Cấu trúc dữ liệu và giải thuật (KTKTCN)

Viết giải thuật sắp xếp Bubble Sort để sắp xếp một dãy số nguyên theo thứ tự tăng dần. Cho một danh sách nối đơn lưu trữ các số nguyên, giả sử đầu của danh sách  được trỏ bởi con trỏ p. Hãy tìm một dãy con (không nhất thiết phải liên tiếp nhau) dài nhất có tổng các số chia hết cho số k = 3 (k nguyên dương). Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời đọc đón xem!

Giải thuật đệ quy là Trong giải thuật của nó có lời gọi tới một giải thuật khác đã  biết kết quả. Trong giải thuật của nó có lời gọi tới chính nó nhưng với phạm vi lớn  hơn. Trong giải thuật của nó có lời gọi tới chính nó. Trong giải thuật của nó có lời  gọi tới chính nó nhưng với phạm vi nhỏ hơn. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời đọc đón xem!

Danh sách tuyến tính dạng ngăn xếp là. Danh sách tuyến tính dạng ngăn xếp làm việc theo nguyên tắc. Khi đổi một số nguyên từ hệ thập phân sang hệ nhị phân thì  người ta dùng phép chia liên tiếp cho 2 và lấy các số dư (là các chữ số nhị phân)  theo chiều ngược lại. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời đọc đón xem!

Cấu trúc dữ liệu giải thuật là môn học chuyên ngành trong chương trình đào tạo ngành công nghệ thông tin. Mục đích của môn học này là trang bị cho sinh viên  những kiến thức cơ bản nhất về các cấu trúc dữ liệu và các giải thuật. Nắm vững  các cấu trúc dữ liệu và các giải thuật là cơ sở để sinh viên tiếp cận với việc thiết kế  và xây dựng phần mềm cũng như sử dụng các công cụ lập trình hiện đại. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời đọc đón xem!

Mỗi thuật toán tìm kiếm và sắp xếp có độ phức tạp thời gian và không gian khác nhau. Việc hiểu rõ độ phức tạp giúp lập trình viên lựa chọn thuật toán phù hợp tùy theo đặc điểm bài toán, chẳng hạn như kích thước của dữ liệu hay yêu cầu về tốc độ. Tìm kiếm tuyến tính: Đơn giản nhưng chậm. Tìm kiếm nhị phân: Nhanh nhưng yêu cầu mảng phải được sắp xếp.

Kết hợp các thuật toán phân cụm với mạng học sâu để trích xuất đặc trưng tốt hơn. Ví dụ: K-Means trên vector trích xuất từ ResNet. Chọn một tập dữ liệu hình ảnh phổ biến, ví dụ: CIFAR-10, ImageNet, hoặc tập dữ liệu tự xây dựng. Áp dụng mạng ResNet-50 hoặc MobileNet để chuyển đổi ảnh thành vector đặc trưng.  Sử dụng thuật toán K-Means để nhóm các vector đặc trưng thành các cụm.

Gom cụm theo cách đệ quy: ban đầu mỗi điểm là một cụm riêng, sau đó hợp nhất các cụm gần nhau. Kết quả: Cây phân cụm (dendrogram). Gom các vector đặc trưng thành các cụm, mỗi cụm đại diện cho một nhóm ảnh tương tự. Phân chia tập dữ liệu thành k cụm, mỗi cụm được đại diện bởi tâm cụm. Tâm cụm được tính bằng trung bình các điểm dữ liệu thuộc cụm đó.

Là một câu khẳng định mà có thể xác định được tính đúng (True) hoặc sai (False). Phủ định (¬): Đảo ngược giá trị chân lý của một mệnh đề.  Hội (∧): Kết hợp hai mệnh đề, chỉ đúng nếu cả hai đều đúng. Tuyển (∨): Chỉ cần một trong hai mệnh đề đúng.  Kéo theo (→): P→Q chỉ sai khi P=True và Q=False. Tương đương (↔): P↔Q đúng khi P và Q có cùng giá trị chân lý.

Khi sử dụng đệ quy trong chương trình, điều gì xảy ra? Khi có lời gọi đệ quy, trạng thái hiện tại của chương trình (giá trị các biến, vị trí thực thi) sẽ được lưu vào vùng bộ nhớ ngăn xếp. Sau khi đệ quy kết thúc, chương trình tiếp tục thực thi từ điểm ngắt với giá trị các biến ở thời điểm đó​ Cây nhị phân là một cấu trúc dữ liệu trong đó mỗi nút có tối đa hai con, và có thể được triển khai bằng mảng hoặc danh sách liên kết

Mô tả: Xây dựng và so sánh các thuật toán tìm kiếm như Tìm kiếm tuyến tính (Linear Search) và Tìm kiếm nhị phân (Binary Search). Mô tả: Sử dụng cấu trúc dữ liệu cây nhị phân tìm kiếm (Binary Search Tree - BST) để quản lý thông tin sinh viên như mã số, tên, và điểm số. Kết quả: Chương trình cho phép người dùng thao tác với danh sách sinh viên qua các chức năng thêm, tìm kiếm, xóa và duyệt.