Các thuật toán trong lập trình

Việc chuẩn bị xếp hoàn toàn có thể tiến hành từ bên trên xuống hoặc từ bên dưới lên.

Ví dụ minh họa: sắp xếp dãy số <5 1 4 2 8> tăng dần.

Xem thêm: Cách Sửa Lỗi Không Insert Được Dòng Trong Excel MớI NhấT 2021

#include void swap(int &x, int &y) int temp = x; x = y; y = temp; // Hàm sắp xếp bubble sortvoid bubbleSort(int arr<>, int n) int i, j; bool haveSwap = false; for (i = 0; i arr) swap(arr, arr); haveSwap = true; // kiểm soát lần lặp này còn có swap không // Nếu không tồn tại swap như thế nào được triển khai => mảng đã chuẩn bị xếp. Không đề xuất lặp thêm if(haveSwap == false) break; }} /* Hàm xuất mảng */void printArray(int arr<>, int size){ int i; for (i=0; i

3. Thuật toán tra cứu kiếm nhị phân (Binary search)

Đối với các dãy số lớn, thuật toán này giỏi hơn hẳn so với những thuật toán tìm kiếm kiếm khác. Nhưng mà nó yên cầu dãy số bắt buộc được bố trí từ trước.

Tuy thuật toán binary search có ưu thế là search kiếm nhanh, nhưng cũng có nhược điểm là nếu danh sách bị thế đổi, list đó yêu cầu được bố trí lại trước khi thực hiện tìm kiếm tiếp. Và làm việc này thường xuyên tốn thời gian.

Minh họa mang đến thuật toán tìm kiếm nhị phân, bọn họ cùng làm việc sau: tra cứu vị trí thành phần có quý giá là 23 trong một mảng A<2,5,8,12,16,23,38,56,72,91> vẫn được sắp xếp.

#include using namespace std; // A recursive binary tìm kiếm function. It returns // location of x in given array arr is present, // otherwise -1 int binarySearch(int arr<>, int l, int r, int x) if (r >= l) int mid = l + (r - l) / 2; // If the element is present at the middle // itself if (arr == x) return mid; // If element is smaller than mid, then // it can only be present in left subarray if (arr > x) return binarySearch(arr, l, mid - 1, x); // Else the element can only be present // in right subarray return binarySearch(arr, mid + 1, r, x); // We reach here when element is not // present in array return -1; int main(void) { int arr<> = 2, 3, 4, 10, 40 ; int x = 10; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr<0>); int result = binarySearch(arr, 0, n - 1, x); (result == -1) ? cout

4. Thuật toán Dijkstra – tìm đường đi ngắn nhất

Thuật toán Dijkstra có 2 loại là

Dưới đấy là code minh họa cho một số loại thứ 1 của thuật toán Dijkstra.

void Dijkstra(void)/*Đầu vào G=(V, E) cùng với n đỉnh tất cả ma trận trọng sốA≥0; s∈V *//*Đầu ra là khoảng cách nhỏ nhất tự s đến những đỉnh còn sót lại d: v∈V*//*Truoc ghi lại đỉnh trước v trong lối đi ngắn nhất từ s cho v*/ /* bước 1: Khởi tạo nhãn nhất thời thời cho các đỉnh*/ for (v∈V) d = A; truoc = s; d = 0; T = Vs; /*T là tập đỉnh gồm nhãn tạm bợ thời*/ /* cách lặp */ while (T != φ) #Tìm đỉnh u∈T làm sao để cho d = min z∈T ; T = Tu; /*cố định nhãn đỉnh u*/; For(v∈T) /* Gán lại nhãn cho các đỉnh vào T*/ If(d > d + A) d = d + A; truoc = u;

5. Hashing

Hashing là một thuật toán giúp biệt lập giữa những khối dữ liệu với nhau. Ứng dụng rất nổi bật và đặc biệt quan trọng nhất của thuật toán này đó chính là có thể chấp nhận được tìm kiếm với tra cứu vớt một bạn dạng ghi dữ liệu đã mang lại trước và mã hóa bạn dạng ghi đó một phương pháp nhanh chóng.

Thuật toán này có thể chấp nhận được phát hiện với sửa lỗi khi dữ liệu bị có tác dụng nhiễu vì các quy trình ngẫu nhiên.

Ngoài ra, thuật toán này cũng hoàn toàn có thể sử dụng có thể chấp nhận được tạo ra những giá trị dữ liệu không giống nhau (Unique) và ứng dụng trong những bộ định đường để lưu trữ showroom IP.

Tạm kết

Như vậy là tôi đã tổng kết 5 thuật toán thông dụng nhất, tốt “bị hỏi nhất” lúc đi phỏng vấn xin việc.

Nếu bạn muốn bài viết liên quan về thuật toán thì nên cần tìm cuốn “cấu trúc tài liệu và giải thuật”. Đây chính là cuốn gối đầu giường cho những người muốn học kỹ về thuật toán.

Mình hi vọng, bài viết này sẽ bổ ích cho bạn. Bản thân không phải gì chỉ việc một lần share của khách hàng thôi