CẤU TRÚC DỮ LIỆ U VÀ GIẢ I THUẬ Tccs1.hnue.edu.vn/hungtd/CTDLGT2014/slides/L1 - Gioi thieu.pdf · Chương 7: Đồ thị và Ứng dụng ... Thành thạo ngôn ngữ

CẤU TRÚC DỮ LIỆU VÀ GIẢI THUẬT

BÀI GIẢNG

Trần Đăng Hưng Khoa CNTT - ĐHSPHN

Giới thiệu

Mục tiêu môn học

Cung cấp các kiến thức về các loại cấu trúc dữ liệu, các chiến lược thiết kế thuật toán, và kỹ năng sử dụng các cấu trúc dữ liệu trong giải thuật

Rèn luyện kỹ năng lập trình với các bài toán có sử dụng các cấu trúc dữ liệu trong ngôn ngữ lập trình C++

Thời lượng: 3 tín chỉ

Thời gian: tiết 3-5, thứ 3

Phòng học lý thuyết: 416 – C

Thực hành: Tầng 2 – C

Hình thức thi: trên máy

Liên hệ: [email protected]

Website: http://ccs1.hnue.edu.vn/hungtd/CTDLGT2014/

14 October 2014 CTDL&GT - Trần Đăng Hưng 2

mailto:[email protected]

http://ccs1.hnue.edu.vn/hungtd/CTDLGT2014/

http://ccs1.hnue.edu.vn/hungtd/CTDLGT2014/

Giới thiệu


Tài liệu tham khảo

[1] Giải thuật và Lập trình, Lê Minh Hoàng, ĐHSPHN

[2] Cấu trúc dữ liệu và giải thuật, Đỗ Xuân Lôi,

[3] Cấu trúc dữ liệu và thuật toán, Đinh Mạnh Tường

Môi trường lập trình Ngôn ngữ: C/C++

Dev C++, http://dev-c.updatestar.com/vi

Giảng viên Lý thuyết: TS. Trần Đăng Hưng

Thực hành: ThS. Nguyễn Thị Phương Dung

Kiểm tra & Đánh giá Chuyên cần: 10%

Giữa kì (thi trên máy): 30%

Thi kết thúc học phần (trên máy): 60%

http://dev-c.updatestar.com/vi




Nội dung


Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Đệ quy và Giải thuật đệ quy

Chương 3: Quy hoạch động

Chương 4: Danh sách tuyến tính

Chương 5: Stack và Queue

Chương 6: Cây và Ứng dụng

Chương 7: Đồ thị và Ứng dụng

Chương 8: Các thuật toán sắp xếp

Chương 9: Các thuật toán tìm kiếm

Nội dung


Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Đệ quy và Giải thuật đệ quy

Chương 3: Quy hoạch động

Chương 4: Danh sách tuyến tính

Chương 5: Stack và Queue

Chương 6: Cây và Ứng dụng

Chương 7: Đồ thị và Ứng dụng

Chương 8: Các thuật toán sắp xếp

Chương 9: Các thuật toán tìm kiếm

Các bước giải bài toán tin học (1/2)


Xác định bài toán

Cần xác định xem giải quyết vấn đề gì?

Những giả thiết nào đã cho (ràng buộc)

Những yêu cầu về lời giải (như tốc độ, độ lớn của dữ liệu)

Tìm thuật toán

Phù hợp cho bài toán đặt ra

Tìm cấu trúc dữ liệu biểu diễn

CTDL biểu diễn được input và output của bài toán

CTDL phù hợp với thuật toán

CTDL cài đặt được trên ngôn lập trình

Các bước giải bài toán tin học (2/2)


Lập trình

Có khả năng chuyển từ thuật toán thành chương trình máy tính

Thành thạo ngôn ngữ lập trình (Pascal, C/C++, JAVA,…)

Có kỹ thuật lập trình tốt (dễ đọc, dễ hiểu, dễ sửa đổi)

Kiểm thử

Phát hiện lỗi trong chương trình

Lỗi cú pháp (dễ phát hiện)

Lỗi cài đặt (cài đặt sai thuật toán)

Lỗi thuật toán (thuật toán sai trong một số trường hợp)

Thiết kế các bộ dữ liệu test

Bộ test đa dạng: nhỏ, vừa, và to để kiểm chứng khả năng chịu lỗi của

chương trình

Thuật toán


Khái niệm: Thuật toán là một hệ thống rõ ràng và chặt chẽ

các quy tắc cụ thể nhằm giải quyết một vấn đề trong một số

bước hữu hạn

Ví dụ: thuật toán Euclide tìm USCLN của 2 số

Đặc trưng của thuật toán


Tính đơn nghĩa

Tại mỗi bước các thao tác rõ ràng, không gây nhập nhằng

Tính dừng

Thuật toán phải dừng sau 1 số hữu hạn bước

Tính đúng

Luôn cho kết quả đúng với yêu cầu bài toán với tất cả các bộ

dữ liệu vào

Tính phổ dụng

Dễ sửa đổi

Tính khả thi

Thực hiện được với dữ liệu lớn và có thể lập trình được

Biểu diễn thuật toán


Bằng ngôn ngữ tự nhiên

Bằng mã giả (Pseudocode)

Bằng sơ đồ khối

Bằng ngôn ngữ lập trình

Độ phức tạp của giải thuật


Làm thế nào để đánh giá một giải thuật tốt hay không?

Làm sao so sánh được hai giải thuật với nhau?

Thời gian thực hiện giải thuật phụ thuộc vào những

yếu tố nào?

Máy tính

Dữ liệu vào

Ngôn ngữ lập trình

Cần phân tích độ phức tạp của giải thuật.

Các kí pháp đánh giá độ phức tạp tính toán


Cho bài toán với dữ liệu vào n, giả sử thời gian thực hiện giải thuật là T(n) và g(n) là một hàm xác định dương với mọi n.

Khi đó, độ phức tạp tín toán kí hiệu là: O(g(n)) nếu tồn tại số dương c và n0 sao cho T(n) c.g(n) với mọi n n0

Ngoài ra còn có các kí hiệu khác.

Các quy tắc xác định độ phức tạp tính toán


Quy tắc loại bỏ hằng số

Một đoạn chương trình có độ phức tạp T(n) = O(c.g(n)), với c > 0, thì T(n) = O(g(n)).

Quy tắc lấy max

Một đoạn chương trình có độ phức tạp T(n) = O(g(n) + f(n)), thì T(n) = O(max(g(n), f(n))).

Quy tắc cộng

Hai đoạn chương trình có độ phức tạp là T1(n) = O(g(n)) và T2(n) = O(f(n)), thì độ phức tạp để thực hiện hai đoạn chương trình này nối tiếp nhau là: T(n) = T1(n) + T2(n) = O(g(n) + f(n))

Quy tắc nhân

Nếu đoạn chương trình có T(n) = O(f(n)), thực hiện k(n) lần đoạn chương trình này, với k(n) = O(g(n)), thì T(n) = O(f(n).g(n))

Một số tính chất


T(n) = hằng số, thì kí hiệu O(1)

T(n) = O(g(n)), mà g(n) là một hàm bậc k, thì kí hiệu O(nk)

Nếu độ phức tạp phụ thuộc tình trạng dữ liệu vào, xét các

trường hợp:

Tốt nhất

Xấu nhất

Trung bình

Một số hàm quen thuộc

Cách tìm độ phức tạp tính toán


Việc xét độ phức tạp của một thuật toán bất kì là một vấn

đề khó.

Một số thuật toán có thể tìm được bằng tính toán các phép

toán xảy ra trong thuật toán và áp dụng các quy tắc bên trên

để tìm ra độ phức tạp

Thực tế để rút ngắn quá trình, người ta chỉ quan tâm đến

“phép toán tích cực” trong chương trình, là những phép

toán được thực hiện không ít hơn bất kì một phép toán nào

khác.

Ví dụ


Tổng kết


Các bước giải bài toán tin học

Thuật toán và các đặc trưng

Phân tích độ phức tạp tính toán

Các quy tắc xác định độ phức tạp tính toán

Documents

CẤU TRÚC DỮ LIỆ U VÀ GIẢ I THUẬ Tccs1.hnue.edu.vn/hungtd/CTDLGT2014/slides/L1 - Gioi thieu.pdf · Chương 7: Đồ thị và Ứng dụng ... Thành thạo ngôn ngữ