Tin lập trình mới nhất về dynamic-programming, tóm tắt tiếng Việt bằng AI.
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.
Thời gian thực thi (time complexity) là yếu tố quan trọng trong lập trình thi đấu. Nếu chưa nắm vững cách xác định độ phức tạp thuật toán, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc lựa chọn giải pháp tối ưu.
Lập trình viên cần tham khảo bảng so sánh thời gian chạy của các thuật toán để tránh rơi vào sai lầm khi lựa chọn giải pháp không tối ưu trong các tình huống yêu cầu hiệu suất cao như trong các cuộc thi lập trình.
Bài viết giới thiệu cách giải bài toán Maximum Subarray (#53) trên Leetcode trong series "75 Days of Leetcode". Đây là một bài toán kinh điển về tìm dãy con liên tiếp có tổng lớn nhất trong mảng.
Để hiểu cách tối ưu hóa và giải quyết vấn đề tìm kiếm chuỗi liên tục có tổng lớn nhất bằng cách áp dụng thuật toán Kadane hiệu quả, từ đó nâng cao kỹ năng phân tích và tối ưu hóa thuật toán trong thực tế công việc.
Hôm nay (ngày 161) học Java & DSA, giải bài toán "Largest Rectangle in a Histogram" bằng kỹ thuật stack.
Lập trình viên nên đọc bài này vì giải thuật sử dụng stack để tính diện tích lớn nhất của hình chữ nhật trong biểu đồ histo có thể giúp bạn hiểu cách tối ưu hóa vấn đề với thời gian O(n) và không cần sử dụng bộ nhớ phụ thêm, mở rộng kiến thức về kỹ thuật stack trong giải quyết các vấn đề cấu trúc dữ liệu phức tạp.
Giáo sư danh dự MIT Dimitri Bertsekas, chuyên gia nghiên cứu có ảnh hưởng trong nhiều lĩnh vực liên quan đến AI, tác giả sách giáo khoa nổi tiếng và nhiếp ảnh gia du lịch tài năng, vừa qua đời ở tuổi 83.
Những đóng góp của Bertsekas trong lý thuyết tối ưu và AI—đặc biệt là các tác phẩm giáo khoa tiêu chuẩn—là nguồn tư liệu không thể thiếu cho lập trình viên muốn nâng cao kiến thức về giải quyết vấn đề hiệu quả và thiết kế hệ thống thông minh.
Introducing Code Visualiser, a tool that turns JavaScript execution into something you can actually see.
Bài viết hướng dẫn giải quyết bài toán Cut Matrix bằng phương pháp DP kết hợp Binary Search, nhằm chia lưới thành k phần hợp lệ một cách tối ưu và nhanh chóng.
Là một lập trình viên muốn giải quyết các vấn đề phân tích và tối ưu hóa trên ma trận một cách hiệu quả, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách kết hợp động lực học (DP) và tìm kiếm nhị phân để tối ưu hóa quá trình chia ma trận thành các phần tử hợp lệ, từ đó tiết kiệm thời gian và code phức tạp.
Tìm hiệu tuyệt đối lớn nhất giữa hai subarray không chồng lấn trong mảng bằng cách sử dụng thuật toán Kadane's và bốn mảng phụ, với độ phức tạp O(n).
Lập trình viên nên đọc bài này để tìm hiểu cách tối ưu giải quyết vấn đề tìm giá trị lớn nhất của hiệu tuyệt đối giữa hai đoạn mảng không chồng chéo trong thời gian O(n) bằng cách áp dụng thuật toán Kadane và các mảng trợ giúp, giúp nâng cao hiệu suất cho các trường hợp xử lý dữ liệu lớn.
Sách nhỏ về Reinforcement Learning (học tăng cường) trên GitHub, do alxndrTL phát triển, nhằm cung cấp tài liệu tham khảo cho lĩnh vực này.
Lập trình viên muốn tự học hoặc nâng cao kiến thức về AI/ML và tính toán tự động sẽ tìm thấy trong sách này những nguyên lý cơ bản và ứng dụng thực tế của reinforcement learning, giúp xây dựng các giải pháp thông minh cho các vấn đề từ trò chơi đến robotics.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trình1.000+ bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.