Codility - SparseBinaryDecomposition

Trong quá trình lập trình JavaScript, việc hiểu rõ cách dữ liệu nhị phân được biểu diễn và xử lý là rất quan trọng. Sparse Binary Decomposition (phân rã nhị phân thưa) giúp bạn nắm vững cách kiểm tra và tạo ra các số nhị phân dạng “thưa” (không có hai bit 1 liền kề). Từ đó, bạn có thể sử dụng toán tử bitwise một cách tối ưu, giảm thiểu lỗi và tăng hiệu năng. Bài viết này không chỉ đưa ra lý thuyết mà còn kèm theo ví dụ mã nguồn, giải thích kết quả, cũng như cách áp dụng trong tình huống thực tế.

#1. Sparse Binary Decomposition là gì?

#Khái niệm quan trọng

  • Sparse Binary: Là dạng số nhị phân không có hai bit 1 liền kề.
  • Ví dụ:
    • Hợp lệ: 1010 (thập phân 10), 1001 (9)
    • Không hợp lệ: 1100 (12), 1011 (11)

Để giải bài toán, ta cần tìm một số Q ≤ N sao cho Q là Sparse Binary và P = N - Q cũng là Sparse Binary. Nếu không tìm được, trả về -1.

#2. Cách tiếp cận bài toán

#2.1. Phân tích từng bước

  1. Kiểm tra Sparse Binary: Kiểm tra xem một số có phải là Sparse Binary hay không.
  2. Tìm số Sparse gần nhất: Nếu N không phải Sparse Binary, ta tìm số gần nhất (nhỏ hơn hoặc bằng N) là Sparse Binary.
  3. Ghép cặp Q và P: Sau khi tìm được Q, kiểm tra P = N - Q. Nếu P là Sparse Binary, ta có đáp án.

#2.2. Lỗi thường gặp và cách khắc phục

  • Lặp vô hạn: Khi kiểm tra hay thao tác bit, nếu bạn không dịch bit đúng cách, có thể xảy ra vòng lặp vô hạn, ảnh hưởng đến Call Stack (ngăn xếp lời gọi hàm).

    Cách khắc phục:

    • Đảm bảo có điều kiện dừng rõ ràng.
    • Hiểu Execution Context (ngữ cảnh thực thi) để kiểm soát phạm vi biến và thứ tự thực thi, tránh các lỗi logic.

#3. Ví dụ mã nguồn và giải thích

Dưới đây là một đoạn mã minh họa. Tên biến và hàm dùng tiếng Anh để dễ đọc và tái sử dụng.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
function checkIsBinarySparse(N) {
  while (N) {
    if ((N & 1) === 0) {
      N >>= 1;
      continue;
    }
    if ((N >> 1) & 1) {
      return false;
    }
    N >>= 2;
  }
  return true;
}

function findSparseNumber(N) {
  let original = N;
  let currentBit = 0;
  let decreaseValue = 0;

  while (N) {
    if ((N & 1) === 0) {
      currentBit++;
      N >>= 1;
      continue;
    }
    if ((N >> 1) & 1) {
      decreaseValue += 2 ** (currentBit + 1);
    }
    currentBit += 2;
    N >>= 2;
  }

  return original - decreaseValue;
}

function execute(N) {
  let Q = N;
  if (!checkIsBinarySparse(Q)) Q = findSparseNumber(Q);

  let P = N - Q;
  if (checkIsBinarySparse(P)) {
    return Q;
  }
  return -1;
}

// Ví dụ minh họa
console.log(execute(24)); // Kết quả: 16
console.log(execute(20)); // Kết quả: 16
console.log(execute(10)); // Kết quả: 10
console.log(execute(5));  // Kết quả: 5

Giải thích ngắn gọn:

  • checkIsBinarySparse(N): Kiểm tra xem N có phải số Sparse Binary không.
  • findSparseNumber(N): Tìm số Sparse Binary nhỏ hơn hoặc bằng N.
  • execute(N): Tìm Q và P sao cho Q và P đều là Sparse Binary.

#3.1. Kết quả hiển thị

  • execute(24) trả về 16 vì 24 không phải Sparse Binary, nhưng 16 (10000 nhị phân) là Sparse Binary. Đồng thời, P = 24 - 16 = 8 cũng Sparse Binary.
  • Tương tự, execute(20) → 16, execute(10) → 10, execute(5) → 5.

#4. Kết quả thực tế

Test cases
Performance tests

#5. Ứng dụng thực tế

Hiểu rõ Sparse Binary Decomposition và toán tử bitwise giúp bạn:

  • Tối ưu hiệu suất: Xử lý dữ liệu nhị phân nhanh hơn, giảm tải cho hệ thống.
  • Đảm bảo tính ổn định của mã: Hạn chế lỗi logic khi làm việc với dữ liệu nhị phân phức tạp.
  • Khai thác Execution Context và Call Stack: Nhờ nắm vững ngữ cảnh thực thi và thứ tự lời gọi hàm, bạn sẽ giảm thiểu khả năng gặp phải vòng lặp vô hạn hoặc lỗi stack overflow.

Vậy là bạn đã hiểu cách xử lý Sparse Binary Decomposition với bitwise operations. Trong thực tế, kỹ thuật này giúp bạn tối ưu hiệu suất khi làm việc với dữ liệu nhị phân phức tạp. Hãy thử áp dụng vào các bài toán thuật toán của bạn để trải nghiệm sức mạnh của bitwise nhé!



Tags

Related posts