stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Thiruthuraipoondi

| Thiruthuraipoondi |
| --- | --- |

Thiruthuraipoondi
Quốc gia:  Ấn Độ
Bang: Tamil Nadu
Dân số (2001)
 • Tổng cộng: 22,754
Múi giờ: UTC+05:30
Mã điện thoại: 4369
Thiruthuraipoondi là một thành phố và khu đô thị của quận Thiruvarur thuộc bang Tamil Nadu, Ấn Độ.
Nhân khẩu

Theo điều tra dân số năm 2001 của Ấn Độ, Thiruthuraipoondi có dân số 22.754 người. Phái nam chiếm 49% tổng số dân và phái nữ chiếm 51%. Thiruthuraipoondi có tỷ lệ 74% biết đọc biết viết, cao hơn tỷ lệ trung bình toàn quốc là 59,5%: tỷ lệ cho phái nam là 79%, và tỷ lệ cho phái nữ là 70%. Tại Thiruthuraipoondi, 11% dân số nhỏ hơn 6 tuổi.
Periboeum paucispinum

| Periboeum paucispinum> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Coleoptera
Phân bộ (subordo): Polyphaga
Liên họ (superfamilia): Cerambycoidea
Họ (familia): Cerambycidae
Chi (genus): Periboeum
Loài (species): P. paucispinum
Danh pháp hai phần
Periboeum paucispinum (Lameere, 1890) 
Periboeum paucispinum là một loài bọ cánh cứng trong họ Cerambycidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 24 tháng 9 năm 2012.
Gajendragarh

| Gajendragarh |
| --- | --- |

Gajendragarh
Quốc gia:  Ấn Độ
Bang: Karnataka
Độ cao: 643 m (2,110 ft)
Dân số (2001)
 • Tổng cộng: 28,227
Múi giờ: UTC+05:30
Mã điện thoại: 8381
Gajendragarh là một thị xã của quận Gadag thuộc bang Karnataka, Ấn Độ.
Địa lý

Gajendragarh có vị trí 15°44′B 75°59′Đ﻿ / ﻿15,73°B 75,98°Đ﻿ / 15.73; 75.98 Nó có độ cao trung bình là 643 mét (2109 feet).
Nhân khẩu

Theo điều tra dân số năm 2001 của Ấn Độ, Gajendragarh có dân số 28.227 người. Phái nam chiếm 51% tổng số dân và phái nữ chiếm 49%. Gajendragarh có tỷ lệ 62% biết đọc biết viết, cao hơn tỷ lệ trung bình toàn quốc là 59,5%: tỷ lệ cho phái nam là 74%, và tỷ lệ cho phái nữ là 51%. Tại Gajendragarh, 14% dân số nhỏ hơn 6 tuổi.
Dấu (toán học)

Đừng nhầm lẫn với the hàm sin trong lượng giác.
Đối với ký hiệu với tên gọi "… dấu", xem Danh sách ký hiệu toán học.
Ký hiệu dấu cộng và trừ được sử dụng để hiển thị dấu của một số.
Trong toán học, khái niệm của dấu (tiếng Anh: sign) bắt nguồn từ thuộc tính của mỗi số thực mà không phải số dương hoặc số âm. Bản thân số 0 (zero) không có dấu, mặc dù trong một số ngữ cảnh, cần xem nó là -0, và trong vài ngữ cảnh cần gọi số 0 với dấu riêng của nó. Cùng với áp dụng vào số thực, "đổi dấu" được dùng từ toán học tới vật lý để biểu thị số đối (phủ định, hoặc nhân cho −1), ngay cả cho số lượng vốn không phải là số thực (như vậy, không thể là số dương, số âm hoặc zero). Hơn nữa, từ "dấu hiệu" (nghĩa tiếng Anh khác của "sign") có thể chỉ ra các khía cạnh của đối tượng toán học có vẻ giống như tích cực hay tiêu cực.
Chùa Huê Nghiêm

Đừng nhầm lẫn với chùa Huệ Nghiêm.
| Chùa Huê Nghiêm |
| --- | --- |

Tên tự: 華嚴寺
Vị trí
Toạ độ: 10°47′20″B 106°44′21″Đ﻿ / ﻿10,788929°B 106,739126°Đ﻿ / 10.788929; 106.739126
Quốc gia:  Việt Nam
Địa chỉ: 299B Lương Định Của, phường An Khánh, Thành phố Thủ Đức, Thành phố Hồ Chí Minh
Thông tin
Tôn giáo: Phật giáo
Tông phái: Bắc tông
Khởi lập: 1899; 126 năm trước (1899)
Người sáng lập: HT Thích Hồng Tín
Trụ trì: HT Thích Lệ Trang
 Cổng thông tin Phật giáo
x t s
Chùa Huê Nghiêm

Chùa Huê Nghiêm (華嚴寺) hay chùa Huê Nghiêm 2 tọa lạc tại số 299B, Lương Định Của, phường An Khánh, Thành phố Thủ Đức, TP.HCM, thuộc hệ phái Bắc tông. Hòa thượng viện chủ chùa Huê Nghiêm là Hòa thượng Pháp chủ Thích Trí Quảng. Hiện nay trụ trì chùa là Hòa thượng Thích Lệ Trang.
Lịch sử

Đất chùa ngày nay do Hòa thượng Thích Hồng Tín tạo mãi cho tổ đình Huê Nghiêm, Thủ Đức từ năm 1899. Trước đây, phần đất này dùng để sản xuất lúa gạo cho tổ đình. Sau năm 1975, Hòa thượng Thích Trí Quảng đã cho dựng thảo am, rồi xây chùa Huê Nghiêm 2 để tăng chúng và Phật tử có chỗ nghỉ ngơi, tu học. Năm 1998, chùa Huê Nghiêm 2 được chính thức công nhận.
Kiến trúc

Trên một diện tích khoảng 2 ha, Hòa thượng viện chủ Thích Trí Quảng đã xây dựng một ngôi chùa vườn, mang nét đẹp thanh nhã. Ngôi chánh điện tôn trí chư Phật, Bồ tát bằng gỗ quý: Đức Phật Tỳ Lô Giá Na, Bồ tát Quán Thế Âm, Bồ tát Đại Thế Chí, Bồ tát Văn Thù, Bồ tát Phổ Hiền, Bồ tát Di Lặc. Ở mỗi khoảng sân, góc vườn, hồ sen, ao cá... đều được Hòa thượng viện chủ đặt tên của từng vị Bồ tát, Thánh Tăng có danh hiệu trong kinh Pháp Hoa. Hàng tháng, nơi đây có hai ngày chủ nhật dành cho Phật tử Đạo tràng Pháp Hoa chuyên tu.
Xá lợi

Ngày 27/5/2000, Thượng tọa Thích Giác Hoằng đã phát tâm hỷ cúng cho chùa 3 viên Xá lợi của đức Bổn sư và hai vị Thánh Tăng Mục Kiền Liên, Xá Lợi Phất. Đặc biệt, ở sân trước chùa có tôn trí pho tượng Bồ tát Quán Thế Âm cao 12m (tượng cao 8m, đài cao 4m) bằng đá hoa cương nguyên khối nặng 60 tấn do Hòa thượng Thích Tịnh Từ, viện chủ chùa Kim Sơn (Mỹ) cúng dường năm 2003.
Lễ hội

Hằng năm, vào dịp Đại lễ Phật đản, Ban Đại diện Phật giáo Quận 2 chọn chùa là nơi hành lễ tập trung cho hằng trăm Tăng Ni và hàng ngàn Phật tử tham dự. Vào những ngày thuyết giảng của Hòa thượng viện chủ Thích Trí Quảng luôn có nhiều Tăng Ni và hàng ngàn Phật tử đến tu học. Chùa đã có kế hoạch kiến thiết ngôi chùa hiện nay thành một ngôi đại tự bậc nhất Việt Nam.
Ngôi chùa ngày nay thường xuyên đón tiếp nhiều đoàn khách du lịch trong nước, nước ngoài đến chiêm bái.
Thiruvalla

| Thiruvalla |
| --- | --- |

Thiruvalla
Quốc gia:  Ấn Độ
Bang: Kerala
Dân số (2001)
 • Tổng cộng: 56,828
Múi giờ: UTC+05:30
Mã điện thoại: 91-469
Thiruvalla là một thành phố và khu đô thị của quận Pathanamthitta thuộc bang Kerala, Ấn Độ.
Nhân khẩu

Theo điều tra dân số năm 2001 của Ấn Độ, Thiruvalla có dân số 56.828 người. Phái nam chiếm 48% tổng số dân và phái nữ chiếm 52%. Thiruvalla có tỷ lệ 88% biết đọc biết viết, cao hơn tỷ lệ trung bình toàn quốc là 59,5%: tỷ lệ cho phái nam là 88%, và tỷ lệ cho phái nữ là 88%. Tại Thiruvalla, 10% dân số nhỏ hơn 6 tuổi.
Cheilanthes leachii

| Cheilanthes leachii> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
Ngành (divisio): Pteridophyta
Lớp (class): Pteridopsida
Bộ (ordo): Pteridales
Họ (familia): Adiantaceae
Chi (genus): Cheilanthes
Loài (species): C. leachii
Danh pháp hai phần
Cheilanthes leachii (Schelpe) Schelpe, 1967 
Cheilanthes leachii là một loài thực vật có mạch trong họ Adiantaceae. Loài này được (Schelpe) Schelpe miêu tả khoa học đầu tiên năm 1967.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Cheilanthes leachii”. Truy cập ngày 12 tháng 8 năm 2013.
Phân tích thuật toán
Mô hình chi phí

Ước tính hiệu quả thời gian phụ thuộc vào những gì chúng ta xác định là một bước. Để phân tích tương ứng hữu ích với thời gian thực hiện thực tế, thời gian cần thiết để thực hiện một bước phải được đảm bảo giới hạn ở trên bởi một hằng số. Cái phải quan tâm ở đây; chẳng hạn, một số phân tích tính phép cộng hai số là một bước. Giả định này có thể không được đảm bảo trong các bối cảnh nhất định. Ví dụ: nếu các số liên quan đến tính toán có thể lớn tùy ý, thời gian cần thiết cho một phép cộng không còn có thể được coi là không đổi.
Hai mô hình chi phí thường được sử dụng:
mô hình chi phí thống nhất, còn được gọi là đo lường chi phí thống nhất (và các biến thể tương tự), gán một chi phí không đổi cho mọi hoạt động của máy, bất kể kích thước của các con số liên quan
mô hình chi phí logarit, còn được gọi là đo lường chi phí logarit (và các biến thể tương tự), gán chi phí cho mọi hoạt động của máy tỷ lệ thuận với số bit liên quan
Cái sau thì khó sử dụng hơn, vì vậy nó chỉ được sử dụng khi cần thiết, ví dụ như trong phân tích các thuật toán số học độ dài tùy ý, giống như các thuật toán được sử dụng trong mật mã.
Một điểm quan trọng thường bị bỏ qua là các giới hạn thấp hơn  được công bố cho các vấn đề, thường được đưa ra cho một mô hình tính toán bị ràng buộc nhiều hơn so với tập hợp các hoạt động mà bạn có thể sử dụng trong thực tế và do đó có các thuật toán nhanh hơn những gì bạn nghĩa là có thể.
Phân tích thời gian chạy

Phân tích thời gian chạy là một phân loại lý thuyết ước tính và dự đoán sự gia tăng thời gian chạy  của thuật toán khi kích thước đầu vào của nó (thường được ký hiệu là n) tăng. Hiệu quả thời gian chạy là một chủ đề rất được quan tâm trong khoa học máy tính: Một chương trình có thể mất vài giây, vài giờ hoặc thậm chí nhiều năm để hoàn thành việc thực thi, tùy thuộc vào thuật toán mà nó thực hiện. Mặc dù các kỹ thuật phân tích phần mềm có thể được sử dụng để đo thời gian chạy của thuật toán trong thực tế, chúng không thể cung cấp dữ liệu thời gian cho tất cả đầu vào có thể; cái sau chỉ có thể đạt được bằng các phương pháp lý thuyết của phân tích thời gian chạy.
Phân tích thời gian chạy > Những thiếu sót của số liệu thực nghiệm

Do các thuật toán độc lập với nền tảng (nghĩa là một thuật toán nhất định có thể được thực hiện bằng ngôn ngữ lập trình tùy ý trên một máy tính tùy ý chạy hệ điều hành tùy ý), có một số hạn chế đáng kể khi sử dụng phương pháp thực nghiệm để đánh giá hiệu năng so sánh của một tập hợp thuật toán.
Lấy ví dụ một chương trình tìm kiếm một mục cụ thể trong danh sách được sắp xếp có kích thước n. Giả sử chương trình này được triển khai trên Máy tính A, một máy hiện đại, sử dụng thuật toán tìm kiếm tuần tự và trên Máy tính B, một máy chậm hơn nhiều, sử dụng thuật toán tìm kiếm nhị phân. Kiểm tra điểm chuẩn trên hai máy tính chạy chương trình tương ứng của chúng có thể trông giống như sau:
| n (kích thước danh sách) | Thời gian chạy ở máy A   (tính bằng nano giây) | Thời gian chạy ở máy tính B   (tính bằng nano giây) |
| --- | --- | --- |
| 16 | 8 | 100.000 |
| 63 | 32 | 150.000 |
| 250 | 125 | 200.000 |
| 1.000 | 500 | 250.000 |
Dựa trên các số liệu này, có thể dễ dàng đi đến kết luận rằng Máy tính A đang chạy một thuật toán có hiệu quả vượt trội so với Máy tính B. Tuy nhiên, nếu kích thước của danh sách đầu vào được tăng lên đủ lớn, kết luận đó được chứng minh là sai:
| n (kích thước danh sách) | Thời gian chạy ở máy A  (tính bằng nano giây) | Thời gian chạy ở máy tính B  (tính bằng nano giây) |
| --- | --- | --- |
| 16 | 8 | 100.000 |
| 63 | 32 | 150.000 |
| 250 | 125 | 200.000 |
| 1.000 | 500 | 250.000 |
...
1.000.000: 500.000
| 4.000.000 | 2.000.000 | 550.000 |
| 16.000.000 | 8.000.000 | 600.000 |
...
| 63,072 × 10 12 | 31,536 × 10 12 ns,      </br> hoặc 1 năm | 1.375.000 ns,      </br> hoặc 1,375 mili giây |
Máy tính A, chạy chương trình tìm kiếm tuần tự, thể hiện tốc độ tăng trưởng tuyến tính. Thời gian chạy của chương trình tỷ lệ thuận với kích thước đầu vào của nó. Nhân đôi kích thước đầu vào nhân đôi thời gian chạy, tăng gấp bốn lần kích thước đầu vào tăng gấp bốn lần thời gian chạy, v.v. Mặt khác, Computer B, chạy chương trình tìm kiếm nhị phân, thể hiện tốc độ tăng trưởng logarit. Tăng gấp bốn lần kích thước đầu vào chỉ làm tăng thời gian chạy thêm một lượng không đổi (trong ví dụ này là 50.000 ns). Mặc dù Máy tính A rõ ràng là một máy nhanh hơn, Máy tính B chắc chắn sẽ vượt qua Máy tính A trong thời gian chạy vì nó chạy một thuật toán với tốc độ tăng trưởng chậm hơn nhiều.
Phân tích thời gian chạy > Cấp độ tăng trưởng

Một cách không chính thức, một thuật toán có thể được cho là thể hiện tốc độ tăng trưởng theo cấp độ của một hàm toán học nếu vượt quá một kích thước đầu vào n, hàm  f(n)nhân một hằng số dương cung cấp giới hạn trên hoặc giới hạn cho thời gian chạy của thuật toán đó. Nói cách khác, với kích thước đầu vào đã cho n lớn hơn một số n 0 và hằng số c, thời gian chạy của thuật toán đó sẽ không bao giờ lớn hơn  c\times f(n). Khái niệm này thường được thể hiện bằng cách sử dụng ký hiệu Big O. Ví dụ, do thời gian chạy của sắp xếp chèn tăng theo phương trình bậc hai khi kích thước đầu vào của nó tăng lên, nên sắp xếp chèn là theo thứ tự O (n 2).
Ký hiệu Big O là một cách thuận tiện để diễn tả trường hợp xấu nhất cho một thuật toán nhất định, mặc dù nó cũng có thể được sử dụng để diễn tả trường hợp trung bình — ví dụ: trường hợp xấu nhất cho quicksort là O (n 2), nhưng thời gian chạy trường hợp trung bình là O(n log n).
Phân tích thời gian chạy > Cấp độ tăng trưởng theo kinh nghiệm

Giả sử thời gian thực hiện theo quy tắc công suất, t ≈ k na, có thể tìm thấy hệ số a  bằng cách thực hiện các phép đo thực nghiệm về thời gian chạy   \{t_{1},t_{2}\}  tại một số điểm kích thước vấn đề   \{n_{1},n_{2}\}  và tính toán    t_{2}/t_{1}=(n_{2}/n_{1})^{a} vậy  a=\log(t_{2}/t_{1})/\log(n_{2}/n_{1}). Nói cách khác, điều này đo độ dốc của đường thực nghiệm trên biểu đồ log log của thời gian thực hiện so với kích thước bài toán, tại một số điểm kích thước. Nếu thứ tự tăng trưởng thực sự tuân theo quy tắc sức mạnh (và do đó, đường trên log log log thực sự là một đường thẳng), giá trị thực nghiệm của a sẽ không đổi ở các phạm vi khác nhau, và nếu không, nó sẽ thay đổi (và đường là một đường cong) - nhưng vẫn có thể phục vụ cho việc so sánh bất kỳ hai thuật toán đã cho nào về các cấp độ hành vi tăng trưởng theo kinh nghiệm của chúng. Áp dụng cho bảng trên:
| n (kích thước danh sách) | Thời gian chạy của máy A  (tính bằng nano giây) | Cấp độ địa phương của tăng trưởng   (n ^ _) | Thời gian chạy máy tính B   (tính bằng nano giây) | Cấp độ địa phương của tăng trưởng  (n ^ _) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 15 | 7 |  | 100.000 |  |
| 65 | 32 | 1,04 | 150.000 | 0,28 |
| 250 | 125 | 1,01 | 200.000 | 0,21 |
| 1.000 | 500 | 1,00 | 250.000 | 0,16 |
| ... | ... |  | ... |  |
| 1.000.000 | 500.000 | 1,00 | 500.000 | 0,10 |
| 4.000.000 | 2.000.000 | 1,00 | 550.000 | 0,07 |
| 16.000.000 | 8.000.000 | 1,00 | 600.000 | 0,06 |
| ... | ... |  | ... |  |
Rõ ràng là thuật toán đầu tiên thể hiện một trật tự tăng trưởng tuyến tính thực sự tuân theo quy tắc sức mạnh. Các giá trị thực nghiệm cho cái thứ hai đang giảm đi nhanh chóng, cho thấy nó tuân theo một quy luật tăng trưởng khác và trong mọi trường hợp có thứ tự tăng trưởng địa phương thấp hơn nhiều (và cải thiện hơn nữa), theo kinh nghiệm, so với cái đầu tiên.
Phân tích thời gian chạy > Phân tích tốc độ tăng trưởng của các nguồn lực khác

Phương pháp phân tích thời gian chạy cũng có thể được sử dụng để dự đoán tốc độ tăng trưởng khác, chẳng hạn như tiêu thụ không gian bộ nhớ. Ví dụ, xem xét mã giả sau đây quản lý và phân bổ lại mức sử dụng bộ nhớ theo chương trình dựa trên kích thước của tệp mà chương trình đó quản lý:
while (file vẫn mở)
  let n = kích thước của tệp
  for mỗi 100.000 kilobyte gia tăng kích thước tập tin
    nhân đôi số lượng bộ nhớ dự trữ
Trong trường hợp này, khi kích thước tệp n tăng, bộ nhớ sẽ được tiêu thụ với tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân, theo thứ tự O (2 n). Đây là tốc độ tăng trưởng cực kỳ nhanh và rất có thể không thể kiểm soát được đối với việc tiêu thụ tài nguyên bộ nhớ.
Sự liên quan

Phân tích thuật toán rất quan trọng trong thực tế vì việc sử dụng ngẫu nhiên hoặc vô ý của một thuật toán không hiệu quả có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất hệ thống. Trong các ứng dụng nhạy cảm với thời gian, một thuật toán mất quá nhiều thời gian để chạy có thể khiến kết quả của nó bị lỗi thời hoặc vô dụng. Một thuật toán không hiệu quả cũng có thể cần một lượng năng lượng tính toán hoặc lưu trữ không kinh tế để chạy, một lần nữa khiến nó thực sự vô dụng.
Các yếu tố không đổi

Phân tích các thuật toán thường tập trung vào hiệu suất tiệm cận, đặc biệt ở cấp sơ bộ, nhưng trong các ứng dụng thực tế, các yếu tố không đổi là quan trọng và trong thực tế, dữ liệu trong thực tế luôn bị giới hạn về kích thước. Giới hạn thường là kích thước của bộ nhớ có thể gắn địa chỉ, do đó, trên các máy 32 bit 2 32 = 4 GiB (lớn hơn nếu sử dụng bộ nhớ được phân đoạn) và trên các máy 64 bit 2 64 = 16 EiB. Do đó với một kích thước giới hạn, một thứ tự tăng trưởng (thời gian hoặc không gian) có thể được thay thế bằng một yếu tố không đổi và theo nghĩa này, tất cả các thuật toán thực tế là O (1) cho hằng số đủ lớn hoặc cho dữ liệu đủ nhỏ.
Giải thích này chủ yếu hữu ích cho các hàm phát triển cực kỳ chậm: logarit lặp (nhị phân) (log *) nhỏ hơn 5 cho tất cả dữ liệu thực tế (2 65536 bit); (nhị phân) log-log (log log n) nhỏ hơn 6 đối với hầu như tất cả dữ liệu thực tế (2 64 bit); và log nhị phân (log n) nhỏ hơn 64 đối với hầu như tất cả dữ liệu thực tế (2 64 bit). Tuy nhiên, thuật toán có độ phức tạp không liên tục có thể hiệu quả hơn thuật toán có độ phức tạp không đổi trên dữ liệu thực tế nếu chi phí của thuật toán thời gian không đổi dẫn đến hệ số hằng lớn hơn, ví dụ:    K>k\log \log n  miễn là    K/k>6  và    n<2^{2^{6}}=2^{64}  Đối với các yếu tố tuyến tính hoặc bậc hai dữ liệu lớn không thể bị bỏ qua, nhưng đối với dữ liệu nhỏ, thuật toán không hiệu quả đôi khi có thể hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt được sử dụng trong các thuật toán lai, như Timsort, sử dụng thuật toán hiệu quả bất đối xứng (ở đây là sắp xếp trộn, với độ phức tạp thời gian  n\log n), nhưng chuyển sang một thuật toán không hiệu quả không có triệu chứng (ở đây sắp xếp chèn, với độ phức tạp thời gian    n^{2}) cho dữ liệu nhỏ, vì thuật toán đơn giản nhanh hơn trên dữ liệu nhỏ.
Sách tham khảo

Sedgewick, Robert; Flajolet, Philippe (2013). An Introduction to the Analysis of Algorithms (ấn bản thứ 2). Addison-Wesley. ISBN 978-0-321-90575-8.
Greene, Daniel A.; Knuth, Donald E. (1982). Mathematics for the Analysis of Algorithms . Birkhäuser. ISBN 3-7643-3102-X.
Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L. & Stein, Clifford (2001). Introduction to Algorithms. Chapter 1: Foundations . Cambridge, MA: MIT Press and McGraw-Hill. tr. 3–122. ISBN 0-262-03293-7.
Sedgewick, Robert (1998). Algorithms in C, Parts 1-4: Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching (ấn bản thứ 3). Reading, MA: Addison-Wesley Professional. ISBN 978-0-201-31452-6.
Knuth, Donald. The Art of Computer Programming. Addison-Wesley.
Goldreich, Oded (2010). Computational Complexity: A Conceptual Perspective. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-88473-0.
Danh sách tập của Chị đẹp đạp gió rẽ sóng

Chị đẹp đạp gió rẽ sóng là một chương trình truyền hình thực tế về âm nhạc được phát sóng trên kênh VTV3. Đây là phiên bản Việt Nam của chương trình truyền hình Trung Quốc Sisters Who Make Waves (Ride the Wind) do Mango TV sản xuất, bao gồm 30 nữ nghệ sĩ (được gọi là các chị đẹp) có độ tuổi từ 30 trở lên hoặc gần kề tuổi 30, đã và đang hoạt động trong giới giải trí.
Chị đẹp đạp gió rẽ sóng lên sóng vào thứ 7 hàng tuần, lúc 21:15 trên kênh VTV3 và công chiếu lúc 21:45 trên kênh YouTube chính thức của nhà sản xuất (Yeah1 Show). Sang mùa thứ hai, chương trình chuyển sang phát sóng lúc 20:00 thứ 7 hàng tuần và công chiếu lúc 20:30 trên YouTube chính thức của nhà sản xuất (Yeah1 Show).
Tổng quan các mùa

| Mùa | Mùa | Số chị đẹp | Số tập | Số tập | Phát sóng gốc> Phát sóng lần đầu | Phát sóng gốc> Phát sóng lần cuối | Đội hình chung cuộc | TK |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  | 1 | 30 | 15 | 15 | 28 tháng 10 năm 2023 (2023-10-28) | 3 tháng 2 năm 2024 (2024-02-03) | Thu Phương Mỹ Linh Lệ Quyên Trang Pháp (đội trưởng) Diệp Lâm Anh Ninh Dương Lan Ngọc MLee |  |
|  | 2 | 30 | 15 | 15 | 26 tháng 10 năm 2024 (2024-10-26) | 25 tháng 1 năm 2025 (2025-01-25) | Minh Tuyết Minh Hằng Tóc Tiên (đội trưởng) Bùi Lan Hương Dương Hoàng Yến Xuân Nghi Thiều Bảo Trâm Kiều Anh Mie MisThy |  |
Các tập > Mùa 1

Bài chi tiết: Chị đẹp đạp gió rẽ sóng (mùa 1)
| TT>  tổng thể | TT>  trong mùa phim | Tiêu đề | Ngày phát hành gốc |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
Sân khấu ra mắt
| 1 | 1 | "Chị đẹp "cưỡi gió" tới đây!" | 28 tháng 10 năm 2023 (2023-10-28) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 2 | 2 | "Điểm số lộ diện, chị đẹp nào sẽ là người "nắm quyền"?" | 4 tháng 11 năm 2023 (2023-11-04) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 3 | 3 | "Chị đẹp lập nhóm, "thử" thôi không "thách"?" | 11 tháng 11 năm 2023 (2023-11-11) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Vòng công diễn 1: Tắc kè hoa
| 4 | 4 | "Thử thách tập luyện căng thẳng, đội nào sẽ vượt ải ngoạn mục?" | 18 tháng 11 năm 2023 (2023-11-18) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 5 | 5 | "Công 1 bùng nổ, Lan Ngọc và Diệu Nhi bất ngờ thành đội trưởng" | 25 tháng 11 năm 2023 (2023-11-25) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Vòng công diễn 2: Thủy triều
| 6 | 6 | "Thử thách luyện tập và hóa trang, Hồng Nhung bỗng "hồi teen"?" | 2 tháng 12 năm 2023 (2023-12-02) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 7 | 7 | "Mỹ Linh lộn nhào, Lệ Quyên bắn fast flow tại công diễn 2" | 9 tháng 12 năm 2023 (2023-12-09) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Vòng công diễn 3: Chuyến tàu thời gian
| 8 | 8 | "Lynk Lee nhảy "hẩy hẩy" cùng Soobin, Trang Pháp quẩy quên sốt" | 16 tháng 12 năm 2023 (2023-12-16) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 9 | 9 | "Phương Vy bùng nổ, Khổng Tú Quỳnh "tung chiêu" ở công 3" | 23 tháng 12 năm 2023 (2023-12-23) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Vòng công diễn 4: Đi tìm hạnh phúc
| 10 | 10 | "Hồng Nhung ke đầu, Mỹ Linh nhảy hiphop khi 3 anh tài đổ bộ" | 30 tháng 12 năm 2023 (2023-12-30) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 11 | 11 | "3 anh tài BigDaddy, Mono và Tăng Duy Tân cực cháy tại công 4" | 6 tháng 1 năm 2024 (2024-01-06) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Vòng công diễn 5: Nguyệt thực
| 12 | 12 | "Thanh Ngọc mang lửa lên sân khấu, Quỳnh Nga mạo hiểm đu vòng" | 13 tháng 1 năm 2024 (2024-01-13) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 13 | 13 | "Thu Phương khóc vì "Đại minh tinh", Nguyên Hà áp lực tập nhảy" | 20 tháng 1 năm 2024 (2024-01-20) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Chung kết: Dải ngân hà
| 14 | 14 | "Hồng Nhung hát cải lương cực ngọt, Mỹ Linh đam mê vũ đạo" | 27 tháng 1 năm 2024 (2024-01-27) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| 15 | 15 | "Chung kết bùng nổ, 7 chị đẹp nào sẽ thành nhóm thành đoàn?" | 3 tháng 2 năm 2024 (2024-02-03) |  |  |  |  |  |  |  |  |  |