Mô hình hóa các mạng lưới quan hệ, đường giao thông và bài toán tối ưu không gian trạng thái bằng lý thuyết đồ thị ứng dụng trong Python.
bài tập có chấm code
Bài tập theo chuyên đề, có đề bài, ví dụ và starter code riêng.
cơ bản
Củng cố nền tảng và làm quen với kỹ thuật cốt lõi.
trung bình
Kết hợp nhiều bước suy luận để vận dụng kiến thức.
nâng cao
Thử thách tối ưu, cấu trúc dữ liệu và thuật toán chuyên sâu.
Lưu đồ thị bằng danh sách kề (dict of lists) hoặc ma trận kề.
Duyệt theo chiều rộng dùng queue và duyệt theo chiều sâu bằng đệ quy.
Đếm số thành phần liên thông và phát hiện chu trình trên đồ thị có hướng/vô hướng.
Cài đặt thuật toán Dijkstra tìm đường đi ngắn nhất trong đồ thị có trọng số dương.
Quên mảng đánh dấu đã thăm (visited set) dẫn đến duyệt lặp vô hạn khi đồ thị có chu trình.
Nhầm lẫn giữa hàng đợi FIFO (cho BFS) và ngăn xếp LIFO (cho DFS).
Trong mỗi mức độ, bài tập được xếp từ dễ nhất đến khó nhất — hãy đi theo số bước.
Biểu diễn đồ thị là bước khởi đầu bắt buộc của mọi bài toán đồ thị (BFS, DFS, Dijkstra). Danh sách cạnh (Edge List) thường được cung cấp ở đầu vào, nhưng danh sách kề (Adjacency Li…
Cho một mê cung dạng ma trận grid kích thước R × C, trong đó ô có giá trị 0 là đường đi tự do và 1 là vật cản không thể đi vào.
Viết lớp DisjointSetUnion:
Cho đồ thị có hướng gồm n đỉnh (được đánh số từ 0 đến n - 1) và danh sách các cạnh edges dạng (u, v, w) biểu thị cạnh từ u → v có trọng số w.
Cho đồ thị vô hướng gồm n đỉnh (từ 0 đến n - 1) và danh sách các cạnh edges.
Hệ thống mạng truyền thông giữa các máy chủ AI tại AI Empire Academy gồm n nút mạng được đánh số từ 0 đến n - 1. Các liên kết hai chiều giữa các máy chủ được biểu diễn dưới dạng da…
Chương trình đào tạo tại AI Empire Academy bao gồm num\_courses khóa học được đánh số từ 0 đến num\_courses - 1. Một số khóa học có yêu cầu tiên quyết: để học khóa u, học viên phải…