Học thuật toán để lương cao trong ngành lập trình | theNEXTvoz…
thắc mắc - Học thuật toán để lương cao trong ngành lập trình | theNEXTvoz
1593574862
Hi các bác, các bác học thuật toán trên trang web nào ? Có web nào chuyên luyện thuật toán để pass vòng thuật toán trong phỏng vấn không ? Có phải big O là để đánh giá performance của thuật toán. Em đang học geekforgeek thấy cũng hay mà khó quá huhu
davinci1207
g4g là trang cho beginer. Nắm vững các khái niệm cơ bản rồi thì làm trên hackerrank, leetcode hay hơn.
**Doremon**
Đang luyện leetcode + học lại các giải thuật, ngoài leetcode ra còn có 1 trang giống nó là binarysearch.com cũng ổn, tuy nhiên mình ưu tiên chơi leetcode hơn
Hi các bác, các bác học thuật toán trên trang web nào ? Có web nào chuyên luyện thuật toán để pass vòng thuật toán trong phỏng vấn không ? Có phải big O là để đánh giá performance của thuật toán. Em đang học geekforgeek thấy cũng hay mà khó quá huhu
Performance là tính cả bộ nhớ nhé. Éo phải cứ big O 1, n log n là ngon đâu. Nói vậy cần lol gì link list, cứ hash table là chạy max nhanh, NHƯNG BỘ NHỚ TỐN QUÁ NHIỀU mà khi tràn bộ nhớ heap thì lại... Giật lag.
g4g đâu phải beginner đâu bác, bác thích làm từ easy-hard đều có hết luôn mà, tuy nhiên e thấy trang này dùng để học thì tốt hơn là practice
Nó chỉ hợp cho beginner vì chất lượng bài viết rất kém. Nó kiểu 1 trang lai giữa luyện code với tài liệu học tập; cuối cùng chẳng cái nào nên hồn. Có rất nhiều bài viết văn phong lủng củng, thậm chí còn sai cả kiến thức cơ bản (bọn này hình như toàn tuyển ctv viết bài là sinh viên đại học Ấn). Beginer đọc thì được, sau khi bắt nhịp được rồi thì nên từ từ chuyển qua platform khác.
vexliva
leetcode thần thánh tuần nào cũng tham gia contest nó mà toàn giải dc 2-3. Có mấy thằng éo hiểu sao giải trong vòng 10 phút 4 bài trong khi đọc đề cũng hết mĩa 15 phút
Nó chỉ hợp cho beginner vì chất lượng bài viết rất kém. Nó kiểu 1 trang lai giữa luyện code với tài liệu học tập; cuối cùng chẳng cái nào nên hồn. Có rất nhiều bài viết văn phong lủng củng, thậm chí còn sai cả kiến thức cơ bản (bọn này hình như toàn tuyển ctv viết bài là sinh viên đại học Ấn). Beginer đọc thì được, sau khi bắt nhịp được rồi thì nên từ từ chuyển qua platform khác.
Đúng là vụ chất lượng kém thì e công nhận thật, tại chủ yếu lâu lâu search một vài cái example thì mới vào chứ bth cũng ko vào cái này, em tưởng các bác bảo trang này nó beginner vì toàn cái dễ
leetcode ngắn mà bác, có mỗi thằng hackkerank là dài thì ko khuyến khích dùng thôi, trc e làm hackerrank mà sau thấy đọc đề dài hơi oải, ko có nhiều thời gian nên qua leetcode cho nhanh
Performance là tính cả bộ nhớ nhé. Éo phải cứ big O 1, n log n là ngon đâu. Nói vậy cần lol gì link list, cứ hash table là chạy max nhanh, NHƯNG BỘ NHỚ TỐN QUÁ NHIỀU mà khi tràn bộ nhớ heap thì lại... Giật lag.
Hi các bác, các bác học thuật toán trên trang web nào ? Có web nào chuyên luyện thuật toán để pass vòng thuật toán trong phỏng vấn không ? Có phải big O là để đánh giá performance của thuật toán. Em đang học geekforgeek thấy cũng hay mà khó quá huhu
Big O là để đánh giá độ phức tạp (complexity) theo lí thuyết.
Xàm gì vậy má, memory liên quan gì tới big O ? Big O là tính trong trường hợp không giới hạn memory mà ?
Ví dụ bài toán tìm từ trong từ điển đi đi, tốc độ nhanh nhất là làm hash table kiểu array trong array trong array cho đến ký tự cuối cùng của từ dài nhất. Big O = 1 luôn nhé. Nhưng thực tế đéo ai làm vậy cả, vì sẽ tốn a ton memory để lưu trữ và xử lý cuốn tự điển đó.
Best performance ko phải tính theo Big O, mà tính theo điều kiện kinh tế và phương pháp tối ưu với điều kiện đó.
Cũng như việc bây giờ làm app máy tính cho mấy bà bán cá vậy, quan tâm làm éo gì tối ưu code ? Miễn sao kết quả trả về nhanh hơn não mấy bả nhảy số là đc.
Xàm gì vậy má, memory liên quan gì tới big O ? Big O là tính trong trường hợp không giới hạn memory mà ?
Ví dụ bài toán tìm từ trong từ điển đi đi, tốc độ nhanh nhất là làm hash table kiểu array trong array trong array cho đến ký tự cuối cùng của từ dài nhất. Big O = 1 luôn nhé. Nhưng thực tế đéo ai làm vậy cả, vì sẽ tốn a ton memory để lưu trữ và xử lý cuốn tự điển đó.
Best performance ko phải tính theo Big O, mà tính theo điều kiện kinh tế và phương pháp tối ưu với điều kiện đó.
Cũng như việc bây giờ làm app máy tính cho mấy bà bán cá vậy, quan tâm làm éo gì tối ưu code ? Miễn sao kết quả trả về nhanh hơn não mấy bả nhảy số là đc.
Xàm gì vậy má, memory liên quan gì tới big O ? Big O là tính trong trường hợp không giới hạn memory mà ?
Ví dụ bài toán tìm từ trong từ điển đi đi, tốc độ nhanh nhất là làm hash table kiểu array trong array trong array cho đến ký tự cuối cùng của từ dài nhất. Big O = 1 luôn nhé. Nhưng thực tế đéo ai làm vậy cả, vì sẽ tốn a ton memory để lưu trữ và xử lý cuốn tự điển đó.
Best performance ko phải tính theo Big O, mà tính theo điều kiện kinh tế và phương pháp tối ưu với điều kiện đó.
Cũng như việc bây giờ làm app máy tính cho mấy bà bán cá vậy, quan tâm làm éo gì tối ưu code ? Miễn sao kết quả trả về nhanh hơn não mấy bả nhảy số là đc.
Ý bạn ấy là memory complexity cũng tính theo dạng big O, cậu đọc không kĩ rồi
Leslie_Dinh
Mấy bác thấy sách DSAP của thầy Hoàng h còn tham khảo tốt không ah? Em cũng đọc được sách tiếng Anh 2 cuốn của Skiena với Cracking The Coding interview nhưng nhiều chỗ bình luận sâu sâu một chút thì em thấy sách thầy hoàng dễ nuốt hơn, cuốn của Skiena phải tra hơi bất tiện
Leslie_Dinh
Còn vụ complexity thì em biết nó chia làm 2 loại: Time Complexity và Space Complexity. Cái mà mọi người hay nói đến Hash Map , Hash Table có complexity O(1) là time complexity, tuy nhiên space complexity là O(n)! Array khi search thì O(n) nhưng Space Complexity lại là O(1) vì thường đó là kiểu dữ liệu đề cho, mình không cần thêm bộ nhớ ngoài. Ngoài ra còn một số cách hạn chế việc dùng hash table ... nhưng vẫn đem lại hiệu quả tốt là 2 con trỏ, tuy nhiên cái này khó nhận ra nếu ko luyện nhiều.
Xàm gì vậy má, memory liên quan gì tới big O ? Big O là tính trong trường hợp không giới hạn memory mà ?
Ví dụ bài toán tìm từ trong từ điển đi đi, tốc độ nhanh nhất là làm hash table kiểu array trong array trong array cho đến ký tự cuối cùng của từ dài nhất. Big O = 1 luôn nhé. Nhưng thực tế đéo ai làm vậy cả, vì sẽ tốn a ton memory để lưu trữ và xử lý cuốn tự điển đó.
Best performance ko phải tính theo Big O, mà tính theo điều kiện kinh tế và phương pháp tối ưu với điều kiện đó.
Cũng như việc bây giờ làm app máy tính cho mấy bà bán cá vậy, quan tâm làm éo gì tối ưu code ? Miễn sao kết quả trả về nhanh hơn não mấy bả nhảy số là đc.
Xàm gì vậy má, memory liên quan gì tới big O ? Big O là tính trong trường hợp không giới hạn memory mà ?
Ví dụ bài toán tìm từ trong từ điển đi đi, tốc độ nhanh nhất là làm hash table kiểu array trong array trong array cho đến ký tự cuối cùng của từ dài nhất. Big O = 1 luôn nhé. Nhưng thực tế đéo ai làm vậy cả, vì sẽ tốn a ton memory để lưu trữ và xử lý cuốn tự điển đó.
Best performance ko phải tính theo Big O, mà tính theo điều kiện kinh tế và phương pháp tối ưu với điều kiện đó.
Cũng như việc bây giờ làm app máy tính cho mấy bà bán cá vậy, quan tâm làm éo gì tối ưu code ? Miễn sao kết quả trả về nhanh hơn não mấy bả nhảy số là đc.
Cái éo gì thế này? Lookup thì mọi nơi đều người ta đều build trước cái bảng (hash/tree) chứ có ai để trong cái array để search đâu chời. Space complexity của hash/tree đều là O(n) như array mà cái factor trước n lớn hơn vài lần thôi chứ ton nào ở đây?
Xàm gì vậy má, memory liên quan gì tới big O ? Big O là tính trong trường hợp không giới hạn memory mà ?
Ví dụ bài toán tìm từ trong từ điển đi đi, tốc độ nhanh nhất là làm hash table kiểu array trong array trong array cho đến ký tự cuối cùng của từ dài nhất. Big O = 1 luôn nhé. Nhưng thực tế đéo ai làm vậy cả, vì sẽ tốn a ton memory để lưu trữ và xử lý cuốn tự điển đó.
Best performance ko phải tính theo Big O, mà tính theo điều kiện kinh tế và phương pháp tối ưu với điều kiện đó.
Cũng như việc bây giờ làm app máy tính cho mấy bà bán cá vậy, quan tâm làm éo gì tối ưu code ? Miễn sao kết quả trả về nhanh hơn não mấy bả nhảy số là đc.
Cho anh xem 1 problem trên leetcode xem người ta có dùng big O để miêu tả memory limit không nhé. Ếch ngồi đáy giếng.