Danh sách 30 thuật toán dưới đây bao gồm các thuật toán kinh điển trong lý thuyết số học và lập trình. Nó bao gồm các thuật toán để tìm ước chung lớn nhất, tìm số nguyên tố, phân tích số thành tích các thừa số nguyên tố, mã hóa thông tin và nhiều thuật toán khác nhau. Các thuật toán này được sử dụng rộng rãi trong lập trình máy tính, thiết kế mạch điện tử số, và giải quyết các vấn đề khác liên quan đến toán học và khoa học máy tính. Việc hiểu và sử dụng các thuật toán này có thể giúp cho chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả.
- Thuật toán Euclid: Tìm ước chung lớn nhất của hai số nguyên dương a và b.
- Thuật toán Eratosthenes: Tìm tất cả các số nguyên tố nhỏ hơn hoặc bằng một số nguyên dương n cho trước.
- Thuật toán Phân tích thành thừa số nguyên tố: Phân tích một số nguyên thành tích các thừa số nguyên tố.
- Thuật toán RSA: Một thuật toán mã hóa đối xứng sử dụng cho việc mã hóa và giải mã thông tin.
- Thuật toán Miller-Rabin: Một thuật toán xác định tính nguyên tố của một số nguyên dương.
- Thuật toán Cổng And-Or-Inverter (AOI): Sử dụng để thiết kế mạch điện tử số.
- Thuật toán Sàng nguyên tố của Atkins: Tìm tất cả các số nguyên tố trong phạm vi n cho trước.
- Thuật toán Dijkstra: Tìm đường đi ngắn nhất giữa hai đỉnh trong đồ thị có trọng số không âm.
- Thuật toán Euler: Tìm đường đi qua tất cả các cạnh của một đồ thị một cách liên tục và trở về điểm xuất phát.
- Thuật toán Bézout: Tìm hai số nguyên dương x và y sao cho ax + by = gcd(a,b), với a, b là hai số nguyên dương và gcd(a,b) là ước chung lớn nhất của a và b.
- Thuật toán Fermat: Tìm một số nguyên tố bằng cách kiểm tra tính nguyên tố của các số theo công thức 2^(2^n) + 1.
- Thuật toán Pollard’s rho: Phân tích một số nguyên thành tích các thừa số nguyên tố bằng cách tìm kiếm chuỗi ngẫu nhiên trong phạm vi số nguyên dương n.
- Thuật toán Baby-step Giant-step: Giải phương trình a^x ≡ b (mod p) với p là số nguyên tố.
- Thuật toán Pohlig-Hellman: Giải phương trình a^x ≡ b (mod p) với p là số nguyên tố và a, b là số nguyên dương.
- Thuật toán ElGamal: Một thuật toán mã hóa đối xứng sử dụng cho việc mã hóa và giải mã thông tin.
- Thuật toán Shank’s baby-step giant-step: Giải phương trình a^x ≡ b (mod p) với p là số nguyên tố.
- Thuật toán Dixon’s factorization method: Phân tích một số nguyên thành tích các thừa số nguyên tố bằng cách tìm kiếm một số nguyên tố mà bình phương của nó có thể được biểu diễn dưới dạng một tích của các số nguyên tố khác.
- Thuật toán Lenstra elliptic curve factorization method: Phân tích một số nguyên thành tích các thừa số nguyên tố bằng cách sử dụng đường cong elliptic.
- Thuật toán Căn bậc hai (Square Root) trong trường hữu hạn: Tìm giá trị căn bậc hai của một số trong trường hữu hạn.
- Thuật toán Tonelli-Shanks: Tìm nghiệm của phương trình x^2 ≡ a (mod p) trong trường hữu hạn với p là số nguyên tố.
- Thuật toán Miller’s algorithm: Tìm nghiệm của phương trình x^2 ≡ a (mod p) trong trường hữu hạn với p là số nguyên tố.
- Thuật toán Schoof’s algorithm: Tính định thức số lượng điểm trên đường cong elliptic trong trường hữu hạn.
- Thuật toán Shanks-Tonelli algorithm: Tìm nghiệm của phương trình x^2 ≡ a (mod p) trong trường hữu hạn với p là số nguyên tố.
- Thuật toán Hensel lifting: Tìm nghiệm của phương trình f(x) ≡ 0 (mod p^k) dựa trên giá trị của f(x) ≡ 0 (mod p).
- Thuật toán Coppersmith’s algorithm: Tìm nghiệm của hệ phương trình đa thức.
- Thuật toán Pocklington’s algorithm: Tìm số nguyên tố p bằng cách tìm số nguyên tố q sao cho (p-1)/q là số nguyên tố và sử dụng định lý Wilson.
- Thuật toán Williams’ p+1 algorithm: Phân tích một số nguyên thành tích các thừa số nguyên tố bằng cách tìm một số nguyên tố p sao cho p+1 có nhiều thừa số nguyên tố.
- Thuật toán Pollard’s p-1 algorithm: Phân tích một số nguyên thành tích các thừa số nguyên tố bằng cách tìm một số nguyên tố p sao cho (a^(p-1) – 1) chia hết cho p với a là một số nguyên dương bất kỳ.
- Thuật toán Berlekamp’s algorithm: Phân tích một đa thức thành tích của các đa thức nhỏ hơn.
- Thuật toán Chabauty’s method: Tìm số điểm trên đường cong elliptic trong trường hữu hạn.
Việc hiểu và sử dụng các thuật toán nêu trên sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả và tối ưu hóa thời gian và tài nguyên của bạn. Tuy nhiên, không phải ai cũng cần biết và sử dụng tất cả các thuật toán này trong công việc lập trình. Vì vậy, khi học lập trình, hãy tập trung vào việc hiểu cách giải quyết các vấn đề cụ thể bằng các công cụ và thuật toán phù hợp nhất. Học tập và sử dụng các thuật toán tốt sẽ giúp bạn trở thành một lập trình viên tốt hơn và tăng khả năng giải quyết các vấn đề liên quan đến toán học và khoa học máy tính.