programming python Kdtree

Hướng dẫn kd tree python tutorial - hướng dẫn python cây kd

Xin chào, bạn có thể thử Itertree [tôi là tác giả].

Nội dung chính ShowShow

  • Một nút được đánh dấu là nút gốc.
  • Traversal sau đơn đặt hàng
  • Traversal sau đơn đặt hàng
  • Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.
  • Python có cấu trúc dữ liệu cây không?
  • Traversal đặt hàng trước
  • Traversal sau đơn đặt hàng
  • Python có cấu trúc dữ liệu cây không?
  • Traversal đặt hàng trước
  • Làm thế nào để bạn tạo ra một cấu trúc cây trong Python?
  • Các cấu trúc có tồn tại trong Python không?

Python có cây nhị phân không?

>>>from itertree import *
>>>root=iTree['root']

>>># add some children:
>>>root.append[iTree['Africa',data={'surface':30200000,'inhabitants':1257000000}]]
>>>root.append[iTree['Asia', data={'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}]]
>>>root.append[iTree['America', data={'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}]]
>>>root.append[iTree['Australia&Oceania', data={'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}]]
>>>root.append[iTree['Europe', data={'surface': 10523000 , 'inhabitants': 746000000}]]
>>># you might use __iadd__ operator for adding too:
>>>root+=iTree['Antarktika', data={'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}]

>>># for building next level we select per index:
>>>root[0]+=iTree['Ghana',data={'surface':238537,'inhabitants':30950000}]
>>>root[0]+=iTree['Niger', data={'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}]
>>>root[1]+=iTree['China', data={'surface': 9596961, 'inhabitants': 1411780000}]
>>>root[1]+=iTree['India', data={'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}]
>>>root[2]+=iTree['Canada', data={'type': 'country', 'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}]    
>>>root[2]+=iTree['Mexico', data={'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000 }]
>>># extend multiple items:
>>>root[3].extend[[iTree['Australia', data={'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000 }], iTree['New Zealand', data={'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000 }]]]
>>>root[4]+=iTree['France', data={'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000 }]]
>>># select parent per TagIdx - remember in itertree you might put items with same tag multiple times:
>>>root[TagIdx['Europe'0]]+=iTree['Finland', data={'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146 }]

Gói đi theo hướng của gói AnyTree nhưng với một chút tiêu điểm khác nhau. Hiệu suất trên các cây khổng lồ [> 100000 mặt hàng] tốt hơn nhiều và nó liên quan đến các trình lặp để có cơ chế lọc hiệu quả.

>>>root.render[]
iTree['root']
     └──iTree['Africa', data=iTData[{'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}]]
         └──iTree['Ghana', data=iTData[{'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}]]
         └──iTree['Niger', data=iTData[{'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}]]
     └──iTree['Asia', data=iTData[{'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}]]
         └──iTree['China', data=iTData[{'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}]]
         └──iTree['India', data=iTData[{'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}]]
     └──iTree['America', data=iTData[{'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}]]
         └──iTree['Canada', data=iTData[{'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}]]
         └──iTree['Mexico', data=iTData[{'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}]]
     └──iTree['Australia&Oceania', data=iTData[{'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}]]
         └──iTree['Australia', data=iTData[{'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}]]
         └──iTree['New Zealand', data=iTData[{'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}]]
     └──iTree['Europe', data=iTData[{'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}]]
         └──iTree['France', data=iTData[{'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}]]
         └──iTree['Finland', data=iTData[{'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}]]
     └──iTree['Antarktika', data=iTData[{'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}]]

Cây được tạo ra có thể được kết xuất:

>>>item_filter = Filter.iTFilterData[data_key='inhabitants', data_value=iTInterval[0, 20000000]]
>>>iterator=root.iter_all[item_filter=item_filter]
>>>for i in iterator:
>>>    print[i]
iTree["'New Zealand'", data=iTData[{'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}], subtree=[]]
iTree["'Finland'", data=iTData[{'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}], subtree=[]]
iTree["'Antarktika'", data=iTData[{'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}], subtree=[]]

Làm thế nào để bạn tạo ra một cấu trúc cây trong Python?

  • Các cấu trúc có tồn tại trong Python không?

  • Các cấu trúc có tồn tại trong Python không?

  • Python có cây nhị phân không?

Gói đi theo hướng của gói AnyTree nhưng với một chút tiêu điểm khác nhau. Hiệu suất trên các cây khổng lồ [> 100000 mặt hàng] tốt hơn nhiều và nó liên quan đến các trình lặp để có cơ chế lọc hiệu quả.

Một nút được đánh dấu là nút gốc.

Traversal sau đơn đặt hàng

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

class Node:
   def __init__[self, data]:
      self.left = None
      self.right = None
      self.data = data
   def PrintTree[self]:
      print[self.data]

root = Node[10]
root.PrintTree[]

Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

Traversal đặt hàng trước

10

Traversal sau đơn đặt hàng

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

class Node:
   def __init__[self, data]:
      self.left = None
      self.right = None
      self.data = data

   def insert[self, data]:
# Compare the new value with the parent node
      if self.data:
         if data < self.data:
            if self.left is None:
               self.left = Node[data]
            else:
               self.left.insert[data]
            elif data > self.data:
               if self.right is None:
                  self.right = Node[data]
               else:
                  self.right.insert[data]
      else:
         self.data = data

# Print the tree
   def PrintTree[self]:
      if self.left:
         self.left.PrintTree[]
      print[ self.data],
      if self.right:
         self.right.PrintTree[]

# Use the insert method to add nodes
root = Node[12]
root.insert[6]
root.insert[14]
root.insert[3]
root.PrintTree[]

Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

Traversal đặt hàng trước

3 6 12 14

Traversal sau đơn đặt hàng

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

  • Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

  • Traversal đặt hàng trước

  • Traversal sau đơn đặt hàng

Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

Traversal đặt hàng trước

Traversal đặt hàng trước

Làm thế nào để bạn tạo ra một cấu trúc cây trong Python?

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

class Node:
   def __init__[self, data]:
      self.left = None
      self.right = None
      self.data = data
# Insert Node
   def insert[self, data]:
      if self.data:
         if data < self.data:
            if self.left is None:
               self.left = Node[data]
            else:
               self.left.insert[data]
         else data > self.data:
            if self.right is None:
               self.right = Node[data]
            else:
               self.right.insert[data]
      else:
         self.data = data
# Print the Tree
   def PrintTree[self]:
      if self.left:
         self.left.PrintTree[]
      print[ self.data],
      if self.right:
         self.right.PrintTree[]
# Inorder traversal
# Left -> Root -> Right
   def inorderTraversal[self, root]:
      res = []
      if root:
         res = self.inorderTraversal[root.left]
         res.append[root.data]
         res = res + self.inorderTraversal[root.right]
      return res
root = Node[27]
root.insert[14]
root.insert[35]
root.insert[10]
root.insert[19]
root.insert[31]
root.insert[42]
print[root.inorderTraversal[root]]

Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

Traversal đặt hàng trước

[10, 14, 19, 27, 31, 35, 42]

Traversal đặt hàng trước

Làm thế nào để bạn tạo ra một cấu trúc cây trong Python?

Các cấu trúc có tồn tại trong Python không?

Python có cây nhị phân không?

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

class Node:
   def __init__[self, data]:
      self.left = None
      self.right = None
      self.data = data
# Insert Node
   def insert[self, data]:
      if self.data:
         if data < self.data:
            if self.left is None:
               self.left = Node[data]
            else:
               self.left.insert[data]
         elif data > self.data:
            if self.right is None:
               self.right = Node[data]
            else:
               self.right.insert[data]
         else:
            self.data = data
# Print the Tree
   def PrintTree[self]:
      if self.left:
         self.left.PrintTree[]
      print[ self.data],
      if self.right:
         self.right.PrintTree[]
# Preorder traversal
# Root -> Left ->Right
   def PreorderTraversal[self, root]:
      res = []
      if root:
         res.append[root.data]
         res = res + self.PreorderTraversal[root.left]
         res = res + self.PreorderTraversal[root.right]
      return res
root = Node[27]
root.insert[14]
root.insert[35]
root.insert[10]
root.insert[19]
root.insert[31]
root.insert[42]
print[root.PreorderTraversal[root]]

Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

Traversal đặt hàng trước

>>>root.render[]
iTree['root']
     └──iTree['Africa', data=iTData[{'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}]]
         └──iTree['Ghana', data=iTData[{'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}]]
         └──iTree['Niger', data=iTData[{'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}]]
     └──iTree['Asia', data=iTData[{'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}]]
         └──iTree['China', data=iTData[{'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}]]
         └──iTree['India', data=iTData[{'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}]]
     └──iTree['America', data=iTData[{'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}]]
         └──iTree['Canada', data=iTData[{'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}]]
         └──iTree['Mexico', data=iTData[{'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}]]
     └──iTree['Australia&Oceania', data=iTData[{'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}]]
         └──iTree['Australia', data=iTData[{'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}]]
         └──iTree['New Zealand', data=iTData[{'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}]]
     └──iTree['Europe', data=iTData[{'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}]]
         └──iTree['France', data=iTData[{'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}]]
         └──iTree['Finland', data=iTData[{'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}]]
     └──iTree['Antarktika', data=iTData[{'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}]]
0

Traversal sau đơn đặt hàng

Trong phương thức truyền tải này, nút gốc được truy cập cuối cùng, do đó tên. Đầu tiên, chúng tôi đi qua cây con bên trái, sau đó là cây con bên phải và cuối cùng là nút gốc.

Trong chương trình Python dưới đây, chúng tôi sử dụng lớp nút để tạo chủ sở hữu vị trí cho nút gốc cũng như các nút trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi tạo một chức năng chèn để thêm dữ liệu vào cây. Cuối cùng, logic truyền tải sau đơn đặt hàng được triển khai bằng cách tạo một danh sách trống và thêm nút bên trái trước là nút bên phải.

Cuối cùng, nút gốc hoặc nút cha được thêm vào để hoàn thành việc chuyển đổi sau đơn đặt hàng. Xin lưu ý rằng, quá trình này được lặp lại cho mỗi cây con cho đến khi tất cả các nút được đi qua.

Thí dụ

>>>root.render[]
iTree['root']
     └──iTree['Africa', data=iTData[{'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}]]
         └──iTree['Ghana', data=iTData[{'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}]]
         └──iTree['Niger', data=iTData[{'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}]]
     └──iTree['Asia', data=iTData[{'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}]]
         └──iTree['China', data=iTData[{'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}]]
         └──iTree['India', data=iTData[{'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}]]
     └──iTree['America', data=iTData[{'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}]]
         └──iTree['Canada', data=iTData[{'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}]]
         └──iTree['Mexico', data=iTData[{'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}]]
     └──iTree['Australia&Oceania', data=iTData[{'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}]]
         └──iTree['Australia', data=iTData[{'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}]]
         └──iTree['New Zealand', data=iTData[{'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}]]
     └──iTree['Europe', data=iTData[{'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}]]
         └──iTree['France', data=iTData[{'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}]]
         └──iTree['Finland', data=iTData[{'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}]]
     └──iTree['Antarktika', data=iTData[{'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}]]
1

Đầu ra

Khi mã trên được thực thi, nó sẽ tạo ra kết quả sau -

>>>root.render[]
iTree['root']
     └──iTree['Africa', data=iTData[{'surface': 30200000, 'inhabitants': 1257000000}]]
         └──iTree['Ghana', data=iTData[{'surface': 238537, 'inhabitants': 30950000}]]
         └──iTree['Niger', data=iTData[{'surface': 1267000, 'inhabitants': 23300000}]]
     └──iTree['Asia', data=iTData[{'surface': 44600000, 'inhabitants': 4000000000}]]
         └──iTree['China', data=iTData[{'surface': 9596961,  'inhabitants': 1411780000}]]
         └──iTree['India', data=iTData[{'surface': 3287263, 'inhabitants': 1380004000}]]
     └──iTree['America', data=iTData[{'surface': 42549000, 'inhabitants': 1009000000}]]
         └──iTree['Canada', data=iTData[{'surface': 9984670, 'inhabitants': 38008005}]]
         └──iTree['Mexico', data=iTData[{'surface': 1972550, 'inhabitants': 127600000}]]
     └──iTree['Australia&Oceania', data=iTData[{'surface': 8600000, 'inhabitants': 36000000}]]
         └──iTree['Australia', data=iTData[{'surface': 7688287, 'inhabitants': 25700000}]]
         └──iTree['New Zealand', data=iTData[{'surface': 269652, 'inhabitants': 4900000}]]
     └──iTree['Europe', data=iTData[{'surface': 10523000, 'inhabitants': 746000000}]]
         └──iTree['France', data=iTData[{'surface': 632733, 'inhabitants': 67400000}]]
         └──iTree['Finland', data=iTData[{'surface': 338465, 'inhabitants': 5536146}]]
     └──iTree['Antarktika', data=iTData[{'surface': 14000000, 'inhabitants': 1100}]]
2

Python có cấu trúc dữ liệu cây không?

Không có bất kỳ cấu trúc dữ liệu tích hợp nào cho các cây chung trong Python, nhưng nó dễ dàng được triển khai với các lớp., but it's easily implemented with classes., but it's easily implemented with classes.

Làm thế nào để bạn tạo ra một cấu trúc cây trong Python?

Để tạo một cây trong Python, trước tiên chúng ta phải bắt đầu bằng cách tạo một lớp nút sẽ đại diện cho một nút duy nhất.Lớp nút này sẽ chứa 3 biến;Đầu tiên là bên trái trỏ đến đứa trẻ bên trái, dữ liệu biến thứ hai chứa giá trị cho nút đó và biến bên phải trỏ đến đúng đứa trẻ.creating a Node class that will represent a single node. This Node class will contain 3 variables; the first is the left pointing to the left child, the second variable data containing the value for that node, and the right variable pointing to the right child.creating a Node class that will represent a single node. This Node class will contain 3 variables; the first is the left pointing to the left child, the second variable data containing the value for that node, and the right variable pointing to the right child.

Các cấu trúc có tồn tại trong Python không?

Các cấu trúc dữ liệu Python cơ bản trong Python bao gồm danh sách, bộ, bộ dữ liệu và từ điển.Mỗi cấu trúc dữ liệu là duy nhất theo cách riêng của nó.Cấu trúc dữ liệu là các container của người Viking, tổ chức và nhóm dữ liệu theo loại.. Each of the data structures is unique in its own way. Data structures are “containers” that organize and group data according to type.. Each of the data structures is unique in its own way. Data structures are “containers” that organize and group data according to type.

Python có cây nhị phân không?

Một cây nhị phân là một cấu trúc dữ liệu trong đó mọi nút hoặc đỉnh có nhiều nhất là hai đứa trẻ.Trong Python, một cây nhị phân có thể được biểu diễn theo các cách khác nhau với các cấu trúc dữ liệu khác nhau [từ điển, danh sách] và biểu diễn lớp cho một nút.Tuy nhiên, thư viện BinaryTree giúp thực hiện trực tiếp một cây nhị phân.binarytree library helps to directly implement a binary tree.binarytree library helps to directly implement a binary tree.

Bài Viết Liên Quan

Những bài hát hay trên tik tok 2023
Is Princeton test-optional for 2023
Hướng dẫn is date a part of input type attribute in html5? - ngày có phải là một phần của thuộc tính kiểu đầu vào trong html5 không?
Hướng dẫn php có oop không
Hướng dẫn probit plot python - con trăn âm mưu probit
Hướng dẫn convert number to hours and minutes javascript - chuyển đổi số thành giờ và phút javascript
Hướng dẫn how long does it take to learn python programming? - mất bao lâu để học lập trình python?
Hướng dẫn what is the salary of a python coder? - mức lương của một python coder là bao nhiêu?
Lãi suất gửi tiết kiệm ngân hàng tháng 12 2023
Hướng dẫn python remove all non alphanumeric characters - python xóa tất cả các ký tự không phải chữ và số
Khác nhau amazon linux và amazon linux ami
Hướng dẫn is mongodb a nosql database? - mongodb có phải là cơ sở dữ liệu nosql không?
Hướng dẫn how many lines of code is a lot in python? - Có bao nhiêu dòng mã trong python?
Hướng dẫn python launcher - trình khởi chạy python
Hướng dẫn python delete read-only files - python xóa các tệp chỉ đọc
Đặt tên con trai họ đặng năm 2023
Hướng dẫn python idle script mode download - tải xuống chế độ tập lệnh nhàn rỗi python
Hướng dẫn python list remove - xóa danh sách python
Hướng dẫn php programming interview questions - câu hỏi phỏng vấn lập trình php
Hướng dẫn javascript vs c++ - javascript so với c ++

Toplist mới

#1
Top 4 uống nước chanh sả mật ong có tác dụng gì 2023
6 tháng trước
#2
Top 10 bài tập làm văn số 5 lớp 7 de 4 2023
6 tháng trước
#3
Top 3 vừa chơi đã có tài khoản vương giả chap 1 2023
6 tháng trước
#4
Top 6 anh sẽ on thôi cover phạm nguyên ngọc lyrics 2023
6 tháng trước
#5
Top 7 tài liệu quản lý nhà nước và quản lý ngành giáo dục đào tạo 2023
6 tháng trước
#6
Top 7 hãy ra khỏi người đó đi hợp âm 2023
6 tháng trước
#7
Top 6 giáo án thơ về thăm nhà bác 2023
6 tháng trước
#8
Top 8 giáo án ngữ văn 6 cánh diều 2023
6 tháng trước
#9
Top 9 tinh bột tham gia phản ứng nào 2023
6 tháng trước

Bài mới nhất

Chi phí xăng dầu cho vào tài khoản nào năm 2024
Chèn ảnh có sẵn trong word vào văn bản năm 2024
Bảng hệ thống tài khoản kế toán mới nhất 2023 năm 2024
Mũi va mengoc bc2 là mũi gì năm 2024
Cung bọ cạp còn gọi là cung gì năm 2024
14 tháng 1 năm 2023 là ngày gì năm 2024
Xài những sản phẩm gì của sum là tốt nhất năm 2024
Http www.animesex.pro en search highschool 20dxd-top 1.html năm 2024
Hiền tài sinh lỗi số trong tam quốc diễn nghĩa năm 2024
Bị hạt gạo ở móng tay là bị gì năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Mẹo Hay Toplist Là gì Địa Điểm Hay Học Tốt mẹo hay Công Nghệ Nghĩa của từ Bao nhiêu Khỏe Đẹp đánh giá Top List bao nhieu bao nhiêu hướng dẫn So Sánh Tiếng anh So sánh Bài tập Xây Đựng Sản phẩm tốt Ngôn ngữ Bài Tập Máy tính javascript Ở đâu Hướng dẫn Thế nào Dịch Tại sao Đại học Món Ngon Facebook Khoa Học