Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Sắp xếp
lượt xem 7
download
Trong chương này các bạn sẽ tìm hiểu một số bài toán sắp xếp và một số thuật toán sắp xếp như: Sắp xếp chèn – insertion sort, sắp xếp lựa chọn – selection sort, sắp xếp nổi bọt – bubble sort, sắp xếp shell-sort, sắp xếp trộn – merge sort, sắp xếp nhanh – quick sort, sắp xếp vun đống – heap sort. Mời các bạn cùng tham khảo.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Sắp xếp
- 3/29/2011 Nội dung Bài toán sắp xếp Chương 5 Một số thuật toán sắp xếp Sắp xếp Sắp xếp chèn – insertion sort Sắp xếp lựa chọn – selection sort Sắp xếp nổi bọt – bubble sort Sắp xếp shell-sort hiepnd@it-hut.edu.vn Sắp xếp trộn – merge sort Sắp xếp nhanh – quick sort Sắp xếp vun đống – heap sort Bài toán sắp xếp Bài toán sắp xếp Để tìm kiếm thông tin hiệu quả ta phải lưu giữ chúng theo Mỗi bản ghi có một khóa (key), ta có thể áp dụng các một thứ tự nào đó. phép so sánh < , > , =, ==, != trên khóa. Cách sắp xếp sách trong thư viện Sắp xếp các bản ghi bằng cách sắp xếp đối với khóa tương ứng của chúng. Lưu trữ từ trong từ điển Sắp xếp là một trong những bài toán quan trọng trong xử lý thông tin struct node { Nhiều thuật toán đã được đề xuất. long masoSV; char hoten[30]; Ta chỉ xét bài toán sắp xếp trong, không xét sắp xếp char diachi[50]; ngoài float diemTB; }; 1
- 3/29/2011 Các phương pháp sắp xếp Sắp xếp chèn cơ bản •Sắp xếp chèn •Sắp xếp chèn •Sắp xếp lựa chọn •Cài đặt bằng mảng •Sắp xếp nổi bọt •Cài đặt bằng danh sách moc nối •Sắp xếp shellsort •Phân tích •Bài tập Sắp xếp chèn Sắp xếp chèn Sắp xếp bằng cách chèn: Bắt đầu bằng một danh sách có thứ tự rỗng Lần lượt chèn thêm các phần tử cần sắp xếp vào danh sách có thứ tự đó. (Trong quá trình chèn phải đảm bảo danh sách vẫn đúng thứ tự) Kết thúc ta thu được danh sách các phần tử đã được sắp xếp theo thứ tự Chèn một phần tử mới vào một danh sách có thứ tự VD. Danh sách các con vật sắp theo thứ tự bảng chữ cái 2
- 3/29/2011 Sắp xếp chèn Sắp xếp chèn Các phần tử cần sắp xếp: hen, cow, cat, ram, ewe, dog Danh sách lưu trữ bằng mảng cat cat cat cow cow 0 1 2 3 4 MAX-1 cat cow dog dog …… cat cow ewe ewe ewe cow cow hen hen hen hen hen hen hen ram ram ram ram Còn trống Đã được xắp xếp Thêm Thêm Thêm Thêm Thêm Thêm hen cow cat ram ewe dog Chỉ số phần tử cuối (end) Sắp xếp chèn Sắp xếp chèn Lưu trữ bằng mảng: void insert (int A[], int &end, int value) Hàm sắp xếp chèn, các phần tử cần sắp xếp được lưu ở { mảng B, kết quả được lưu ở mảng A, n là số phần tử if(end==‐1) { end++; void insertionSort(const int B[], int n, int A[]) A[end]=value; { } int end=‐1; else for(int i=0; i
- 3/29/2011 Sắp xếp chèn Sắp xếp chèn Lưu trữ bằng danh sách móc nối Định nghĩa một nút Phần tử cần pHead chèn typedef struct node { NULL long masoSV; char hoten[30]; char diachi[50]; float diemTB; struct node *pNext; } NODE; pHead NULL Danh sách NODE *list=NULL; Sắp xếp chèn Sắp xếp chèn int insert(NODE *&pHead, long msSV, char ht[], char dc[], float diem) { NODE* ptr=(NODE*)malloc(sizeof(NODE)); ptr‐>masoSV=msSV; else strcpy(ptr‐>hoten,ht); { strcpy(ptr‐>diachi,dc); NODE *preQ=pHead; ptr‐>diemTB = diem; NODE *q=pHead‐>pNext; while(q!=NULL && q‐>masoSV pNext=NULL; q=q‐>pNext; pHead=ptr; } } else ptr‐>pNext=q; { preQ‐>pNext=ptr; if(pHead‐>masoSV >= msSV) } { } ptr‐>pNext=pHead; } pHead=ptr; } 4
- 3/29/2011 Phân tích Phân tích Thời gian thực hiện thuật toán chèn chính bằng tổng thời Trong trường hợp cài đặt bằng mảng: gian thực hiện các phép chèn vào danh sách có thứ tự. Số lệnh và phép so sánh thực hiện : Trong trường hợp cài đặt bằng mảng: Danh sách rỗng thì cần 1 so sánh + 2 phép gán Danh sách rỗng O(1) Tại thời điểm danh sách có end (0≤i0 phần tử) vòng lặp while hiện dịch chuyển phần tử mà chỉ thay đổi giá trị một vài thực hiện j lần (1≤j≤k) trung bình là k/2 con trỏ Giá trị của k sẽ là từ 1 đến n-1 (số lượng phần tử). Sắp xếp chèn hiệu quả khi thực hiện trên danh sách móc Vậy nối ! n 1 j n(n 1) T (n) O(1) O(1) O(n 2 ) j 1 2 4 5
- 3/29/2011 Bài tập Bài tập 1: Trường hợp tồi nhất của thuật toán sắp xếp chèn (số lượng phép so sánh phải thực hiện lớn nhất). Và trường hợp tốt nhất. Bài tập 2: Minh họa từng bước thuật toán sắp xếp chèn Sắp xếp lựa chọn đối với các dãy sau theo thứ tự tăng dần: a) 26 33 35 29 19 12 22 b) 12 19 33 26 29 35 22 •Sắp xếp lựa chọn c) 12 14 36 41 60 81 •Cài đặt d) 81 60 41 36 14 12 •Phân tích e) Tim Dot Eva Roy Tom Kim Guy Amy Jon Ann Jim •Bài tập Kay Ron Jan Sắp xếp lựa chọn Sắp xếp lựa chọn Dãy ban đầu 3 5 2 7 8 5 1 Nhược điểm của thuật toán chèn: cần rất nhiều thao tác di chuyển các bản ghi trong trường hợp lưu trữ bằng mảng. Bước 1 3 5 2 7 8 5 1 3 5 2 7 1 5 8 Kích thước bản ghi lớn, gồm nhiều trường và lưu trữ liên tục tốc độ thực hiện sẽ bị ảnh hưởng rất lớn. Bước 2 3 5 2 7 1 5 8 3 5 2 5 1 7 8 Khắc phục bằng phương pháp sắp xếp lựa chọn Bước … 3 5 2 5 1 7 8 Dãy cuối cùng 1 2 3 5 5 7 8 6
- 3/29/2011 Sắp xếp lựa chọn Sắp xếp lựa chọn void SelectionSort(NODE A[], int n) Một phần tử: { int i,j; typedef struct node int pos; { for(i=n‐1;i>=1;i‐‐) char hoten [30]; { float diem; pos=0; } NODE; for(j=1;j A[pos].diem) pos=j; } swap(A,pos,i); } } Sắp xếp lựa chọn Phân tích Hàm swap Vòng lặp ngoài cùng với biến chạy i thực hiện n-1 lần. void swap(NODE A[], int pos, int i) Vòng lặp bên trong { char tmp[30]; Lần thứ nhất thực hiện n-1 lần float d; Lần thứ hai thực hiện n-2 lần strcpy(tmp,A[pos].hoten); …. strcpy(A[pos].hoten,A[i].hoten); strcpy(A[i].hoten,tmp); Lần thứ i thực hiện n-i lần n(n 1) d=A[pos].diem; T (n) (n 1) (n 2) .. 1 O(n 2 ) A[pos].diem=A[i].diem; 2 A[i].diem=d; } 7
- 3/29/2011 Phân tích Bài tập Sắp xếp lựa chọn giảm số lần phải dịch chuyển dữ liệu Bài tập 1. Minh họa sắp xếp lựa chọn trên các dãy tới mức tối thiểu. a) 26 33 35 29 19 12 22 theo thứ tự tăng Cho hiệu quả tốt khi áp dụng sắp xếp với cấu trúc dữ liệu b) 12 19 33 26 29 35 22 theo thứ tự giảm lưu trữ liên tiếp trong bộ nhớ (VD. Mảng) c) Tim Dot Eva Roy Tom Kim Guy Amy Jon Ann Jim Kay Không hiệu quả so với sắp xếp chèn khi thực hiện trên Ron Jan theo thứ tự tăng của bảng chữ cái danh sách móc nối đơn! Bài tập 2. viết lại hàm sắp xếp lựa chọn trên mảng để có thể đếm được số lần hoán đổi dữ liệu. Tại sao lại kém hiệu quả hơn Bài tập 3. Áp dụng hàm đếm số lần hoán đổi dữ liệu khi sắp xếp chèn thực hiện sắp xếp chèn và lựa chọn trên mảng để so trên danh sách sánh hiệu quả của 2 phương pháp với 1 mảng số đầu móc nối ? vào có n phần tử (n=1000) sinh ngẫu nhiên Sắp xếp nổi bọt Dựa trên ý tưởng trong tuyển quặng: "Quặng nặng thì chìm xuống dưới còn tạp chất nhẹ thì nổi lên trên" Thực hiện so sánh lần lượt các phần tử nằm kề nhau, Sắp xếp nổi bọt nếu chúng không đúng thứ tự thì ta đổi chỗ chúng cho nhau. các phần tử có giá trị khóa lớn sẽ bị đẩy về cuối và khóa •Sắp xếp nổi bọt nhỏ sẽ bị đẩy lên trên (trong trường hợp sắp xếp tăng dần) •Cài đặt •Phân tích •Bài tập 8
- 3/29/2011 Sắp xếp nổi bọt Sắp xếp nổi bọt Dãy ban đầu 3 5 2 7 1 Lần lặp 2 3 2 5 1 7 3 5 2 7 1 3 2 5 1 7 2 3 5 1 7 lần lặp 1 3 5 2 7 1 3 2 5 7 1 2 3 5 1 7 3 2 5 7 1 2 3 5 1 7 2 3 1 5 7 3 2 5 7 1 3 2 5 1 7 kết thúc lần lặp 2 2 3 1 5 7 kết thúc lần lặp 1 3 2 5 1 7 Sắp xếp nổi bọt Sắp xếp nổi bọt Lần lặp 3 3 2 1 5 7 Lần lặp 4 2 1 3 5 7 3 2 1 5 7 2 3 1 5 7 2 1 3 5 7 1 2 3 5 7 2 3 1 5 7 2 1 3 5 7 kết thúc lần lặp 4 1 2 3 5 7 kết thúc lần lặp 3 2 1 3 5 7 Dãy đã được sắp xếp ! 9
- 3/29/2011 Sắp xếp nổi bọt Phân tích void BubbleSort(int A[], int n) { Giống như sắp xếp lựa chọn, thời gian thực hiện cỡ O (n 2 ) int i,j; Số lần thực hiện đổi chỗ các phần tử là nhiều hơn so với for(i=n‐1;i>0;i‐‐) sắp xếp lựa chọn. for(j=1;j
- 3/29/2011 Shellsort Shellsort Trong các phương pháp sắp xếp trên thì: Sắp xếp chèn phải di chuyển nhiều phần tử vì nó chỉ di chuyển các phần tử nằm gần nhau, nếu ta di chuyển các Sắp xếp lựa chọn thực hiện việc di chuyển phần tử ít phần tử ở xa thì hiệu quả thu được sẽ tốt hơn nhất, tuy nhiên nó vẫn phải thực hiện nhiều phép so sánh không cần thiết Sắp xếp chèn (trong trường hợp tốt nhất) phải thực hiện ít phép so sánh nhất D. L. SHELL(1959) đề xuất phương pháp sắp xếp diminishing-increment sort (sắp xếp độ tăng giảm dần), thường gọi là shellsort Cải tiến các phương pháp sắp xếp trên để tránh được các nhược điểm đó Shellsort Shellsort Ý tưởng của shellsort: Ban đầu so sánh và sắp xếp các khóa ở cách nhau k vị trí Sau mỗi lần sắp xếp hết các phần tử cách nhau k vị trí trong dãy ta cho k giảm đi Giá trị cuối cùng của k=1, ta chỉ việc sắp xếp các phần tử kề nhau, và dãy thu được sau bước này chính là dãy đã được sắp xếp Để sắp xếp các phần tử ta sử dụng phương pháp sắp xếp Ban đầu các phần tử cách nhau 5 vị trí được sắp xếp, chèn sau đó đến các phần tử cách nhau 3 vị trí, và cuối cùng là Dãy các số k được gọi là một dãy tăng(hoặc chuỗi khoảng các phần tử nằm cạnh nhau (cách 1 vị trí) cách) VD: 5, 3, 1 hoặc 1, 4, 10 11
- 3/29/2011 Shellsort Shellsort void InsertIncSort(int A[], int n, int inc) { int i,j,count,pos,tmp; for(i=0; itmp)) { } A[pos]=A[pos‐inc]; pos=pos‐inc; } A[pos]=tmp; } } } Phân tích Bài tập Cách chọn dãy tăng ảnh hưởng tới thời gian thực hiện của Bài tập 1: Giải thích tại sao ShellSort không dùng được với thuật toán ShellSort danh sách móc nối. Dãy tăng gồm các mũ của 2 là dãy tăng tồi nhất (VD. 8, 4, 2, 1): thời gian thực hiện bằng thời gian thực Bài tập 2: Minh họa ShellSort với dãy tăng 1,4,10 khi thực hiện insertionSort hiện trên các dãy số sau: Thời gian thực hiện tồi nhất: O(n2) với dãy tăng là ban a) 32, 95, 16, 82, 24, 66, 35, 19, 75, 54, 40, 43, 93, 68, 98, 23 đầu là n/2 sau đó giảm dần bằng cách chia đôi cho tới 1 b) 3, 7, 9, 0, 5, 1, 6, 8, 4, 2, 0, 6, 1, 5, 7, 3, 4, 9, 8, 2 Thời gian thực hiện tồi nhất: O(n3/2 ) với dãy tăng 2k 1 c) 20, 18, 17, 15, 14, 13, 12, 9, 8, 5, 2, 1 9 4i 9 2i 1 hoặc 4 3 2 1 i i O (n 4/3 ) với dãy tăng O(n log 2 n) với dãy tăng 2i 3 j Dãy tốt nhất : 1, 4, 10, 23, 57, 132, 301, 701, 1750 12
- 3/29/2011 Các phương pháp sắp xếp Sắp xếp trộn – mergeSort nâng cao (John von Neumann 1945) •Sắp xếp trộn – MergeSort •Sắp xếp trộn •Sắp xếp nhanh – QuickSort •Cài đặt •Sắp xếp đống – HeapSort •Phân tích •Bài tập Sắp xếp trộn Sắp xếp trộn Danh sách cần sắp xếp ban đầu là : Mỗi danh sách chứa 1 phần tử là danh sách đã sắp xếp. 26 33 35 29 19 12 22 Bước tiếp theo (bước trộn) ta lần lượt trộn các danh Ban đầu (bước chia) ta chia đôi danh sách thành các danh sách con lại với nhau để được danh sách có thứ tự. sách con, với mỗi danh sách con ta lại chia đôi cho đến khi các danh sách con chỉ có một phần tử Danh sách sau khi chia Danh sách ban đầu Trộn lần 1 Chia lần 1 Trộn lần 2 Chia lần 2 Trộn lần 3 Chia lần 3 13
- 3/29/2011 Sắp xếp trộn Sắp xếp trộn Cài đặt trên danh sách móc nối typedef struct node { int data; struct node *pNext; } NODE; Cây đệ quy của sắp xếp trộn của danh sách 26 33 35 29 19 12 22 Sắp xếp trộn Sắp xếp trộn Hàm chia tách danh sách thành 2 nửa void merge(NODE *first, NODE *second, NODE *&third) { NODE *ptr; void split(NODE *&first, NODE *&second) third=(NODE*)malloc(sizeof(NODE)); { third‐>pNext=NULL; NODE *start=first; ptr=third; NODE *end=first‐>pNext; while(end‐>pNext!=NULL && end‐>pNext‐>pNext!=NULL) NODE *p=first; { NODE *q=second; start = start‐>pNext; while(p!=NULL && q!=NULL) end = end‐>pNext‐>pNext; { } if(p‐>data data) second = start‐>pNext; { start‐>pNext=NULL; ptr‐>pNext=p; } p=p‐>pNext; ptr=ptr‐>pNext; ptr‐>pNext=NULL; } 14
- 3/29/2011 Sắp xếp trộn Sắp xếp trộn else void MergeSort(NODE *&pHead) { { ptr‐>pNext=q; if(pHead!=NULL && pHead‐>pNext!=NULL) q=q‐>pNext; { ptr=ptr‐>pNext; NODE *second=NULL; ptr‐>pNext=NULL; split(pHead,second); } MergeSort(pHead); } MergeSort(second); if(p==NULL) ptr‐>pNext=q; NODE *third=NULL; else ptr‐>pNext=p; merge(pHead,second,third); ptr=third; pHead=third; third=third‐>pNext; } free(ptr); } } Sắp xếp trộn Sắp xếp trộn Phân tích thao tác chia: Mỗi lần chia đôi ta phải duyệt hết danh sách Danh sách ban đầu có n phần tử thì cần thực hiện n lần duyệt. Lần chia thứ nhất danh sách chia thành 2 danh sách con n/2 phần tử. Mỗi danh sách con khi chia nhỏ ta cũng phải duyệt n/2 lần tổng là n/2+ n/2 =n lần …. Tổng cộng mỗi lần chia phải thực hiện n thao tác duyệt, mà có logn lần chia vậy độ phức tạp của thao tác chia là O(nlogn) 15
- 3/29/2011 Sắp xếp trộn Sắp xếp trộn Phân tích: trong thao tác kết hợp Độ phức tạp tính toán trung bình của sắp xếp trộn là O(nlogn) Đánh giá thời gian thực hiện thuật toán thông qua số lượng phép so sánh. Trong trường hợp cài đặt với danh sách liên tục (VD. Mảng) thì ta gặp vấn đề khó khăn với thao tác kết hợp là: Tại một mức số lượng phép so sánh tối đa không thể vượt số lượng phần tử của danh sách con tại mức đó Phải sử dụng thêm bộ nhớ phụ (dùng mảng phụ để tránh phải dịch chuyển các phần tử) Mức nhỏ nhất là logn thì có n danh sách con, để kết hợp thành n/2 danh sách cần n nhiều nhất phép so Nếu không sử dụng bộ nhớ phụ thì thời gian thực hiện là sánh O(n2) – chi phí cho việc dịch các phần tử trong mảng …. Chương trình viết phức tạp hơn so với dùng danh sách móc nối Tổng cộng mỗi mức phải thực hiện nhiều nhất n phép so sánh, mà có logn mức nên thời gian thực hiện thao tác kết hợp cỡ O(nlogn) Bài tập Bài tập 1. Minh họa MergeSort (vẽ cây đệ quy) cho các danh sách sau a) Tim Dot Eva Roy Tom Kim Guy Amy Jon Ann Jim Sắp xếp nhanh – QuickSort Kay Ron Jan (C. A. R. Hoare 1962) b) 32, 95, 16, 82, 24, 66, 35, 19, 75, 54, 40, 43, 93, 68 •Sắp xếp nhanh Bài tập 2. Cài đặt MergerSort cho trường hợp sắp xếp trên mảng. Gợi ý: sử dụng thêm một danh sách phụ để •Cài đặt lưu trữ. •Phân tích •Bài tập 16
- 3/29/2011 Sắp xếp nhanh Sắp xếp nhanh Ý tưởng: giống như sắp xếp trộn là chia danh sách thành 2 phần, tuy nhiên trong sắp xếp nhanh ý tưởng chia khác Dãy ban đầu 26 33 35 29 12 22 một chút. Một phần tử trong danh sách được chọn làm phần tử Chọn chốt 26, 26 12 22 33 35 29 ‘chốt’ (thường là phần tử đầu danh sách). dãy chia làm 2 phần Danh sách sau đó được chia thành 2 phần, phần đầu Chia tiếp 2 dãy con 26 12 22 33 29 35 gồm các phần tử nhỏ hơn hoặc bằng chốt, phần còn lại là các phần tử lớn hơn chốt. Kết hợp 2 dãy con Sau đó hai danh sách con lại được chọn chốt và chia và khóa 26 12 22 29 33 35 tiếp cho đến khi danh sách con chỉ có 1 phần tử Cuối cùng ta kết hợp 2 danh sách con và phần tử chốt từng mức lại ta được danh sách đã sắp xếp 12 22 26 29 33 35 Sắp xếp nhanh Sắp xếp nhanh Sắp xếp nhanh trên mảng: Cách chia danh sách với phần tử chốt void qSort(int A[], int start, int end) { 25 23 35 29 24 22 25 23 22 24 29 35 //chon phan tu dau lam chot if(start
- 3/29/2011 Sắp xếp nhanh Sắp xếp nhanh if(p
- 3/29/2011 Phân tích Phân tích Trong trường hợp tồi nhất Trong trường hợp trung bình C (n) n 1 C (0) C (n 1) n 1 C (n 1) n(n 1) C (n) 1.39n log n O(n) C (n) n 1 n 2 .. 1 0 2 S (n) 0.69n log n O (n) S (n) n 1 S (n 1) Độ phức tạp của thuật toán QuickSort (n 1)(n 2) Trong trường hợp tồi nhất O(n2) S (n) (n 1) n .. 3 3 S (2) 3 Trường hợp trung bình O(nlogn) 2 Phân tích Bài tập QuickSort tồi hơn sắp xếp chèn với mảng kích thước nhỏ, nên chỉ dùng khi mảng có kích thước lớn Bài tập 1. Minh họa QuickSort cho các danh sách sau Hiệu quả phụ thuộc vào cách chọn chốt, có nhiều (với 2 cách chọn chốt là đầu và chốt giữa) phương pháp chọn chốt : chốt đầu, giữa, ngẫu nhiên, a) Tim Dot Eva Roy Tom Kim Guy Amy Jon Ann Jim trung vị của 3 khóa … Kay Ron Jan So với sắp xếp trộn-mergerSort (cài đặt trên mảng) thì b) 32, 95, 16, 82, 24, 66, 35, 19, 75, 54, 40, 43, 93, 68 QuickSort cho hiệu quả tốt hơn c) 8, 8, 8, 8, 8 ,8 (các phần tử bằng nhau) Không phải sử dụng bộ nhớ phụ Không cần thực hiện thao tác trộn Bài tập 2. Cải tiến hàm quickSort để có thể đếm được số Nhưng kém hơn so với mergesort cài đặt trên danh sách phép so sánh và dịch chuyển phần tử. móc nối tương ứng 19
- 3/29/2011 Bài tập Sắp xếp vun đống Bài tập 3. Cải tiến thuật toán QuickSort để có thể tìm HeapSort được phần tử lớn nhất thứ k trong danh sách gồm n phần tử. •Đống •Sắp xếp vun đống •Cài đặt •Phân tích •Bài tập HeapSort HeapSort 2-tree : là cây nhị phân mà các nút trong (internal node) Định nghĩa đống – Heap: đều có đầy đủ 2 con là 2-tree cân bằng, lệch trái – left justified (nút lá xếp đầy phía bên trái trước) Không nút con nào có giá trị lớn hơn giá trị nút cha của nó Khái niệm Heap này khác với khái niệm vùng nhớ rỗi HEAP trong tổ chức bộ nhớ của chương trình Heap không phải là một cây nhị phân tìm kiếm 20
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu - Bài 1:Tổng quan về cấu trúc dữ liệu và giải thuật
47 p | 175 | 17
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu 1: Chương 1 - Lương Trần Hy Hiến
7 p | 162 | 9
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật trong C++ - Bài 8: Cấu trúc dữ liệu ngăn xếp
28 p | 77 | 9
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu giải thuật: Các kiểu dữ liệu trừu tượng cơ bản - Cấu trúc dữ liệu tuyến tính
92 p | 116 | 9
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây đỏ đen - Bùi Tiến Lên
25 p | 81 | 8
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật – Bài 17: Cấu trúc dữ liệu dạng cây
21 p | 77 | 8
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Các cấu trúc dữ liệu
193 p | 58 | 7
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây AA - Bùi Tiến Lên
30 p | 35 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 1 - Trần Minh Thái (2016)
62 p | 94 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 1 - Trần Minh Thái (Trường Đại học Hồng Bàng )
62 p | 159 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu - Chương 3: Cấu trúc cây
65 p | 58 | 6
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật – Chương 1: Tổng quan về giải thuật và cấu trúc dữ liệu
10 p | 66 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây - Bùi Tiến Lên
68 p | 40 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Cấu trúc dữ liệu cây AVL - Bùi Tiến Lên
38 p | 47 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 1 – Trần Minh Thái (2017)
67 p | 106 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu: Chương 1 - ThS. Thiều Quang Trung (2018)
44 p | 43 | 4
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Chương 2 - Th.S Thiều Quang Trung
41 p | 68 | 3
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu giải thuật: Cấu trúc dữ liệu
17 p | 50 | 2
Chịu trách nhiệm nội dung:
Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA
LIÊN HỆ
Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM
Hotline: 093 303 0098
Email: support@tailieu.vn