Thuật toán Căn bản — Big-O & Cấu trúc tuyến tính

Bạn sẽ học được gì

Sau khoá học, bạn sẽ:

• Explain Big-O và phân biệt độ phức tạp lý thuyết vs hành vi thực tế (cache, branch)

• Analyze chi phí amortized của thao tác (dynamic array doubling, accounting/potential method)

• Trace đệ quy qua call stack và nhận diện điều kiện dừng / stack overflow

• Choose cấu trúc tuyến tính phù hợp (array vs linked list vs stack/queue/heap) theo bài toán

Chương trình

Nội dung khoá học

2 module sẵn sàng · 18 bài. Mỗi bài 18-25 phút đọc kỹ — không xem video, không hype.

1. 01

   Nền tảng — Cách đo và suy nghĩ về thuật toán

   8 bài · ~147 phút

   • 01Module 1 — Nền tảng: Cách đo và suy nghĩ về thuật toán5p
   • 02Độ phức tạp Big-O từ bản chất — Theta, Omega, amortized intro22p
   • 03Recursion & call stack — Khi đệ quy phá vỡ giới hạn ngăn xếp20p
   • 04Amortized analysis — ArrayList.add() O(1) dù đôi khi tốn O(n)20p
   • 05Cache locality — Vì sao mảng nhanh hơn linked list 25 lần22p
   • 06Framework giải bài thuật toán — 5 bước biến brute force thành tối ưu18p
   • 07Mini-challenge — findCommonElements: naive vs optimized30p
   • 08Module 1 — Tổng kết & cheat sheet: Nền tảng thuật toán10p
2. 02

   Cấu trúc tuyến tính

   10 bài · ~197 phút

   • 01Module 2 — Cấu trúc tuyến tính: tổng quan5p
   • 02Array vs ArrayList — Khi nào primitive thắng wrapper20p
   • 03Linked list — Vì sao production Java gần như không dùng LinkedList22p
   • 04Stack — LIFO từ chồng đĩa đến JVM call stack18p
   • 05Queue & Deque — FIFO, sliding window, ArrayDeque thay LinkedList22p
   • 06Circular buffer — Ring queue cho hot path & log buffer22p
   • 07PriorityQueue — Top-K, scheduler, Dijkstra cần queue thứ tự18p
   • 08Mini-challenge — Implement LRU Cache thủ công không dùng LinkedHashMap30p
   • 09Case Study: LMAX Disruptor — Ring buffer thắng BlockingQueue 10x30p
   • 10Module 2 — Tổng kết: cheat sheet cấu trúc tuyến tính10p