INTRODUCTION TO PROBLEM SOLVING AND ALGORITHMS
XÂY DỰNG NỀN TẢNG THUẬT TOÁN VỮNG CHẮC

Nội dung: Lập trình là gì và tại sao nó là kỹ năng sinh tồn trong thời đại AI? Lập trình không chỉ là gõ code (việc mà AI sẽ thay thế bạn nhanh chóng), mà còn trải qua nhiều công đoạn khác nhau.

Thực hành: Làm quen với cấu trúc chương trình, kiểu dữ liệu, toán tử, cách nhập/xuất cơ bản và giao tiếp với hệ thống máy chấm bài tự động.

Nội dung: Dạy máy tính cách "ra quyết định". Ứng dụng lệnh if/else, switch-case vào các bài toán thực tế như tính năm nhuận, tính tiền điện bậc thang.

Lưu ý: Các cạm bẫy khi lồng ghép các điều kiện phức tạp.

Nội dung: Sức mạnh tự động hóa của máy tính nằm ở đây. Lập trình viên cần phải đề xuất và đánh giá được một thuật toán chính xác, hiệu quả, tránh "sai một ly, đi một dặm".

Thực hành: Phân biệt và vận dụng linh hoạt for, while, do-while, cùng các kỹ thuật điều khiển luồng như break, continue.

Nội dung: Bí quyết để code không dài dòng và rối rắm. Khái niệm về hàm, tham số, giá trị trả về. Cách phân chia chương trình, quản lý biến cục bộ và biến toàn cục.

Thực hành: Giải quyết bài toán số nguyên tố, tìm Ước chung lớn nhất.

Nội dung: Cách lưu trữ hàng trăm, hàng ngàn dữ liệu có cùng đặc điểm.

Điểm mới của Green 2.0: Tiếp cận ngay với các cấu trúc mảng động hiện đại như vector (C++), ArrayList (Java), list (Python) thay vì mảng tĩnh truyền thống.

Nội dung: Bước vào không gian dữ liệu đa chiều (Bảng tính, Ma trận cờ vua, Điểm ảnh).

Mở rộng: Giới thiệu thêm các cấu trúc dữ liệu cực kỳ mạnh mẽ trong Python như tuple, set, dict.

Nội dung: Làm việc với văn bản. Khám phá string (C++), String (Java), str (Python) và bảng mã ASCII.

Thực hành: Giải quyết bài toán chuẩn hóa tên, mã hóa cơ bản.

Mục tiêu: Dừng lại để nhìn lại. Bài kiểm tra lý thuyết và thực hành dưới áp lực thời gian thực, giúp hệ thống hóa kiến thức nửa đầu khóa học và chuẩn bị tâm lý cho giai đoạn tiếp theo.

Nội dung: Tư duy lập trình theo một cách hoàn toàn khác, rất hiệu quả cho các thuật toán nâng cao: "Hàm tự gọi lại chính nó". Hiểu rõ cơ chế Call Stack, Stack Overflow.

Thực hành: Các bài toán kinh điển như chuỗi Fibonacci, chuyển đổi hệ cơ số.

Nội dung: Chuyển đổi từ tư duy "biến rời rạc" sang tư duy "đối tượng". Sử dụng class (trong C++, Java, Python) để gom nhóm dữ liệu.

Thực hành: Học cách tạo constructor, thuộc tính và các phương thức chuyên biệt.

Nội dung: Làm quen với khái niệm Độ phức tạp thuật toán (Time Complexity and Space Complexity). Cài đặt các thuật toán nền tảng (Insertion Sort, Merge Sort).

Mở rộng: Học cách tối ưu công việc bằng hàm sort() tích hợp sẵn trong các ngôn ngữ.

Nội dung: Vượt qua giới hạn của Mảng. Khám phá cấu trúc dữ liệu dạng chuỗi liên kết linh hoạt.

Mở rộng: Nắm vững khái niệm Con trỏ (Pointer trong C++).

Nội dung: Chặng nghỉ chiến lược. Giải quyết các thắc mắc tồn đọng, hoàn thiện bài tập và xâu chuỗi toàn bộ kiến thức thành một khối thống nhất.

Nội dung: Mô phỏng dữ liệu phân cấp (Cây thư mục, sơ đồ tổ chức). Khái niệm Cây nhị phân (Binary Tree), Cây nhị phân tìm kiếm (BST) và các phép duyệt cây cơ bản.

Nội dung: Mạng xã hội, Google Maps hoạt động dựa trên cấu trúc nào? Giới thiệu về đồ thị, đỉnh, cạnh, bậc và biểu diễn đồ thị.

Hoạt động: Trận đấu cuối cùng. Vượt qua bộ đề thi tổng hợp để khẳng định năng lực, tự tin cầm tấm vé bước sang khóa Big-O Blue hoặc bất kỳ hành trình công nghệ nào khác.