FE Master 2026
FE Master

PHẦN A: KIẾN THỨC

PHASE 1: CƠ SỞ KHOA HỌC MÁY TÍNH (DAY 1-30)

1
Hệ đếm & Dữ liệuPart A
2
Số bù 2 & Số thực (Floating Point)Part A
3
Mạch Logic & Cổng LogicPart A
4
Kiến trúc CPUPart A
5
Bộ nhớ (Memory)Part A
6
Hệ điều hành (OS)Part A
7
Tiến trình & LuồngPart A
8
Mạng máy tính: OSI 7 LayerPart A
9
Internet & IP/TCPPart A
10
HTTP & DNSPart A
11
Database Cơ bản & Mô hình ERPart A
12
Chuẩn hóa Database (1NF → 3NF)Part A
13
SQL Cơ bản (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)Part A
14
SQL Nâng cao (JOIN, GROUP BY, SubQuery)Part A
15
Transaction & ACIDPart A
16
Phát triển Phần mềm (SDLC & Models)Part A
17
Thiết kế Hệ thống (DFD, UML)Part A
18
Kiểm thử Phần mềm (Testing)Part A
19
Quản lý Dự án (PMBOK, WBS, Gantt)Part A
20
Review: Database & Phát triển PMPart A
21
Chiến lược Kinh doanh Chuyên sâu (SWOT, PPM)Part A
22
Marketing Mix & Data MiningPart A
23
Chiến lược Hệ thống & Cải tiến Quy trìnhPart A
24
Pháp luật IT & Hợp đồng (Quan trọng)Part A
25
Quản lý Dự án (PMBOK & EVM)Part A
26
Lưu trữ & Tính toán RAIDPart A
27
Công nghệ Mạng (LAN/WAN/Wifi)Part A
28
An toàn thông tin (Threats & Attacks)Part A
29
Mã hóa & Chữ ký sốPart A
30
Review Phase 1: Foundation (Tổng ôn tập)Part A

PHẦN A: KIẾN THỨC

PHASE 2: LOGIC & TỰ ĐỘNG HÓA (DAY 31 - 50)

31
Tư duy Thuật toán & Kỹ năng Trace CodePart A
32
Thuật toán Sắp xếp Cơ bản (Basic Sorting)Part A
33
Thuật toán Sắp xếp Nâng cao (Advanced Sorting)Part A
34
Thuật toán Tìm kiếm (Searching) & HashingPart A
35
Cấu trúc dữ liệu: Stack & QueuePart A
36
Cấu trúc dữ liệu: Array & Linked ListPart A
37
Graph (Đồ thị) & Thuật toán tìm đườngPart A
38
Tree (Cây) & Binary Search TreePart A
39
Độ phức tạp thuật toán (Big O Notation)Part A
40
Review Phase 2 Part 1: Algorithms MasterPart A
41
Tư duy Lập trình: Logic & Bảng Chân TrịPart A
42
Bộ nhớ: Stack vs Heap & Con trỏPart A
43
CTDL & Giải thuật: Độ phức tạp Big OPart A
44
OOP 1: Class, Object & Đóng góiPart A
45
OOP 2: Kế thừa & Đa hình (Inheritance & Polymorphism)Part A
46
Collections List/Set/Map - Hộp đựng đồ vạn năngPart A
47
Đệ quy (Recursion) - Giấc mơ trong giấc mơPart A
48
Kỹ thuật Bit (Bitwise) - Quyền năng tối thượngPart A
49
Design Patterns: Singleton & FactoryPart A
50
Tổng kết Phase 2: Chân dung Master CoderPart A

PHẦN A: KIẾN THỨC

PHASE 3: ĐI SÂU VÀO HỆ THỐNG (DAY 51 - 75)

51
Kiến trúc Máy tính: CPU & PipelinePart A
52
Bộ nhớ đệm: Cache InternalsPart A
53
Dữ liệu: Float & IEEE 754 Deep DivePart A
54
Hệ điều hành: Process InternalsPart A
55
Lập lịch CPU: Scheduling AlgorithmsPart A
56
Quản lý bộ nhớ: Virtual Memory & PagingPart A
57
Lưu trữ: Disk Anatomy & RAIDPart A
58
Ảo hóa & Containerization (Docker)Part A
59
Độ tin cậy & SRE BasicsPart A
60
Tổng ôn Hardware & OS ArchitectPart A
61
Mạng máy tính: Packet Analysis & WiresharkPart A
62
Giao vận: TCP Internals Deep DivePart A
63
Subnetting: VLSM & CIDR MasterclassPart A
64
Định tuyến: OSPF & BGP InternalsPart A
65
DNS & HTTP/2, HTTP/3 (QUIC)Part A
66
Database Indexing: B-Tree vs HashPart A
67
Normalization & DenormalizationPart A
68
NoSQL & Distributed DataPart A
69
Transaction & Concurrency ControlPart A
70
Review: System Design InterverviewPart A
71
An toàn thông tin: CIA & Risk ManagementPart A
72
Mật mã học: Encryption & HashingPart A
73
Xác thực: Authentication & OAuth 2.0Part A
74
Tấn công Web: SQL Injection & XSSPart A
75
Hạ tầng & Tổng ôn An toàn thông tinPart A

PHẦN A: KIẾN THỨC

PHASE 4: QUẢN LÝ IT & CHIẾN LƯỢC (DAY 76 - 85)

76
Quản lý Dự án I: PMBOK & Tam giác vàngPart A
77
Quản lý Thời gian: WBS & Đường Găng (CPM)Part A
78
Quản lý Chi phí: EVM (Earned Value Management)Part A
79
Quản lý Dịch vụ: ITIL & SLAPart A
80
Kiểm toán hệ thống & Kiểm soát nội bộPart A
81
Chiến lược Kinh doanh: SWOT & PPMPart A
82
Marketing & Tài chính: 4P & BSCPart A
83
Pháp luật IT: Bản quyền & Hợp đồngPart A
84
Tiêu chuẩn hóa: ISO & Code of ConductPart A
85
Tổng kết Phase 4: Quản lý & Chiến lượcPart A

PHẦN B: KỸ NĂNG

PHASE 5: TRẬN CHIẾN CUỐI CÙNG - LUYỆN ĐỀ PART B (DAY 86 - 100)

86
Part B Security: CIA & Xác thực UserPart B
87
Mã hóa: Đối xứng vs Bất đối xứngPart B
88
Chữ ký số & PKIPart B
89
Các loại tấn công mạng (Cyber Attacks)Part B
90
Hạ tầng bảo mật: Firewall, DMZ & VPNPart B
91
Pseudo-code Drills: Cấu trúc dữ liệu cơ bảnPart B
92
Pseudo-code Drills: Sorting & SearchingPart B
93
Pseudo-code Drills: Logic & BitwisePart B
94
Pseudo-code Drills: Kỹ thuật đệ quyPart B
95
Bài toán thực tế Part B: Nén dữ liệu RLEPart B
96
Part B Math: Tính toán phần cứngPart B
97
Part B Math: Tính toán Mạng (Subnet)Part B
98
Chiến thuật làm bài Part BPart B
99
Tổng ôn tập: Điểm mù kiến thứcPart B
100
FINAL DAY: Lời kết & Chúc may mắnPart B

Ver: 2026.02.21-v2

Học tậpThi thửHồ sơ
FE Master 2026
Đăng nhập
FE Master 2026

app.description

Liên kết hữu ích

  • Trang chủ
  • Blog & Tin tức
  • Đăng nhập

Pháp lý

  • Chính sách bảo mật
  • Điều khoản dịch vụ

Kết nối

  • Về chúng tôi
  • Liên hệ

© 2026 FE Master. All rights reserved.

Made with ♥ by Baryuu
Trang chủ
PHASE 2: LOGIC & TỰ ĐỘNG HÓA (DAY 31 - 50)/Ngày 37/100
DAY 37🇯🇵 グラフアルゴリズム

Graph (Đồ thị) & Thuật toán tìm đường

37%

Quảng cáo • Advertisement

📢 Sponsor Ad

Google AdSense

lesson.content.title

lesson.content.subtitle

🎯 Thế giới phẳng là một Đồ thị

Mạng xã hội (Facebook), Bản đồ (Google Maps), Internet... tất cả đều là Graph.

  • Đỉnh (Vertex/Node): Đại diện cho đối tượng (Người, Thành phố).
  • Cạnh (Edge): Đại diện cho mối quan hệ (Kết bạn, Đường đi). Có thể có Hướng (Directed) hoặc Vô hướng (Undirected), có Trọng số (Weighted - Độ dài đường đi).

1. Duyệt đồ thị: BFS vs DFS (Phải thuộc lòng)

Làm sao để đi hết mọi ngóc ngách của một đồ thị?

Tiêu chíBFS (Breadth-First Search) - Chiều rộngDFS (Depth-First Search) - Chiều sâu
Chiến thuật"Loang dầu". Tham lam thăm hết hàng xóm xung quanh mình trước rồi mới đi xa hơn."Đâm lao". Chọn 1 đường đi mãi đến khi cùng đường (ngõ cụt) mới quay lại (Backtrack) đi đường khác.
Cấu trúc dữ liệuQueue (Hàng đợi). (Vào trước ra trước).Stack (Ngăn xếp) hoặc Đệ quy.
Ứng dụngTìm đường ngắn nhất (trong đồ thị không trọng số), Peer-to-peer network.Giải mê cung, Các bài toán liệt kê, Topological Sort.

2. Dijkstra - Thuật toán tìm đường ngắn nhất

Google Maps dùng cái này (phiên bản nâng cao A*).

Tư duy "Tham lam" (Greedy):

  1. Đứng tại điểm xuất phát (A). Khoảng cách A=0. Các điểm khác = Vô cực.
  2. Xét các hàng xóm của A. Chọn hàng xóm nào gần nhất (ví dụ B).
  3. Cập nhật khoảng cách đến B.
  4. Từ B lại xét các hàng xóm... Luôn chọn điểm chưa thăm có khoảng cách ngắn nhất để đi tiếp.

Hạn chế: Dijkstra không chạy đúng nếu đồ thị có Cạnh Trọng Số Âm (Negative Weight). Khi đó phải dùng Bellman-Ford.

3. Spanning Tree (Cây khung) & MST

Bài toán: Công ty điện lực muốn kéo cáp nối N thành phố sao cho tổng chiều dài dây cáp là ÍT NHẤT và tất cả thành phố đều có điện.

Đây là bài toán tìm Minimum Spanning Tree (Cây khung nhỏ nhất).

  • Thuật toán Kruskal: Sắp xếp các cạnh từ ngắn đến dài. Cứ chọn cạnh ngắn nhất nối vào, miễn là không tạo thành vòng tròn (Cycle).
  • Thuật toán Prim: Giống Dijkstra. Bắt đầu từ 1 đỉnh, cứ mọc thêm cạnh ngắn nhất nối ra ngoài.

4. Ứng dụng: Google Maps & Routing

Bản đồ thực tế là một Weighted Graph (Đồ thị có trọng số).

  • Đỉnh: Ngã tư, Địa điểm.
  • Cạnh: Con đường nối 2 địa điểm.
  • Trọng số: Độ dài quãng đường (km) hoặc Thời gian đi (phút) hoặc Độ tắc đường.

Khi bạn chọn "Đường nhanh nhất", Google Maps dùng thuật toán (biến thể Dijkstra/A*) để tìm đường có Tổng trọng số nhỏ nhất.

Quảng cáo • Advertisement

📢 Ad Space

Google AdSense

Day 36Day 38