CS102 – Tư Duy Giải Thuật, Tìm Kiếm & Sắp Xếp - Học viện Đào tạo Công nghệ

CS102 – Tư Duy Giải Thuật, Tìm Kiếm & Sắp Xếp

Khóa học “CS102 – Tư Duy Giải Thuật, Tìm Kiếm & Sắp Xếp” được thiết kế để xây dựng nền tảng tư duy thuật toán vững chắc – năng lực cốt lõi quyết định sự khác biệt giữa một lập trình viên và một kỹ sư giải quyết vấn đề. Chương trình tập trung vào việc rèn luyện khả năng phân tích bài toán một cách có hệ thống, lựa chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp và đánh giá hiệu quả của giải pháp thông qua độ phức tạp thuật toán. Thay vì chỉ học thuộc lòng công thức, bạn sẽ được trang bị một phương pháp luận để tiếp cận mọi bài toán lập trình một cách chiến lược và hiệu quả.

Xuyên suốt khóa học, các chủ đề kinh điển như tìm kiếm, sắp xếp, xử lý chuỗi, và đệ quy sẽ được trình bày một cách trực quan, đi từ bản chất vấn đề đến các kỹ thuật tối ưu. Bạn sẽ học cách phân biệt giữa một giải pháp “chạy được” và một giải pháp “chạy tốt”, từ đó xây dựng nền móng vững chắc để chinh phục các bài toán phức tạp hơn trong các cuộc thi Olympic hay trong các dự án phần mềm thực tế, tạo ra những sản phẩm có hiệu năng vượt trội.

Thời lượng: 24h

Hình thức đào tạo:

- Đào tạo trực tiếp tại lớp học
- Đào tạo trực tuyến
- Đào tạo hybrid (trực tuyến kết hợp trực tiếp)
- Đào tạo tại văn phòng khách hàng

Mục tiêu khoá học:

PHÂN TÍCH VÀ MÔ HÌNH HÓA BÀI TOÁN

Nắm vững kỹ năng phân tích yêu cầu, xác định input/output và chuyển hóa một bài toán thực tế thành mô hình lập trình có cấu trúc rõ ràng.
THÀNH THẠO THUẬT TOÁN TÌM KIẾM & SẮP XẾP

Hiểu sâu và áp dụng hiệu quả các thuật toán từ tuyến tính, nhị phân đến Quick Sort, Merge Sort để xử lý mảng, chuỗi và các tập dữ liệu lớn.
ĐÁNH GIÁ VÀ TỐI ƯU HÓA HIỆU NĂNG

Phân biệt và phân tích độ phức tạp thuật toán (Big O), từ đó lựa chọn giải pháp tối ưu nhất về thời gian và bộ nhớ cho từng ngữ cảnh cụ thể.
VẬN DỤNG CÁC KỸ THUẬT LẬP TRÌNH CỐT LÕI

Sử dụng thành thạo các kỹ thuật xử lý chuỗi, đệ quy, đếm tần suất và tư duy hàm hóa để giải quyết các vấn đề lập trình đa dạng và phức tạp.
XÂY DỰNG & KIỂM THỬ GIẢI PHÁP HOÀN CHỈNH

Phát triển một dự án nhỏ áp dụng kiến thức đã học, đồng thời xây dựng chiến lược kiểm thử để đảm bảo chương trình chạy đúng và hiệu quả.

Đối tượng tham gia

Học sinh cấp 2, cấp 3

Cần một lộ trình để làm quen với các dạng bài toán kinh điển và chiến lược giải quyết vấn đề hiệu quả.

Người làm trái ngành

Cần xây dựng nền móng tư duy thuật toán vững chắc, kỹ năng cốt lõi mà các khóa học cấp tốc thường bỏ qua.

Người mới tiếp cận lập trình

Cần hệ thống hóa kiến thức nền tảng về thuật toán để chuẩn bị cho các môn chuyên ngành.

Lập trình viên

Muốn nâng cao tư duy giải quyết vấn đề, viết code hiệu quả hơn thay vì chỉ dừng lại ở mức “chạy được”.

Nội dung khóa học

1. Nền Tảng Tư Duy Thuật Toán

- Phân tích bài toán và mô hình hoá:
  - Kỹ thuật xác định Input – Process – Output từ đề bài tự nhiên.
  - Phương pháp chia nhỏ bài toán (Decomposition) thành các vấn đề con.
  - Kỹ thuật “chạy tay” (Dry-run) để kiểm chứng logic trước khi lập trình.
- Giới thiệu về hiệu năng và độ phức tạp:
  - Khái niệm độ phức tạp thời gian (Time Complexity) và không gian (Space Complexity).
  - Trực quan hóa các độ phức tạp phổ biến: O(1), O(logn), O(n), O(n2), O(nlogn).
  - Phân biệt sự khác biệt giữa giải pháp “đúng” và giải pháp “tối ưu”.

2. Kỹ Thuật Tìm Kiếm và Xử Lý Tần Suất

- Các thuật toán tìm kiếm cơ bản:
  - Tìm kiếm tuyến tính (Linear Search): Nguyên lý hoạt động, cách cài đặt, và độ phức tạp O(n).
  - Tìm kiếm nhị phân (Binary Search): Điều kiện áp dụng, tư duy “loại trừ không gian”, và độ phức tạp O(logn).
  - So sánh hiệu năng thực tế giữa Linear Search và Binary Search trên tập dữ liệu lớn.
- Tư duy đếm và thống kê tần suất:
  - Kỹ thuật sử dụng mảng đếm (Counting Array) cho các dữ liệu có giới hạn nhỏ.
  - Ứng dụng Hash Map (Dictionary) để đếm tần suất các phần tử một cách linh hoạt.
  - Giải quyết các bài toán kinh điển: tìm phần tử duy nhất, phần tử xuất hiện nhiều nhất, kiểm tra trùng lặp.

3. Chuyên Sâu Về Các Thuật Toán Sắp Xếp

- Nhóm thuật toán cơ bản O(n2):
  - Bubble Sort: Nguyên lý “nổi bọt” và cách cài đặt, tối ưu hóa với cờ kiểm tra.
  - Selection Sort: Nguyên lý “chọn phần tử nhỏ nhất” đưa về đầu dãy.
  - Insertion Sort: Nguyên lý “chèn vào dãy đã sắp xếp”, phân tích hiệu quả với dữ liệu gần đúng.
- Nhóm thuật toán hiệu quả O(nlogn) – Chia để trị:
  - Merge Sort: Tư tưởng “Divide and Conquer”, các bước chia và trộn (merge), ưu điểm về sự ổn định.
  - Quick Sort: Lựa chọn phần tử chốt (pivot), kỹ thuật phân hoạch mảng, phân tích trường hợp tốt nhất/xấu nhất.
  - Thảo luận thực tế: Khi nào nên dùng Merge Sort, khi nào Quick Sort là lựa chọn tối ưu?

4. Xử Lý Chuỗi, Đệ Quy và Tổ Hợp

- Kỹ thuật xử lý chuỗi (String Manipulation):
  - Các thao tác xử lý chuỗi phổ biến: đảo chuỗi, kiểm tra đối xứng (Palindrome), chuẩn hóa văn bản.
  - Sử dụng hiệu quả các phương thức tích hợp: .split(), .join(), .find(), .count().
  - Giới thiệu bài toán khớp mẫu (Pattern Matching) đơn giản trong chuỗi.
- Tư duy đệ quy (Recursion):
  - Định nghĩa hàm đệ quy: xác định trường hợp cơ sở (base case) và bước đệ quy.
  - Ứng dụng đệ quy để giải quyết các bài toán: Giai thừa, Fibonacci, Tháp Hà Nội.
  - Phân tích ưu nhược điểm và nguy cơ tràn bộ nhớ stack (Stack Overflow).
- Bài toán tổ hợp và sinh:
  - Tư duy giải quyết các bài toán đếm: hoán vị, chỉnh hợp, tổ hợp.
  - Cài đặt các thuật toán sinh: sinh dãy nhị phân, sinh hoán vị.
  - Hàm hóa và tái sử dụng code trong các bài toán phức tạp hơn.

5. Hoàn Thiện Giải Pháp và Dự Án Thực Tế

- Chiến lược kiểm thử và gỡ lỗi:
  - Phương pháp xây dựng các bộ test case: trường hợp thông thường, trường hợp biên (Edge Cases), và trường hợp đặc biệt.
  - Tư duy kiểm thử hiệu năng với dữ liệu lớn và dữ liệu ngẫu nhiên.
- Dự án cuối khóa:
  - Lựa chọn và xác định phạm vi đề tài: xử lý file CSV, thống kê văn bản, tạo công cụ tra cứu đơn giản.
  - Các bước thực hiện dự án: Lập kế hoạch, cài đặt, kiểm thử và trình bày sản phẩm.
  - Buổi báo cáo, nhận phản hồi từ giảng viên và các học viên khác để cải tiến.