Khóa học Cấu Trúc Dữ Liệu & Giải Thuật Với Java – Thân Triệu

Giới Thiệu Khóa học Cấu Trúc Dữ Liệu & Giải Thuật Với Java – Thân Triệu

Khóa học được thiết kế theo hướng thực chiến – hệ thống – tối ưu, giúp bạn làm chủ Data Structures & Algorithms (DSA) bằng Java. Nội dung đi từ nền tảng (mảng, danh sách liên kết, ngăn xếp, hàng đợi…) đến các cấu trúc nâng cao (cây, heap, đồ thị…) và tư duy giải thuật (đệ quy, quay lui, tham lam, chia để trị, quy hoạch động). Mỗi chủ đề đều gắn với bài tập có test case, phân tích độ phức tạp và mẹo tối ưu hóa để bạn sẵn sàng cho phỏng vấn/kỳ thi kỹ thuật và các dự án hiệu năng cao.

Mục tiêu khóa học

✅ Nắm vững độ phức tạp thời gian/không gian (Big-O), biết đọc – phân tích – so sánh thuật toán.

✅ Thành thạo cấu trúc dữ liệu cốt lõi: Array, Linked List, Stack, Queue, Hash Table/Map, Set.

✅ Làm chủ cấu trúc nâng cao: Tree/BST, Heap/Priority Queue, Trie, Union-Find (DSU), Segment/ Fenwick Tree (định hướng).

✅ Hiểu và áp dụng mô hình tư duy thuật toán: Recursion, Backtracking, Greedy, Divide & Conquer, Dynamic Programming.

✅ Giải quyết bài toán đồ thị với BFS/DFS, Shortest Path (Dijkstra), MST (Kruskal/Prim), Topological Sort.

✅ Viết code Java sạch – tối ưu – dễ kiểm thử, khai thác Collections, Generics, và quy ước đặt tên/đóng gói.

Lợi ích khi tham gia

• Hình thành tư duy thuật toán có hệ thống, không còn “bí ý tưởng” khi gặp bài lạ.
• Bộ template Java (I/O nhanh, graph, heap, DSU, DP…) tái sử dụng cho bài tập/phỏng vấn.
• Lộ trình luyện tập kèm test case & hint, dễ tiến bộ theo từng cấp độ.
• Tăng lợi thế khi phỏng vấn Backend/Android/Full-stack, thi tuyển thực tập/sinh viên tài năng.
• Ứng dụng vào tối ưu mô-đun hiệu năng cao trong sản phẩm thực tế.

Lộ trình & nội dung chi tiết

1. Warm-up & Big-O: phân tích độ phức tạp, tư duy tối ưu từng bước.
2. Array & String: hai con trỏ, trượt cửa sổ (sliding window), sắp xếp & tìm kiếm.
3. Linked List: singly/doubly, fast-slow pointer, đảo ngược, phát hiện chu trình.
4. Stack & Queue: ngăn xếp đơn điệu, hàng đợi vòng, ứng dụng trong biểu thức & sliding window.
5. HashMap/HashSet: đếm tần suất, tra cứu nhanh, kỹ thuật hashing & xử lý va chạm.
6. Tree & BST: duyệt (pre/in/post/level), cân bằng, LCA, thao tác trên BST.
7. Heap & Priority Queue: top-k, k-way merge, median stream.
8. Trie: từ điển tiền tố, auto-complete, đếm từ.
9. Union-Find (DSU): nối thành phần liên thông, kiểm tra chu trình.
10. Graph căn bản: BFS/DFS, connected components, topo sort.
11. Đường đi ngắn nhất & MST: Dijkstra/Bellman-Ford (định hướng), Kruskal/Prim.
12. Paradigms:

• Greedy: chứng minh lựa chọn tối ưu, bài toán lịch, khoảng, coin change.
• Divide & Conquer: merge sort, quicksort, binary search nâng cao.
• Dynamic Programming: 1D/2D DP, knapsack, LIS, edit distance, bitmask DP (định hướng).

13. Kỹ năng thi/phiên phỏng vấn: phân tích đề, edge cases, viết test, tối ưu I/O Java.
14. Mini-projects & tổng kết: áp dụng cấu trúc dữ liệu cho module thực tế (suggestion, ranking, path planner…).

Yêu cầu đầu vào

• Biết Java cơ bản (biến, hàm, mảng, lớp/đối tượng) hoặc ngôn ngữ bất kỳ và sẵn sàng chuyển sang Java.
• Biết OOP & Collections là lợi thế; tinh thần luyện tập đều đặn.

Ai nên tham gia khóa học này?

👤 Sinh viên/Người mới muốn xây nền DSA vững để học thuật toán bài bản.

👤 Developer (Backend/Android/Full-stack) cần nâng trình tối ưu & xử lý dữ liệu lớn.

👤 Ứng viên chuẩn bị phỏng vấn cần luyện pattern giải quyết bài toán & code sạch.

👤 Lập trình viên thi đấu/học thuật muốn hệ thống hóa kiến thức & template Java.

Sản phẩm & đánh giá

• Bộ bài tập phân cấp (easy → hard) có test case và phân tích.
• Template Java dùng lại: FastReader, Graph, Heap, DSU, DP khung.
• Mini-project: áp dụng heap/trie/graph cho module gợi ý, xếp hạng hoặc tìm đường.
• Đánh giá qua checkpoint & bài thi cuối (thời gian giới hạn + bộ test tự chấm).

Cấu Trúc Dữ Liệu & Giải Thuật Với Java – Thân Triệu không chỉ giúp bạn “giải đúng” mà còn giải nhanh & đẹp, chuyển hoá tư duy thành mô hình – công thức – template. Hoàn thành khóa học, bạn tự tin bước vào phỏng vấn kỹ thuật, tham gia dự án yêu cầu hiệu năng, và tiếp tục chinh phục các chủ đề thuật toán nâng cao.