Top Câu Hỏi Phỏng Vấn Python Phổ Biến Hàng Đầu Bạn Cần Biết

Bạn đang chuẩn bị cho buổi phỏng vấn lập trình Python? Hãy khám phá ngay danh sách hơn 10 câu hỏi phỏng vấn Python hàng đầu, cùng với các câu trả lời chi tiết và mẹo chuẩn bị để bạn tự tin bước vào cuộc phỏng vấn và gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.

1. Cần chuẩn bị gì trước cho buổi phỏng vấn Python

Ôn Lại Kiến Thức Cơ Bản

• Biến và kiểu dữ liệu: Hiểu rõ về các kiểu dữ liệu cơ bản như số nguyên, số thực, chuỗi, danh sách, từ điển, tập hợp, tuple.
• Cấu trúc điều khiển: Biết cách sử dụng câu lệnh if, for, while.
• Hàm và module: Hiểu cách định nghĩa và sử dụng hàm, module, và gói.

Nắm Vững Lập Trình Hướng Đối Tượng (OOP)

• Lớp và đối tượng: Hiểu khái niệm về lớp và đối tượng, cách tạo và sử dụng chúng.
• Kế thừa và đa hình: Biết cách kế thừa lớp và áp dụng tính đa hình trong Python.

Hiểu Về Quản Lý Ngoại Lệ

• Các loại ngoại lệ: Biết các loại ngoại lệ phổ biến như TypeError, ValueError, IndexError.
• Cách xử lý ngoại lệ: Sử dụng các khối lệnh try, except, finally để xử lý ngoại lệ.

Kỹ Năng Làm Việc Với Tệp và Thư Mục

• Đọc và ghi tệp: Hiểu cách mở, đọc, ghi và đóng tệp.
• Quản lý thư mục: Biết cách làm việc với các thư mục, tạo, xóa, và di chuyển chúng.

Biết Về Các Thư Viện và Framework Phổ Biến

• NumPy, Pandas: Làm quen với các thư viện xử lý dữ liệu phổ biến.
• Django, Flask: Hiểu cơ bản về các framework phát triển web.

Kỹ Năng Tối Ưu Hóa và Hiệu Suất Mã

• Tối ưu hóa mã: Biết cách làm cho mã của bạn chạy nhanh hơn và hiệu quả hơn.
• Kỹ thuật tối ưu hóa: Sử dụng bộ nhớ, CPU hiệu quả và tránh các lỗi phổ biến làm giảm hiệu suất.

Phát Triển Ứng Dụng Thực Tế

• Ví dụ dự án thực tế: Chuẩn bị các dự án nhỏ hoặc ví dụ thực tế mà bạn đã làm việc.

Chuẩn Bị Các Câu Hỏi Thực Hành

• Luyện tập: Thực hành giải quyết các câu hỏi phỏng vấn mẫu, từ câu hỏi cơ bản đến câu hỏi nâng cao.

Cập Nhật Hồ Sơ và Dự Án

• Hồ sơ cá nhân: Cập nhật CV và hồ sơ cá nhân với các kỹ năng và dự án mới nhất.
• GitHub và Portfolio: Đảm bảo các dự án trên GitHub và trang portfolio của bạn được cập nhật và hoàn thiện.

Thực Hành Kỹ Năng Mềm

• Giao tiếp: Luyện tập giao tiếp rõ ràng và tự tin.
• Trả lời câu hỏi: Chuẩn bị cách trả lời các câu hỏi phỏng vấn thông dụng, không chỉ về kỹ thuật mà còn về kinh nghiệm làm việc, kỹ năng mềm.

Chuẩn bị kỹ lưỡng trước buổi phỏng vấn sẽ giúp bạn tự tin và sẵn sàng đối mặt với mọi câu hỏi mà nhà tuyển dụng đưa ra 👍👍✨

2. Các câu hỏi phỏng vấn python

2.1 Python là gì? Lợi ích của việc sử dụng Python? 

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao, dễ đọc, dễ học và có cú pháp rõ ràng. Python được tạo ra bởi Guido van Rossum và ra mắt lần đầu vào năm 1991. Đây là một ngôn ngữ lập trình đa năng, có thể sử dụng trong nhiều lĩnh vực như phát triển web, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, tự động hóa và nhiều ứng dụng khác.

Lợi ích của việc sử dụng Python:

Cú pháp đơn giản và dễ học: Python có cú pháp rõ ràng và ngắn gọn, dễ hiểu ngay cả đối với người mới bắt đầu. Điều này giúp lập trình viên tập trung vào giải quyết vấn đề hơn là lo lắng về cú pháp.

Thư viện phong phú: Python có một số lượng lớn các thư viện và framework sẵn có như NumPy, Pandas, Matplotlib cho khoa học dữ liệu; Django, Flask cho phát triển web; TensorFlow, PyTorch cho trí tuệ nhân tạo.

Tính đa năng: Python có thể sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phát triển web, phát triển phần mềm, tự động hóa, khoa học dữ liệu, phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, v.v.

Cộng đồng hỗ trợ lớn: Python có một cộng đồng lập trình viên lớn và năng động, cung cấp nhiều tài liệu, diễn đàn, khóa học trực tuyến và hỗ trợ giải quyết vấn đề.

Tính khả chuyển: Python có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau như Windows, macOS, Linux, và nhiều hệ điều hành khác mà không cần thay đổi mã nguồn.

Hiệu suất phát triển cao: Python giúp lập trình viên phát triển và triển khai ứng dụng nhanh chóng, tiết kiệm thời gian và chi phí.

Khả năng tích hợp tốt: Python dễ dàng tích hợp với các ngôn ngữ và công nghệ khác, giúp phát triển các hệ thống phức tạp một cách dễ dàng.

Hỗ trợ quản lý bộ nhớ tự động: Python tự động quản lý bộ nhớ, giúp lập trình viên tránh được các lỗi phổ biến liên quan đến quản lý bộ nhớ.

2.2 Các kiểu dữ liệu trong python

Python hỗ trợ nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, bao gồm các kiểu dữ liệu cơ bản và các kiểu dữ liệu phức tạp. Dưới đây là các kiểu dữ liệu chính trong Python:

Kiểu dữ liệu cơ bản:

Số (Numbers):

int: Số nguyên (ví dụ: 5, -10, 42)

float: Số thực (số dấu phẩy động) (ví dụ: 3.14, -2.0, 0.5)

complex: Số phức (ví dụ: 3 + 5j, -1 - 2j)

Chuỗi (Strings): Được định nghĩa bằng dấu nháy đơn ' hoặc nháy kép " (ví dụ: 'hello', "world")

Boolean: Chỉ có hai giá trị: True và False

None: Biểu thị giá trị không xác định hoặc không có (NoneType)

Kiểu dữ liệu phức tạp:

Danh sách (List): Một tập hợp có thể thay đổi được của các phần tử có thứ tự (ví dụ: [1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'])

Tuple: Một tập hợp không thể thay đổi được của các phần tử có thứ tự (ví dụ: (1, 2, 3), ('a', 'b', 'c'))

Tập hợp (Set): Một tập hợp các phần tử không có thứ tự và không trùng lặp (ví dụ: {1, 2, 3}, {'a', 'b', 'c'})

Từ điển (Dictionary): Một tập hợp các cặp khóa-giá trị (ví dụ: {'name': 'John', 'age': 30})

2.3 Cho biết các hàm xử lý mảng trong python

Khởi tạo mảng

np.array(): Tạo một mảng từ danh sách hoặc tuple.

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])

np.zeros(): Tạo một mảng với các phần tử đều là 0.

arr = np.zeros((2, 3))

np.ones(): Tạo một mảng với các phần tử đều là 1.

arr = np.ones((2, 3))

np.full(): Tạo một mảng với các phần tử đều có giá trị chỉ định.

arr = np.full((2, 3), 7)

np.arange(): Tạo một mảng với các phần tử là một dãy số.

arr = np.arange(0, 10, 2)

np.linspace(): Tạo một mảng với các phần tử là các số trong một khoảng đều nhau.

arr = np.linspace(0, 1, 5)

Thao tác trên mảng

np.shape: Lấy kích thước của mảng.

shape = arr.shape

np.reshape(): Thay đổi hình dạng của mảng.

arr = arr.reshape(3, 2)

np.flatten(): Làm phẳng mảng.

flat_arr = arr.flatten()

np.transpose(): Chuyển vị của mảng.

transposed_arr = np.transpose(arr)

np.concatenate(): Nối hai hoặc nhiều mảng.

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
combined_arr = np.concatenate((arr1, arr2))

np.split(): Chia mảng thành nhiều phần.

split_arr = np.split(arr, 3)

2.4 Hàm Lambda trong Python là gì?

Hàm lambda trong Python là một loại hàm vô danh (anonymous function), nghĩa là hàm không có tên. Nó được sử dụng để định nghĩa các hàm nhỏ, đơn giản trong một dòng. Hàm lambda có thể nhận vào nhiều tham số nhưng chỉ có thể có một biểu thức.

Cú pháp của hàm lambda:

lambda arguments: expression

Đặc điểm của hàm lambda:

Vô danh: Không có tên gọi.

Ngắn gọn: Chỉ có một dòng.

Có thể nhận nhiều tham số: Có thể nhận nhiều tham số đầu vào.

Chỉ có một biểu thức: Chỉ có thể chứa một biểu thức duy nhất.

Ví dụ:

Hàm lambda đơn giản:

add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 3))  # Output: 8

Hàm lambda với một tham số:

square = lambda x: x * x
print(square(4))  # Output: 16

Hàm lambda không có tham số:

greet = lambda: "Hello, World!"
print(greet())  # Output: Hello, World!

Ứng dụng của hàm lambda:

Dùng với các hàm như map(), filter(), reduce():

map(): Áp dụng một hàm lên từng phần tử của một iterable.

numbers = [1, 2, 3, 4]
squares = list(map(lambda x: x * x, numbers))
print(squares)  # Output: [1, 4, 9, 16]

filter(): Lọc các phần tử của một iterable dựa trên một hàm điều kiện.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(evens)  # Output: [2, 4, 6]

reduce(): Áp dụng một hàm lên các phần tử của một iterable để giảm số phần tử xuống còn một giá trị duy nhất (cần import từ functools).

from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)
print(product)  # Output: 24

Sắp xếp với sorted():

points = [(1, 2), (4, 1), (5, 3), (2, 2)]
sorted_points = sorted(points, key=lambda point: point[1])
print(sorted_points)  # Output: [(4, 1), (1, 2), (2, 2), (5, 3)]

Lưu ý:

Hàm lambda nên được sử dụng cho các hàm nhỏ và đơn giản. Đối với các hàm phức tạp hơn hoặc cần nhiều dòng mã, nên sử dụng các hàm được định nghĩa bằng từ khóa def để dễ đọc và bảo trì mã nguồn.

2.5 Kể tên một số thư viện, framework Python mà bạn biết hoặc đã từng sử dụng

Dưới đây là một số thư viện và framework phổ biến trong Python, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau:

1. Thư viện và Framework cho Khoa học Dữ liệu và Học Máy

NumPy: Thư viện hỗ trợ tính toán khoa học, đặc biệt là với mảng và ma trận.

Pandas: Thư viện cung cấp các cấu trúc dữ liệu và công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ.

Matplotlib: Thư viện vẽ đồ thị, biểu đồ.

Seaborn: Thư viện dựa trên Matplotlib, dùng để vẽ các biểu đồ phức tạp hơn.

SciPy: Thư viện dành cho các tính toán khoa học và kỹ thuật.

Scikit-learn: Thư viện học máy, cung cấp các công cụ học máy và khai phá dữ liệu.

TensorFlow: Thư viện học sâu của Google.

Keras: API học sâu, thường sử dụng cùng với TensorFlow.

PyTorch: Thư viện học sâu của Facebook.

Statsmodels: Thư viện dành cho các mô hình thống kê.

2. Thư viện và Framework cho Phát triển Web

Django: Framework web cấp cao, giúp phát triển các ứng dụng web nhanh chóng.

Flask: Framework web nhẹ, linh hoạt và dễ mở rộng.

FastAPI: Framework web hiện đại, nhanh chóng, dùng để xây dựng API với Python 3.6+.

Bottle: Framework web cực nhẹ.

Pyramid: Framework web linh hoạt và mở rộng được.

3. Thư viện và Framework cho Xử lý Dữ liệu và Tự động hóa

BeautifulSoup: Thư viện để phân tích cú pháp HTML và XML.

Scrapy: Framework để thu thập dữ liệu từ các trang web.

Requests: Thư viện để gửi các yêu cầu HTTP.

Selenium: Thư viện để tự động hóa trình duyệt web.

pandas: Thư viện để thao tác và phân tích dữ liệu.

4. Thư viện và Framework cho Xử lý Ảnh và Video

OpenCV: Thư viện xử lý ảnh và video.

PIL/Pillow: Thư viện xử lý ảnh.

scikit-image: Thư viện xử lý ảnh.

5. Thư viện và Framework cho Xử lý Văn bản

NLTK (Natural Language Toolkit): Thư viện để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

spaCy: Thư viện để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hiệu suất cao.

TextBlob: Thư viện để xử lý văn bản.

6. Thư viện và Framework cho Phát triển Ứng dụng GUI

Tkinter: Thư viện tích hợp sẵn trong Python để phát triển giao diện người dùng.

PyQt: Thư viện để phát triển ứng dụng GUI.

Kivy: Framework để phát triển ứng dụng đa nền tảng.

7. Thư viện và Framework cho Lập trình Mạng

socket: Thư viện chuẩn của Python để lập trình mạng.

Twisted: Framework để lập trình mạng bất đồng bộ.

asyncio: Thư viện chuẩn của Python cho lập trình bất đồng bộ.

8. Thư viện và Framework khác

os: Thư viện tiêu chuẩn để tương tác với hệ điều hành.

sys: Thư viện tiêu chuẩn để tương tác với trình thông dịch Python.

logging: Thư viện tiêu chuẩn để ghi nhật ký.

pytest: Framework để kiểm thử phần mềm.

unittest: Thư viện chuẩn để kiểm thử phần mềm.

pytz: Thư viện để xử lý múi giờ.

datetime: Thư viện chuẩn để xử lý thời gian và ngày tháng.

Các thư viện và framework trên đây chỉ là một phần nhỏ của hệ sinh thái Python phong phú, cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho nhiều lĩnh vực và ứng dụng khác nhau.

2.6 Lập Trình Hướng Đối Tượng

Câu hỏi: Giải thích khái niệm lớp và đối tượng trong Python.

Trả lời:

Lớp (class): Là một mô hình cho các đối tượng. Nó định nghĩa các thuộc tính và phương thức mà các đối tượng của lớp sẽ có.

Đối tượng (object): Là một thể hiện của một lớp. Nó có các thuộc tính và phương thức được định nghĩa bởi lớp.

Ví dụ:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
    def chao(self):
        print(f"Xin chào, tôi là {self.name} và tôi {self.age} tuổi")
nguoi1 = Person("Alice", 30)
nguoi1.chao()

Trong ví dụ này, Person là một lớp với thuộc tính name và age, và phương thức chao. nguoi1 là một đối tượng của lớp Person.

2.7 Quản Lý Ngoại Lệ

Câu hỏi: Làm thế nào để xử lý ngoại lệ trong Python?

Trả lời:

Ngoại lệ trong Python được xử lý bằng các khối lệnh try, except, và finally:

try:
    x = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Lỗi: Chia cho 0")
finally:
    print("Hoàn thành xử lý ngoại lệ")

Trong ví dụ này, khi xảy ra lỗi chia cho 0, ngoại lệ ZeroDivisionError sẽ được bắt và thông báo lỗi sẽ được in ra. Khối lệnh finally sẽ luôn được thực hiện.

2.8 Python hỗ trợ đa kế thừa không? Nếu có, hãy giải thích cách thức hoạt động và những rủi ro tiềm ẩn.

Trả lời:

Python hỗ trợ đa kế thừa, tức là một lớp có thể kế thừa từ nhiều lớp cơ sở. Điều này được thực hiện bằng cách liệt kê các lớp cha trong ngoặc đơn khi định nghĩa lớp con.

Ví dụ:

class A:
    def method(self):
        print("Phương thức của A")
class B:
    def method(self):
        print("Phương thức của B")
class C(A, B):
    pass
obj = C()
obj.method()

Khi obj.method() được gọi, Python sẽ tìm phương thức method theo thứ tự từ trái sang phải (thứ tự các lớp trong dấu ngoặc đơn). Đây là cơ chế MRO (Method Resolution Order).

Rủi ro tiềm ẩn:

Diamond Problem: Khi một lớp kế thừa từ hai lớp mà cả hai lớp đó lại kế thừa từ một lớp chung, điều này có thể dẫn đến các vấn đề với MRO. Python giải quyết vấn đề này bằng C3 Linearization. 

2.9 Giải thích decorator trong Python và cung cấp một ví dụ về cách sử dụng chúng.

Trả lời:

Decorator trong Python là một hàm dùng để biến đổi một hàm khác. Nó cho phép thêm chức năng mới vào hàm hiện có mà không thay đổi cấu trúc của hàm đó.

Ví dụ:

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper
@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")
say_hello()

Trong ví dụ này, my_decorator là một decorator thêm thông báo trước và sau khi hàm say_hello được gọi. Ký hiệu @my_decorator dùng để áp dụng decorator lên hàm say_hello.

2.10 Sự khác biệt giữa generator và iterator trong Python là gì? Hãy viết một ví dụ về cách tạo generator.

Trả lời:

Iterator: Là một đối tượng đại diện cho một chuỗi các phần tử và cung cấp giao diện để duyệt qua các phần tử này (__iter__ và __next__).

Generator: Là một cách đặc biệt để tạo ra iterator. Generator dùng từ khóa yield để trả về các phần tử.

Ví dụ về generator:

def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
gen = my_generator()
print(next(gen))  # Output: 1
print(next(gen))  # Output: 2
print(next(gen))  # Output: 3

Generator my_generator tạo ra một iterator mà mỗi lần gọi next() sẽ trả về một giá trị mới được tạo ra bởi yield.

2.11 Giải thích Global Interpreter Lock (GIL) trong Python. Nó ảnh hưởng đến multithreading như thế nào?

Trả lời:

Global Interpreter Lock (GIL) là một mutex bảo vệ truy cập vào đối tượng Python. GIL đảm bảo rằng chỉ một luồng thực thi Python bytecode tại bất kỳ thời điểm nào.

Ảnh hưởng đến multithreading:

GIL hạn chế hiệu quả của multithreading trong Python, đặc biệt là với các ứng dụng CPU-bound (các tác vụ cần nhiều CPU).

Với các ứng dụng I/O-bound (các tác vụ I/O), multithreading vẫn có thể hiệu quả vì GIL được thả ra trong khi chờ I/O.

2.12 Giải thích async và await trong Python. Cung cấp một ví dụ về cách sử dụng chúng.

Trả lời:

async và await được sử dụng để viết mã không đồng bộ trong Python. Một hàm được định nghĩa với từ khóa async trở thành một coroutine và await được sử dụng để chờ một coroutine khác hoặc tương lai hoàn thành.

Ví dụ:

import asyncio
async def say_hello():
    print("Hello")
    await asyncio.sleep(1)
    print("World")
asyncio.run(say_hello())

Trong ví dụ này, say_hello là một coroutine in "Hello", chờ 1 giây, sau đó in "World".

2.13 Giải thích C3 Linearization và cách Python sử dụng nó để xác định thứ tự giải quyết phương thức (MRO).

Trả lời:

C3 Linearization là một thuật toán được sử dụng trong Python để xác định thứ tự giải quyết phương thức (MRO) trong một hệ thống đa kế thừa. Nó đảm bảo rằng thứ tự này là hợp lý, duy nhất và tôn trọng thứ tự định nghĩa lớp.

Ví dụ:

class A:
    def method(self):
        print("A")
class B(A):
    def method(self):
        print("B")
class C(A):
    def method(self):
        print("C")
class D(B, C):
    pass
d = D()
d.method()

MRO của lớp D là: D -> B -> C -> A. Bạn có thể kiểm tra MRO bằng cách sử dụng .__mro__ hoặc mro():

print(D.__mro__)
print(D.mro())

Output:

(, , , , )

C3 Linearization đảm bảo rằng các lớp cha được duyệt theo thứ tự hợp lý, tránh các vấn đề như Diamond Problem.

2.14 Giải thích cách hoạt động của event loop trong asyncio và cách coroutines được quản lý.

Trả lời:

Event loop trong asyncio là một vòng lặp xử lý các sự kiện không đồng bộ. Nó quản lý và lên lịch cho các coroutines (hàm không đồng bộ) thực thi. Mỗi khi một coroutine gặp một lệnh await, nó tạm dừng và chuyển quyền điều khiển lại cho event loop để tiếp tục thực thi các coroutines khác.

Ví dụ:

import asyncio
async def task1():
    print("Task 1 bắt đầu")
    await asyncio.sleep(2)
    print("Task 1 hoàn thành")
async def task2():
    print("Task 2 bắt đầu")
    await asyncio.sleep(1)
    print("Task 2 hoàn thành")
async def main():
    await asyncio.gather(task1(), task2())
asyncio.run(main())

Trong ví dụ này, asyncio.gather cho phép thực thi đồng thời hai coroutines task1 và task2. Event loop quản lý việc tạm dừng và tiếp tục các coroutines dựa trên các lệnh await.

2.15 Giải thích cơ chế quản lý bộ nhớ và thu gom rác (garbage collection) trong Python.

Trả lời:

Python quản lý bộ nhớ bằng cách sử dụng một bộ cấp phát bộ nhớ động được gọi là PyObject_Malloc cho các đối tượng Python. Bộ thu gom rác (garbage collector) của Python chủ yếu sử dụng đếm tham chiếu (reference counting) và bộ thu gom rác dựa trên chu kỳ (cycle-detecting garbage collector) để giải phóng bộ nhớ không sử dụng.

Đếm tham chiếu: Mỗi đối tượng trong Python có một bộ đếm tham chiếu, tăng lên khi có một tham chiếu mới tới đối tượng và giảm khi một tham chiếu bị xóa. Khi bộ đếm tham chiếu về 0, bộ nhớ của đối tượng đó được giải phóng.

Cycle-detecting garbage collector: Xử lý các chu kỳ tham chiếu mà đếm tham chiếu không thể phát hiện được. Python sử dụng bộ thu gom rác của mình để phát hiện và giải phóng bộ nhớ của các đối tượng trong chu kỳ.

Bạn có thể điều khiển garbage collector bằng module gc:

import gc
gc.collect()  # Thu gom rác thủ công

3. Lời Khuyên và Mẹo Để Thành Công Trong Buổi Phỏng Vấn Python

Hiểu rõ kiến thức cơ bản: Đảm bảo bạn nắm vững các khái niệm cơ bản về Python.

Thực hành thường xuyên: Luyện tập giải quyết các bài toán và câu hỏi phỏng vấn Python.

Chuẩn bị ví dụ thực tế: Có sẵn một số dự án hoặc ví dụ để minh họa cho kỹ năng của bạn.

Giao tiếp rõ ràng: Trình bày các ý tưởng của bạn một cách rõ ràng và tự tin.

Cập nhật kiến thức mới: Luôn theo dõi và học hỏi những công nghệ và thư viện mới trong Python.

4. Các câu hỏi hay được test tư duy giải thuật, lập trình

1. Tìm K Phần Tử Gần Nhất

Cho một danh sách các số nguyên và một số nguyên k, tìm k phần tử gần nhất với một số mục tiêu x. Nếu có hai phần tử có cùng khoảng cách tới x, chọn phần tử nhỏ hơn.

2. Tách Chuỗi Thành Palindrome

Cho một chuỗi, tìm cách tách chuỗi đó thành các đoạn con sao cho mỗi đoạn con là một palindrome và số lượng đoạn con ít nhất.

3. Sắp Xếp Lại Dãy Số

Cho một danh sách các số nguyên, sắp xếp lại danh sách sao cho không có hai số liền kề nào giống nhau. Nếu không thể sắp xếp lại, trả về một danh sách rỗng.

4. Tìm Đường Đi Ngắn Nhất Trong Đồ Thị Với Chướng Ngại Vật

Cho một ma trận nhị phân đại diện cho một lưới, nơi 1 đại diện cho chướng ngại vật và 0 đại diện cho đường đi. Tìm đường đi ngắn nhất từ góc trên cùng bên trái tới góc dưới cùng bên phải của lưới. Bạn chỉ có thể di chuyển lên, xuống, trái, phải.

5. Chuỗi Con Dài Nhất Có K Ký Tự Khác Nhau

Cho một chuỗi và một số nguyên k, tìm chuỗi con dài nhất có đúng k ký tự khác nhau.

6. Dãy Con Tăng Dần Dài Nhất

Cho một danh sách các số nguyên, tìm dãy con tăng dần dài nhất.

7. Cân Bằng Biểu Thức Toán Học

Cho một biểu thức toán học chỉ bao gồm các ký tự (, ), {, }, [, ], kiểm tra xem biểu thức có cân bằng không.

8. Mua Bán Cổ Phiếu Để Đạt Lợi Nhuận Cao Nhất

Cho một danh sách các giá cổ phiếu theo ngày, tìm cách mua và bán để đạt lợi nhuận cao nhất. Bạn có thể thực hiện nhiều giao dịch nhưng không thể mua lại trước khi bán.

9. Trò Chơi Xếp Hình Tối Ưu

Cho một lưới hình chữ nhật và các miếng xếp hình với các kích thước khác nhau, tìm cách xếp các miếng này vào lưới sao cho lưới được lấp đầy nhiều nhất.

10. Tìm Đường Đi Trong Đồ Thị Có Trọng Số

Cho một đồ thị có trọng số, tìm đường đi ngắn nhất từ một đỉnh nguồn đến tất cả các đỉnh còn lại.

Những câu hỏi này yêu cầu sự hiểu biết sâu về thuật toán và khả năng lập trình mạnh mẽ để giải quyết các bài toán phức tạp và tối ưu hóa.

5. Những nơi có thể tìm việc cho lập trình viên Python

Dưới đây là danh sách các trang web tuyển dụng phổ biến cho lập trình viên PHP và các ngành công nghệ thông tin khác:

Indeed - Với hơn 3 triệu nhà tuyển dụng hoạt động trên toàn thế giới, Indeed là một trong những trang web tìm kiếm việc làm hàng đầu. Tại Việt Nam, Indeed có tên miền vn.indeed.com và đang thu hút khoảng 2.8 triệu lượt truy cập mỗi tháng.

TopCV - Là một trong những trang web tìm việc và đăng tin tuyển dụng hàng đầu tại Việt Nam, TopCV cung cấp dịch vụ tạo và thiết kế CV trực tuyến cùng với số lượng lớn việc làm.

Vietnamworks - Được biết đến là một trong những trang web tuyển dụng hàng đầu tại Việt Nam, Vietnamworks chủ yếu tập trung vào việc làm cho các ứng viên có kinh nghiệm và cấp quản lý.

Careerbuilder - Là một trong những trang web tìm việc và đăng tin tuyển dụng hàng đầu trên thế giới, Careerbuilder cung cấp một loạt các việc làm trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

123Job - Được thành lập từ năm 2018, 123Job cung cấp các cơ hội việc làm cho sinh viên và người trẻ tại Việt Nam, với mục tiêu mang lại những công việc tốt nhất cho cộng đồng.

Timviec365 - Với các dịch vụ như tạo CV, thư xin việc và so sánh lương, Timviec365 cung cấp nhiều công cụ hữu ích cho người tìm việc.

Jobsgo - Tập trung vào việc tìm kiếm việc làm thông qua ứng dụng di động, Jobsgo là một lựa chọn phổ biến cho người tìm việc tại Việt Nam.

Vieclam24h - Là một trong những trang web tìm việc hàng đầu tại Việt Nam, Vieclam24h cung cấp một loạt các việc làm trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Jobstreet - Là một trong những trang web tuyển dụng hàng đầu tại khu vực Đông Nam Á, Jobstreet cung cấp hàng triệu việc làm cho người tìm việc và nhà tuyển dụng.

JOBOKO - Trước đây là GoodCV, JOBOKO cung cấp các công cụ và dịch vụ tìm việc cho người tìm việc tại Việt Nam.

ITViec - Tập trung vào người làm việc trong ngành công nghệ thông tin, ITViec là một trong những trang web tuyển dụng hàng đầu cho các nhà phát triển phần mềm và lập trình viên.

Topdev - Với hệ sinh thái đa dạng và các sự kiện hàng năm, Topdev là một trong những trang web tuyển dụng hàng đầu cho ngành công nghệ thông tin tại Việt Nam.

Timviec.com.vn - Với kho dữ liệu lớn về nhà tuyển dụng và ứng viên, Timviec.com.vn là một trong những cầu nối hàng đầu cho việc tìm kiếm việc làm tại Việt Nam.

Glints.com/vn - Glints là nền tảng tuyển dụng lớn nhất tại khu vực Đông Nam Á, và đang mở rộng phát triển tại thị trường Việt Nam.

Chúng ta đã đi qua một loạt các câu hỏi phỏng vấn Python phổ biến mà bạn có thể gặp khi tham gia quá trình tuyển dụng. Hy vọng rằng những kiến thức này sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt hơn cho cuộc phỏng vấn của mình. Chúc các bạn thành công trong việc tìm kiếm công việc mơ ước của mình ✨👍!