Thuật toán là gì? Hiện nay có những thuật toán nào được lập trình viên sử dụng nhiều? Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn giải đáp những thắc mắc này cũng như tìm hiểu về các thuật toán hàng đầu.
Hiện nay, các công ty, doanh nghiệp công nghệ, điện tử,… đều đề cập đến thuật toán trong phỏng vấn giống như một cửa ải lớn buộc ứng viên vượt qua. Đây cũng là một trong nhiều cách hay giúp nhà tuyển dụng sàng lọc, kiểm tra mức độ tư duy logic của ứng viên.
Thuật toán là gì? Hiểu một cách đơn giản, thuật toán là danh sách các hướng dẫn và quy tắc mà máy tính cần thực hiện để hoàn thành một tác vụ. Về bản chất, các thuật toán là một loạt các chỉ dẫn được tuân theo từng bước để làm điều gì đó hữu ích hoặc giải quyết một vấn đề.
Ví dụ, bạn có thể coi một công thức nấu ăn là một thuật toán để làm một chiếc bánh. Và chìa khóa là “thuật toán” để giải quyết “vấn đề” là chiếc hòm. Khi không có chìa khóa hoặc dùng sai chìa khóa, bạn sẽ không thể mở được chiếc hòm kho báu. Hoặc bạn sẽ phải dùng “bạo lực” để phá vỡ chiếc hòm. Điều đó khiến báu vật bên trong bị sứt mẻ, méo mó, thiếu toàn vẹn. Mỗi chiếc hòm cần một loại chìa khóa khác nhau, không có chiếc chìa khóa nào mở được tất cả các hòm, cũng như không có thuật toán nào giải quyết được mọi vấn đề.
Các thuật toán máy tính hoạt động thông qua đầu vào và đầu ra. Họ lấy đầu vào và áp dụng từng bước của thuật toán cho thông tin đó để tạo ra đầu ra.
Xem thêm: Các kỹ năng trong cv bạn cần ghi khi tạo cv xin việc
Nó được đặc trưng bởi 5 yếu tố, bao gồm:
Thuật toán xác định là các thuật toán thực hiện một số bước cố định và luôn kết thúc với trạng thái chấp nhận hoặc từ chối với cùng một kết quả. Những thuật toán có kết quả ngẫu nhiên được gọi là không xác định.
Hãy xem ví dụ dưới đây:
function is_odd(n):if n mod 2 = 1
then return true
else return false
Đây là một thuật toán xác định vì nó được sử dụng để xem một số nhất định có phải số lẻ hay không.
Thuật toán được gọi là có tính tổng quát khi áp dụng được cho mọi trường hợp chứ không phải chỉ áp dụng cho 1 - 2 trường hợp cụ thể nào đó. Ví dụ, bài toán giải phương trình bậc 2 bằng Delta đảm bảo được tính chất này vì nó luôn giải được với mọi giá trị a, b, c bất kỳ.
Tuy nhiên, không phải lúc nào tính tổng quát cũng được đảm bảo. Trên thực tế, có những thời điểm, người ta chỉ xây dựng thuật toán cho một dạng bài toán đặc trưng.
Tính hiệu quả của thuật toán liên quan đến lượng tài nguyên tính toán được sử dụng. Nó xem xét lượng thời gian và dung lượng cần thiết để chạy một thuật toán cụ thể.
Thuật toán cần đảm bảo tính đúng đắn, nghĩa là sau khi đưa dữ liệu vào nó có thể hoạt động và đưa ra kết quả như ý muốn. Tuy nhiên, đây là tính chất khó đạt tới nhất. Điều này tương tự như khi ta giải một bài toán, tất cả chúng ta đều mong đưa ra đáp án đúng, nhưng không phải lúc nào cũng đạt được.
Việc chứng minh tính đúng đắn của thuật toán rất quan trọng. Đối với nhiều vấn đề, không thể khẳng định độ tin cậy của một thuật toán cho đến khi nó đưa ra đầu ra chính xác cho mỗi đầu vào hợp lệ.
Một thuật toán nên có số bước hữu hạn và kết thúc sau một khoảng thời gian nhất định. Khi không đáp ứng được đặc điểm này, nó sẽ bị lặp vô tận, không cho kết quả như chúng ta mong muốn. Tính hữu hạn là tính chất dễ bị vi phạm nhất, thường do sai sót khi trình bày.
B1. Hỏi giá trị của n.B2. S = 0.
B3. i = 1.
B4. Nếu i = n+1 thì sang bước B8, ngược lại sang bước
B5.
B5. Cộng thêm i vào S.
B6. Cộng thêm 2 vào i.
B7. Quay lại bước B4.
B8. Tổng cần tìm chính là S.
Bạn hãy quan sát bước 4 của ví dụ trên, tại đây ta muốn kết thúc thuật toán khi giá trị i vượt quá n. Tuy nhiên, thay vì viết “nếu i lớn hơn n” thì ta viết “nếu i = n+1”. Theo toán học, “i = n+1” đồng nghĩa với “i lớn hơn n”. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng, không phải lúc nào điều kiện “i = n+1” cũng xảy ra.
i = 1 là số lẻ thì sau mỗi bước, i được tăng thêm 2 nên i luôn là số lẻ.
Bạn có thể trở thành một lập trình viên mà không học thuật toán, nhưng nếu bạn muốn trở thành một lập trình viên giỏi thì việc học thuật toán là điều không thể bỏ qua. Lý do là bởi thuật toán mang đến rất nhiều lợi ích.
Trong lập trình, có nhiều cách khác nhau để giải quyết vấn đề. Và hiệu quả của các phương pháp cũng không hề giống nhau. Một số phương pháp đưa ra câu trả lời chính xác, nhanh hơn những phương pháp khác. Và các thuật toán được sử dụng để tìm ra cách giải quyết vấn đề tốt nhất.
Máy tính sử dụng nhiều tài nguyên nguyên khác nhau. Một trong số đó là bộ nhớ. Trong giai đoạn thực thi, mỗi chương trình máy tính sẽ yêu cầu một lượng bộ nhớ nhất định. Một số chương trình sử dụng nhiều không gian lưu trữ hơn những chương trình khác.
Việc lựa chọn đúng thuật toán sẽ đảm bảo chương trình sử dụng ít không gian lưu trữ hơn, đồng nghĩa với việc tiết kiệm dung lượng bộ nhớ.
Chọn đúng thuật toán giúp cải thiện tốc độ hoạt động của chương trình, tiết kiệm dung lượng bộ nhớ. Điều đó đồng nghĩa với việc bạn đang tiết kiệm chi phí.
Các thuật toán tối ưu hóa đường đi được sử dụng phổ biến trong những ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong lĩnh vực giao thông vận tải. Các nền tảng phổ biến như Google Maps, Grab hay các dịch vụ giao hàng đều dựa vào những thuật toán này để hoạt động hiệu quả. Không chỉ giới hạn trong phạm vi vận chuyển, các thuật toán tương tự cũng được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghệ thông tin, cụ thể là để tối ưu hóa đường truyền, tín hiệu mạng cho các website và ứng dụng di động.
Việc triển khai các thuật toán tìm đường ngắn nhất không chỉ giúp cải thiện độ ổn định của đường truyền mà còn đóng góp đáng kể vào việc tăng tốc độ tải trang, nâng cao trải nghiệm người dùng trên các nền tảng số.
Thuật toán tìm kiếm được sử dụng chủ yếu để xử lý và truy xuất thông tin trong thời đại kỹ thuật số ngày nay. Khi khối lượng dữ liệu tăng theo cấp số nhân, việc tìm kiếm thông tin cần thiết một cách nhanh chóng và chính xác trở nên vô cùng cần thiết. Thuật toán tìm kiếm giúp tối ưu hóa quá trình này bằng cách sắp xếp, phân loại và lọc dữ liệu một cách có hệ thống.
Nhờ đó, bạn có thể tiết kiệm thời gian và công sức, nâng cao độ chính xác của kết quả tìm kiếm. Từ các công cụ tìm kiếm trên internet đến hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu trong doanh nghiệp, thuật toán tìm kiếm là nền tảng không thể thiếu, giúp lập trình viên định vị và truy cập thông tin mong muốn một cách nhanh chóng, hiệu quả trong môi trường số hóa phức tạp.
Xem thêm : Người isfp tính cách có phù hợp với ngành lập trình không?
Đối với lập trình viên, việc học và sử dụng thuật toán đúng cách giúp bạn giải quyết vấn đề một cách dễ dàng, nhanh chóng.
Nắm vững và áp dụng các thuật toán giúp lập trình viên, nhà phát triển phần mềm tối ưu hóa quá trình giải quyết vấn đề. Bằng cách hiểu và vận dụng đúng các thuật toán, bạn có thể tạo ra những giải pháp hiệu quả về mặt thời gian và tài nguyên cho nhiều bài toán phức tạp. Việc học thuật toán không chỉ giúp cải thiện khả năng tư duy logic mà còn trang bị cho bạn công cụ để phân tích, thiết kế và triển khai các giải pháp một cách có hệ thống.
Từ đó, lập trình viên có thể xây dựng những ứng dụng và hệ thống phần mềm hoạt động nhanh chóng, ổn định và có khả năng mở rộng cao, đáp ứng được những thách thức ngày càng phức tạp trong lĩnh vực công nghệ thông tin hiện đại.
Tối ưu hóa hiệu suất là một lợi ích quan trọng khi học thuật toán. Bằng cách nắm vững các thuật toán khác nhau, lập trình viên có thể chọn lựa và áp dụng phương pháp phù hợp nhất cho từng bài toán cụ thể. Điều này dẫn đến việc tạo ra các chương trình chạy nhanh hơn, sử dụng ít tài nguyên hơn và xử lý dữ liệu hiệu quả hơn. Kết quả là các ứng dụng và hệ thống hoạt động mượt mà, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng trong thời đại số hóa ngày nay.
Học thuật toán là cơ hội để hiểu sâu hơn về khoa học máy tính. Thông qua việc nghiên cứu các nguyên lý cơ bản và cấu trúc dữ liệu, bạn sẽ có cái nhìn toàn diện về cách máy tính xử lý thông tin. Kiến thức tiếp thu được không chỉ giúp bạn trở thành lập trình viên giỏi hơn mà còn phát triển khả năng tư duy trừu tượng và sáng tạo trong việc thiết kế các giải pháp công nghệ mới.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy, các lập trình viên cần thông thạo nhiều thuật toán khác nhau. Các kỹ thuật như mạng nơ-ron, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đều dựa trên nền tảng của các thuật toán phức tạp. Nhờ những nguyên lý đó, bạn có thể tạo ra các mô hình AI tiên tiến, có khả năng học hỏi và thích ứng với dữ liệu mới, mở ra những khả năng ứng dụng đột phá trong nhiều lĩnh vực.
Thuật toán không chỉ giới hạn trong lĩnh vực công nghệ mà còn được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày. Từ tối ưu hóa lịch trình cá nhân đến quản lý tài chính hiệu quả, kiến thức về thuật toán giúp cải thiện quá trình ra quyết định và giải quyết vấn đề trong nhiều tình huống. Nhờ vậy, hiệu suất công việc và chất lượng cuộc sống được cải thiện hơn nhiều.
Trong bối cảnh thị trường lao động cạnh tranh, kiến thức về thuật toán trở thành lợi thế khi phỏng vấn xin việc, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Các công ty thường đánh giá cao ứng viên có khả năng giải quyết các bài toán thuật toán phức tạp, vì điều này cho thấy bạn có tư duy phân tích sắc bén và khả năng học hỏi nhanh chóng. Việc thành thạo thuật toán không chỉ giúp vượt qua các vòng phỏng vấn kỹ thuật mà còn tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển nghề nghiệp lâu dài trong ngành.
Dưới đây là 12 thuật toán cơ bản mà lập trình viên cần biết để phục vụ cho công việc của mình:
Thuật toán Hashing tham gia vào việc xử lý và quản lý dữ liệu cực hiệu quả. Bằng cách sử dụng các khóa, định danh, Hashing giúp hệ thống nhanh chóng xác định và truy xuất thông tin phù hợp. Ứng dụng của Hashing không chỉ giới hạn trong việc phát hiện lỗi mà còn mở rộng đến quản lý bộ nhớ đệm, mã hóa và tìm kiếm dữ liệu. Đặc biệt, các hàm Hashing có khả năng tạo ra các giá trị chính xác và độc đáo, góp phần nâng cao hiệu suất xử lý thông tin trong các hệ thống phức tạp.
Ngoài ra, Hashing còn được ứng dụng rộng rãi như một phương pháp tạo định danh duy nhất cho các tập dữ liệu. Điều này cho phép người dùng thực hiện các phép tính toán, tạo ra các giá trị không trùng lặp, đảm bảo tính duy nhất và toàn vẹn của dữ liệu. Trong lĩnh vực mạng máy tính, các bộ định tuyến thường sử dụng hàm Hashing để lưu trữ,quản lý hiệu quả các địa chỉ IP, góp phần tối ưu hóa quá trình định tuyến và truyền tải dữ liệu trên mạng.
Thuật toán tìm kiếm được áp dụng trong việc xử lý dữ liệu, áp dụng cho cả cấu trúc tuyến tính lẫn đồ họa. Một trong những phương pháp hiệu quả nhất là tìm kiếm nhị phân, được các lập trình viên ưa chuộng nhờ khả năng tìm kiếm nhanh chóng trên các tập dữ liệu đã sắp xếp. Với độ phức tạp thời gian O (log N), thuật toán tìm kiếm cho phép xử lý hiệu quả ngay cả với khối lượng dữ liệu lớn, giúp tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng.
Nguyên lý hoạt động của tìm kiếm nhị phân dựa trên việc liên tục chia đôi danh sách dữ liệu cho đến khi tìm thấy mục tiêu. Phương pháp này không chỉ hữu ích trong việc tìm kiếm thông tin mà còn được ứng dụng rộng rãi trong quy trình gỡ lỗi phần mềm.
Đặc biệt, trong lĩnh vực quản lý mã nguồn, tìm kiếm nhị phân đóng vai trò quan trọng trong quá trình git bisection, giúp xác định nhanh chóng các commit gây ra lỗi, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc bảo trì và phát triển phần mềm.
Trong quá trình phát triển phần mềm, việc tổ chức, sắp xếp dữ liệu một cách hiệu quả là điều cần thiết. QuickSort nổi bật như một thuật toán phổ biến, dựa trên nguyên lý so sánh các phần tử dữ liệu để xác định thứ tự. Với độ phức tạp thời gian O (nlogn), QuickSort được áp dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế với mục đích tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu.
Tuy nhiên, trong một số trường hợp cụ thể, Radix Sort lại thể hiện hiệu suất vượt trội hơn. Với khả năng sắp xếp tuyến tính và độ phức tạp thời gian O (n), Radix Sort cho phép xử lý dữ liệu nhanh chóng hơn so với QuickSort. Ngoài ra, các nhà phát triển còn có nhiều lựa chọn khác như sắp xếp đếm, sắp xếp hợp nhất và sắp xếp nhóm, mỗi thuật toán đều có những ưu điểm riêng phù hợp với các yêu cầu cụ thể của dự án.
Lập trình động là một phương pháp tiếp cận hiệu quả để xử lý các bài toán phức tạp trong khoa học máy tính. Cốt lõi của phương pháp này là chia nhỏ vấn đề thành các phần đơn giản hơn, giải quyết từng phần rồi kết hợp các giải pháp lại để tạo ra kết quả cuối cùng. Quá trình đòi hỏi việc lưu trữ và sử dụng lại các kết quả trung gian, giúp tối ưu hóa hiệu suất xử lý cho các bài toán phức tạp.
Một ưu điểm nổi bật của lập trình động là khả năng ghi nhớ, tái sử dụng các giải pháp đã tìm ra. Bằng cách lưu trữ kết quả của các vấn đề đã giải quyết, thuật toán nhanh chóng đưa ra giải pháp cho những tình huống tương tự trong tương lai.
Tìm đường dẫn là một vấn đề mà các nhà phát triển thường xuyên phải đối mặt. Việc biểu diễn bài toán dưới dạng đồ thị mang lại sự linh hoạt cao, cho phép mô tả nhiều loại vấn đề khác nhau liên quan đến các mạng lưới phức tạp.
Trong lĩnh vực này, thuật toán Dijkstra được sử dụng để tìm đường đi ngắn nhất giữa hai điểm trên đồ thị và là nền tảng cho nhiều ứng dụng, từ trí tuệ nhân tạo cho đến thiết kế trò chơi. Sự hiệu quả của thuật toán Dijkstra đã khiến nó trở thành công cụ không thể thiếu trong các bài toán tìm đường.
Phân tích liên kết là một phương pháp phổ biến trong lĩnh vực mạng máy tính. Nó cho phép xác định mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau trong cùng một tên miền, giúp tìm ra những kết nối có ý nghĩa.
Kỹ thuật phân tích liên kết sử dụng ma trận phức tạp và biểu diễn đồ họa để liên kết các yếu tố tương đồng trong một miền cụ thể. Đây là nền tảng cho nhiều công cụ phổ biến như Google, Facebook, Twitter, giúp cải thiện khả năng tìm kiếm và đề xuất nội dung liên quan cho người dùng.
Việc áp dụng phương pháp mô-đun có thể đơn giản hóa quá trình phân tích các thuật toán mã hóa phức tạp. Trong lĩnh vực số học mô - đun, các phép tính cơ bản như cộng, trừ, nhân và chia được thực hiện trên các số nguyên. Cách tiếp cận như vậy giúp chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành những phần nhỏ hơn, dễ quản lý, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc hiểu và triển khai các thuật toán mã hóa.
Quá trình tạo xâu đóng vai trò không thể thiếu trong việc xử lý miền và phân tử mạng. Để tối ưu hiệu suất của thuật toán xâu ký tự, lập trình viên cần đảm bảo sự khớp của các xâu trong một chuỗi dài hoặc thông qua phân tích cú pháp dựa trên các giới hạn đã định sẵn.
Thuật toán phân tích cú pháp được ứng dụng rộng rãi trong phát triển web, đặc biệt là trong việc xử lý URL. Việc kết hợp phân tích cú pháp, xâu ký tự giúp tăng cường khả năng xử lý, tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường web.
Biến đổi Fourier là một công cụ toán học đơn giản nhưng có sức mạnh đáng kinh ngạc. Nó cho phép chuyển đổi tín hiệu giữa miền thời gian và miền tần số, mở ra nhiều ứng dụng trong xử lý tín hiệu số.
Ngày nay, thuật toán Fourier đã trở thành nền tảng cho nhiều công nghệ hiện đại. Từ mạng wifi, internet đến điện thoại di động, máy tính, hệ thống định vị toàn cầu, biến đổi Fourier đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và truyền tải thông tin.
Phương pháp nén văn bản hiện đại phần lớn dựa trên nguyên lý của mã hóa Huffman. Kỹ thuật này phân tích tần suất xuất hiện của từng ký tự trong văn bản, sau đó tổ chức chúng thành một cấu trúc cây dựa trên mức độ thường xuyên xuất hiện. Bằng cách đó, mã hóa Huffman tối ưu hóa việc biểu diễn dữ liệu, giúp giảm đáng kể kích thước của văn bản mà vẫn giữ nguyên nội dung thông tin, đóng góp quan trọng vào hiệu quả lưu trữ và truyền tải dữ liệu trong thời đại số.
Cấu trúc dữ liệu tập không giao nhau là một công cụ hữu ích trong lập trình, cho phép quản lý nhiều tập hợp riêng biệt trong một mảng duy nhất. Mỗi phần tử trong cấu trúc thuộc về nhiều tập hợp khác nhau, tạo nên sự linh hoạt trong việc tổ chức và truy xuất dữ liệu.
Ứng dụng của thuật toán các tập không giao nhau rất đa dạng, đặc biệt trong các thuật toán đồ thị, xử lý ảnh. Nó giúp biểu diễn các thành phần kết nối trong đồ thị hoặc các phân đoạn trong một hình ảnh một cách hiệu quả.
Thuật toán hệ số tích phân cung cấp một phương pháp có hệ thống để chia tách các số tổng hợp thành các thừa số nguyên tố cơ bản. Cách tiếp cận từng bước không chỉ giúp đơn giản hóa quá trình phân tích mà còn tạo nền tảng vững chắc cho việc giải quyết các bài toán phức tạp trong lĩnh vực mã hóa, nơi việc xử lý các số nguyên lớn là một thách thức thường xuyên.
Có nhiều cách để học thuật toán, bạn có thể học tại trường lớp hoặc tự học tại nhà.
Khi theo học ngành công nghệ thông tin tại các trường đại học, bạn sẽ được học 2 - 3 môn học về thuật toán. Tuy nhiên, theo anh Nguyễn Thanh Tùng - CEO tại trung tâm giảng dạy thuật toán BigO: số lượng này là không đủ. Vì thuật toán rất khó và để làm việc được với thuật toán thì cần ít nhất 6 - 7 môn.
Tuy nhiên, trường đại học không thể sắp xếp 6 - 7 môn cho thuật toán vì họ còn cần thời gian cho những môn học khác. Việc cắt bớt, đẩy nhanh tiến độ học dễ khiến sinh viên cảm thấy khó hiểu, dễ nản khi học.
Để nắm bắt tốt kiến thức về thuật toán, bạn có thể tự học. Những tài liệu như “Cấu trúc dữ liệu và giải thuật” của thầy Đinh Mạnh Tường sẽ hữu ích và giúp bạn có kiến thức cơ bản về thuật toán.
Ngoài ra, nếu bạn giỏi tiếng Anh, bạn có thể tìm học các khóa học cơ bản trên mạng của nước ngoài như: Geeks for Geeks. Geeks for Geeks dạy thuật toán kèm video mẫu minh họa, cho phép bạn học và làm bài tập ngay trên đó. Ngoài ra, bạn cũng có thể học các khóa học tại:
Tuy nhiên, cái giá bạn cần phải trả cho việc tự học là thời gian và công sức. Ngoài ra, bạn cũng có thể sẽ gặp phải tình trạng học kiến thức cũ, kiến thức lỗi thời đã bị bỏ từ lâu. Vì vậy, nếu bạn muốn tự học, bạn nên xây dựng mối quan hệ với những chuyên gia trong ngành, những người này có thể chỉ cho bạn hướng học tốt hơn.
Bạn đã hiểu thuật toán là gì chưa? Hãy học hỏi, trau dồi kiến thức về thuật toán để trở thành một lập trình viên xuất sắc nhé! Và sau đó đừng quên ghé qua JobsGO để tìm kiếm các cơ hội việc làm lập trình viên với mức lương hấp dẫn, ngay gần nhà.
Tư duy thuật toán là khả năng phân tích vấn đề và thiết kế các bước giải quyết một cách có logic, hiệu quả. Nó đòi hỏi khả năng chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành những bước đơn giản hơn, có thể thực hiện được.
KHÔNG. Nó không hoàn toàn là toán học. Nó là hướng dẫn từng bước để đạt được kết quả.
Thuật toán được sử dụng phổ biến nhất là thuật toán xếp hạng tìm kiếm của Google.
Thuật toán là một phần của AI. AI là một nhóm các thuật toán có thể sửa đổi các thuật toán của chính nó, tạo ra các thuật toán mới để đáp ứng với đầu vào và các dữ liệu đã thay đổi.
Một thuật toán được coi là tốt khi giúp máy tính giải quyết vấn đề một cách chính xác, trong thời gian ngắn và tốn ít dung lượng bộ nhớ.
Có. Phép nhân là thuật toán nhân 2 số. Tùy thuộc vào kích thước của các con số mà thuật toán khác nhau sẽ được sử dụng.
Câu trả lời là KHÔNG. Đại số đề cập tới lý thuyết về phương trình; trong khi đó thuật toán nói về các quy tắc đề giải quyết vấn đề theo từng bước.
Tìm việc làm ngay!(Theo JobsGO - Nền tảng tìm việc làm, tuyển dụng, tạo CV xin việc)
Chia sẻ bài viết này trên:
Link nội dung: https://phamkha.edu.vn/thuat-toan-la-gi-trinh-bay-cac-thanh-phan-chinh-cua-thuat-toan-a49101.html