Ta có 26 cách chọn chữ cái để xếp ở vị trí đầu tiên.

Tương tự có 9 cách chọn chữ số cho vị trí thứ 2 và có 10 cách chọn chữ số cho mỗi vị trí trong bốn vị trí còn lại.

Theo quy tắc nhân , ta có tất cả:

26.9.10.10.10.10=2340000( biển số)

def binary_search(names, target):

 low = 0

 high = len(names) - 1

 while low <= high:

  mid = (low + high) // 2

  mid_name = names[mid]

  if mid_name == target:

   return mid

  elif mid_name < target:

   low = mid + 1

  else:

   high = mid - 1

return -1

# Danh sách tên học sinh trong lớp (đã được sắp xếp theo thứ tự bảng chữ cái)

class_names = ["An", "Bình", "Cường", "Đạt", "Hoàn", "Minh", "Nam", "Thảo", "Trung"]

# Tên học sinh cần tìm

target_name = "Minh"

# Gọi hàm tìm kiếm nhị phân

result = binary_search(class_names, target_name)

if result != -1:

 print("Học sinh có tên là", target_name, "được tìm thấy tại vị trí", result)

else:

 print("Học sinh có tên là", target_name, "không tồn tại trong danh sách.")

Đáp án D

Chọn X từ 24 chữ cái và chọn Y từ 10 chữ số, ta có 24.10=240  (cách chọn).

Chọn 4 chữ số giống nhau từ các chữ sổ ta có 10 cách chọn;

Mỗi bộ gồm 4 chữ số giống nhau, ta có một cách chọn duy nhất 1 chữ số còn lại để tổng các số là số có chữ số tận cùng bằng 8, chẳng hạn: 4 chữ số 0 , chữ số còn lại sẽ là 8 ; 4 chữ số 1, chữ số còn lại sẽ là 4;...; 4 chữ số 9, chữ số còn lại sẽ là 2 ).

Sắp xếp 5 chữ số vừa chọn có 5 cách xếp.

Do đó, có tất cả 10.5=50 (cách chọn số ở dòng thứ hai).

Suy ra có tất cả 240.50=12000 (biển số đẹp).

Chọn 2 biển số trong các biển số "đẹp" ta có C 2000 2 = 71994000 (cách)

a) Danh sách học sinh của lớp:

def tim_vi_tri_ten_hs(ten, danh_sach_hs):

       for i, ten_hs in enumerate(danh_sach_hs):

              if ten_hs == ten:

                     return i

       return -1

danh_sach_hs = ["Nam", "An", "Binh", "Chung", "Duc", "Huong"]

ten_can_tim = "An"

vi_tri = tim_vi_tri_ten_hs(ten_can_tim, danh_sach_hs)

if vi_tri >= 0:

       print(f"Vi tri cua ten '{ten_can_tim}' trong danh sach la {vi_tri}")

else:

       print(f"Ten '{ten_can_tim}' khong nam trong danh sach")

b) Danh sách tên các chủ tài khoản ngân hàng đã sắp xếp theo thứ tự bảng chữ cái:

def tim_vi_tri_ten_tk(ten, danh_sach_tk):

       left, right = 0, len(danh_sach_tk) - 1

       while left <= right:

              mid = (left + right) // 2

              if danh_sach_tk[mid] == ten:

                     return mid

              elif danh_sach_tk[mid] < ten:

                     left = mid + 1

              else:

                     right = mid - 1

       return -1

danh_sach_tk = ["An", "Binh", "Duc", "Huong", "Nam"]

ten_can_tim = "Huong".upper()

vi_tri = tim_vi_tri_ten_tk(ten_can_tim, danh_sach_tk)

if vi_tri >= 0:

       print(f"Vi tri cua ten '{ten_can_tim}' trong danh sach la {vi_tri}")

else:

       print(f"Ten '{ten_can_tim}' khong nam trong danh sach")

Thuật toán tìm kiếm nhị phân thực hiện tìm kiếm một mảng đã sắp xếp bằng cách liên tục chia các khoảng tìm kiếm thành 1 nửa. Bắt đầu với một khoảng từ phần tử đầu mảng, tới cuối mảng. Nếu giá trị của phần tử cần tìm nhỏ hơn giá trị của phần từ nằm ở giữa khoảng thì thu hẹp phạm vi tìm kiếm từ đầu mảng tới giửa mảng và nguợc lại. Cứ thế tiếp tục chia phạm vi thành các nửa cho dến khi tìm thấy hoặc đã duyệt hết.

Thuật toán tìm kiếm nhị phân tỏ ra tối ưu hơn so với tìm kiếm tuyết tính ở các mảng có độ dài lớn và đã được sắp xếp. Ngược lại, tìm kiếm tuyến tính sẽ tỏ ra hiệu quả hơn khi triển khai trên các mảng nhỏ và chưa được sắp xếp.

Đáp án C

Để tạo một biển số xe ta thực hiện các bước sau:

+ Chọn hai chữ cái cho phần đầu có 26 2  (mỗi chữ có 26 cách chọn)

+ Chọn 5 chữ số cho phần đuôi có 10 5  (mỗi chữ số có 10 cách chọn)

Vậy có thể tạo ra được 26 2 . 10 5  biển số xe

Đáp án C

Để tạo một biển số xe ta thực hiện các bước sau:

+ Chọn hai chữ cái cho phần đầu có (mỗi chữ có 26 cách chọn)

+ Chọn 5 chữ số cho phần đuôi có (mỗi chữ số có 10 cách chọn)

Vậy có thể tạo ra được biển số xe