Trở thành một lập trình viên giỏi không chỉ đòi hỏi kiến thức vững vàng về ngôn ngữ lập trình mà còn yêu cầu hiểu biết sâu về thuật toán. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về thuật toán - khái niệm, đặc điểm và 11 thuật toán mà một lập trình viên cần biết.
Thuật toán là gì?
Thuật toán là gì?
Theo định nghĩa của Wikipedia, thuật toán là:
"Một thuật toán là một tập hợp các quy tắc hoặc quy trình mà thông qua đối số đầu vào, cho ra được kết quả đầu ra mong muốn."
Một cách dễ hiểu hơn, thuật toán là những bước thực hiện được sắp xếp một cách logic và có thứ tự, giúp giải quyết một vấn đề cụ thể. Nếu bạn tuân thủ đúng quy trình được ghi kỹ như vậy, bạn sẽ đạt được kết quả tốt nhất.
Đặc điểm nhận biết thuật toán
Để nhận biết một thuật toán, chúng ta cần quan tâm đến các đặc điểm sau:
-
Tính chính xác (Precision): Đây là một yếu tố quan trọng nhất và là đặc điểm khách quan của một thuật toán. Nó xác định tính khả dụng của thuật toán.
-
Tính hữu hạn (Finiteness): Một thuật toán phải có độ dài hữu hạn, nghĩa là chỉ bao gồm một số lượng hữu hạn các lệnh. Điều này có nghĩa là các lệnh phải có khả năng đếm được.
-
Đầu vào (Input): Một thuật toán yêu cầu một số giá trị đầu vào. Các giá trị này thường được sử dụng để giải quyết vấn đề cụ thể.
-
Đầu ra (Output): Khi kết thúc một thuật toán, bạn sẽ có một hoặc nhiều kết quả. Đây là kết quả mà thuật toán đã tính toán được.
-
Tính rõ ràng (Unambiguity): Một thuật toán hoàn hảo được định nghĩa là rõ ràng, có nghĩa là các hướng dẫn của nó phải rõ ràng và dễ hiểu.
-
Tính độc lập (Independence): Một thuật toán nên có hướng dẫn từng bước, điều này phải độc lập với bất kỳ code lập trình cụ thể nào.
Tại sao cần dùng thuật toán?
Chúng ta cần thuật toán vì những lý do sau:
Nâng cao hiệu suất làm việc
trong lập trình , có nhiều cách khác nhau để giải quyết một vấn đề. Tuy nhiên, các phương pháp này sẽ cho ra hiệu suất giải quyết vấn đề khác nhau. Vì thế, cần sử dụng thuật toán để vấn đề được giải quyết nhanh chóng và hiệu quả, từ đó nâng cao hiệu suất làm việc.
Chính xác và tốc độ là hai chỉ số quan trọng trong lập trình. Với một thuật toán tốt, chương trình của bạn sẽ đạt được độ chính xác cao và hoạt động nhanh chóng. Điều này đảm bảo chương trình có khả năng đáp ứng tốt yêu cầu công việc.
Sử dụng hợp lý các nguồn lực
Trong quá trình thực thi chương trình, máy tính sẽ yêu cầu một lượng bộ nhớ trống. Một số chương trình sẽ chiếm dụng nhiều bộ nhớ hơn so với các chương trình khác. Do đó, chọn đúng thuật toán sẽ đảm bảo chương trình của bạn sử dụng ít bộ nhớ nhất.
Điều này cũng áp dụng cho việc xử lý các tài nguyên khác như thời gian và băng thông. Một thuật toán tốt có thể giúp rút ngắn thời gian và sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả.
11 thuật toán mà một lập trình viên nên biết
Thuật toán sắp xếp (Sorting Algorithms)
Trong khoa học máy tính và xử lý dữ liệu, việc sắp xếp dữ liệu là một bước quan trọng để tìm kiếm và truy xuất thông tin. Dưới đây là 3 thuật toán sắp xếp phổ biến:
1. Thuật toán sắp xếp chèn (Insertion Sort)
Thuật toán sắp xếp chèn (Insertion Sort) là gì?
Thuật toán sắp xếp chèn sẽ lần lượt chọn giá trị của các phần tử trong mảng và so sánh nó với các giá trị phía trước vị trí của mình. Nếu tìm được vị trí phù hợp, phần tử đó sẽ được chèn vào vị trí thích hợp giữa các giá trị trước, và vẫn đảm bảo mảng được sắp xếp theo thứ tự. Đây là một thuật toán nhanh và hiệu quả trên các tập dữ liệu nhỏ.
2. Thuật toán sắp xếp chọn (Selection Sort)
Thuật toán sắp xếp chọn (Selection Sort) là gì?
Thuật toán sắp xếp chọn là một thuật toán đơn giản dựa trên so sánh tại chỗ. Với thuật toán này, dữ liệu được chia thành hai phần: "đã sắp xếp" và "chưa sắp xếp". Thuật toán sẽ quét phần chưa sắp xếp và tìm giá trị nhỏ nhất, sau đó chuyển nó vào phần đã sắp xếp. Quá trình này lặp lại cho đến khi danh sách được sắp xếp hoàn chỉnh.
3. Thuật toán sắp xếp nổi bọt (Bubble Sort)
Thuật toán sắp xếp nổi bọt (Bubble Sort) là gì?
Thuật toán sắp xếp nổi bọt là một thuật toán đơn giản, hoạt động bằng cách quét qua mọi phần tử trong danh sách và hoán đổi các phần tử liền kề nếu chúng đứng không đúng thứ tự. Thuật toán này tiếp tục lặp lại quá trình này cho đến khi không có phần tử nào trong danh sách bị thay đổi thứ tự.
Thuật toán tìm kiếm (Searching Algorithms)
Tìm kiếm là một chức năng cơ bản trong lập trình và đóng vai trò quan trọng trong việc truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu. Dưới đây là 2 thuật toán tìm kiếm phổ biến:
1. Thuật toán tìm kiếm tuần tự (Linear Search)
Thuật toán tìm kiếm tuần tự (Linear Search) là gì?
Thuật toán tìm kiếm tuần tự, còn được gọi là tìm kiếm tuyến tính, là một thuật toán đơn giản được sử dụng để tìm một phần tử hoặc thông tin cụ thể trong một tập dữ liệu chưa được sắp xếp. Quá trình này được thực hiện bằng cách so sánh từng phần tử của tập dữ liệu với giá trị cần tìm cho đến khi tìm thấy phần tử hoặc quét qua toàn bộ danh sách.
2. Thuật toán tìm kiếm nhị phân (Binary Search)
Thuật toán tìm kiếm nhị phân (Binary Search) là gì?
Thuật toán tìm kiếm nhị phân tìm kiếm dữ liệu theo khoảng thời gian thay vì tuần tự, vì không cần phải quét toàn bộ danh sách. Điều này giúp thuật toán này hoạt động hiệu quả hơn khi áp dụng cho các cấu trúc dữ liệu dạng mảng đã được sắp xếp. Quá trình tìm kiếm được thực hiện bằng cách chia mảng thành hai phần và so sánh giá trị cần tìm với giá trị ở phần giữa. Dựa vào kết quả so sánh này, thuật toán tiếp tục tìm kiếm trong một phần của mảng cho đến khi tìm thấy phần tử hoặc không còn phần tử nào để quét.
Thuật toán đồ thị (Graph Algorithms)
Đồ thị là một công cụ quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu, chúng thường được sử dụng để biểu diễn các mục dữ liệu dưới dạng các nút liên kết trong một mạng. Dưới đây là 3 thuật toán đồ thị quan trọng:
1. Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth-First Search)
Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng (Breadth-First Search)
Thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng duyệt đồ thị theo chiều rộng và sử dụng hàng đợi để ghi nhớ các đỉnh liền kề để bắt đầu quá trình tìm kiếm trong các vòng lặp. Đây là một phương pháp hữu ích để tìm đường đi ngắn nhất qua các nút trong đồ thị.
2. Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu (Depth-First Search)
Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu (Depth-First Search)
Thuật toán tìm kiếm theo chiều sâu sẽ chọn một đỉnh gốc và khám phá càng nhiều càng tốt bằng cách đi dọc theo một nhánh dẫn đến từ nó (và bao gồm cả các nhánh con của nó). Sau đó, nó quay trở lại và đi theo những nhánh khác. Đây là thuật toán phù hợp khi đích cách xa nguồn.
3. Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất Dijkstra (Shortest-Path)
Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất Dijkstra (Shortest-Path)
Thuật toán Dijkstra được sử dụng để giải quyết bài toán đường đi ngắn nhất từ một nguồn duy nhất đến tất cả các điểm khác trong đồ thị. Ứng dụng nổi tiếng nhất của thuật toán này là trong bản đồ Google, nó tính toán nhanh chóng tuyến đường ngắn nhất giữa hai điểm bất kỳ trên bản đồ và luôn được cập nhật liên tục.
Thuật toán cây bao trùm nhỏ nhất (Minimum Spanning Tree)
Thuật toán cây bao trùm nhỏ nhất là thuật toán "tham lam" được sử dụng để tìm cây bao trùm nhỏ nhất (Minimum Spanning Tree - MST) của một cấu trúc đồ thị liên thông có trọng số. MST là tập hợp các cạnh có trọng số tối thiểu để kết nối tất cả các nút trong một cấu trúc đồ thị. Dưới đây là 2 thuật toán cây bao trùm nhỏ nhất:
1. Thuật toán Kruskal
Thuật toán Kruskal là gì?
Thuật toán Kruskal thêm các cạnh có trọng số thấp nhất trong cấu trúc cho đến khi chúng kết nối với nhau để tạo thành MST.
2. Thuật toán Prim
Thuật toán Prim là gì?
Thuật toán Prim tìm MST bằng cách bắt đầu với một đỉnh ngẫu nhiên và xây dựng cây theo những cạnh có trọng số thấp nhất để kết nối với các đỉnh đã có.
Lời kết
Mong rằng qua bài viết này, bạn đã hiểu về các thuật toán khác nhau và vai trò của chúng trong lập trình. Bạn chỉ cần xác định vấn đề của mình và sau đó chọn thuật toán phù hợp để sử dụng. Chúc bạn thành công nhé!
