Cấu Trúc Dữ Liễu Và Giải Thuật Chapter1 Introduction

Cấu Trúc Dữ Liễu Và Giải Thuật Chapter1 Introduction . Tài Liệu Gồm 6 Chapter Mong các Bạn theo dõi để ôn tập đủ nha Để Cập Nhật Thêm Tìm Hiểu Hơn Nữa Về Tài Liệu IT Thì Các Bạn Có Thể Truy Cập : https:123doc.orgtrangcanhan4336953tailieuit.htm CẢM ƠN CÁC BẠN ĐÃ THEO DÕI

Môn học

CTDL & GT

1

Nội dung môn học

Những khái niệm cơ bản

Cấu trúc danh sách, ngăn xếp, hàng đợi

Cấu trúc cây

Đồ thị

Tập hợp

Các giải thuật tìm kiếm, sắp xếp

2

Tài liệu tham khảo

CTDL&GT, Đinh Mạnh Tường, Đại học

Công nghệ, ĐHQG Hà Nội

Giải thuật và lập trình, Bài giảng chuyên đề, Lê Minh Hoàng, Đại học Sư phạm

CTDL&GT, Đỗ Xuân Lôi, Nhà xuất bản

ĐH Quốc Gia Hà Nội, 2010 (Tái bản)

3

Tài liệu tham khảo

Slide bài giảng CTDL&GT, GS.TS Hồ Sỹ Đàm, ĐH Công nghệ

Slide bài giảng CTDL&GT, Mai Xuân

Hùng, ĐH CNTT

Một số tác giả khác

4

Chương 1:

Những khái niệm cơ bản

5

III Cấu trúc dữ liệu

Giải bài toán trên máy tính

Khái niệm mô hình dữ liệu

Cấu trúc dữ liệu

Các tiêu chuẩn của CTDL

Vai trò của CTDL

Bài toán và thuật toán

 Độ phức tạp của thuật toán

6

1 Giải bài toán trên máy tính

Bước 1: Xác định bài toán: input, output

Bước 2: Thiết kế, mô tả thuật toán

Bước 3: Viết chương trình

 Chọn CTDL, ngôn ngữ lập trình

Bước 4: Hiệu chỉnh

 Xây dựng các bộ dữ liệu test đặc trưng

 Chạy thử

Bước 5: Viết tài liệu

 Hướng dẫn sử dụng

 Thuật toán, CTDL

7

2 Mô hình dữ liệu

Là các trừu tượng :đồ thị, tập hợp, danh sách, cây

Hai khía cạnh:

 Giá trị (kiểu dữ liệu)

 Các phép toán ( operation)

Chương trình có thể truy xuất đến các

vùng lưu trữ

8

3 Cấu trúc dữ liệu

Là các đơn vị cấu trúc (construct) của NNLT dùng để biểu diễn các mô hình dữ liệu

Ví dụ: mảng, xâu, bản ghi, file

9

CTDL + Thuật giải = chương trình

Các tiêu chuẩn đánh giá CTDL

 Phản ánh đúng thực tế

 Phù hợp với các thao tác xử lý

 Tiết kiệm tài nguyên hệ thống

4 Thuật toán/Giải thuật

10

Thuật toán để giải một bài toán là một dãy hữu hạn các thao tác đươc sắp xếp theo một trật tự xác định sao cho sau khi thực hiện dãy thao tác đó, từ Input của bài toán này, ta nhận được Output cần tìm

4.1 Sự cần thiết của thuật toán

Tại sao sử dụng máy tính để xử lý dữ

liệu?

 Nhanh hơn

 Nhiều hơn

 Giải quyết những bài toán mà con người

không thể hoàn thành được

Là m sao đạt được những mục tiêu đó?

 Nhờ vào sự tiến bộ của kỹ thuật: tăng cấu

hình máy  chi phí cao

 Nhờ vào các thuật toán hiệu quả: thông minh

và chi phí thấp

11

4.2 Các đặc trưng của thuật toán

ra các dữ liệu tương ứng với lời giải của bài toán

xác

hữu hạn bước với mọi đầu vào

 Đơn trị: Các kết quả trung gian của từng bước thực

hiện thuật toán được xác định một cách đơn trị và chỉ phụ thuộc đầu vào và các kết quả của các bước trước

 Tổng quát: Giải thuật có thể áp dụng để giải mọi bài

toán có dạng đã cho

12

4.3 Mô tả thuật toán

Dạng ngôn ngữ tự nhiên

Dạng lưu đồ (sơ đồ khối)

Dạng mã giả

Ngôn ngữ lập trình

13

4.3 Biểu diễn thuật toán

Ví dụ: Tìm giá trị lớn nhất của mảng a1,

• Khởi tạo Max = a1

• Với mỗi i, nếu ai > Max thì thay giá trị Max= ai

14

4.3 Biểu diễn thuật toán

Biểu diễn bằng ngôn ngữ tự nhiên:

 NN tự nhiên thông qua các bước được tuần tự liệt

kê để biễu diễn thuật toán

15

B1 Nhập N và dãy a1, , aN

B2 Đặt Max = a1, i = 2

B3 Nếu i > N thì đến b 5

B4

4.1 N ếu ai > Max thì Max = ai

4.2 Đặt i=i+1 rồi quay b.3

B5 Đưa ra Max rồi kết thúc

Ưu điểm:

 Đơn giản, không cần kiến thức về về cách biểu

diễn (mã giả, lưu đồ, )

Nhược điểm:

 Dài dòng, không cấu trúc

 Đôi lúc khó hiểu, không diễn đạt được thuật toán

4.3 Biểu diễn thuật toán

Biểu diễn ở dạng lưu đồ

 Sử dụng hệ thống các nút, cung hình dạng khác nhau thể hiện các chức năng khác nhau

16

4.3 Biểu diễn thuật toán

17

4.3 Biểu diễn ở dạng mã giả

18

Ngôn ngữ tựa ngôn ngữ lập trình:

 Dùng cấu trúc chuẩn hóa, chẳng hạn tựa

4.3 Biểu diễn ở dạng mã giả

Khai báo hàm (thuật toán)

Thuật toán <tên TT> (<tham số>)

Input: < dữ liệu vào>

Output: < dữ liệu ra>

<Các câu lệnh>

End

4.3 Biểu diễn ở dạng mã giả

Trả giá trị về: return [giá trị]

Lời gọi hàm: <Tên>(tham số)

4.3 Biểu diễn ở dạng mã giả

4.4 Biểu diễn bằng NNLT

22

Dùng ngôn ngữ máy tính (C, Pascal, ) để diễn tả thuật toán, CTDL thành câu lệnh

Kỹ năng lập trình đòi hỏi cần học tập và

thực hành (nhiều)

Dùng phương pháp tinh chế từng bước để chuyển hoá bài toán sang mã chương

trình cụ thể

5 Ước lượng thời gian thực hiện

23

Thời gian chạy của một chương trình phụ

thuộc các yếu tố:

 Dữ liệu đầu vào

 Chất lượng của mã máy được tạo ra bởi

chương trình dịch

 Tốc độ thực thi của lệnh máy

 Độ phức tạp về thời gian của thuật toán

5.1 Độ phức tạp thuật toán

24

Lựa chọn thuật toán

 Dễ hiểu, dễ cài đặt và dễ ghi chép ?

 Sử dụng các tài nguyên hiệu quả?

 Tùy đặc tính của bài toán

Phân tích theo kinh nghiệm

 Thực hiện và kết luận  dễ mắc lỗi

 Kích thước dữ liệu đầu vào là quan trọng: T(n)

5.1 Phương pháp thực nghiệm

 Chịu sự hạn chế của ngôn ngữ lập trình

 Ảnh hưởng bởi trình độ của người lập trình

 Chọn được các bộ dữ liệu thử đặc trưng cho tất cả tập các dữ liệu vào của thuật toán  khó khăn và tốn nhiều chi phí

 Phụ thuộc vào phần cứng

5.1 Phương pháp xấp xỉ toán học

 g(n) là giới hạn trên của T(n)

Ví dụ: nếu T(n) = n2 + 1 thì T(n) = O(n2)

Chọn c=2 và n0 =1, khi đó với mọi n>=1, ta

có T(n)= n2+1 <= 2n2 =2g(n)

5.1 Phương pháp xấp xỉ toán học

27

Các tính chất:

(i) Tính bắc cầu: nếu f(n)= O(g(n)) và g(n)= O(h(n)) thì f(n)= O(h(n))

(ii) Tính phản xạ: f(n)=O(f(n))

5.2 Phương pháp xấp xỉ toán học

28

Quy tắc hằng số:

Nếu P có T(n)= O(c1f(n))  P có độ phức tạp

O(f(n))

Quy tắc cộng:

Nếu P1 có T1 (n) = O( f(n) và P2 có T2(n)=

O(g(n)), khi đó: T1(n) +T2(n) = O(f(n) +g(n))

Quy tắc nhân

Nếu P có T(n)= O(f(n)) Khi đó nếu thực hiện

k(n) lần P với k(n)=O(g(n)) thì độ phức tạp la

O(f(n) g(n))

5.3 Áp dụng đánh giá chương trình

5.3 Áp dụng đánh giá chương trình

5.3 Áp dụng đánh giá chương trình

• h takes values 1, 2, 4, … until it exceeds n

• There are 1 + log 2 n iterations

• Complexity O(log n)

5.3 Áp dụng đánh giá chương trình

from the previous one where it changes by a factor

- O(log n)

5.3 Phân lớp độ phức tạp

5.4 Độ phức tạp tt và dữ liệu vào