Bí quyết làm chủ khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Trong kỷ nguyên số, chìa khóa thành công nằm trong tay những ai làm chủ khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật. Đặc biệt, nếu bạn muốn trở thành kỹ sư phần mềm hoặc theo đuổi các ngành khoa học dữ liệu liên quan, thì đây là lĩnh vực chắc chắn không thể bỏ qua.

Bài viết sẽ gợi dẫn tổng quan về khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật, bao gồm định nghĩa, tầm quan trọng, những kiến thức cơ bản về cấu trúc dữ liệu và thuật toán, cùng một số phương pháp học tập trong lĩnh vực này.

1. Tổng quan về khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Cấu trúc dữ liệu là gì?

Một cách ngắn gọn, cấu trúc dữ liệu (data structure) là phương thức tổ chức dữ liệu trong hệ thống nhằm mục đích truy cập và sử dụng.

Cấu trúc dữ liệu là gì
Cấu trúc dữ liệu là tổ chức dữ liệu trong hệ thống nhằm dễ dàng quản lý và truy cập

Cấu trúc dữ liệu là tổ chức dữ liệu trong hệ thống nhằm dễ dàng quản lý và truy cập

Cụ thể hơn, cấu trúc dữ liệu là sự kết hợp của việc tổ chức, quản lý, truy xuất và lưu trữ dữ liệu, được tập hợp thành một định dạng duy nhất giúp truy cập và sửa đổi hiệu quả. Nó bao gồm việc thu thập các giá trị dữ liệu, mối quan hệ giữa chúng và các ứng dụng tiềm năng.

Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn đến thư viện để tìm một cuốn sách về lịch sử quân sự thế kỷ 20. Bạn sẽ đến khu vực Lịch sử, tại đó, tìm sách lịch sử quân sự, lần lượt dò qua các cuốn sách được sắp xếp theo thứ tự thời gian cho đến khi tìm thấy cuốn sách về thế kỷ 20. Trong trường hợp này, số sách được xem là dữ liệu của bạn, còn phương pháp sắp xếp sách của thư viện chính là cấu trúc dữ liệu.

Tầm quan trọng của cấu trúc dữ liệu

Trong kỷ nguyên số, lượng dữ liệu cần xử lý ngày càng tăng theo cấp số nhân mỗi năm. Theo Forbes, có 2,5 quintillion byte (2.5×10^18 byte) dữ liệu được tạo ra mỗi ngày. 90% tổng lượng dữ liệu thế giới có đến năm 2018 được tạo ra chỉ trong hai năm trước đó! Internet of Things (IoT – Vạn vật kết nối) đóng góp một phần đáng kể vào sự bùng nổ dữ liệu này.

Do đó, cấu trúc dữ liệu là thiết yếu để quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và cải thiện hiệu quả của thuật toán.

Về khía cạnh cá nhân, nếu muốn theo đuổi sự nghiệp chuyên gia khoa học dữ liệu (data scientist) hoặc lập trình viên, bạn chắc chắn không thể bỏ qua các kiến thức về khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Giải thuật là gì?

Giải thuật, hay còn gọi là thuật toán (algorithm) là một tập hợp các hướng dẫn từng bước được thiết kế để giải quyết vấn đề hoặc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Nhiệm vụ này có thể đơn giản như nhân hai số hoặc phức tạp hơn như phát một file nhạc. Trong lập trình máy tính, thuật toán thường được tạo thành các hàm (function).

Giải thuật là gì
Giải thuật hay thuật toán là những chỉ dẫn giúp máy tính giải quyết vấn đề và thực hiện tác vụ

Tầm quan trọng của khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật đóng vai trò quan trọng đối với lập trình viên trong việc đảm bảo phần mềm hoạt động hiệu quả và tiết kiệm bộ nhớ. Đây là nền tảng của hầu hết các ngôn ngữ lập trình và là những kỹ năng cơ bản cần được trau dồi để giúp bạn thăng tiến trong sự nghiệp. Việc nắm vững các khái niệm này sẽ cải thiện đáng kể kỹ năng lập trình và khả năng viết code của bạn.

2. 6 bước để học khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Dưới đây là 6 bước cơ bản bạn có thể tham khảo để thành thạo khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật.

Phân tích sâu bài toán

Lập trình viên thường gặp phải các vấn đề lặp đi lặp lại trong các hệ thống khác nhau. Khi học cách phân tích vấn đề một cách chuyên sâu, bạn có thể code nhanh chóng và chính xác. Việc sở hữu kiến thức và kỹ năng thực tế để giải quyết vấn đề ngay từ lần đầu tiên có thể giúp bạn và công ty tiết kiệm thời gian cũng như tiền bạc.

Phát hiện vấn đề điển hình

Khi đã quen với những vấn đề điển hình hay gặp, bạn có thể lập kế hoạch để giải quyết chúng một cách nhanh chóng. Với nền tảng kiến thức vững chắc, bạn sẽ dễ dàng áp dụng cùng một code cho một vấn đề/bài toán mới. Ngoài ra, vì đã nắm rõ cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ hạn chế được tình trạng lỗi xảy ra.

Rèn luyện về cấu trúc dữ liệu

Hãy học cách sử dụng từng cấu trúc dữ liệu trong ngôn ngữ lập trình bạn theo đuổi. Một số ngôn ngữ bạn có thể dùng bao gồm Java, Pascal, Logo và Python. Sau đó, hãy tự thực hành cài đặt chúng để làm quen với cấu trúc bên trong của mỗi cấu trúc dữ liệu.

Thực hành định kỳ

Spaced repetition là phương pháp ôn tập lại từng vấn đề theo định kỳ. Học tập là một quá trình lặp lại. Cách bạn giải quyết thành công một bài toán sẽ được lưu trữ trong trí nhớ ngắn hạn. Bằng cách kiên trì ôn tập định kỳ, bạn sẽ cải thiện được khả năng nhận dạng bài toán và tái tạo lại lời giải khi gặp tình huống tương tự. 

Khoảng cách giữa lần học đầu tiên và lần ôn tập thứ hai có thể là vài ngày. Sau đó, hãy giãn ra vài tuần đến một tháng để ôn tập lại. Tăng dần khoảng thời gian giữa các lần thực hành có thể giúp bạn nhớ lâu hơn.

Mở rộng kiến thức

Sau khi đã thành thạo các bài toán cốt lõi, bạn có thể mở rộng kiến thức và bắt đầu tìm hiểu những bài toán ít kinh điển hơn nhưng tồn tại trong thực tế. Càng thực hành nhiều, bạn sẽ càng tự tin hơn và phát triển được đầy đủ các kiến thức, kỹ năng làm chủ khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật.

Luyện tập đa dạng

Nhiều lập trình viên chỉ thực hành trên máy tính. Hãy thử thách bản thân bằng cách luyện tập sử dụng giấy và bút. Khi làm việc mà không có sự hỗ trợ của phần mềm, bạn có thể xác định được điểm yếu và điểm mạnh của mình trong lập trình, từ đó lập kế hoạch phát triển các kỹ năng. 

Thực hành trên giấy buộc bạn phải lên kế hoạch cho code, học cú pháp ngôn ngữ chính xác và triển khai việc sử dụng cấu trúc dữ liệu phù hợp. Quá trình này cũng mô phỏng thực tế buổi phỏng vấn không có công cụ hỗ trợ (whiteboard interview) thường gặp với các lập trình viên.

3. 15 cấu trúc dữ liệu và giải thuật phổ biến

Các nhà khoa học dữ liệu thường dựa vào một bộ lõi khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật để phân tích dữ liệu hiệu quả cũng như tìm lời giải cho bài toán. Dưới đây là danh sách các cấu trúc dữ liệu và giải thuật hàng đầu mà mọi nhà khoa học dữ liệu nên biết:

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật phổ biến

Cấu trúc dữ liệu

  1. Arrays và Lists: Đây là cấu trúc thiết yếu để lưu trữ các tập dữ liệu. Mảng (arrays) có kích thước cố định, trong khi danh sách (lists) có thể phát triển linh hoạt.
  2. Linked Lists: Gồm các node được liên kết với nhau theo thứ tự. Mỗi node chứa dữ liệu và một tham chiếu đến node tiếp theo trong chuỗi. Cấu trúc này hữu ích cho việc chèn và xóa dữ liệu.
  3. Stacks và Queues: Stacks hoạt động theo nguyên tắc “nhập sau, xuất trước” (LIFO – Last In, First Out), trong khi Queues hoạt động theo nguyên tắc “nhập trước, xuất trước” (FIFO – First In, First Out). Cả hai đều đóng vai trò then chốt trong việc quản lý dữ liệu theo một thứ tự cụ thể.
  4. Hash Tables: Ánh xạ giữa các nhân tố then chốt (key) với giá trị (value), giúp việc truy xuất dữ liệu trở nên hiệu quả. Cấu trúc này phù hợp với các hoạt động tra cứu và lập chỉ mục dữ liệu.
  5. Trees, đặc biệt là Binary Search Trees: Trees biểu diễn dữ liệu theo cấu trúc phân cấp, và Binary Search Trees cho phép tìm kiếm, chèn và xóa dữ liệu hiệu quả.
  6. Graphs: Thể hiện mối tương quan giữa các node. Cấu trúc này đóng vai trò quan trọng trong việc mô hình hóa các mối quan hệ và mạng lưới, bao gồm mạng xã hội, mạng lưới giao thông và cây phụ thuộc.
  7. Heaps: Một loại đặc biệt của Binary Search Trees, trong đó nút lớn lớn hơn hoặc bằng (đối với Max Heap) hoặc nhỏ hơn hoặc bằng (đối với Min Heap) các nút con của nó. Cấu trúc này hữu ích cho việc triển khai các queues ưu tiên.

Giải thuật

  1. Sorting Algorithms: Chẳng hạn như QuickSort, MergeSort và BubbleSort. Thuật toán này là nền tảng cho nhiều tác vụ xử lý dữ liệu.
  2. Searching Algorithms: Bao gồm Tìm kiếm nhị phân (hiệu quả trên dữ liệu đã được sắp xếp) và Tìm kiếm theo chiều sâu (DFS – Depth-First Search) và Tìm kiếm theo chiều rộng (BFS – Breadth-First Search) để duyệt trees và graphs.
  3. Dynamic Programming: Đây là phương pháp giải các bài toán phức tạp bằng cách chia chúng thành các bài toán con đơn giản hơn. Nó được sử dụng trong các tác vụ khác nhau, bao gồm tối ưu hóa thuật toán để phân tích dữ liệu.
  4. Greedy Algorithms: Lựa chọn tối ưu cục bộ tại mỗi giai đoạn để tìm ra tối ưu toàn diện. Thuật toán này hữu ích trong các bài toán tối ưu hóa.
  5. Graph Algorithms: Bao gồm thuật toán Dijkstra để tìm đường ngắn nhất, thuật toán Kruskal hoặc Prim để tìm spanning tree nhỏ nhất và thuật toán network flow.
  6. Machine Learning Algorithms: Đối với khoa học dữ liệu, việc hiểu biết về các cấu trúc dữ liệu nền tảng cho các mô hình học máy (ví dụ: decision trees, mạng nơ-ron) là rất quan trọng.
  7. Hashing Algorithms: Hiệu quả trong việc truy xuất dữ liệu, các ứng dụng mật mã học và loại bỏ trùng lặp dữ liệu.
  8. Tree Traversals: Duyệt theo thứ tự (in-order), duyệt trước (pre-order), duyệt sau (post-order) và duyệt theo cấp độ (level-order) để xử lý dữ liệu được lưu trữ trong cây.

Kết luận

Khoa học cấu trúc dữ liệu và giải thuật là nền tảng quan trọng nếu bạn muốn theo đuổi lĩnh vực khoa học dữ liệu hay trí tuệ nhân tạo. Cấu trúc dữ liệu là việc tổ chức, quản lý, truy xuất và lưu trữ dữ liệu, trong khi giải thuật liên quan đến việc hướng dẫn máy tính giải quyết một bài toán hay thực hiện tác vụ cụ thể. Bài viết trên vừa gợi ý 15 cấu trúc dữ liệu và giải thuật phổ biến mà bất kì nhà khoa học dữ liệu hay lập trình viên nào cũng cần nắm rõ. Hãy lưu lại và luyện tập, thực hành để thành thạo các kiến thức, kỹ năng trong lĩnh vực này.

Theo dõi VinBigdata để tiếp tục cập nhật kiến thức về dữ liệu và giải thuật:

Bình luận

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố. Các trường bắt buộc được đánh dấu

Bài viết liên quan

    Cảm ơn bạn đã quan tâm và ủng hộ.

    File hiện tại không thể tải xuống
    Vui lòng liên hệ hỗ trợ.

    VinOCR eKYC
    Chọn ảnh từ máy của bạn

    Chọn ảnh demo dưới đây hoặc tải ảnh lên từ máy của bạn

    Tải lên ảnh CMND/CCCD/Hộ chiếu,...

    your image
    Chọn ảnh khác
    Tiến hành xử lý
    Thông tin đã được xử lý
    Mức độ tin cậy: 0%
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    Xác thực thông tin thẻ CMND/CCCD

    Vui lòng sử dụng giấy tờ thật. Hãy đảm bảo ảnh chụp không bị mờ hoặc bóng, thông tin hiển thị rõ ràng, dễ đọc.

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt trước CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt sau CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh chân dung

    This site is registered on wpml.org as a development site.