DSA là gì? Đâu là câu trả lời chuẩn xác, đầy đủ cho bạn

1. Bạn đã biết DSA là gì?

DSA viết đầy đủ là data structures and algorithms được hiểu là cấu trúc dữ liệu (data structures) và thuật toán (algorithms). Khái niệm DSA là gì được sử dụng nhiều trong khoa học công nghệ, khoa học dữ liệu đặc biệt là khoa học máy tính, công nghệ thông tin cùng một số ngành nghề khác.

Để hiểu rõ hơn về data structures and algorithms chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu chi tiết về data structures là gì? Và algorithms là gì?

1.1. Cấu trúc dữ liệu - structures là gì?

Cấu trúc dữ liệu được hiểu là một cách tổ chức dữ liệu cụ thể trong máy tính để có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả. Cấu trúc dữ liệu là về kết xuất các yếu tố dữ liệu theo mối quan hệ nào đó, để tổ chức và lưu trữ tốt hơn.

Cấu trúc dữ liệu có hai loại cơ bản như sau:

- Cấu trúc dữ liệu nguyên thủy (cấu trúc dữ liệu tích hợp) : Cấu trúc dữ liệu nguyên thủy là những cấu trúc được xác định trước cách lưu trữ dữ liệu của hệ thống. Và tập hợp các hoạt động có thể được thực hiện trên các dữ liệu này cũng được xác định trước. Cấu trúc dữ liệu nguyên thủy là : char, int, float, double, pointer. Các ký tự bên trong được coi là int và float cũng giảm gấp đôi và các thao tác được xác định trước là phép cộng, phép trừ, …

- Cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy (cấu trúc dữ liệu do người dùng xác định): Cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy là cấu trúc dữ liệu phức tạp hơn và chúng có nguồn gốc từ cấu trúc dữ liệu nguyên thủy. Cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy được sử dụng để lưu trữ dữ liệu lớn và được kết nối. Một số ví dụ về cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy là: Linked list, tree, graphql, stack, queue etc. Tất cả các cấu trúc dữ liệu này cho phép chúng tôi thực hiện các hoạt động khác nhau trên dữ liệu. Chúng tôi chọn các cấu trúc dữ liệu này dựa trên loại hoạt động được yêu cầu.

Việc làm it phần mềm tại Hà Nội

1.2. Thuật toán - Algorithms là gì?

Thuật toán là tập hợp hữu hạn các hướng dẫn rõ ràng được viết theo thứ tự để hoàn thành một nhiệm vụ được xác định trước những yêu cầu trong một khoảng hữu hạn. Thuật toán không phải là mã hay chương trình hoàn chỉnh mà nó chỉ là logic cốt lõi của vấn đề.

Hiểu một cách đơn giản về thuật toán đó là nếu chúng ta muốn đi từ thành phố A đến thành phố B có thể đi bằng tàu hỏa, máy bay, xe buýt và theo từng chuyến nhất định cũng như theo sự thuận tiện. Lựa chọn một chuyến xe thuận tiện và phù hợp đó được hiểu như thuật toán.

Tương tự, trong khoa học máy tính có thể tồn tại rất nhiều thuật toán để giải quyết một vấn đề. Và vai trò của những nhà khoa học máy tính, các lập trình viên đó chính là phân tích thuật toán để xác định cái nào hiệu quả về thời gian và không gian nhất.

Hiệu năng của một thuật toán được xác định bằng các thuộc tính sau :

- Độ phức tạo của không gian

- Độ phức tạp của thời gian

1.2.1. Không gian phức tạp

Độ phức tạp của không gian ảnh hưởng rất nhiều đến hiệu năng đạt được của một thuật toán. Mức độ phức tạp của không gian được hiểu là bộ nhớ theo yêu cầu của thuật toán mà nó cần sử dụng trong quá trình làm việc của mình. Độ phức tạp của không gian phải được thực hiện nghiêm túc để đảm bảo cho hệ thống với nhiều người dùng trong các tình huống có bộ nhớ hạn chế.

Vì vậy, độ phức tạp của không gian liên quan đến việc tìm ra và tìm thêm vào nhiều không gian được yêu cầu bởi thuật toán với sự thay đổi kích thước đầu vào.

Mọi thuật toán đều yêu cầu những không gian sau:

- Không gian chỉ dẫn : Đó là không gian cần thiết để lưu trữ phiên bản thực thi của chương trình. Không gian này là cố định, nhưng thay đổi tùy thuộc vào số lượng dòng mã trong chương trình.

- Không gian dữ liệu : Đó là không gian cần thiết để lưu trữ tất cả các giá trị hằng và giá trị biến.

- Không gian môi trường : Đó là không gian cần thiết để lưu trữ thông tin môi trường cần thiết để tiếp tục chức năng nếu bị treo.

1.2.2. Mức độ phức tạp thời gian

Mức độ phức tạp thời gian của thuật toán biểu thị tổng thời gian và chương trình yêu cầu để chạy khi hoàn thành. Độ phức tạp của các thuật toán được thể hiện phổ biến nhất bằng các ý hiệu Big - Oh.

Vì vậy, độ phức tạp của thời gian liên quan đến việc tìm hiểu thời gian tính tóa của thuật toán thay đổi như thế nào so với kích thước ban đầu.

1.3. Hiểu đầy đủ nhất về DSA là gì?

Data structures and algorithms - Cấu trúc dữ liệu và thuật toán là các yếu tố quan trọng trong nhiều tin học ứng dụng máy tính. Khi lập trình viên thiết kế và xây dựng các ứng dụng, họ cần mô hình hóa dữ liệu ứng dụng. Dữ liệu này bao gồm những gì phụ thuộc vào mục đích và bối cảnh của ứng dụng. Tuy nhiên, nhìn chung đây là yêu cầu đối với bất kỳ ứng dụng nào là chèn, chỉnh sửa và truy vấn lưu trữ dữ liệu. Cấu trúc dữ liệu cung cấp các cách khác nhau để lưu trữ các mục dữ liệu, trong khi các thuật toán cung cấp các kỹ thuật để quản lý dữ liệu này

1.3.1. Dữ liệu ứng dụng

Các ứng dụng điện toán sử dụng nhiều loại dữ liệu khác nhau. Một số ứng dụng mô hình dữ liệu trong các hệ thống thông tin cơ sở dữ liệu database, trong trường hợp đó, hệ thống cơ sở dữ liệu xử lý các chi tiết của việc chọn cấu trúc dữ liệu, cũng như các thuật toán để quản lý chúng.

Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, các ứng dụng mô hình hóa dữ liệu của riêng họ. Khi các coder hay developer quyết định loại cấu trúc dữ liệu nào sẽ sử dụng cho một tập hợp dữ liệu cụ thể trong một ứng dụng, họ cần tính đến các mục dữ liệu cụ thể sẽ được lưu trữ, mối quan hệ giữa các mục dữ liệu và cách dữ liệu sẽ được truy cập từ trong ứng dụng Hợp lý.

Việc làm quản trị cơ sở dữ liệu

1.3.2. Cấu trúc lưu trữ

Ngôn ngữ lập trình cung cấp một loạt các tùy chọn cấu trúc dữ liệu. Khi các lập trình viên chọn cấu trúc dữ liệu cho các ứng dụng của họ, họ sẽ xem xét bản chất của dữ liệu cũng như những gì ứng dụng sẽ làm với nó. Mảng là một trong những cấu trúc dữ liệu phổ biến nhất. Một mảng có thể lưu trữ một loạt các giá trị dữ liệu trong cấu trúc tuyến tính, với mỗi phần tử được truy cập bằng vị trí chỉ mục của nó trong dữ liệu. Một số cấu trúc dữ liệu ngăn chương trình lưu trữ các giá trị trùng lặp, trong khi các cấu trúc khác cho phép chúng. Một số cấu trúc dữ liệu duy trì một hệ thống đặt hàng cho các mục được lưu trữ, trong khi các cấu trúc khác thì không.

1.3.3. Tìm kiếm

Khi một chương trình cố gắng tìm kiếm cấu trúc dữ liệu cho một mục cụ thể, nó sẽ sử dụng thuật toán. Một thuật toán là một quá trình, được xác định trong mã, để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. Tìm kiếm cấu trúc dữ liệu là một trong những hoạt động lập trình phổ biến nhất và có thể liên quan đến nhiều loại thuật toán khác nhau. Khi các lập trình viên thực hiện các thuật toán để tìm kiếm cấu trúc dữ liệu trong các ứng dụng của họ, họ cố gắng làm cho các thuật toán này hiệu quả nhất có thể để tối đa hóa hiệu suất.

1.3.4. Sắp xếp

Tùy thuộc vào cấu trúc dữ liệu và quy trình liên quan đến một ứng dụng, có thể cần phải sắp xếp dữ liệu được lưu trữ trong đó. Các cấu trúc dữ liệu khác nhau thực thi các ràng buộc nhất định trên các ứng dụng. Ví dụ: nếu một chương trình đang sử dụng cấu trúc dữ liệu như danh sách, những cấu trúc dữ liệu này chỉ cho phép các mục mới được thêm vào ở một đầu, cửa hàng kết quả sẽ bao gồm dữ liệu không được đặt hàng. Các thuật toán sắp xếp cho phép các lập trình viên sắp xếp lại các cấu trúc dữ liệu, sắp xếp chúng theo giá trị hoặc sao chép các mục theo thứ tự vào cấu trúc dữ liệu thứ hai.

1.3.5. Quản lý

Các thuật toán để quản lý cấu trúc dữ liệu đôi khi liên quan đến đệ quy. Với đệ quy, một thuật toán tự gọi nó, có nghĩa là nó lặp lại các quy trình của chính nó như là một phần của cấu trúc vòng lặp, với mỗi bước đơn giản hóa vấn đề trong tay. Các thuật toán đệ quy có thể cho phép các lập trình viên thực hiện các kỹ thuật sắp xếp và tìm kiếm hiệu quả trong các ứng dụng của họ. Tuy nhiên, viết các thuật toán đệ quy có thể khó khăn cho người mới bắt đầu, vì nó đòi hỏi một lượng thực hành đáng kể.

Xem thêm: React native là gì? Lý do nên chọn để phát triển ứng dụng di động?

Việc làm kỹ thuật viên xử lý dữ liệu

2. Vai trò của DSA là gì?

Để giải quyết các vấn đề, để thực hiện một nhiệm vụ hay một công việc từ đơn giản đến phức tạp, bạn cần có một thuật toán chuẩn xác cho mình. Các thuật toán yêu cầu cấu trúc dữ liệu phù hợp sẽ hỗ trợ tối đa trong khâu đảm bảo các yêu cầu. Trong khoa học máy tính, những vấn đề sẽ thường xuyên xảy ra, cấu trúc dữ liệu và các thuật toán có mặt để giải quyết những vấn đề nghiêm trọng đó. Ngoài ra, DSA còn rất nhiều vai trò quan trọng khác.

Ngoài ra, DSA còn có vai trò quan trọng trong y học. DSA có vai trò quan trọng trong phẫu thuật phình động mạch chủ bụng. Nhờ những tiến bộ trong hình ảnh CT thông thường với khả năng tái tạo 3D, chụp động mạnh giúp đánh giá trước phẫu thuật chuẩn xác và chi tiết hơn so với trước đây. Chính vì vậy nó được dùng trong phẫu thuật để chữa nội mạch.

Chụp động mạch từ kỹ thuật số DSA đòi hỏi ít thời gian hơn, sử dụng vật liệu tương phản ít hơn và xâm lấn ít hơn so với động mạch thông thường. Tuy nhiên, DSA không có sẵn, rộng rãi và không đem lại nhiều lợi ích thực sự như với CT thông thường.

3. Tại sao cần học cấu trúc dữ liệu và thuật toán?

Khi các ứng dụng ngày càng trở nên phức tạp với nhiều dữ liệu đồng nghĩa với việc một số vấn đề sẽ xuất hiện. Đó là :

- Tìm kiếm dữ liệu : Giữa hàng tỷ dữ liệu, tìm kiếm dữ liệu mình cần là điều không mấy dễ dàng.

- Tốc độ xử lý : Những tốc độ xử lý thông thường có thể rất cao nhưng thường bị giới hạn nếu dữ liệu đó tăng lên hàng tỷ bản ghi.

- Nhiều yêu cầu : Vì hàng ngàn người dùng có thể tìm kiếm dữ liệu đồng thời trên một máy chủ web ngay cả khi máy chủ nhanh cũng dễ bị lỗi.

Để giải quyết các vấn đề nêu trên, các cấu trúc dữ liệu và thuật toán hỗ trợ giải quyết tích cực những vấn đề nan giải này. Dữ liệu có thể được sắp xếp theo cấu trúc dữ liệu theo cách mà tất cả các mục có thể không được yêu cầu tìm kiếm và dữ liệu cần thiết có thể được tìm kiếm gần như ngay lập tức.

Vì thuật toán là một quy trình từng bước, xác định một tập các hướng dẫn sẽ được thực hiện theo một thứ tự nhất định để có được đầu ra mong muốn. Các thuật toán thường được tạo ra độc lập với các ngôn ngữ cơ bản, tức là một thuật toán có thể được thực hiện bằng nhiều ngôn ngữ lập trình.

Từ quan điểm cấu trúc dữ liệu, sau đây là một số loại thuật toán quan trọng :

- Tìm kiếm: Thuật toán để tìm kiếm một mục trong cấu trúc dữ liệu.

- Sắp xếp: Thuật toán để sắp xếp các mục theo một thứ tự nhất định.

- Chèn: Thuật toán để chèn mục trong cấu trúc dữ liệu.

- Cập nhật: Thuật toán để cập nhật một mục hiện có trong cấu trúc dữ liệu.

- Xóa: Thuật toán để xóa một mục hiện có khỏi cấu trúc dữ liệu.

Các vấn đề máy tính sau đây có thể được giải quyết bằng cấu trúc dữ liệu: Fibonacci number series; Knapsack problem; Tower of Hanoi; All pair shortest path by Floyd-Warshall ; Shortest path by Dijkstra; Project scheduling

DSA có vai trò quan trọng trong công nghệ máy tính cũng như hỗ trợ công nghệ khác. Hy vọng rằng thông qua bài viết này bạn đã nắm rõ được DSA là gì cùng những kiến thức bổ ích cho mình.

Xem thêm: Source code là gì? Cập nhật thông tin quan trọng về Source code/ Mã nguồn

Tìm việc