Hướng dẫn what is algorithm in python programming? - thuật toán trong lập trình python là gì?

Home & nbsp;> & nbsp; khoa học dữ liệu & nbsp;> & nbsp; cấu trúc dữ liệu & thuật toán trong Python: mọi thứ bạn cần biết

Cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong Python là hai trong số các khái niệm cơ bản nhất trong khoa học máy tính. Chúng là những công cụ không thể thiếu cho bất kỳ lập trình viên nào. Các cấu trúc dữ liệu trong Python đối phó với tổ chức và lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ trong khi một chương trình đang xử lý nó. Mặt khác, các thuật toán Python đề cập đến tập hợp các hướng dẫn chi tiết giúp xử lý dữ liệu cho một mục đích cụ thể. are two of the most fundamental concepts in computer science. They are indispensable tools for any programmer. Data structures in Python deal with the organization and storage of data in the memory while a program is processing it. On the other hand, Python algorithms refer to the detailed set of instructions that helps in the processing of data for a specific purpose.

Thay phiên, có thể nói rằng các cấu trúc dữ liệu khác nhau được sử dụng một cách hợp lý bởi các thuật toán để tìm ra một vấn đề cụ thể về phân tích dữ liệu. Có thể là một vấn đề trong thế giới thực hoặc một câu hỏi liên quan đến mã hóa điển hình, sự hiểu biết về cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong Python là rất quan trọng nếu bạn muốn đưa ra một giải pháp chính xác. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm thấy một cuộc thảo luận chi tiết về các thuật toán Python và cấu trúc dữ liệu khác nhau. Nếu bạn quan tâm để tìm hiểu thêm về Python, hãy xem các khóa học khoa học dữ liệu của chúng tôi.data structures and algorithms in Python is crucial if you want to come up with an accurate solution. In this article, you will find a detailed discussion of different Python algorithms and data structures. If you are interested to learn more about Python, check out our data science courses.

Tìm hiểu thêm: Sáu cấu trúc dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất trong rThe Six Most Commonly Used Data Structures in R

• Cấu trúc dữ liệu trong Python là gì? & NBSP;
  • Cấu trúc dữ liệu nguyên thủy & NBSP;
• Khám phá các khóa học khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi
  • Cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy được xây dựng & NBSP;
• Đọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi
  • Cấu trúc dữ liệu do người dùng xác định trong Python & NBSP;
• Kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu để học vào năm 2022
• Các thuật toán trong Python là gì? & NBSP;
  • Thuật toán truyền tải cây & nbsp;
  • Sắp xếp thuật toán & nbsp;
  • Tìm kiếm thuật toán & nbsp;
  • Thuật toán đồ thị & nbsp;
  • Phân tích thuật toán & NBSP;
• Sự kết luận
• Mất bao nhiêu ngày để học các cấu trúc & thuật toán dữ liệu?
• Các loại khác nhau của thuật toán là gì?
• Việc sử dụng chính của Python là gì?

Cấu trúc dữ liệu trong Python là gì? & NBSP;

Cấu trúc dữ liệu nguyên thủy & NBSP;

Khám phá các khóa học khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

Cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy được xây dựng & NBSP;

Cấu trúc dữ liệu nguyên thủy & NBSP;

Khám phá các khóa học khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

• Cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy được xây dựng & NBSP; This data type is used to represent numerical data, that is, positive or negative whole numbers without a decimal point. Say, -1, 3, or 6.
• Đọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi Float signifies ‘floating-point real number.’ It is used to represent rational numbers, usually containing a decimal point like 2.0 or 5.77. Since Python is a dynamically typed programming language, the data type that an object stores is mutable, and there is no need to state the type of your variable explicitly.
• Cấu trúc dữ liệu do người dùng xác định trong Python & NBSP; This data type denotes a collection of alphabets, words or alphanumeric characters. It is created by including a series of characters within a pair of double or single quotes. To concatenate two or more Strings, the ‘+’ operation can be applied to them. Repeating, splicing, capitalizing, and retrieving are some of the other String operations in Python. Example: ‘blue,’ ‘red,’ etc.
• Kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu để học vào năm 2022 This data type is useful in comparison and conditional expressions and can take up the values TRUE or FALSE. 

Các thuật toán trong Python là gì? & NBSP;Data Frames in Python

Khám phá các khóa học khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

Cấu trúc dữ liệu không nguyên thủy được xây dựng & NBSP;

Đọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

• • Cấu trúc dữ liệu do người dùng xác định trong Python & NBSP; This is the most versatile data structure in Python and is written as a list of comma-separated elements enclosed within square brackets. A List can consist of both heterogeneous and homogeneous elements. Some of the methods applicable on a List are index(), append(), extend(), insert(), remove(), pop(), etc. Lists are mutable; that is, their content can be changed, keeping the identity intact.

Kỹ năng khoa học dữ liệu hàng đầu để học vào năm 2022

Cách xây dựng tư duy kỹ thuật số và dữ liệu

https://cdn.upgrad.com/blog/webinar-on-building-digital-and-data-mindset.mp4

Nguồn

• Tuples - Tuples tương tự như danh sách nhưng là bất biến. Ngoài ra, không giống như danh sách, các bộ dữ liệu được khai báo trong ngoặc đơn thay vì dấu ngoặc vuông. Tính năng của tính bất biến biểu thị rằng một khi một phần tử đã được xác định trong một tuple, nó không thể bị xóa, chỉ định lại hoặc chỉnh sửa. Nó đảm bảo rằng các giá trị được khai báo của cấu trúc dữ liệu không bị thao túng hoặc ghi đè. Tuples are similar to Lists but are immutable. Also, unlike Lists, Tuples are declared within parentheses instead of square brackets. The feature of immutability denotes that once an element has been defined in a Tuple, it cannot be deleted, reassigned or edited. It ensures that the declared values of the data structure are not manipulated or overridden.

Nguồn

Tuples - Tuples tương tự như danh sách nhưng là bất biến. Ngoài ra, không giống như danh sách, các bộ dữ liệu được khai báo trong ngoặc đơn thay vì dấu ngoặc vuông. Tính năng của tính bất biến biểu thị rằng một khi một phần tử đã được xác định trong một tuple, nó không thể bị xóa, chỉ định lại hoặc chỉnh sửa. Nó đảm bảo rằng các giá trị được khai báo của cấu trúc dữ liệu không bị thao túng hoặc ghi đè.

Người học của chúng tôi cũng đọc: khóa học Python miễn phí!

• Đọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi Dictionaries consist of key-value pairs. The ‘key’ identifies an item, and the ‘value’ stores the value of the item. A colon separates the key from its value. The items are separated by commas, with the entire thing enclosed within curly brackets. While keys are immutable (numbers, Strings or Tuples), the values can be of any type.

Nguồn

• Tuples - Tuples tương tự như danh sách nhưng là bất biến. Ngoài ra, không giống như danh sách, các bộ dữ liệu được khai báo trong ngoặc đơn thay vì dấu ngoặc vuông. Tính năng của tính bất biến biểu thị rằng một khi một phần tử đã được xác định trong một tuple, nó không thể bị xóa, chỉ định lại hoặc chỉnh sửa. Nó đảm bảo rằng các giá trị được khai báo của cấu trúc dữ liệu không bị thao túng hoặc ghi đè. Sets are an unordered collection of unique elements. Like Lists, Sets are mutable and written within square brackets, but no two values can be the same. Some Set methods include count(), index(), any(), all(), etc.

Người học của chúng tôi cũng đọc: khóa học Python miễn phí!: Excel online course free!

Nguồn

• Tuples - Tuples tương tự như danh sách nhưng là bất biến. Ngoài ra, không giống như danh sách, các bộ dữ liệu được khai báo trong ngoặc đơn thay vì dấu ngoặc vuông. Tính năng của tính bất biến biểu thị rằng một khi một phần tử đã được xác định trong một tuple, nó không thể bị xóa, chỉ định lại hoặc chỉnh sửa. Nó đảm bảo rằng các giá trị được khai báo của cấu trúc dữ liệu không bị thao túng hoặc ghi đè. There is no in-built concept of Arrays in Python. Arrays can be imported using the NumPy package before initializing them.  To know more about NumPy one can checkout our python NumPy tutorial. Lists and Arrays are mostly similar except one difference – while Arrays are collections of only homogeneous elements, Lists include both homogeneous and heterogeneous items. 

Người học của chúng tôi cũng đọc: khóa học Python miễn phí!Types of Binary Tree

Đọc các bài báo khoa học dữ liệu phổ biến của chúng tôi

Từ điển-Từ điển bao gồm các cặp giá trị khóa. ‘Key, xác định một mục và giá trị‘ giá trị lưu trữ giá trị của mặt hàng. Một đại tràng tách khóa với giá trị của nó. Các mục được phân tách bằng dấu phẩy, với toàn bộ điều được bao quanh trong các dấu ngoặc xoăn. Mặc dù các khóa là bất biến (số, chuỗi hoặc bộ dữ liệu), các giá trị có thể thuộc bất kỳ loại nào.data structures and algorithms in Python is a brief overview of the different user-defined data structures:

• Bộ - Bộ là một bộ sưu tập không có thứ tự của các yếu tố độc đáo. Giống như danh sách, bộ được thay đổi và được viết trong dấu ngoặc vuông, nhưng không có hai giá trị nào có thể giống nhau. Một số phương thức đã đặt bao gồm Count (), index (), Any (), all (), v.v. Stacks are linear data structures in Python. Storing items in Stacks is based on the principles of First-In/Last-Out (FILO) or Last-In/First-Out (LIFO). In Stacks, the addition of a new element at one end is accompanied by the removal of an element from the same end. The operations ‘push’ and ‘pop’ are used for insertions and deletions, respectively. Other functions related to Stack are empty(), size() and top(). Stacks can be implemented using modules and data structures from the Python library – list, collections.deque, and queue.LifoQueue. 
• Phải đọc: Khóa học trực tuyến Excel miễn phí! Similar to Stacks, Queues are linear data structures. However, items are stored based on the First- In/ First- Out (FIFO) principle. In a Queue, the item that is least recently added is removed first. Operations related to Queue include Enqueue (adding elements), Dequeue (deleting elements), Front and Rear. Like Stacks, Queues can be implemented using modules and data structures from the Python library – list, collections.deque, and queue.
• Danh sách so với mảng-Không có khái niệm nào được xây dựng về các mảng trong Python. Các mảng có thể được nhập bằng cách sử dụng gói Numpy trước khi khởi tạo chúng. & NBSP; Để biết thêm về Numpy, người ta có thể kiểm tra hướng dẫn Python Numpy của chúng tôi. Danh sách và mảng hầu hết là tương tự ngoại trừ một sự khác biệt - trong khi các mảng là các bộ sưu tập chỉ các yếu tố đồng nhất, các danh sách bao gồm cả các mục đồng nhất và không đồng nhất. & NBSP; Trees are non-linear data structures in Python and consist of nodes connected by edges. The properties of a Tree are one node is designated the root node, other than the root, every other node has an associated parent node, and each node can have an arbitrary number of children nodes. A binary Tree data structure is one whose elements have no more than two children.
• Thanh toán: & nbsp; các loại cây nhị phân A series of data elements joined together via links is termed as a Linked List in Python. It is also a linear data structure. Each data element in a Linked List is connected to another using pointer. Since the Python library does not contain Linked Lists, they are implemented using the concept of nodes. Linked Lists have an advantage over Arrays in having a dynamic size, with ease of inserting/deleting elements.
• Cấu trúc dữ liệu do người dùng xác định trong Python & NBSP; A Graph in Python pictorially represents a set of objects, with some object pairs connected by links. Vertices represent the objects that are interconnected, and the links that join the vertices are termed as edges. The Python dictionary data type can be used to present graphs. In essence, the ‘keys’ of the dictionary represent the vertices, and the ‘values’ indicate the connections or the edges between the vertices. 
• Tiếp theo trong cuộc thảo luận của chúng tôi về các cấu trúc và thuật toán dữ liệu trong Python là một tổng quan ngắn gọn về các cấu trúc dữ liệu do người dùng xác định khác nhau: In this type of data structure, a Hash function generates the address or index value of the data element. The index value serves as the key to the data value allowing faster access of data. As in the dictionary data type, Hash Tables have key-value pairs, but a hashing function generates the key. 

Ngăn xếp - Ngăn xếp là các cấu trúc dữ liệu tuyến tính trong Python. Lưu trữ các mục trong ngăn xếp dựa trên các nguyên tắc của lần đầu tiên/cuối cùng (FILO) hoặc lần cuối/lần đầu tiên (LIFO). Trong các ngăn xếp, việc bổ sung một phần tử mới ở một đầu đi kèm với việc loại bỏ một phần tử khỏi cùng một đầu. Các hoạt động ‘đẩy và‘ pop, được sử dụng để chèn và xóa tương ứng. Các hàm khác liên quan đến ngăn xếp là trống (), kích thước () và top (). Các ngăn xếp có thể được triển khai bằng các mô -đun và cấu trúc dữ liệu từ Thư viện Python - Danh sách, Bộ sưu tập.Deque và Queue.Lifoqueue. & NBSP;

Hàng đợi - Tương tự như ngăn xếp, hàng đợi là cấu trúc dữ liệu tuyến tính. Tuy nhiên, các mục được lưu trữ dựa trên nguyên tắc đầu tiên/ đầu tiên (FIFO). Trong một hàng đợi, các mục được thêm gần đây nhất sẽ bị xóa trước. Các hoạt động liên quan đến hàng đợi bao gồm enqueue (thêm các phần tử), dequeue (xóa các yếu tố), phía trước và phía sau. Giống như các ngăn xếp, hàng đợi có thể được triển khai bằng các mô -đun và cấu trúc dữ liệu từ Thư viện Python - Danh sách, Bộ sưu tập.Deque và Hàng đợi.

Cây-Cây là các cấu trúc dữ liệu phi tuyến tính trong Python và bao gồm các nút được kết nối bởi các cạnh. Các thuộc tính của cây là một nút được chỉ định là nút gốc, ngoài gốc, mọi nút khác đều có nút cha được liên kết và mỗi nút có thể có một số nút trẻ em tùy ý. Cấu trúc dữ liệu cây nhị phân là một trong những yếu tố có không quá hai đứa con. are a set of instructions that are executed to get the solution to a given problem. Since algorithms are not language-specific, they can be implemented in several programming languages. No standard rules guide the writing of algorithms. They are resource- and problem-dependent but share some common code constructs, such as flow-control (if-else) and loops (do, while, for). In the following sections, we will briefly discuss Tree Traversal, Sorting, Searching, and Graph Algorithms.

Thuật toán truyền tải cây & nbsp;

Traversal là một quá trình truy cập tất cả các nút của cây, bắt đầu từ nút gốc. Một cái cây có thể đi qua ba cách khác nhau:

-Truyền tải theo thứ tự liên quan đến việc truy cập cây con ở bên trái trước, theo sau là gốc, và sau đó là cây con bên phải. & Nbsp;

-Trong Traversal đặt hàng trước, lần đầu tiên được truy cập là nút gốc, theo sau là cây con bên trái, và cuối cùng, Subtree bên phải. & NBSP;

-Trong thuật toán Traversal sau đơn đặt hàng, cây con bên trái được truy cập trước, sau đó là cây con bên phải được truy cập, với nút gốc được truy cập cuối cùng.

Tìm hiểu thêm: Cách tạo cây quyết định hoàn hảoHow to Create Perfect Decision Tree

Sắp xếp thuật toán & nbsp;

Sắp xếp các thuật toán biểu thị các cách sắp xếp dữ liệu theo một định dạng cụ thể. Sắp xếp đảm bảo rằng tìm kiếm dữ liệu được tối ưu hóa ở mức cao và dữ liệu được trình bày ở định dạng có thể đọc được. Chúng ta hãy nhìn vào năm loại thuật toán sắp xếp khác nhau trong Python:

• Sắp xếp bong bóng - Thuật toán này dựa trên so sánh trong đó có nhiều lần hoán đổi các yếu tố liền kề nếu chúng theo thứ tự không chính xác. This algorithm is based on comparison in which there is repeated swapping of adjacent elements if they are in an incorrect order.
• Sắp xếp hợp nhất - dựa trên thuật toán phân chia và chinh phục, hợp nhất sắp xếp chia mảng thành hai nửa, sắp xếp chúng và sau đó kết hợp chúng. Based on the divide and conquer algorithm, Merge sort divides the Array into two halves, sorts them, and then combines them.
• Sắp xếp chèn - Sắp xếp này bắt đầu bằng việc so sánh và sắp xếp hai yếu tố đầu tiên. Sau đó, phần tử thứ ba được so sánh với hai phần tử được sắp xếp trước đó, v.v. This sorting begins with comparing and sorting the first two elements. Then, the third element is compared with the two previously sorted elements and so on.
• Sắp xếp vỏ - Đó là một hình thức sắp xếp chèn, nhưng ở đây, các yếu tố xa được sắp xếp. Một danh sách phụ lớn của một danh sách nhất định được sắp xếp và kích thước của danh sách được giảm dần cho đến khi tất cả các yếu tố được sắp xếp. & NBSP; It is a form of Insertion sort, but here, far away elements are sorted. A large sub-list of a given list is sorted, and the size of the list is progressively reduced until all the elements are sorted. 
• Sắp xếp lựa chọn - Thuật toán này bắt đầu bằng cách tìm giá trị tối thiểu từ danh sách các yếu tố và đặt nó vào một danh sách được sắp xếp. Quá trình này sau đó được lặp lại cho từng yếu tố còn lại trong danh sách chưa được phân loại. Phần tử mới vào danh sách được sắp xếp được so sánh với các phần tử hiện có của nó và được đặt ở vị trí chính xác. Quá trình tiếp tục cho đến khi tất cả các yếu tố được sắp xếp. This algorithm begins by finding the minimum value from a list of elements and puts it into a sorted list. The process is then repeated for each of the remaining elements in the list which is unsorted. The new element entering the sorted list is compared with its existing elements and placed at the correct position. The process goes on until all the elements are sorted.

Tìm kiếm thuật toán & nbsp;

Tìm kiếm các thuật toán giúp kiểm tra và truy xuất một yếu tố từ các cấu trúc dữ liệu khác nhau. Một loại thuật toán tìm kiếm áp dụng phương pháp tìm kiếm tuần tự trong đó danh sách được tuần tự đi qua và mọi phần tử được kiểm tra (tìm kiếm tuyến tính). Trong một loại khác, tìm kiếm khoảng, các phần tử được tìm kiếm trong các cấu trúc dữ liệu được sắp xếp (tìm kiếm nhị phân). Chúng ta hãy xem xét một số ví dụ:

• Tìm kiếm tuyến tính - Trong thuật toán này, mỗi mục được tìm kiếm tuần tự từng cái một. In this algorithm, each item is sequentially searched one by one.
• Tìm kiếm nhị phân - khoảng thời gian tìm kiếm được chia mỗi nửa. Nếu phần tử được tìm kiếm thấp hơn thành phần trung tâm của khoảng, khoảng thời gian được thu hẹp xuống nửa dưới. Nếu không, nó được thu hẹp vào nửa trên. Quá trình được lặp lại cho đến khi tìm thấy giá trị. & NBSP; The search interval is repeatedly divided in half. If the element to be searched is lower than the central component of the interval, the interval is narrowed to the lower half. Otherwise, it is narrowed to the upper half. The process is repeated until the value is found. 

Thuật toán đồ thị & nbsp;

Có hai phương pháp đi qua đồ thị bằng các cạnh của chúng. Đó là:

• Độ sâu đầu tiên (DFS)-Trong thuật toán này, một biểu đồ được chuyển qua một chuyển động sâu. Khi bất kỳ lần lặp nào phải đối mặt với ngõ cụt, một ngăn xếp được sử dụng để đi đến đỉnh tiếp theo và bắt đầu tìm kiếm. DFS được triển khai trong Python bằng cách sử dụng các loại dữ liệu đã đặt. In this algorithm, a graph is traversed in a depthward motion. When any iteration faces a dead end, a stack is used to go to the next vertex and start a search. DFS is implemented in Python using the set data types.
• Độ rộng đầu tiên (BFS)-Trong thuật toán này, một biểu đồ được chuyển qua một chuyển động rộng. Khi bất kỳ lần lặp nào phải đối mặt với một ngõ cụt, một hàng đợi được sử dụng để đi đến đỉnh tiếp theo và bắt đầu tìm kiếm. BFS được triển khai trong Python bằng cấu trúc dữ liệu hàng đợi. In this algorithm, a graph is traversed in a breadthward motion. When any iteration faces a dead end, a queue is used to go to the next vertex and start a search. BFS is implemented in Python using the queue data structure.

Phân tích thuật toán & NBSP;

• Một phân tích tiên nghiệm - điều này thể hiện một phân tích lý thuyết về thuật toán trước khi thực hiện nó. Hiệu quả của thuật toán được đo bằng cách cho rằng các yếu tố, chẳng hạn như tốc độ của bộ xử lý, là không đổi và không có hậu quả trên thuật toán. This represents a theoretical analysis of the algorithm before its implementation. An algorithm’s efficiency is measured by presuming that factors, such as processor speed, are constant and have no consequence on the algorithm.
• Một phân tích sau - Điều này đề cập đến phân tích thực nghiệm của thuật toán sau khi thực hiện nó. Một ngôn ngữ lập trình được sử dụng để thực hiện thuật toán đã chọn, theo sau là thực thi trên máy tính. Phân tích này thu thập số liệu thống kê, chẳng hạn như thời gian và không gian cần thiết cho thuật toán để chạy. This refers to the empirical analysis of the algorithm after its implementation. A programming language is used to implement the selected algorithm, followed by its execution on a computer. This analysis collects statistics, such as the time and space required for the algorithm to run.

Sự kết luận

Cho dù bạn là một cựu chiến binh trong lập trình hay mới đối với nó, bạn không thể bỏ qua các cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong Python. Những khái niệm này rất quan trọng khi bạn đang thực hiện các hoạt động trên dữ liệu và bạn cần tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu. Trong khi các cấu trúc dữ liệu giúp tổ chức thông tin, các thuật toán cung cấp các hướng dẫn để giải quyết vấn đề phân tích dữ liệu. Cùng nhau, họ cung cấp một cách để các nhà khoa học máy tính xử lý thông tin được cung cấp dưới dạng dữ liệu đầu vào.data structures and algorithms in Python. These concepts are crucial when you are performing operations on data, and you need to optimize data processing. While data structures help in organizing information, algorithms provide the guidelines to solve the problem of data analysis. Together, they provide a way to computer scientists for processing the information given as input data.

Nếu bạn tò mò tìm hiểu về khoa học dữ liệu, hãy xem chương trình PG điều hành của Iiit-B & nâng cấp trong Khoa học dữ liệu được tạo ra cho các chuyên gia làm việc và cung cấp hơn 10 nghiên cứu & dự án trường hợp, hội thảo thực tế, cố vấn với các chuyên gia trong ngành, 1 -N-1 với các cố vấn ngành, hơn 400 giờ học tập và hỗ trợ công việc với các công ty hàng đầu.

Mất bao nhiêu ngày để học các cấu trúc & thuật toán dữ liệu?

Khi nói đến khoa học máy tính, các cấu trúc dữ liệu và thuật toán được coi là chủ đề khó nhất trong tất cả. Nhưng, chúng thực sự quan trọng để học cho mọi lập trình viên. Nếu bạn đang dành khoảng 3-4 giờ hàng ngày, thì bạn sẽ yêu cầu ít nhất 6 đến 8 tuần để học các cấu trúc dữ liệu và thuật toán.

Không có dòng thời gian cứng nhắc ở đây vì nó sẽ hoàn toàn phụ thuộc vào tốc độ và khả năng học tập của bạn. Nếu bạn giỏi nắm bắt các nguyên tắc cơ bản, thì bạn sẽ thấy khá dễ dàng để hòa đồng với các khái niệm chuyên sâu về cấu trúc dữ liệu và thuật toán.

Các loại khác nhau của thuật toán là gì?

Một thuật toán là một thủ tục từng bước phải được tuân thủ để giải quyết bất kỳ vấn đề nào. Các vấn đề khác nhau cần các thuật toán khác nhau để giải quyết vấn đề. Mỗi lập trình viên chọn một thuật toán để giải quyết một vấn đề cụ thể dựa trên các yêu cầu và tốc độ của thuật toán.

Tuy nhiên, có một số thuật toán hàng đầu nhất định mà các lập trình viên thường xem xét để giải quyết các vấn đề khác nhau. Một số thuật toán nổi tiếng là thuật toán vũ lực, thuật toán tham lam, thuật toán ngẫu nhiên, thuật toán lập trình động, thuật toán đệ quy, thuật toán chia và chinh phục và thuật toán quay lại.

Việc sử dụng chính của Python là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng được sử dụng để thực hiện các hoạt động khác nhau. Điều tốt nhất về Python là nó không bị ràng buộc với bất kỳ ứng dụng cụ thể nào và bạn có thể sử dụng nó theo yêu cầu của bạn. Do sự sẵn có của các thư viện, tính linh hoạt và cấu trúc dễ hiểu, nó được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng nhiều nhất trong số các nhà phát triển.

Python chủ yếu được sử dụng để phát triển các trang web và phần mềm. Ngoài ra, nó cũng được sử dụng để tự động hóa nhiệm vụ, trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu. Python khá dễ học, và đây là lý do tại sao ngay cả những người không lập trình viên đang áp dụng ngôn ngữ này để tổ chức tài chính và thực hiện các nhiệm vụ hàng ngày khác.

Bạn muốn chia sẻ bài viết này?

Chuẩn bị cho một sự nghiệp của tương lai