có Cấu Trúc: 3 Phút Tóm Tắt / 2023

Dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu có cấu trúc

Hầu hết các marketer nghĩ rằng điều khiển dữ liệu (data-driven) có nghĩa là sử dụng số liệu web để thông báo cho mọi quyết định họ đưa ra. Nhưng điều đó không thực sự là data-driven. Tuy nhiên đó là những gì Google Analytics-driven làm. Để thực sự là data-driven, chúng ta phải tự nhắc nhở về định nghĩa thực tế của dữ liệu – bao gồm tất cả các loại thông tin.

Một trong những dạng dễ nhận thấy nhất của dữ liệu là dữ liệu định tính hay dữ liệu phi cấu trúc. Dạng dữ liệu này đưa ra các ý kiến và cảm nhận đánh giá của khách hàng về thương hiệu, điều này là một thử thách để nắm bắt hơn so với dữ liệu định lượng hay dữ liệu có cấu trúc.

Even Jeff Bezos – CEO của Amazon, rất hứng thú trong việc sử dụng dữ liệu định tính trong việc đưa ra chiến lược sử dụng data. “The thing I have noticed is when the anecdotes and the data disagree, the anecdotes are usually right. And there’s something wrong with the way you are measuring (your data),” (Một điều tôi muốn nhấn mạnh là khi thực tế và con số không đồng nhất, thì thực tế luôn đúng. Và đã có gì đó sai trong cách mà bạn phân tích các dữ liệu của mình” – Ông giải thích trong buổi phỏng vấn cá nhân tại George Bush Presidential Center tháng 4 năm ngoái.

Mặc dù vậy, tình yêu của Bezos dành cho các phản hồi của khách hàng không buộc bạn phải thay thế dữ liệu định lượng bằng dữ liệu định tính khi lên chiến lược cho chiến dịch tiếp thị tiếp theo của bạn. Nó chỉ giúp bạn hiểu cần phải đánh giá chiến lược của mình bằng cả hai nguồn dữ liệu. Bằng cách kết hợp những thông tin rút ra từ số liệu website và phản hồi của khách hàng, bạn có thể hiểu đầy đủ về hiệu quả của chương trình tiếp thị của bạn.

Nếu bạn muốn giải thích rõ hơn về dữ liệu định tính (phi cấu trúc) và dữ liệu định lượng (có cấu trúc) là gì, hãy xem qua tóm tắt nhanh và chính xác của cả hai nguồn dữ liệu này, cũng như tìm hiểu xem công cụ nào bạn có thể sử dụng để lưu trữ và phân tích chúng.

Dữ liệu phi cấu trúc

Thường được gọi là dữ liệu định tính, dữ liệu phi cấu trúc thường là ý kiến ​​chủ quan và đánh giá thương hiệu của bạn dưới dạng văn bản, mà hầu hết các phần mềm phân tích có thể thu thập được.

Điều này làm cho dữ liệu phi cấu trúc khó thu thập, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel và SQL. Nó cũng khó kiểm tra dữ liệu phi cấu trúc với các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn như phân tích hồi quy và các bảng trụ.

Ngoài ra, vì bạn có thể sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn để thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu phi cấu trúc, bạn có thể tự phân tích hoặc sử dụng các công cụ phân tích trong cơ sở dữ liệu NoQuery để kiểm tra dữ liệu phi cấu trúc. Tuy nhiên, để sử dụng các công cụ này một cách hiệu quả, bạn cần có trình độ chuyên môn kỹ thuật cao.

Song, nếu bạn trích xuất thành công thông tin chi tiết từ dữ liệu phi cấu trúc, bạn có thể phát triển hiểu biết sâu sắc về sở thích của khách hàng và tình cảm của họ đối với thương hiệu của bạn.

Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc

Các ví dụ phổ biến nhất về dữ liệu phi cấu trúc là phản hồi khảo sát, nhận xét trên phương tiện truyền thông xã hội, nhận xét blog, phản hồi email và sao chép cuộc gọi điện thoại

Dữ liệu có cấu trúc

Thường được gọi là dữ liệu định lượng, dữ liệu có cấu trúc là dạng dữ liệu và số liệu khách quan mà hầu hết các phần mềm phân tích có thể thu thập, giúp dữ liệu dễ dàng hơn để xuất, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel và SQL. Mặc dù dữ liệu có cấu trúc chỉ là số hoặc từ được đóng gói trong cơ sở dữ liệu, bạn có thể dễ dàng trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu có cấu trúc bằng cách chạy dữ liệu thông qua các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu như phân tích hồi quy và bảng trụ. Đây là khía cạnh có giá trị nhất của dữ liệu có cấu trúc.

Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc

Các ví dụ phổ biến nhất của dữ liệu có cấu trúc là con số,tên họ,ngày tháng, địa chỉ và thông tin giao dịch.

Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc

Sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc là dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu và số liệu khách quan, mà hầu hết các phần mềm phân tích có thể thu thập, giúp dễ dàng xuất, lưu trữ và sắp xếp trong các cơ sở dữ liệu điển hình như Excel, Google Sheets và SQL. Bạn cũng có thể dễ dàng kiểm tra dữ liệu có cấu trúc bằng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn như phân tích hồi quy và các bảng trụ.

Ngược lại, dữ liệu phi cấu trúc thường là những ý kiến ​​và đánh giá chủ quan về thương hiệu của bạn dưới dạng văn bản, mà hầu hết các phần mềm phân tích khó có thể thu thập, gây khó khăn cho việc xuất, lưu trữ và sắp xếp trong cơ sở dữ liệu thông thường. Bạn cũng không thể kiểm tra các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu phi cấu trúc. Hầu hết thời gian, bạn phải lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc trong tài liệu Word hoặc cơ sở dữ liệu NoQuery và phân tích thủ công hoặc sử dụng các công cụ phân tích trong cơ sở dữ liệu NoQuery để kiểm tra loại dữ liệu này.

Hãy làm công việc của data-driven, không chỉ dựa trên Google-Analytics

Trong một thế giới nơi Google Analytics có thể đưa ra mọi số liệu một cách rõ ràng, bạn phải nhớ rằng dữ liệu định tính, cũng quan trọng cho việc định hướng chiến lược tiếp thị của bạn tương tự như số liệu web. Không có dữ liệu phi cấu trúc, bạn không thể có được sự hiểu biết rõ ràng về cách khách hàng thực sự cảm nhận về thương hiệu của bạn. Và điều này rất quan trọng cho bất kì marketer nào.

Nguồn: HubSpot – Clifford Chi

Translator: Ms. Uyên Bùi

Editor: Ms. Thùy Nguyễn

Cấu Trúc Dữ Liệu Và Giải Thuật (Data Structure And Algorithms): Cấu Trúc Dữ Liệu Là Gì? / 2023

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật (Data Structure and Algorithms): Cấu trúc dữ liệu là gì?

Khái niệm cấu trúc dữ liệu (Data Structure)

Cấu trúc dữ liệu (Data Structure) là gì?

Với các sinh viên chuyên nghành tin học thì cụm từ Cấu trúc dữ liệu (Data Structure) không còn là xa lạ. Đây là một môn học bắt buộc và sẽ là thực sự khó cho bất kỳ sinh viên nào nếu không có sự chuẩn bị kỹ lưỡng và dành cách tiếp cận tích cực cho môn học này. Vậy Cấu trúc dữ liệu là gì?

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật (Data Structure and Algorithms): Cài đặt môi trường trong cấu trúc dữ liệu

Cấu trúc dữ liệu là gì?

Cấu trúc dữ liệu là cách lưu trữ, tổ chức dữ liệu có thứ tự, có hệ thống để dữ liệu có thể được sử dụng một cách hiệu quả.

Interface: Mỗi cấu trúc dữ liệu có một Interface. Interface biểu diễn một tập hợp các phép tính mà một cấu trúc dữ liệu hỗ trợ. Một Interface chỉ cung cấp danh sách các phép tính được hỗ trợ, các loại tham số mà chúng có thể chấp nhận và kiểu trả về của các phép tính này.

Implementation (có thể hiểu là sự triển khai): Cung cấp sự biểu diễn nội bộ của một cấu trúc dữ liệu. Implementation cũng cung cấp phần định nghĩa của giải thuật được sử dụng trong các phép tính của cấu trúc dữ liệu.

Đặc điểm của một Cấu trúc dữ liệu

Chính xác: Sự triển khai của Cấu trúc dữ liệu nên triển khai Interface của nó một cách chính xác.

Độ phức tạp về thời gian (Time Complexity): Thời gian chạy hoặc thời gian thực thi của các phép tính của cấu trúc dữ liệu phải là nhỏ nhất có thể.

Độ phức tạp về bộ nhớ (Space Complexity): Sự sử dụng bộ nhớ của mỗi phép tính của cấu trúc dữ liệu nên là nhỏ nhất có thể.

Tại sao Cấu trúc dữ liệu là cần thiết?

Ngày nay, các ứng dụng ngày càng phức tạp và lượng dữ liệu ngày càng lớn với nhiều kiểu đa dạng. Việc này làm xuất hiện 3 vấn đề lớn mà mỗi lập trình viên phải đối mặt:

Tìm kiếm dữ liệu: Giả sử có 1 triệu hàng hóa được lưu giữ vào trong kho hàng hóa. Và giả sử có một ứng dụng cần để tìm kiếm một hàng hóa. Thì mỗi khi thực hiện tìm kiếm, ứng dụng này sẽ phải tìm kiếm 1 hàng hóa trong 1 triệu hàng hóa. Khi dữ liệu tăng lên thì việc tìm kiếm sẽ càng trở lên chậm và tốn kém hơn.

* Tốc độ bộ vi xử lý: Mặc dù bộ vi xử lý có tốc độ rất cao, tuy nhiên nó cũng có giới hạn và khi lượng dữ liệu lên tới hàng tỉ bản ghi thì tốc độ xử lý cũng sẽ không còn được nhanh nữa.

Đa yêu cầu: Khi hàng nghìn người dùng cùng thực hiện một phép tính tìm kiếm trên một Web Server thì cho dù Web Server đó có nhanh đến mấy thì việc phải xử lý hàng nghìn phép tính cùng một lúc là thực sự rất khó.

Để xử lý các vấn đề trên, các cấu trúc dữ liệu là một giải pháp tuyệt vời. Dữ liệu có thể được tổ chức trong cấu trúc dữ liệu theo một cách để khi thực hiện tìm kiếm một phần tử nào đó thì dữ liệu yêu cầu sẽ được tìm thấy ngay lập tức.

Độ phức tạp thời gian thực thi trong cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Có 3 trường hợp thường được sử dụng để so sánh thời gian thực thi của các cấu trúc dữ liệu khác nhau:

Trường hợp xấu nhất (Worst Case): là tình huống mà một phép tính của cấu trúc dữ liệu nào đó tốn thời gian tối đa (thời gian dài nhất). Ví dụ với ba số 1, 2, 3 thì nếu sắp xếp theo thứ tự giảm dần thì thời gian thực thi sẽ là dài nhất (và đây là trường hợp xấu nhất); còn nếu sắp xếp theo thứ tự tăng dần thì thời gian thực thi sẽ là ngắn nhất (và đây là trường hợp tốt nhất).

Trường hợp trung bình (Average Case): miêu tả thời gian thực thi trung bình một phép tính của một cấu trúc dữ liệu.

Trường hợp tốt nhất (Best Case): là tình huống mà thời gian thực thi một phép tính của một cấu trúc dữ liệu là ít nhất. Ví dụ như trên.

Thuật ngữ cơ bản trong Cấu trúc dữ liệu

Dữ liệu: Dữ liệu là các giá trị hoặc là tập hợp các giá trị.

Phần tử dữ liệu: Phần tử dữ liệu là một đơn vị đơn lẻ của giá trị.

Các phần tử nhóm: Phần tử dữ liệu mà được chia thành các phần tử con thì được gọi là các phần tử nhóm.

Các phần tử cơ bản: Phần tử dữ liệu mà không thể bị chia nhỏ thành các phần tử con thì gọi là các phần tử cơ bản.

Thuộc tính và Thực thể: Một thực thể là cái mà chứa một vài thuộc tính nào đó, và các thuộc tính này có thể được gán các giá trị.

Tập hợp thực thể: Các thực thể mà có các thuộc tính tương tự nhau thì cấu thành một tập hợp thực thể.

Trường: Trường là một đơn vị thông tin cơ bản biểu diễn một thuộc tính của một thực thể.

Bản ghi: Bản ghi là một tập hợp các giá trị trường của một thực thể đã cho.

File: Là một tập hợp các bản ghi của các thực thể trong một tập hợp thực thể đã cho.

Cập nhật thông tin chi tiết về Top 10 Bí Kíp Cấu Trúc Dữ Liệu &Amp; Giải Thuật / 2023 trên website Nhatngukohi.edu.vn. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!