Cậu con trai 2 tuổi của tác giả đã dùng bộ đồ chơi xe lửa gỗ Brio để giải thích khái niệm "constraint solving" (giải quyết ràng buộc) cho bố.
Why read it: Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách giải quyết vấn đề giải quyết ràng buộc thông qua ví dụ đơn giản, minh họa hiệu quả cách tư duy logic và giải quyết vấn đề từ góc nhìn thực tế, giúp cải thiện kỹ năng lập trình và tư duy hệ thống.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://thecomputersciencebook.com/posts/how-my-2yo-taught-me-constraint-solving. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Tìm hiểu các thuật toán xử lý chuỗi JavaScript phổ biến như đảo ngược chuỗi, phát hiện chuỗi đối xứng (palindrome), sử dụng kỹ thuật hai con trỏ (two pointers) và tối ưu hóa giải pháp thực tế.
Những kỹ thuật và ví dụ về xử lý chuỗi trong JavaScript này sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề thực tế trong interview và dự án, từ đó nâng cao khả năng tư duy logic và hiệu suất lập trình của bạn.
Thuật toán yy trong thư viện yyjson, thuộc họ Schubfach, chuyển đổi double sang string nhanh hơn nhờ chỉ dùng một phép nhân với lũy thừa 10 đã tính trước, thay vì hai hoặc ba như phiên bản cổ điển. Bài viết phân tích chi tiết bốn giá trị thập phân ứng cử, ba điều kiện tiên quyết, và giải thích trường hợp biên 116 như một hiệu chỉnh cố định.
Những lập trình viên cần tìm hiểu về yyjson và tối ưu hóa chuỗi số thực sẽ tìm thấy trong bài giải pháp hiệu quả hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống, đặc biệt khi muốn giảm thiểu số lần nhân và trùng lặp tính toán trong việc chuyển đổi double thành chuỗi.
YouTube đếm lượt xem trực tiếp hàng triệu người mà không dùng HashMap. Khi xem trận World Cup trực tiếp, YouTube hiển thị số lượt xem theo thời gian thực, giải quyết thách thức kỹ thuật khi xử lý lượng truy cập khổng lồ.
Đọc bài này để hiểu cách YouTube xử lý hiệu suất và tính toán số người xem trực tiếp hàng triệu người mà không cần sử dụng bộ nhớ cấp cao như HashMap, giúp bạn áp dụng kiến thức về cơ sở dữ liệu phân tán và kỹ thuật giảm chi phí bộ nhớ trong các ứng dụng thực tế.
Hôm nay, mình học cách giải bài toán Next Greater Element bằng cấu trúc dữ liệu Stack trong Java & DSA.
Lập trình viên nên đọc bài này vì bài giải Next Greater Element bằng Stack sẽ giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa thuật toán với thời gian O(n) và không gian O(n) trong các vấn đề tìm kiếm phần tử lớn hơn trong mảng, một kỹ năng thiết yếu cho các bài toán tìm kiếm và xử lý dữ liệu hiệu quả.
Bối cảnh: Time complexity là yếu tố quan trọng trước khi bắt đầu competitive programming. Nguyên nhân kỹ thuật: Bài viết cung cấp bảng tra cứu về độ phức tạp thời gian (time complexity) cho các thuật toán phổ biến như O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n²) và O(2^n). Hệ quả: Hiểu rõ time complexity giúp lập trình viên đánh giá hiệu năng thuật toán và chọn giải pháp tối ưu cho bài toán. Điều đáng học: Bảng tra cứu này cung cấp thông tin thực tế về performance trade-offs giữa các giải thuật, giúp bạn ra quyết định nhanh hơn khi tham gia coding competitions.
Bài viết này cung cấp bảng tra cứu độ phức tạp thời gian cần thiết để lập trình viên tối ưu hóa giải pháp cạnh tranh.
Bài viết giới thiệu cách biểu diễn mối quan hệ bằng lưới (grids) thông qua việc lưu trữ vị trí thay vì kết nối. Nội dung bao gồm chuyển đổi sơ đồ mặt bằng thành mảng 2D, định địa chỉ ô, kiểm tra ranh giới, bù trừ lân cận, khoảng cách Manhattan và Euclidean, cùng chi phí di chuyển.
Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng mảng lưới (grid) để quản lý và tính toán các mối quan hệ trong game, đồ họa 2D, hoặc hệ thống vị trí, giúp tối ưu hóa hiệu suất và logic chuyển động trong ứng dụng của mình.
Bài toán Day 19 giới thiệu kỹ thuật Fast & Slow Pointers thông qua bài toán Happy Number, mặc dù không sử dụng linked list mà chỉ làm việc với các con số.
Những kỹ thuật Fast & Slow Pointers trong bài này sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề tìm kiếm chu trình (cycle detection) một cách hiệu quả, không chỉ trong linked list mà còn trong các thuật toán như Happy Number—làm cho tư duy algorithmic của bạn trở nên linh hoạt và ứng dụng rộng rãi.
Bài viết giải thích về thuật toán duyệt theo mức (level order traversal), nguyên lý hoạt động và sơ đồ luồng bên trong thông qua ví dụ minh họa.
Là người viết code cho các cấu trúc dữ liệu phức tạp như cây nhị phân, bạn nên đọc bài này để hiểu cách thực hiện traversal cấp độ (BFS) một cách hiệu quả, từ đó tối ưu hóa các giải pháp đọc dữ liệu từ gốc đến các cấp độ khác nhau trong các thuật toán tìm kiếm và xử lý.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it