stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Tìm kiếm nhị phân
Biến thể > Tìm kiếm nhị phân đồng nhất

Bài chi tiết: Tìm kiếm nhị phân đồng nhất
Thay vì lưu các giới hạn trên và dưới, tìm kiếm nhị phân đồng nhất lưu khoảng cách về chỉ số của phần tử đứng giữa ở vòng lặp này với vòng lặp tiếp theo. Thuật toán sẽ lập một bảng dò tìm (lookup table) chứa các khoảng cách này. Ví dụ, nếu mảng cần tìm là [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11], phần tử giữa ( m) sẽ là 6. Trong trường hợp này, phần tử giữa của mảng con bên trái ([1, 2, 3, 4, 5]) là 3 và phần tử giữa của mảng con bên phải ([7, 8, 9, 10, 11]) là 9. Thuật toán sẽ lưu giá trị 3, chính là khoảng cách từ hai chỉ số con trên tới phần tử giữa ban đầu là 6. Để giảm không gian tìm kiếm, thuật toán sẽ cộng thêm hoặc trừ bớt lượng thay đổi này so với chỉ số của phần tử đứng giữa. Tìm kiếm nhị phân đồng nhất có thể chạy nhanh hơn trên các hệ thống không có khả năng tính được điểm giữa một cách hiệu quả, như trên các máy tính thập phân.
Biến thể > Tìm kiếm mũ

Bài chi tiết: Tìm kiếm mũ
Tìm kiếm mũ là thuật toán mở rộng của tìm kiếm nhị phân với các danh sách không có giới hạn. Thuật toán bắt đầu bằng việc tìm phần tử đầu tiên có chỉ số là một lũy thừa của hai và đồng thời có giá trị lớn hơn giá trị cần tìm. Sau đó, chỉ số này sẽ được đặt làm giới hạn trên, và quá trình tìm kiếm tiếp tục dưới dạng tìm kiếm nhị phân. Một lần tìm kiếm thực hiện 



⌊

log

2


⁡
x
+
1
⌋


{\textstyle \lfloor \log _{2}x+1\rfloor }

 phép lặp trước khi bắt đầu tìm kiếm nhị phân, cộng thêm nhiều nhất 



⌊

log

2


⁡
x
⌋


{\textstyle \lfloor \log _{2}x\rfloor }

 phép lặp khi thực hiện tìm kiếm nhị phân, trong đó 



x


{\textstyle x}

 là vị trí của giá trị cần tìm. Tìm kiếm mũ cũng hoạt động với các danh sách có giới hạn, nhưng chỉ hiệu quả hơn tìm kiếm nhị phân khi giá trị cần tìm nằm gần đầu mảng.
Biến thể > Tìm kiếm nội suy

Bài chi tiết: Tìm kiếm nội suy
Thay vì tính điểm giữa, tìm kiếm nội suy ước lượng vị trí của giá trị cần tìm dựa vào các phần tử lớn nhất, nhỏ nhất và kích thước của mảng. Thuật toán này hoạt động dựa trên thực tế rằng trong nhiều trường hợp, vị trí đứng giữa có thể không phải vị trí ước lượng tốt nhất. Ví dụ, nếu giá trị cần tìm nằm gần với phần tử lớn nhất trong mảng, nhiều khả năng nó sẽ nằm ở cuối mảng.
Một loại hàm nội suy thường được sử dụng là nội suy tuyến tính. Nếu  A là mảng cần tìm,  L,R lần lượt là các giới hạn dưới và trên, và  T là giá trị cần tìm, thì giá trị cần tìm được ước lượng nằm ở khoảng  (T-A_{L})/(A_{R}-A_{L}) khoảng cách giữa  L và  R. Khi áp dụng nội suy tuyến tính, and the distribution of the array elements is uniform or near uniform, tìm kiếm nội suy thực hiện 



O
(
log
⁡
log
⁡
n
)


{\textstyle O(\log \log n)}

 phép so sánh.
Trong thực tế, tìm kiếm nội suy chạy chậm hơn tìm kiếm nhị phân đối với các mảng nhỏ, do tìm kiếm nội suy cần nhiều tính toán hơn. Độ phức tạp thời gian của thuật toán này tăng chậm hơn so với tìm kiếm nhị phân, nhưng chỉ bù đắp được cho phần tính toán cộng thêm khi mảng có kích thước lớn.
Biến thể > Đổ xuống một phần

Bài chi tiết: Đổ xuống một phần
Đổ xuống một phần là kỹ thuật nhằm làm tăng tốc tìm kiếm nhị phân với cùng một giá trị trong nhiều mảng khác nhau đã được sắp xếp. Nếu thực hiện tìm từng mảng tách riêng nhau ta phải cần 



O
(
k
log
⁡
n
)


{\textstyle O(k\log n)}

 thời gian, trong đó 



k


{\textstyle k}

 là số mảng. Phương pháp đổ xuống một phần làm giảm con số này xuống còn 



O
(
k
+
log
⁡
n
)


{\textstyle O(k+\log n)}

 bằng cách lưu các thông tin cụ thể ở mỗi mảng về mỗi phần tử và vị trí của chúng ở các mảng khác.
Phương pháp đổ xuống một phần ban đầu được phát triển để giải quyết các bài toán trong hình học tính toán. Phương pháp này đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác, như khai phá dữ liệu và định tuyến giao thức Internet.
Biến thể > Tổng quát với đồ thị

Tìm kiếm nhị phân đã được tổng quát để hoạt động với một số loại đồ thị, trong đó giá trị cần tìm được lưu trong một đỉnh thay vì phần tử của một mảng. Cây tìm kiếm nhị phân chính là một trong số những cách tổng quát đó—khi một đỉnh (nút) trong cây được truy vấn, thuật toán sẽ xác định hoặc là đỉnh đó chính là giá trị cần tìm, hoặc đi tìm cây con có giá trị cần tìm. Quá trình này còn có thể khái quát hơn nữa như sau: cho một đồ thị vô hướng, trọng số dương và một đỉnh cần tìm, khi truy vấn một đỉnh, thuật toán sẽ xác định hoặc đỉnh đó bằng đỉnh cần tìm, hoặc tìm được cạnh kề nằm trong đường đi ngắn nhất từ đỉnh đang xét đến đỉnh cần tìm. Thuật toán tìm kiếm nhị phân tiêu chuẩn là trường hợp đặc biệt khi đồ thị chỉ là một đường đi. Tương tự, các cây tìm kiếm nhị phân là trường hợp mà các cạnh thuộc cây con bên trái hoặc bên phải được tìm ra nếu đỉnh được truy vấn không bằng đỉnh cần tìm. Với mọi đồ thị vô hướng có trọng số dương, luôn tồn tại một thuật toán có thể tìm ra một đỉnh cho trước trong  O(\log n) phép truy vấn ở trường hợp tệ nhất.
Biến thể > Tìm kiếm nhị phân nhiễu

Các thuật toán tìm kiếm nhị phân nhiễu (noisy binary search) có thể giải quyết các trường hợp mà thuật toán không thể so sánh chính xác các phần tử trong mảng. Ở mỗi cặp phần tử đều tồn tại một xác suất nhất định rằng thuật toán thực hiện sai phép so sánh. Tìm kiếm nhị phân nhiễu có thể tìm vị trí chính xác của giá trị cần tìm với một xác suất cho trước, nhằm kiểm soát độ chính xác của kết quả. Mỗi lần tìm kiếm nhị phân nhiễu phải thực hiện trung bình ít nhất  (1-\tau ){\frac {\log _{2}(n)}{H(p)}}-{\frac {10}{H(p)}} phép so sánh, trong đó  H(p)=-p\log _{2}(p)-(1-p)\log _{2}(1-p) là hàm entropy nhị phân và  \tau  là xác suất một lần tìm kiếm cho ra kết quả sai. Bài toán tìm kiếm nhị phân nhiễu có thể được coi là một trường hợp của trò chơi Rényi-Ulam, một biến thể của trò chơi Hai mươi câu hỏi trong đó các câu trả lời có thể sai.
Biến thể > Tìm kiếm nhị phân lượng tử

Các máy tính cổ điển khi thực hiện tìm kiếm nhị phân bị giới hạn số phép lặp ở mức 



⌊

log

2


⁡
n
+
1
⌋


{\textstyle \lfloor \log _{2}n+1\rfloor }

 trong trường hợp tệ nhất. Các thuật toán lượng tử dành cho tìm kiếm nhị phân vẫn chỉ bó buộc trong khoảng 




log

2


⁡
n


{\textstyle \log _{2}n}

 phép truy vấn (biểu diễn cho phép lặp trong trường hợp cổ điển), nhưng có hệ số nhỏ hơn một, do đó làm giảm độ phức tạp thời gian trên các máy tính lượng tử. Bất cứ thao tác tìm kiếm nhị phân lượng tử chính xác nào—tức là thao tác luôn cho kết quả đúng—cần ít nhất 





1
π


(
ln
⁡
n
−
1
)
≈
0.22

log

2


⁡
n


{\textstyle {\frac {1}{\pi }}(\ln n-1)\approx 0.22\log _{2}n}

 phép truy vấn ở trường hợp tệ nhất, trong đó 



ln


{\textstyle \ln }

 là hàm logarit tự nhiên. Có một phương pháp tìm kiếm nhị phân lượng tử chính xác chạy trong 



4

log

605


⁡
n
≈
0.433

log

2


⁡
n


{\textstyle 4\log _{605}n\approx 0.433\log _{2}n}

 phép truy vấn ở trường hợp tệ nhất. So với các thuật toán khác, thuật toán Grover là thuật toán lượng tử tối ưu cho việc tìm kiếm trong một danh sách các phần tử chưa được sắp xếp, với  O({\sqrt {n}}) phép truy vấn.
Lịch sử

Ý tưởng về việc sắp xếp một danh sách để tìm kiếm được nhanh hơn đã có từ thời cổ xưa. Ví dụ được biết tới sớm nhất là tấm bảng của Inakibit-Anu từ thời Babylon vào k. 200 TCN. Tấm bảng này chứa khoảng 500 con số ở hệ thập lục phân và các số nghịch đảo của chúng được sắp xếp theo thứ tự từ điển, khiến việc tìm kiếm dễ dàng hơn. Ngoài ra trên Quần đảo Aegean còn phát hiện được một vài danh sách những cái tên được sắp xếp theo chữ cái đầu tiên. Catholicon, một cuốn từ điển Latin được hoàn thành vào năm 1286 SCN, là tác phẩm đầu tiên mô tả các quy tắc sắp xếp các từ theo thứ tự bảng chữ cái, thay vì chỉ theo vài ký tự đầu tiên.
Vào năm 1946, John Mauchly là người đầu tiên nhắc tới tìm kiếm nhị phân trong Moore School Lectures, một khóa học về máy tính tại Trường Kỹ thuật Điện tử Moore, Đại học Pennsylvania. Năm 1957, William Wesley Peterson xuất bản phương pháp đầu tiên cho giải thuật tìm kiếm nội suy. Mọi thuật toán tìm kiếm nhị phân đã được xuất bản chỉ hoạt động với các mảng có độ dài ở dạng  2^{\alpha }-1 cho tới năm 1960, khi Derrick Henry Lehmer cho xuất bản một thuật toán tìm kiếm nhị phân có thể hoạt động với mọi mảng. Năm 1962, Hermann Bottenbruch trình bày thuật toán tìm kiếm nhị phân được áp dụng bằng ngôn ngữ ALGOL 60, trong đó bước kiểm tra phần tử giữa được đưa xuống cuối, làm tăng số phép lặp trung bình thêm một, nhưng giảm được một bước so sánh mỗi phép lặp. Thuật toán uniform binary search được phát triển bởi A. K. Chandra tại Đại học Stanford vào năm 1971. Năm 1986, Bernard Chazelle và Leonidas J. Guibas giới thiệu phương pháp đổ xuống một phần (fractional cascading) nhằm giải quyết nhiều vấn đề về tìm kiếm trong hình học tính toán.
Thư viện hỗ trợ

Nhiều thư viện chuẩn của các ngôn ngữ có các chương trình con thực hiện tìm kiếm nhị phân:
C cung cấp hàm bsearch() trong thư viện chuẩn, thường được triển khai bằng tìm kiếm nhị phân, mặc dù tiêu chuẩn chính thức không yêu cầu.
Standard Template Library của C++ cung cấp các hàm binary_search(), lower_bound(), upper_bound() và equal_range().
COBOL cung cấp động từ SEARCH ALL có chức năng thực hiện tìm kiếm nhị phân trên các bảng được sắp xếp trong COBOL.
Gói thư viện chuẩn sort của Go cung cấp các hàm Search, SearchInts, SearchFloat64s, và SearchStrings, lần lượt có chức năng thực hiện tìm kiếm nhị phân tổng quát, tìm kiếm các lát số nguyên, số thập phân dấu phẩy động và chuỗi ký tự.
Java cung cấp một bộ các phương thức static chồng binarySearch() trong các lớp Arrays và Collections chứa trong gói java.util chuẩn, lần lượt có chức năng thực hiện tìm kiếm nhị phân trên các mảng trong Java và trên các List.
Microsoft's .NET Framework 2.0 cung cấp các phiên bản static tổng quát của thuật toán tìm kiếm nhị phân trong các lớp collection base. Ví dụ như phương thức BinarySearch<T>(T[] array, T value) trong System.Array
Với Objective-C, framework Cocoa cung cấp phương thức NSArray -indexOfObject:inSortedRange:options:usingComparator: trong Mac OS X từ bản 10.6 trở lên. Framework Core Foundation C của Apple cũng chứa hàm CFArrayBSearchValues().
Python cung cấp mô đun bisect.
Lớp Array của Ruby có chứa phương thức bsearch có cả chức năng so khớp xấp xỉ.
Sân bay Federico Fellini

Sân bay Federico Fellini (tiếng Ý: Aeroporto di Federico Fellini) (mã sân bay IATA: RMI, mã sân bay ICAO: LIPR) là một sân bay nằm tại Miramare, 5 km về phía đông nam của Rimini, Ý và 16 km so với Thành phố San Marino, Cộng hòa San Marino. Sân bay được đặt theo tên nhà làm phim người Ý Federico Fellini. Nó còn được gọi là Sân bay Rimini-Miramare. Sân bay nằm ở độ cao trung bình 41 foot (12 m) trên mực nước biển. Nó có một đường băng 13/31 với một bề mặt nhựa đường đo 2.996 m x 45 mét (9829 × 148 ft). 
Sân bay này có trụ sở chính của Air Vallée.
Hãng hàng không và tuyến bay

| Hãng hàng không | Các điểm đến |
| --- | --- |
 Aeroflot :  Theo mùa: Saint Petersburg 
 Albawings :  Tirana 
 Finnair :  Theo mùa: Helsinki 
 Luxair :  Theo mùa: Luxembourg 
 Rossiya :  Mơscow-Vnukovo 
 Ryanair :  Kaunas, London-Stansted, Warsaw Modlin 
 Ural Airlines :  Moscow-Domodedovo 
 Yakutia Airlines :  Thuê chuyến: Krasnodar
ŠK Tomášov

| --- | --- |
Tên đầy đủ: ŠK Tomášov
Thành lập: 1930
Sân: Sân vận động ŠK Tomášov, Tomášov, Slovakia
Sức chứa: 1.500 (140 chỗ ngồi)
Chủ tịch điều hành: Alexander Nagy
Huấn luyện viên trưởng: Maroš Jakim
Giải đấu: 3. Liga
2013-2014: thứ 1 (thăng hạng)
Trang web: Trang web của câu lạc bộ
ŠK Tomášov là một câu lạc bộ bóng đá Slovakia đến từ Tomášov. Hiện tại đội bóng thi đấu ở 3. liga (cấp độ 3 trong hệ thống bóng đá Slovakia). Câu lạc bộ được thành lập năm 1930.
Màu sắc và huy hiệu

Màu sắc của đội bóng là xanh lá cây và trắng.
Đảng Dân chủ (Thái Lan)

| Đảng Dân chủ พรรคประชาธิปัตย์ |
| --- | --- |

Lãnh tụ: Chalermchai Sri-on
Tổng thư ký: Det-it Khaothong
Phát ngôn viên: Rames Rattanachaweng
Người sáng lập: Khuang Aphaiwong
Thành lập: 6 tháng 4 năm 1946; 78 năm trước (1946-04-06)
Sáp nhập: Đảng Dân chủ   Đảng Tiến bộ
Trụ sở chính: 67 Setsiri 2 Rd. Phaya Thai, Phaya Thai, Bangkok
Tổ chức thanh niên: Thanh niên Dân chủ
Tổ chức phụ nữ: Phụ nữ Dân chủ
Thành viên  (2023): 82,648
Ý thức hệ: Chủ nghĩa bảo thủ tự do Chủ nghĩa tự do cổ điển Chủ nghĩa bảo hoàng
Khuynh hướng: Trung hữu
Thuộc tổ chức quốc tế: Quốc tế Tự do
Màu sắc chính thức: Xanh nhạt
Khẩu hiệu: สจฺจํเว อมตา วาจา   Truth is indeed the undying word   Sự thật quả thực là lời bất diệt
Đảng ca: ประชาธิปัตย์มาแล้ว   Democrats Are Coming   Đảng Dân chủ đang đến
Hạ viện: 25 / 500
Hội đồng đô thị Bangkok: 9 / 50
Website: democrat.or.th
Quốc gia: Thái Lan
Đảng Dân chủ (tiếng Thái: พรรคประชาธิปัตย์ Phak Prachathipat) là chính đảng lâu đời nhất của Thái Lan và hiện là đảng đối lập kể từ cuộc tổng tuyển cử năm 2023. Đảng Dân chủ có một hệ tư tưởng tự do, trung hữu và bảo hoàng so với Đảng Vì nước Thái, đối thủ chính của đảng này. Đảng Dân chủ đã có những chiến thắng vào các năm 1948, 1976 và 1996 nhưng chưa bao giờ giành được đa số ghế trong quốc hội. Các cơ sở ủng hộ hiện nay của đảng Dân chủ tập trung vào dân chúng trung lưu và thượng lưu ở Bangkok và phần lớn cử tri ở miền Nam Thái Lan.
Lịch sử

Đảng Dân chủ được thành lập ban đầu vào năm 1945 là một đảng bảo hoàng để đối lập với các đảng nhận làm thành viên với Pridi Phanomyong. Người sáng lập Đảng Dân chủ Khuang Aphaiwong đã được bổ nhiệm trong thời gian ngắn làm thủ tướng bù nhìn dân sự trong thời kỳ chế độ độc tài của thống chế Plaek Phibulsongkram, nhưng trong giai đoạn 1952-1957 thì đảng này chỉ làm đảng đối lập. Đảng này im lìm trong thời kỳ chế độ độc tài của Sarit Dhanarajata và Thanom Kittikachorn (1957-1968). Đảng này lại làm đảng đối lập từ 1968 đến 1971, khi Thanom lật đổ chính phủ của chính mình. Được lãnh đạo bởi Seni Pramoj, đảng này đã lãnh đạo một chính phủ liên hiệp không ổn định năm 1975, và sau đó vào năm 1976, trong cuộc thảm sát ngày 6 tháng 10 năm 1976. Trong kỷ nguyên Prem Tinsulanonda (1980-1988), đảng này làm đảng đối lập.
Dưới sự lãnh đạo của Chuan Leekpai, đảng này đã dẫn đầu một chính phủ liên hiệp không ổn định hai lần vào thập niên 1990, từ 1992-1995 và 1997-2001. Đây là đảng đối lập trong thời kỳ Thaksin Shinawatra làm thủ tướng (2001-2006). Lãnh đạo hiện nay của đảng này là Jurin Laksanawisit.
Șelimbăr

| Selimbar |
| --- | --- |
—  Xã  —
 

 

SelimbarVị trí ở România
Quốc gia:  România
Hạt: Sibiu
Thủ phủ: Șelimbăr 
Dân số (2002)
 • Tổng cộng: 4.932 người
Múi giờ: EET (UTC+2)
 • Mùa hè (DST): EEST (UTC+3)
Mã bưu chính: 557260 
Selimbar là một xã thuộc hạt Sibiu, România. Dân số thời điểm năm 2002 là 4932 người.
Chú thích

↑  “Communes of Romania” (bằng tiếng Anh). statoids.com. Truy cập ngày 14 tháng 6 năm 2012.
Iquira

| Iquira |
| --- | --- |
—  Khu tự quản  —
 
 Hiệu kỳ của Iquira Hiệu kỳẤn chương chính thức của Iquira Ấn chương
 Vị trí của khu tự quản Iquira trong tỉnh Huila
IquiraVị trí trong Colombia
Quốc gia:  Colombia
Tỉnh (Departmento): Huila
Thủ phủ: Iquira
Diện tích
 • Tổng cộng: 521 km2 (201 mi2)
Dân số (28 tháng 5 năm 2005)
 • Tổng cộng: 7.524
 • Mật độ: 14/km2 (37/mi2)
Iquira là một khu tự quản thuộc tỉnh Huila, Colombia. Thủ phủ của khu tự quản Iquira đóng tại Iquira Khu tự quản Iquira có diện tích 521 ki lô mét vuông. Đến thời điểm ngày 28 tháng 5 năm 2005, khu tự quản Iquira có dân số 7524 người.
İstanbuldere, Sapanca

| İstanbuldere |
| --- | --- |
—  Xã  —
 
İstanbuldereVị trí ở Thổ Nhĩ Kỳ
Quốc gia:  Thổ Nhĩ Kỳ
Tỉnh: Sakarya
Quận: Sapanca
Dân số (2008)
 • Tổng cộng: 139 người
Múi giờ: EET (UTC+2)
 • Mùa hè (DST): EEST (UTC+3)
Mã bưu chính: 54600 
İstanbuldere là một xã thuộc quận Sapanca, tỉnh Sakarya, Thổ Nhĩ Kỳ. Dân số thời điểm năm 2008 là 139 người.
Chú thích

↑  “Cities, towns and villages in Sakarya”. Viện thống kê Thổ Nhĩ Kỳ. Bản gốc lưu trữ ngày 2 tháng 4 năm 2015. Truy cập ngày 17 tháng 9 năm 2012.
Quế Cambốt

| Cinnamomum cambodianum> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Magnoliidae
Bộ (ordo): Laurales
Họ (familia): Lauraceae
Chi (genus): Cinnamomum
Loài (species): C. cambodianum
Danh pháp hai phần
Cinnamomum cambodianum Lecomte, 1913 
Quế Cambốt hay Quế Campuchia, tên khoa học Cinnamomum cambodianum, là loài thực vật có hoa trong họ Nguyệt quế. Loài này được Lecomte miêu tả khoa học đầu tiên năm 1913.
Cây thuộc dạng đại mộc, nhánh thô, có vỏ đen. Lá mọc xen kẻ hay đối nhau, có phiến to, dài đến 35 cm, rộng 6 – 16 cm, lá dạng hình bầu dục hay tròn dài, có đáy tà hay tròn, chóp tròn hay mũi ngắn. Mặt trên lá có màu nâu ngâm, láng mịn, mặt dưới lá có màu nâu tươi. Gân phụ cạnh tận cùng ở 3/4 trên phiến, lồi ở mặt dưới.
Chú thích

↑  Phạm Hoàng Hộ (2003), Cây cỏ Việt Nam,1, tr. 344
↑  The Plant List (2010). “Cinnamomum cambodianum”. Truy cập ngày 14 tháng 6 năm 2013.
Than chì

Đối với các định nghĩa khác, xem Than (định hướng).
Bài này viết về một loại than làm bút chì. Đối với một kim loại, xem Chì.
| Than chì |
| --- | --- |
Mẫu than chì
Thông tin chung
Thể loại: Khoáng vật tự sinh
Công thức hóa học: C
Hệ tinh thể: Sáu phương (6/m 2/m 2/m)
Nhận dạng
Màu: kim loại, đất
Dạng thường tinh thể: Trụ sáu mặt, khối đặc sít
Cát khai: Hoàn toàn theo một hướng
Vết vỡ: Dễ tách lớp, gồ ghề khi vỡ không theo cát khai
Độ cứng Mohs: 1–2
Ánh: kim loại, đất
Màu vết vạch: đen
Mật độ: 2.09–2.23 g/cm³
Chiết suất: mờ
Đa sắc: Không
Độ hòa tan: Ni nóng chảy
Than chì hay graphit (được đặt tên bởi Abraham Gottlob Werner năm 1789, từ tiếng Hy Lạp γραφειν: "để vẽ/viết", vì ứng dụng của nó trong các loại bút chì) là một dạng thù hình của carbon.
Thuộc tính

Các khoáng chất tự nhiên chứa graphit bao gồm: thạch anh, calcit, mica, thiên thạch chứa sắt và tuamalin.
Các đặc trưng khác: các lớp mỏng graphit dẻo nhưng không đàn hồi, khoáng chất này có thể để lại dấu vết màu đen trên tay, giấy và nhiều bề mặt khác, dẫn điện và có độ nhớt cao. Xem Thù hình của oxygen để so sánh với sắt.
Các kích thước của một đơn vị tinh thể là a = b = 245,6 picômét, c = 669,4 pm. Độ dài liên kết cacbon-cacbon là 141,8 pm, và khoảng cách giữa các lớp là c/2 = 334,7 pm.
Cấu trúc tinh thể của than chì

Trong cấu trúc tinh thể của graphit, mỗi nguyên tử oxy chiếm hữu một obitan sp2 lai. Các điện tử pi obitan phân bố ngang qua cấu trúc lục giác của nguyên tử cacbon góp phần vào tính dẫn điện của graphit. Trong một tấm graphit định hướng, suất dẫn điện theo hướng song song với các tấm này lớn hơn so với suất dẫn điện theo hướng vuông góc với chúng.
Các thuộc tính âm học và nhiệt học của graphit là không đẳng hướng, vì các phonon lan truyền rất nhanh dọc theo các mặt phẳng liên kết chặt chẽ, nhưng lại chậm hơn khi lan truyền từ một mặt phẳng sang mặt phẳng khác.
Phân bố và sản lượng

Các khoáng vật thường đi kèm với than chì như thạch anh, canxit, mica, sắt, meteorit, và tourmalin. Trung Quốc là một trong những nước sản xuất than chì lớn trên thế giới, đứng sau là Ấn Độ và Brazil.
Graphit có phổ biến ở New York và Texas (Mỹ); Nga; Mêxicô; Greenland.
Theo USGS, lượng than chì tự nhiên sản xuất trên thế giới năm 2006 đạt khoảng 1.03 tỷ tấn và trong năm 2005 là 1.04 tỷ tấn, chủ yếu từ các nước như: Trung Quốc: 720,000 tấn trong cả hai năm (2005 và 2006), Brazil: 75,600 tấn trong năm 2006 và 75,515 trong năm 2005, Canada: 28,000 tấn trong cả hai năm, và Mexico (dạng vô định hình): 12,500 tấn trong năm 2006 và 12,357 tấn năm 2005. Ngoài ra, còn có các nước khác như: Sri Lanka: 3,200 tấn năm 2006 và 3,000 tấn năm 2005 dạng mạch, và Madagascar là 15,000 trong cả hai năm.
Cũng theo USGS, sản lượng điện cực than chì tại Mỹ trong năm 2006 đạt 132,000 tấn, trị giá 495 triệu USD, 146,000 tấn trong năm 2005 trị giá 391 triệu USD, và sản lượng sợi cacbon năm 2006 là 8,160 tấn trị giá 172 triệu USD và trong năm 2005 là 7,020 tấn trị giá 134 triệu USD.
Ứng dụng

Công dụng được biết đến nhiều nhất của than chì là làm ruột các loại bút chì (không liên quan gì về mặt hóa học với chì kim loại).
Không giống như kim cương, graphit là một chất dẫn điện và có nhiều ứng dụng liên quan, ví dụ như là vật liệu chế tạo các điện cực của đèn hồ quang, điện cực của pin, acquy,... Than chì còn có các ứng dụng trong sản xuất thép, vật liệu composite, vật liệu chịu lửa,...
Graphit thông thường không được sử dụng trong dạng nguyên chất như là vật liệu có cấu trúc (ngoại trừ RCC) vì tính dễ vỡ của nó, nhưng các thuộc tính cơ học của các composit sợi cacbon và gang đúc xám chịu ảnh hưởng rất mạnh của graphit trong chúng.
Graphit cũng được sử dụng như là vỏ bọc (khuôn) và phần điều tiết trong các lò phản ứng nguyên tử. Thuộc tính cho neutron đi qua rất ít theo mặt cắt ngang làm cho nó cũng được sử dụng trong các lò phản ứng hạt nhân.
Sự liên kết lỏng lẻo giữa các tấm trong graphit đóng góp vào một ứng dụng quan trọng trong công nghiệp khác - bột graphit được sử dụng như chất bôi trơn dạng khô. Các nghiên cứu gần đây cho rằng hiệu ứng gọi là siêu nhớt có thể cũng được tính cho ứng dụng này.
Hình ảnh

Ô mạng than chì
Mô hình liên kết của một lớp than chì
Hình chiếu bên cấu tạo các lớp than chì
Hình chiếu bằng cấu tạo các lớp than chì
Quét hình ảnh kính hiển vi đường hầm - Bề mặt một lớp tinh thể than chì
Mô hình 3 chiều của than chì
Phân bố của than chì năm 2005
Quặng than chì
Ruột bút chì có thành phần than chì
Đỗ Văn Sinh

| Đỗ Văn Sinh> Chức vụ.Đại biểu Quốc hội Việt Nam |
| --- | --- |
Nhiệm kỳ: 2016 – 2021
 
Thông tin cá nhân
Sinh: 14 tháng 11, 1961 (62 tuổi) xã Liên Hà, huyện Đông Anh, TP Hà Nội, Việt Nam Dân chủ Cộng hoà
Nghề nghiệp: chính trị gia
Dân tộc: Kinh
Tôn giáo: Không
Đảng chính trị: Đảng Cộng sản Việt Nam
Học vấn:  Đại học Kinh tế quốc dân, chuyên ngành Kế toán Ngân hàng  Tiến sĩ Kinh tế 
Đỗ Văn Sinh (sinh ngày 14 tháng 11 năm 1961) là một chính trị gia người Việt Nam. Ông hiện là đại biểu quốc hội Việt Nam khóa XIV nhiệm kì 2016-2021, thuộc đoàn đại biểu quốc hội tỉnh Quảng Trị, Ủy viên Thường trực Ủy ban Kinh tế của Quốc hội, Phó Chủ tịch Nhóm Nghị sĩ hữu nghị Việt Nam - Ấn Độ. Ông đã trúng cử đại biểu quốc hội năm 2016 ở đơn vị bầu cử số 1, tỉnh Quảng Trị gồm có các huyện Vĩnh Linh, Gio Linh, Cam Lộ, Đakrông, Hướng Hóa và huyện đảo Cồn Cỏ.
Xuất thân

Đỗ Văn Sinh sinh ngày 14 tháng 11 năm 1961 quê quán ở xã Thụy Lâm, huyện Đông Anh, TP Hà Nội. 
Ông hiện cư trú ở Số 3, ngách 6/31, Đặng Văn Ngữ, phường Phương Liên, quận Đống Đa, thành phố Hà Nội.
Giáo dục

Giáo dục phổ thông: 10/10
Đại học Kinh tế Quốc dân, chuyên ngành Kế toán Ngân hàng
Tiến sĩ Kinh tế
Cử nhân lí luận chính trị
Sự nghiệp

Ông gia nhập Đảng Cộng sản Việt Nam vào ngày 12/9/1986.
Khi lần đầu ứng cử đại biểu Quốc hội Việt Nam khóa 14 vào tháng 5 năm 2016 ông đang là Phó bí thư Đảng ủy cơ quan Bảo hiểm xã hội Việt Nam, Phó Tổng giám đốc Bảo hiểm xã
hội Việt Nam, làm việc ở Bảo hiểm xã hội Việt Nam.
Ông đã trúng cử đại biểu quốc hội năm 2016 ở đơn vị bầu cử số 1, tỉnh Quảng Trị gồm có các huyện Vĩnh Linh, Gio Linh, Cam Lộ, Đakrông, Hướng Hóa và huyện đảo Cồn Cỏ.
Ông hiện là Ủy viên Thường trực Ủy ban Kinh tế của Quốc hội, Phó Chủ tịch Nhóm Nghị sĩ hữu nghị Việt Nam - Ấn Độ.
Ông đang làm việc ở Ủy ban Kinh tế của Quốc hội (Đại biểu chuyên trách: Trung ương).
Trematocara stigmaticum

| Trematocara stigmaticum> Tình trạng bảo tồn |
| --- | --- |
 Ít quan tâm  (IUCN 3.1)
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Actinopterygii
Bộ (ordo): Perciformes
Họ (familia): Cichlidae
Chi (genus): Trematocara
Loài (species): T. stigmaticum
Danh pháp hai phần
Trematocara stigmaticum Poll, 1943 
Trematocara stigmaticum là một loài cá thuộc họ Cichlidae. Nó được tìm thấy ở Burundi, Cộng hòa Dân chủ Congo, Tanzania, và Zambia. Môi trường sống tự nhiên của chúng là hồ nước ngọt.
Trematocara caparti

| Trematocara caparti> Tình trạng bảo tồn |
| --- | --- |
 Ít quan tâm  (IUCN 3.1)
Phân loại khoa học
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Chordata
Lớp (class): Actinopterygii
Bộ (ordo): Perciformes
Họ (familia): Cichlidae
Chi (genus): Trematocara
Loài (species): T. caparti
Danh pháp hai phần
Trematocara caparti Poll, 1948 
Trematocara caparti là một loài cá thuộc họ Cichlidae. Nó được tìm thấy ở Burundi, Cộng hòa Dân chủ Congo, Tanzania, và Zambia. Môi trường sống tự nhiên của chúng là hồ nước ngọt.