Lộ trình học

Cấu trúc dữ liệu và thuật toán với R

Q: Làm sao tạo hash map trong R?

Bằng một environment: h <- new.env(), rồi h[[key]] <- value để lưu và h[[key]] để đọc, trả về NULL nếu khóa không tồn tại. Environment được băm, có khóa là chuỗi và có ngữ nghĩa tham chiếu, nên một hàm sửa nó thì bên gọi cũng thấy thay đổi, khác với vector hay list. Một list có tên trông giống từ điển nhưng hoạt động như một giá trị: sửa nó trong hàm thì bản sao của bên gọi vẫn nguyên vẹn.

Q: Đệ quy sâu trong R có bị lỗi không?

Có thể. Mặc định options(expressions = 5000) giới hạn độ sâu lồng nhau khi đánh giá biểu thức, và một đệ quy sâu, chẳng hạn tìm kiếm theo chiều sâu dọc một chuỗi dài, sẽ dừng với lỗi evaluation nested too deeply. Tăng tùy chọn này cho thêm chút không gian; cách khắc phục đáng tin cậy là một stack tường minh trong vòng lặp, chính cấu trúc bạn xây ở bước một.

Q: Khóa học nào trong lộ trình không được dạy bằng R?

Ba khóa: quy hoạch động và chuỗi phỏng vấn Python, dạy bằng Python, và thao tác bit, dạy bằng C++. Chúng được liệt kê sau các bước, mỗi khóa có đường dẫn mở bằng chính ngôn ngữ của nó. Quy hoạch động chuyển sang trực tiếp, bảng ghi nhớ trong R là một vector được cấp phát trước, còn &, |, ^ và << của C++ trở thành các hàm bitwAnd, bitwOr, bitwXor và bitwShiftL.

Q: Có cần biết R trước khi bắt đầu lộ trình này không?

Ít nhất là vector, list, hàm, vòng lặp và chỉ số bắt đầu từ 1. Nếu những thứ đó còn mới với bạn, khóa học R của Coddy sẽ đưa bạn đến đó trước, miễn phí, và lộ trình này tiếp nối từ chỗ khóa học đó kết thúc.

Q: Tôi có nhận được chứng nhận cho lộ trình Cấu trúc dữ liệu & thuật toán không?

Có. Hoàn thành mọi bước và bạn nhận một chứng nhận miễn phí cho cả lộ trình Cấu trúc dữ liệu & thuật toán. Chứng nhận liệt kê từng khóa học bạn đã hoàn thành trên đường đi và liên kết đến chứng nhận riêng của từng khóa, để ai cũng có thể kiểm tra mọi kỹ năng được nêu. Bạn có thể thêm nó vào hồ sơ LinkedIn. Đây là chứng nhận hoàn thành của Coddy, không phải văn bằng được kiểm định.

Hỏi về cấu trúc dữ liệu trong R, hầu hết câu trả lời sẽ kể ra vector, list, ma trận, data frame và factor. Lộ trình này nói về nghĩa còn lại: stack, hàng đợi, danh sách liên kết, heap, cây và đồ thị của một khóa học thuật toán, những thứ mà R gốc không có. Bạn tự xây từng cấu trúc bằng R, rồi dùng chúng để sắp xếp, đệ quy và duyệt đồ thị, và kết thúc bằng các bài phỏng vấn được chấm điểm. Miễn phí, ngay trên trình duyệt, kèm chứng nhận ở hầu hết khóa học.

Bắt đầu học(miễn phí)

377 bài học284 thử thách702 câu hỏi trắc nghiệm

Phù hợp cho người mới
Trợ giúp lập trình bằng AI
Bài học tương tác thực hành
Có thuyết minh âm thanh cho mọi bài học
Bài trắc nghiệm để kiểm tra kiến thức
Một chứng nhận lộ trình ở cuối, cùng 23 chứng nhận trên đường đi

DSA với R, từng bước một

38 khóa học377 bài học284 thử thách702 câu hỏi trắc nghiệm

Mỗi bước là một nhóm khóa học có sẵn trên Coddy, và mọi nút "Bắt đầu" đều mở chúng bằng R. Ba khóa học chưa được dạy bằng R được liệt kê sau các bước.

1
Bước 1
Chuỗi cấu trúc dữ liệu, phần một
Bắt đầu bước nàyBắt đầuStack, hàng đợi, cây nhị phân, bảng băm và danh sách liên kết, mỗi cấu trúc được xây từ đầu bằng R rồi dùng để giải bài. Trong năm cấu trúc, chỉ bảng băm có thứ thay thế trong R gốc, đó là environment, và sau bước này bạn biết nó làm gì cho mình.Bắt đầu
5 khóa học, theo thứ tự
66 bài học56 thử thách4 dự án
2
Bước 2
Chuỗi cấu trúc dữ liệu, phần hai
Bắt đầu bước nàyBắt đầuDanh sách liên kết đôi, heap và hàng đợi ưu tiên, trie, đồ thị và cây AVL tự cân bằng. R đánh chỉ số từ 1, đúng như cách sách giáo khoa vẽ heap, nên con của một nút nằm ở 2 * i và 2 * i + 1 mà không cần nhớ độ lệch nào.Bắt đầu
5 khóa học, theo thứ tự
72 bài học62 thử thách3 dự án
3
Bước 3
Thuật toán sắp xếp
Bắt đầu bước nàyBắt đầuBubble sort, selection sort, insertion sort, merge sort, quick sort, heap sort, counting sort và radix sort, viết bằng R và xem trong công cụ trực quan hóa. Chính sort() cho bạn chọn shell sort, quicksort hay radix sort qua đối số method; sau bước này, bạn hiểu lựa chọn đó nghĩa là gì.Bắt đầu
8 khóa học, theo thứ tự
74 bài học38 thử thách319 câu hỏi7 dự án
4
Bước 4
Tư duy đệ quyTrang riêng
Bắt đầu bước nàyBắt đầuThử thách đệ quy bằng R, nơi options(expressions = 5000) giới hạn độ sâu lồng nhau của lời gọi và Recall cho một hàm tự gọi chính nó mà không cần lặp lại tên. Mỗi lời gọi có một environment mới, nên đệ quy sâu tốn cả bộ nhớ lẫn thời gian. Quy hoạch động và thao tác bit được liệt kê sau các bước, vì chúng được dạy bằng Python và C++.Bắt đầu Trang riêng15 bài học15 thử thách
5
Bước 5
Thuật toán đồ thị
Bắt đầu bước nàyBắt đầuTìm kiếm theo chiều rộng và theo chiều sâu, Dijkstra, Bellman-Ford, sắp xếp tô pô, Kruskal và Prim bằng R, trên đồ thị bạn đã xây ở bước hai. R gốc không có hàng đợi ưu tiên, nên heap từ bước hai chính là thứ Dijkstra cần, và đây cũng là những thuật toán mà các package mạng như igraph chạy giúp bạn.Bắt đầu
7 khóa học, theo thứ tự
63 bài học28 thử thách383 câu hỏi7 dự án
6
Bước 6
Luyện phỏng vấn
Bắt đầu bước nàyBắt đầuMười gói thử thách phỏng vấn và hai kho bài tập lập trình bằng R, chấm bằng test case: những bài toán lạ, giải mà không cần hướng dẫn, bằng chính ngôn ngữ bạn vẫn dùng để phân tích dữ liệu.Bắt đầu
12 khóa học, theo thứ tự
87 bài học85 thử thách

Bạn nhận được gì

Mọi thứ bạn sẽ dùng để học lập trình

Học qua thực hành

Viết code thật, truy vấn cơ sở dữ liệu, xây dựng trang web và làm chủ prompt AI. Các bài học tương tác bao quát mọi kỹ năng mà lập trình viên hiện đại cần.

playground.js

Trình chỉnh sửa code

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Test #1

Test #2

Test #3

Đầu vào

"Alex"

Đầu ra

"Hello, Coddy! Alex"

Xây dựng streak

Học đều đặn và nhìn tiến độ của bạn lớn dần! Theo dõi thói quen code mỗi ngày, bảo vệ streak bằng ngày đóng băng và nhận phần thưởng khi học mỗi ngày.

12 ngày streak

Quay lại ngày mai để giữ streak!

January 2026

Gấp đôi hoặc mất hết

Ngày 5/7

Đóng băng streak

2 left

Code ở mọi nơi

Mang hành trình lập trình theo bên mình! Không cài đặt, không tải về: chỉ cần mở ra và bắt đầu code. Có trên iOS, Android và Web với đánh giá 4,9 sao.

Tải về trênApp Store

Tải về trênGoogle Play

250

Biến

Tiếp tục

4.9

Đánh giá

Bạn không đơn độc

Thi đấu trên bảng xếp hạng toàn cầu, mời bạn bè để nhận phần thưởng và cùng nhau ăn mừng thành công. Học code cùng bạn bè vui hơn nhiều!

Giải đấu ChallengerTop 7 được thăng hạng

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Vùng thăng hạng

Mọi cách để học

Đọc, nghe, tự kiểm tra, hỏi AI hoặc tra cứu bất cứ điều gì bạn đã học. Mỗi bài học phù hợp với trình độ của bạn.

Giới thiệu về biến

Âm thanh

Biến là một vùng chứa có tên, lưu một giá trị mà bạn có thể dùng lại sau trong chương trình.

Trong Python, bạn tạo biến bằng cách viết tên, dấu bằng, rồi giá trị muốn lưu.

Giá trị có thể thay đổi theo thời gian. Gán lại tên đó chỉ đơn giản là trỏ nó tới một giá trị mới.

1xSarah

Nhận chứng nhận

Nhận chứng nhận cho mỗi khóa học bạn hoàn thành. Thêm vào hồ sơ LinkedIn và CV để cho nhà tuyển dụng thấy kỹ năng lập trình của bạn.

Giấy chứng nhận hoàn thành

Chứng nhận rằngNguyễn Văn Anđã hoàn thành xuất sắc

Python cơ bản

NgàyTh1 2026

Thêm vào LinkedIn

Vì sao nên học DSA với R trên Coddy

Những cấu trúc dữ liệu còn lại. Các kiểu riêng của R là thứ mà hầu hết hướng dẫn R gọi là cấu trúc dữ liệu, và khóa học R của Coddy dạy chúng. Một khóa học thuật toán thì nói về stack, hàng đợi, danh sách liên kết, heap, cây và đồ thị, những thứ R gốc không cung cấp. Tự xây chúng bằng R là cách để người phân tích dữ liệu nắm được nửa kia của khoa học máy tính mà công việc dữ liệu hay bỏ qua.
Cái giá của ngữ nghĩa R. R sao chép khi sửa đổi, nên một vector được nối dài bằng c(x, value) trong vòng lặp sẽ bị sao chép ở mỗi lượt, thời gian bình phương cho một việc tuyến tính; cấp phát trước sẽ khắc phục điều đó. Environment có ngữ nghĩa tham chiếu và tra cứu theo băm, nên chúng là hash map của R và là chỗ tự nhiên cho một nút bạn muốn sửa tại chỗ.
Gần như cả lộ trình bằng R. Mọi cấu trúc dữ liệu, thuật toán sắp xếp, thuật toán đồ thị, thử thách đệ quy và gói phỏng vấn đều được dạy bằng R. Ba khóa được dạy bằng ngôn ngữ khác và được liệt kê sau các bước, kèm đường dẫn đến từng khóa: quy hoạch động và chuỗi phỏng vấn Python bằng Python, thao tác bit bằng C++. Thao tác bit đọc hơi khác từ góc nhìn R, nơi & và | là toán tử logic còn phép toán bit là các hàm như bitwAnd.
Chấm điểm như một buổi phỏng vấn. Bài học nào cũng kết thúc bằng một thử thách R được kiểm tra bằng test case, và khi một test case không qua, Bugsy đọc code của bạn và gợi hướng sửa mà không đưa luôn đáp án. Chứng nhận miễn phí ở hầu hết khóa học, mỗi chứng nhận đều xác minh được tại URL riêng.

Câu hỏi thường gặp về DSA với R

Lộ trình này có nói về cấu trúc dữ liệu của R như vector và data frame không?

Chủ yếu là không. Các kiểu dữ liệu riêng của R là vector nguyên tử, list (có thể lồng nhau), ma trận, data frame và factor; chúng là nội dung của hầu hết hướng dẫn về cấu trúc dữ liệu trong R, và khóa học R của Coddy dạy chúng. Lộ trình này theo nghĩa của khoa học máy tính: stack, hàng đợi, danh sách liên kết, bảng băm, heap, trie, cây và đồ thị, được xây bằng R rồi dùng cho sắp xếp, đệ quy và thuật toán đồ thị.

R có phù hợp để học cấu trúc dữ liệu và thuật toán không?

Được, dù có chút trắc trở. R được thiết kế cho thống kê vector hóa, không phải cho các cấu trúc gồm những nút liên kết, nên danh sách liên kết hay cây đòi hỏi suy nghĩ nhiều hơn so với Python, và phỏng vấn lập trình hiếm khi dùng R. Với người phân tích dữ liệu, chính sự trắc trở đó lại có giá trị: biết rằng nối dài vector trong vòng lặp tốn thời gian bình phương, hay environment là một hash map, là điều giúp code R chạy được với dữ liệu thật.

Làm sao tạo hash map trong R?

Bằng một environment: h <- new.env(), rồi h[[key]] <- value để lưu và h[[key]] để đọc, trả về NULL nếu khóa không tồn tại. Environment được băm, có khóa là chuỗi và có ngữ nghĩa tham chiếu, nên một hàm sửa nó thì bên gọi cũng thấy thay đổi, khác với vector hay list. Một list có tên trông giống từ điển nhưng hoạt động như một giá trị: sửa nó trong hàm thì bản sao của bên gọi vẫn nguyên vẹn.

Đệ quy sâu trong R có bị lỗi không?

Có thể. Mặc định options(expressions = 5000) giới hạn độ sâu lồng nhau khi đánh giá biểu thức, và một đệ quy sâu, chẳng hạn tìm kiếm theo chiều sâu dọc một chuỗi dài, sẽ dừng với lỗi evaluation nested too deeply. Tăng tùy chọn này cho thêm chút không gian; cách khắc phục đáng tin cậy là một stack tường minh trong vòng lặp, chính cấu trúc bạn xây ở bước một.

Khóa học nào trong lộ trình không được dạy bằng R?

Ba khóa: quy hoạch động và chuỗi phỏng vấn Python, dạy bằng Python, và thao tác bit, dạy bằng C++. Chúng được liệt kê sau các bước, mỗi khóa có đường dẫn mở bằng chính ngôn ngữ của nó. Quy hoạch động chuyển sang trực tiếp, bảng ghi nhớ trong R là một vector được cấp phát trước, còn &, |, ^ và << của C++ trở thành các hàm bitwAnd, bitwOr, bitwXor và bitwShiftL.

Có cần biết R trước khi bắt đầu lộ trình này không?

Ít nhất là vector, list, hàm, vòng lặp và chỉ số bắt đầu từ 1. Nếu những thứ đó còn mới với bạn, khóa học R của Coddy sẽ đưa bạn đến đó trước, miễn phí, và lộ trình này tiếp nối từ chỗ khóa học đó kết thúc.

Tôi có nhận được chứng nhận cho lộ trình Cấu trúc dữ liệu & thuật toán không?

Có. Hoàn thành mọi bước và bạn nhận một chứng nhận miễn phí cho cả lộ trình Cấu trúc dữ liệu & thuật toán. Chứng nhận liệt kê từng khóa học bạn đã hoàn thành trên đường đi và liên kết đến chứng nhận riêng của từng khóa, để ai cũng có thể kiểm tra mọi kỹ năng được nêu. Bạn có thể thêm nó vào hồ sơ LinkedIn. Đây là chứng nhận hoàn thành của Coddy, không phải văn bằng được kiểm định.

Các lộ trình học khác

Cùng các khóa học, sắp xếp cho một vai trò khác. Tiến độ được giữ lại: khóa học đã hoàn thành ở một lộ trình được tính ở mọi lộ trình có khóa học đó.

Tất cả lộ trình học

Hình minh họa các ngôn ngữ lập trình của Coddy

Bắt đầu lộ trình Cấu trúc dữ liệu & thuật toán miễn phí

Bắt đầu học