Top các giải thuật cơ bản mà lập trình viên bắt buộc phải biết
Dưới đây là danh sách các giải thuật cơ bản mà lập trình viên nên biết, hoặc lâu lâu dăm ba hôm lôi ra ôn luyện lại:
-
Sắp xếp (Sorting Algorithms):
- Sắp xếp nổi bọt (Bubble Sort)
- Sắp xếp chèn (Insertion Sort)
- Sắp xếp chọn (Selection Sort)
- Sắp xếp nhanh (Quick Sort)
- Sắp xếp trộn (Merge Sort)
- Sắp xếp heap (Heap Sort)
-
Tìm kiếm (Searching Algorithms):
- Tìm kiếm tuyến tính (Linear Search)
- Tìm kiếm nhị phân (Binary Search)
-
Cấu trúc dữ liệu cơ bản (Basic Data Structures):
- Mảng (Array)
- Danh sách liên kết (Linked List)
- Ngăn xếp (Stack)
- Hàng đợi (Queue)
- Cây nhị phân (Binary Tree)
- Đồ thị (Graph)
- Bảng băm (Hash Table)
-
Thuật toán đệ quy (Recursion): Hiểu cách viết và sử dụng hàm đệ quy để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành các bài toán con nhỏ hơn.
-
Quy hoạch động (Dynamic Programming): Cách sử dụng bảng băm hoặc ma trận để lưu trữ các kết quả phụ trước đó để giảm thiểu thời gian tính toán trong các bài toán lặp.
-
Tham lam (Greedy Algorithms): Các giải thuật này chọn lựa một lựa chọn tốt nhất tại mỗi bước để tìm lời giải tối ưu toàn cục.
-
Tìm kiếm đồ thị (Graph Search):
- Duyệt theo chiều rộng (Breadth-First Search - BFS)
- Duyệt theo chiều sâu (Depth-First Search - DFS)
-
Thuật toán cây (Tree Algorithms):
- Duyệt cây (Tree Traversal): Duyệt tiền thứ tự, duyệt trung thứ tự, duyệt hậu thứ tự.
- Cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree - BST): Các thao tác thêm, xóa, và tìm kiếm.
-
Thuật toán xử lý chuỗi (String Algorithms):
- So sánh chuỗi
- Tìm chuỗi con
- Biểu thức chính quy (Regular Expressions)
-
Thuật toán tối ưu hóa (Optimization Algorithms): Các giải thuật để tối ưu hóa hàm mục tiêu trong các bài toán tối ưu hóa.
-
Thuật toán tìm đường ngắn nhất (Shortest Path Algorithms): Điển hình là thuật toán Dijkstra và thuật toán Bellman-Ford.
-
Thuật toán sắp xếp và tìm kiếm trong các cấu trúc dữ liệu đặc biệt:
- Sắp xếp và tìm kiếm trong danh sách liên kết kép (Doubly Linked List)
- Sắp xếp và tìm kiếm trong hàng đợi ưu tiên (Priority Queue)
-
Thuật toán đệ quy quay lui (Backtracking): Sử dụng để giải quyết các vấn đề tổ hợp, hoán vị, và lời giải tối ưu.
-
Thuật toán xếp hạng và chọn lựa (Ranking and Selection Algorithms): Đối với việc tìm kiếm các phần tử hàng đầu hoặc hàng thấp trong một tập dữ liệu.
-
Thuật toán tối ưu hóa luồng (Flow Optimization Algorithms): Đối với vấn đề luồng tối ưu trong đồ thị, ví dụ như thuật toán Ford-Fulkerson cho vấn đề luồng tối ưu tối đa.
Nhớ rằng việc lựa chọn các giải thuật cụ thể sẽ phụ thuộc vào loại công việc và vị trí công việc cụ thể của bạn, nhưng kiến thức về các giải thuật cơ bản này sẽ giúp bạn hiểu rõ cách làm việc với các cấu trúc dữ liệu và giải quyết các vấn đề thuật toán trong nhiều tình huống.