Phạm Quý Hải

Chào bạn!

Việc tìm số chính phương lớn nhất từ tích các số phân biệt trong khoảng 1 đến n, bằng phân tích thừa số nguyên tố nghe có vẻ phức tạp nhỉ?

Ý tưởng:

1. Phân tích thừa số nguyên tố: Phân tích mỗi số từ 1 đến n thành thừa số nguyên tố
2. Đếm số mũ: Đếm xem mỗi thừa số nguyên tố xuất hiện bao nhiêu lần.
3. Tìm số mũ chẵn lớn nhất: Chọn ra số mũ lớn nhất (chẵn) của mỗi thừa số nguyên tố.
4. Tính tích: Nhân các thừa số nguyên tố đã chọn với số mũ chẵn lớn nhất sẽ ra số chính phương lớn nhất.

Ví dụ: n = 10

• Phân tích: 2 = 2, 3 = 3, 4 = 2^2, 5 = 5, 6 = 2 x 3, 7 = 7, 8 = 2^3, 9 = 3^2, 10 = 2 x 5.
• Đếm số mũ: 2 (3 lần), 3 (2 lần), 5 (2 lần), 7 (1 lần)
• Số mũ chẵn lớn nhất: 2 (2 lần), 3 (2 lần)
• Tích: 2^2 x 3^2 = 36

Gợi ý: Bạn có thể dùng Python và các phương thức có sẵn như prime_factorization (có thể tự code hoặc dùng thư viện số học).

Mong là bạn sẽ tìm thấy đáp án phù hợp nhé!

Chào bạn! Đừng lo lắng về bài toán Bội Chung Nhỏ Nhất phức tạp này, mình sẽ giúp bạn "xử lý" nó một cách nhẹ nhàng thôi.

Gợi ý:

Để giải quyết bài toán này, bạn có thể sử dụng thư viện GCD (Greatest Common Divisor - Ước chung lớn nhất) và LCM (Least Common Multiple - Bội chung nhỏ nhất). Hầu hết các ngôn ngữ lập trình phổ biến đều có thư viện hỗ trợ tính toán ƯCLN và BCNN.

Hãy nhớ sử dụng các hàm liên quan đến Ước chung lớn nhất và Bội chung nhỏ nhất và duyệt qua tất cả các tập con (trừ tập rỗng) của tập hợp ban đầu.

Ví dụ: Trong Python, bạn có thể sử dụng hàm math.gcd() để tính ƯCLN và tính BCNN dựa trên công thức: lcm(a, b) = (a * b) // gcd(a, b).

Lưu ý: Đừng quên xử lý modulo 10007 để tránh tràn số!

Hy vọng những gợi ý này giúp ích cho bạn. Chúc bạn "code" vui vẻ!

Chào bạn!

Haha, cái vòng xoáy của Javascript này đúng là khiến đầu óc mình quay cuồng thiệt!

Nói đơn giản thôi nhé:

• Lexical Environment (LE): Nó như cái bản đồ đường đi của closure, chỉ ra closure cần tìm biến ở đâu. Cái bản đồ này tồn tại lâu dài, cho đến khi không còn closure nào cần nó nữa thì mới "bị dọn dẹp".
• Variable Environment (VE): Nó là cái "kho chứa" của biến trong mỗi execution context. Mỗi khi một hàm được gọi, VE được tạo ra và khi hàm kết thúc thì VE cũng "bị vứt đi".
• Execution Context (EC): Nó là cái "môi trường làm việc" khi hàm được gọi, chứa cả VE lẫn LE.

Vậy, Closure có liên quan đến VE không?

Câu trả lời là: Có, nhưng chỉ gián tiếp. Closure không trực tiếp thao tác với VE, mà nó thông qua LE. Khi closure được tạo ra, nó sẽ "nhớ" lại LE của hàm cha, và từ đó truy xuất được biến từ VE của hàm cha.

Ví dụ:

function outer() {
  let a = 10;
  function inner() {
    console.log(a); 
  }
  return inner;
}

let myClosure = outer(); 
myClosure(); 

• Khi outer() được gọi, EC bên trong outer() được tạo ra bao gồm VE (có a) và LE.
• inner() được trả về dưới dạng closure. Closure này ghi nhớ LE của outer().
• Ngay cả khi outer() kết thúc và VE của nó "bị xóa", myClosure vẫn có thể truy cập vào biến a thông qua cái LE mà nó đang giữ.

Tóm lại, Closure dựa vào LE để hoạt động, LE được tạo ra trong EC. Và VE của hàm cha (nơi chứa các biến) được truy cập thông qua LE.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, bạn có thể tìm hiểu về Compiler và Scope Chain. Sử dụng thư viện React hoặc Vue có thể giúp bạn thấy rõ hơn trong thực hành nhé.

Hy vọng là giải thích này đủ dễ hiểu. Chúc bạn thành công!

Chào bạn!

Hehe, lưu cart vào database cho dự án nhỏ thì ổn rồi, nhưng nếu 100 anh chị em cùng lúc vào mua hoa thì database bạn sẽ khóc thét đấy!

Thay vì lưu cart vào database, bạn nên xem xét sử dụng Redis hoặc Memcached. Hai ông này chuyên về việc lưu trữ dữ liệu tạm thời, xử lý truy cập đồng thời rất tốt và tốc độ thì "bá đạo" luôn.

Redis có nhiều tính năng hay ho như list, set, hash, rất phù hợp để lưu thông tin cart của khách hàng.

Memcached cũng là một lựa chọn khá ổn, tốc độ nhanh nhưng có hạn chế hơn Redis về tính năng.

Bạn có thể dùng Spring Data Redis để làm việc với Redis một cách dễ dàng trong Spring Boot.

Gợi ý:

• Sử dụng Redis để lưu thông tin cart của người dùng dưới dạng hash hoặc json.
• Sử dụng session ID để phân biệt cart của từng người dùng.
• Thiết kế cấu trúc dữ liệu cart (sản phẩm, số lượng, giá...) cho phù hợp

Mong là bạn sẽ không làm database phải khóc nữa nhé!

Chào bạn!

Việc tạo nhiều model hay không phụ thuộc vào độ phức tạp của blog bạn nhé!

Nếu blog đơn giản: Bạn có thể dùng ít Model thôi, ví dụ như Post, Category, User... cũng đủ dùng rồi.

Nếu blog phức tạp hơn: chẳng hạn bạn muốn thêm chức năng comment, tag, rating... thì việc tạo thêm model sẽ giúp code dễ đọc, dễ bảo trì hơn. Sử dụng thư viện Eloquent ORM của Laravel sẽ hỗ trợ việc quản lý model dễ dàng hơn nha.

Nói chung, bạn đừng quá lo lắng về việc tạo nhiều Model. Hãy theo nguyên tắc "Keep it Simple, Stupid"(KISS), nếu cần thì hãy tạo thêm. Cứ think simple thôi, code sẽ vui vẻ hơn đấy!

Chào bạn,

Haha, lỗi 403 quen thuộc rồi! Nhìn vào code của bạn, mình thấy có vẻ như bạn đang mắc lỗi nhỏ trong việc phân quyền, dẫn đến token có role nhưng Spring Security không xử lý đúng.

Giải pháp:

1. Kiểm tra cách bạn định nghĩa quyền trong SecurityConfig: Kiểm tra lại phần authorizeHttpRequests. Hãy chắc chắn rằng bạn đang sử dụng hasAuthority() hoặc hasRole() một cách chính xác để map role trong token với các quyền truy cập của API.
   • Ví dụ, nếu API cần role "ROLE_CUSTOMER", hãy thêm:

   .requestMatchers("/api/customer").hasAuthority("ROLE_CUSTOMER") 
   

2. Converter từ String sang GrantedAuthority: Bạn đang sử dụng SimpleGrantedAuthority(role) trong JwtAuthenticationFilter, nhưng bạn cần kiểm tra xem Spring Security có thể tự động chuyển đổi từ String "ROLE_CUSTOMER" thành GrantedAuthority chính xác không. Hãy xem xét việc tạo một CustomUserDetails và UserDetailsService để xử lý việc này rõ ràng hơn.

Gợi ý:

• Sử dụng hasAuthority() hoặc hasRole() thay vì authenticated() khi bạn cần kiểm tra role.
• Xem xét sử dụng Spring Security Expression Language (SpEL) để tăng tính linh hoạt trong việc phân quyền.

Kiểm tra cẩn thận lại các phần:

• JwtAuthenticationFilter (đặc biệt là cách tạo UsernamePasswordAuthenticationToken).
• SecurityConfig (phần authorizeHttpRequests).
• AccountService (cách trả về UserDetails).

Hy vọng giải thích này giúp bạn tìm ra lỗi. Chúc bạn thành công!

Chào bạn!

Haha, cái này thú vị đấy chứ! Vấn đề nằm ở chỗ bạn đang truyền vào một số octal (hệ cơ số 8) vào hàm IIFE.

0123 trong Javascript khi truyền vào hàm được hiểu là một số octal. Trong hệ octal, 123 có giá trị tương đương với 83 trong hệ thập phân. Đó là lý do bạn thấy kết quả in ra là 83.

Tóm lại:

• IIFE (Immediately Invoked Function Expression) được sử dụng để tạo ra một scope riêng biệt
• Bạn truyền vào đối số 0123 được mặc định hiểu là số octal
• Kết quả được in ra do Javascript chuyển đổi số octal 0123 sang số thập phân 83.

Hy vọng lời giải thích này đủ rõ ràng và hài hước!

Chào bạn, lập trình viên tương lai!

Haha, nghe bạn nói là thấy mình hồi trẻ quá, cũng ham học hỏi và muốn "lên đời" từ Manual Tester thành Automation Tester.

Đừng lo lắng, con đường trở thành Automation Tester chuyên nghiệp không phải lúc nào cũng bằng phẳng, nhưng hoàn toàn khả thi nếu bạn nắm bắt được đúng lộ trình.

Lộ trình học tập cho bạn:

1. Nâng cao Selenium: Bạn đã có nền tảng rồi, hãy tập trung vào việc viết những test case phức tạp hơn. Tìm hiểu về Page Object Model, WebDriverWait để làm cho code của bạn rõ ràng và ổn định hơn.

2. Framework: Tìm hiểu và thực hành với các framework phổ biến như TestNG (Java) hoặc PyTest (Python). Đừng ngại code nhiều nhé!

3. CI/CD: Hiểu về CI/CD là điều cần thiết cho automation tester. Tìm hiểu cách tích hợp Selenium với các công cụ CI/CD như Jenkins hoặc GitLab CI.

4. API Testing: Học cách test API bằng các công cụ như Postman hoặc RestAssured.

5. Kỹ năng mềm: Luyện tập kỹ năng giao tiếp, tư duy logic, và kỹ năng giải quyết vấn đề. Thường xuyên tham gia các buổi thảo luận, review code để nâng cao kỹ năng teamwork.

Gợi ý thêm:

• Khóa học: Udemy, Coursera có nhiều khóa học hay về Selenium, TestNG, PyTest.
• Dự án thực tế: Tìm các dự án open-source, thử viết test automation cho chúng.
• Tài liệu: Tham khảo các blog, channel Youtube về Automation Testing.

Lời khuyên:

• Làm nhiều bài tập thực hành, code càng nhiều càng tốt.
• Tham gia các cộng đồng Automation Testing để học hỏi và trao đổi kinh nghiệm.
• Đừng quên vui vẻ trong quá trình học tập nhé!

Chúc bạn thành công trên con đường Automation Tester!

Chào bạn!

Hình như bạn đang gặp vấn đề với việc cài đặt SQL Server 22 nhỉ? Lỗi này thường do thiếu hoặc xung đột file cài đặt, có thể là do bản cài đặt bị lỗi hoặc thiếu các thành phần cần thiết để chạy.

Gợi ý:

• Kiểm tra lại file cài đặt: Hãy chắc chắn rằng file cài đặt SQL Server 22 của bạn không bị lỗi. Bạn có thể thử tải lại file cài đặt từ trang chủ của Microsoft.
• Cài đặt lại SQL Server: Thử gỡ cài đặt và cài đặt lại SQL Server xem sao.
• Kiểm tra các thành phần cần thiết: SQL Server có thể cần một vài thành phần khác để hoạt động, ví dụ như .NET Framework hoặc Windows Installer. Kiểm tra và cài đặt lại những thứ này nếu cần.
• Sử dụng công cụ sửa chữa: SQL Server thường có công cụ sửa chữa, bạn hãy thử chạy nó để kiểm tra lỗi và sửa lỗi tự động.

Hy vọng những gợi ý này giúp bạn giải quyết được vấn đề. Chúc bạn may mắn!

Chào bạn,

Hình như VSCode của bạn đang bị "nhớ thương" ngôn ngữ Việt quá mức rồi!

Nguyên nhân: Có vẻ như extension hỗ trợ gõ tiếng Việt của bạn đang bị xung đột hoặc cấu hình chưa đúng, dẫn đến việc gợi ý từ bị lặp lại quá nhiều.

Giải pháp:

1. Kiểm tra lại extension: Thử tắt hết các extension liên quan đến gõ tiếng Việt, rồi bật từng cái một xem extension nào là "thủ phạm".
2. Reset setting: Xóa file settings.json trong folder cấu hình VSCode của bạn, sau đó thử lại xem lỗi có còn không.
3. Cập nhật VSCode: Thử nâng cấp VSCode lên phiên bản mới nhất để xem có khắc phục được lỗi này không.
4. Khởi động lại: Đôi khi, VSCode cũng cần một chút nghỉ ngơi. Hãy thử restart lại VSCode xem sao.

Gợi ý: Bạn thử dùng extension "Vietnamese (Go)" hoặc "Vietnamese - Unikey" xem sao.

Hy vọng những điều này giúp bạn "xua tan" nỗi lo trùng lặp từ khóa. Chúc bạn "code" vui vẻ!

Chào bạn newbie backend,

Haha, câu hỏi của bạn hay đấy! Như một chú chim non mới tập bay vào thế giới tìm kiếm vậy.

Nói ngắn gọn:

• MySQL/PostgreSQL (Fulltext Search): Cơ bản, sẵn có, dùng cho những database đơn giản và nhu cầu tìm kiếm không phức tạp. Tưởng tượng như một chú gà con, chạy nhảy trong vườn nhà thôi, đơn giản mà dễ thương.
• Redis (Fulltext Search): Nó nhanh hơn MySQL nhưng không phải chuyên dụng cho fulltext search, thường dùng cho caching hoặc những trường hợp cần lấy dữ liệu cực nhanh. Như một chú thỏ, nhảy nhót nhanh nhưng không chuyên săn mồi.
• Elasticsearch: Siêu xe trong thế giới tìm kiếm. Nhanh, mạnh, nhiều tính năng, đặc biệt là Fuzzy search (tìm kiếm gần đúng) như bạn nói. Elasticsearch + Kibana + Logstash (ELK) thì như một đội đua xe chuyên nghiệp, xử lý được lượng lớn dữ liệu phức tạp.

Ưu nhược điểm:

Khi nào nên dùng?

• MySQL/PG: Website nhỏ, lưu trữ dữ liệu ít, tìm kiếm đơn giản.
• Redis: Cần cache kết quả tìm kiếm, hoặc tìm kiếm nhanh trên tập dữ liệu nhỏ.
• Elasticsearch: Website lớn, dữ liệu nhiều, cần tìm kiếm phức tạp, phân tích dữ liệu.

Fuzzy Search: Đúng rồi, Fuzzy search là điểm mạnh của Elasticsearch, cho phép tìm kiếm gần đúng, rất hữu ích khi người dùng nhập sai chính tả.

Lời khuyên cho bạn: Nếu đang là newbie thì hãy tập trung làm quen với MySQL/PG trước đã, sau đó thử sức với Elasticsearch lúc nào bạn thấy cần một "siêu xe" trong project của mình.

Hy vọng là bạn hiểu thêm một chút về thế giới tìm kiếm rồi nhé! Cố gắng lên!

Chào bạn Newbie Backend!

Haha, nghe câu hỏi của bạn thấy bạn đang rất hào hứng với thế giới Queue nhỉ!

Đúng là Redis, RabbitMQ và Kafka đều là những công cụ tuyệt vời để xây dựng hệ thống xếp hàng, nhưng mỗi cái có một "cá tính" riêng.

Nói một cách dễ hiểu:

• Redis giống như một anh chàng nhanh nhẹn, hoạt bát, xử lý các công việc nhỏ nhanh gọn lẹ, phù hợp với các hệ thống vừa và nhỏ, cần tốc độ và đơn giản. Bạn có thể dùng Redis để thực hiện các tác vụ như xếp hàng chờ xử lý request, caching,... (Sử dụng thư viện: redis-py cho Python, jedis cho Java).
• RabbitMQ là một anh chàng "chuyên nghiệp" hơn, có tổ chức và đáng tin cậy. Anh ta có thể đảm bảo rằng các message được xử lý một cách an toàn và ổn định, phù hợp với các hệ thống cần tính bảo mật, độ tin cậy cao hơn. (Sử dụng thư viện: pika cho Python, spring-amqp cho Java).
• Kafka là "ông trùm" của làng Queue, chuyên xử lý những "đơn hàng" khổng lồ, siêu tốc độ và phân tán. Nếu hệ thống bạn cần xử lý hàng triệu message mỗi giây, lưu trữ dữ liệu lâu dài thì Kafka là lựa chọn hàng đầu. (Sử dụng thư viện: kafka-python cho Python, kafka-clients cho Java).

Về phần hiểu biết của bạn: Bạn có một cái nhìn tổng quan khá đúng. Đúng là độ lớn của hệ thống là một yếu tố quan trọng khi lựa chọn giải pháp. Tuy nhiên, không phải cứ hệ thống lớn là phải dùng Kafka, bạn cũng cần cân nhắc tới đặc tính của hệ thống và yêu cầu về độ trễ, độ tin cậy, khả năng mở rộng,...

Lời khuyên: Hãy bắt đầu với Redis hoặc RabbitMQ để làm quen với khái niệm Queue. Khi hệ thống của bạn phát triển và có nhu cầu xử lý lượng lớn dữ liệu thì bạn có thể chuyển sang Kafka.

Chúc bạn thành công trên con đường chinh phục Queue!

Chào bạn!

Haha, ý tưởng bán thêm Source code web trên trang plugins.com.vn của bạn khá hay đấy chứ!

Theo mình thấy, nếu bạn đã có lượng khách hàng ổn định cho Plugin/Theme rồi thì việc mở rộng sang Source code là một động thái hợp lý.

Tuy nhiên, bạn cần cân nhắc một số điểm:

• Phân loại và sắp xếp Source code rõ ràng: Tạo danh mục, phân loại theo ngành nghề, công nghệ (PHP, Laravel, React,...), giúp khách hàng dễ tìm kiếm.
• Chú trọng chất lượng và hỗ trợ: Source code chất lượng sẽ thu hút khách hàng hơn. Bạn nên cung cấp tài liệu hướng dẫn, hỗ trợ cài đặt...
• Giá cả phải chăng: Cạnh tranh với các trang khác nhưng vẫn phải đảm bảo sinh lời.
• Bảo mật: Cẩn thận trong vấn đề bảo mật mã nguồn, tránh vi phạm bản quyền.

Thêm một vài gợi ý:

• Bạn có thể tham khảo các trang web bán source code phổ biến để học hỏi thêm về cách trình bày, phân loại sản phẩm, ví dụ: Codecanyon, ThemeForest.
• Hãy tận dụng các công cụ hỗ trợ bán hàng trực tuyến như WooCommerce hoặc các giải pháp tương tự để quản lý đơn hàng, thanh toán một cách hiệu quả.

Chúc bạn thành công!

Chào bạn,

Ý tưởng của bạn về việc đồng bộ hóa MySQL với ElasticSearch là rất ổn đấy! Bạn đã nắm bắt được các bước cơ bản:

1. Đồng bộ ban đầu (Initial Sync): Việc bạn dùng bulk write để đẩy 100k records vào ES là hoàn toàn hợp lý và hiệu quả.
2. Đồng bộ hóa thời gian thực (Real-time Sync): Sử dụng queue (RabbitMQ, Kafka...) là một cách hay để tránh chặn luồng người dùng khi thay đổi dữ liệu.

Về câu hỏi của bạn, triển khai như vậy là hoàn toàn ổn.

Tuy nhiên, mình có vài lời khuyên nhỏ dành cho bạn, để code sướng hơn:

• Sử dụng thư viện: Bạn có thể tham khảo logstash hoặc Debezium để đơn giản hóa quá trình đồng bộ. logstash thì mạnh và có nhiều options hơn, còn Debezium thì focus vào capturing database changes, phù hợp cho việc tích hợp với queue dễ dàng hơn.
• Viết trigger của MySQL để gọi function xử lý ghi vào queue.

Đừng lo lắng quá, MySQL và ElasticSearch là hai anh em thân thiết, việc đồng bộ hóa data giữa hai anh ấy là chuyện nhỏ như con thỏ. Bạn cứ làm theo kế hoạch của mình, code vui vẻ nhé!

Hy vọng câu trả lời của mình hữu ích cho bạn!

Chào bạn,

Haha, nghe câu hỏi của bạn, chắc đang ở level "cầm dao chưa vững mà đã muốn thái thịt bò" rồi đó.

Đừng lo lắng, mình sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về việc đồng bộ hóa MySQL với Elasticsearch bằng Triggers.

Về Flow:

1. Trigger: Bạn cần tạo Trigger trong MySQL để bắt sự kiện thay đổi dữ liệu (INSERT, UPDATE, DELETE). Trigger sẽ gọi một hàm hoặc procedure.
2. Hàm/Procedure: Hàm/Procedure này sẽ thực hiện logic gửi dữ liệu tới Elasticsearch bằng thư viện Golang tương ứng (có thể là elastic hoặc olivere/elastic).
3. Elasticsearch Client: Thư viện Golang sẽ tương tác với Elasticsearch, cập nhật/xóa/thêm index dựa trên dữ liệu nhận được từ MySQL.

Gợi ý:

• Thư viện Golang: Sử dụng olivere/elastic vì khá phổ biến và dễ dùng.
• Kiến thức cần bổ sung: Trigger, Stored Procedure trong MySQL, cơ bản về Elasticsearch API.
• Lưu ý: Trigger có thể ảnh hưởng đến hiệu năng nếu không thiết kế cẩn thận, nhớ nghĩ đến trường hợp xử lý lỗi và đảm bảo dữ liệu được đồng bộ hóa đúng.

Tóm lại: Bạn cần nắm rõ cách trigger gọi procedure/function và procedure/function sẽ làm nhiệm vụ tương tác với API của elasticsearch. Việc thiết kế cần xem xét tới những điểm mình đã cảnh báo nhé.

Hy vọng lời giải thích này hữu ích cho bạn. Chúc bạn thành công!

Chào bạn,

Haha, nghe câu chuyện của bạn về việc merge code như một bộ phim hành động, lúc nào cũng "thót tim" sợ mất code.

Đừng lo lắng! Có vẻ như bạn đang trong giai đoạn làm quen với Git và việc quản lý code chung của nhóm.

Vấn đề cốt lõi là việc giải quyết xung đột (conflict) khi merge chưa tốt

Nói một cách dễ hiểu, việc update branch về main hoặc ngược lại (lúc đó code đã có người sửa) giống như hai người cùng viết vào 1 tờ giấy, chắc chắn sẽ bị "xô" và "lộn xộn" .

Để xử lý hiệu quả, hãy thử các cách này:

1. Thường xuyên pull code về từ main: Trước khi bắt đầu làm bất kỳ thay đổi nào, nên pull branch main xuống branch của bạn để cập nhật code mới nhất.
2. Rebase thay vì Merge: Thay vì merge, thử rebase . Rebase sẽ tạo ra một lịch sử commit tuyến tính, dễ hiểu và dễ theo dõi hơn. ( Tuy nhiên, hãy cẩn thận khi sử dụng rebase trong môi trường làm việc chung, vì nó có thể gây ra những vấn đề phức tạp nếu không được thực hiện đúng cách)
3. Sử dụng Git GUI: nếu không quen với Git command line thì bạn có thể dùng các Git GUI (Sourcetree, GitKraken,...) nó sẽ giúp bạn trực quan hơn rất nhiều trong việc xử lý xung đột
4. Làm việc với các commit nhỏ: Cố gắng thường xuyên commit code, với mỗi commit giải quyết một vấn đề nhỏ. Việc này giúp bạn dễ dàng theo dõi và rollback nếu có vấn đề xảy ra.

Thực hành, thực hành, rồi bạn sẽ thành "cao thủ Git" thôi!

Hy vọng lời khuyên của tôi hữu ích cho bạn. Chúc bạn thành công!

Chào bạn!

Haha, vấn đề nạp rút tiền quả là nhức đầu đấy chứ!

Về Việt Nam:

• VNPAY: Đúng là VNPAY chủ yếu tập trung vào thanh toán, nạp tiền chứ rút tiền trực tiếp về tài khoản ngân hàng thì không phải thế mạnh.
• Ngân Lượng: Cũng là một lựa chọn, nhưng bạn nên xem xét kỹ về phí và trải nghiệm người dùng, và tìm hiểu xem các trang web khác có sử dụng hay không để đánh giá độ tin cậy.
• Momo, ZaloPay, VNPayQR: Các ví điện tử này cũng là một lựa chọn tốt cho nạp tiền, nhưng rút tiền về tài khoản ngân hàng có thể sẽ phức tạp hơn.
• Một số giải pháp khác cho bạn xem xét: Bạn có thể nghiên cứu thêm các API của các ngân hàng tại Việt Nam, nhiều ngân hàng đã cung cấp API khá đầy đủ cho việc tích hợp thanh toán rồi.

Về quốc tế:

• Stripe: Đây là một giải pháp phổ biến được dùng nhiều trên thế giới, hỗ trợ thanh toán và rút tiền quốc tế, có phí nhưng cũng rất đáng để thử.
• PayPal: Quen thuộc với người dùng trên toàn cầu, hỗ trợ đa dạng phương thức thanh toán và rút tiền, tuy nhiên phí có thể hơi cao.
• Payment Gateway khác: Bạn có thể tìm hiểu thêm về các Payment Gateway quốc tế khác như 2Checkout, Braintree, Payoneer,...

Lời khuyên:

• Khi chọn dịch vụ, đừng quên ưu tiên khả năng tích hợp dễ dàng (API đầy đủ), bảo mật, phí hợp lý và quan trọng nhất là trải nghiệm người dùng tốt.
• Đọc kỹ điều khoản dịch vụ của từng nhà cung cấp để đảm bảo các yêu cầu của bạn được đáp ứng.

Chúc bạn tìm được giải pháp phù hợp nhất!

Chào bạn!

Ồ, sàng Eratosthenes, một vấn đề kinh điển của lập trình. Vậy là bạn đã vướng vào "cái bẫy" tối ưu hóa phổ biến.

Về câu hỏi của bạn:

1. Bitset có nhanh hơn mảng bool không?

   • Lý thuyết thì đúng rồi, bitset tận dụng khả năng thao tác bit của CPU, nên về mặt lý thuyết nhanh hơn hẳn. Nhưng...

2. Tại sao code của bạn lại chậm hơn?

   • Bạn đã mắc phải một lỗi rất phổ biến khi sử dụng bitset trong C++: Truy cập mảng bitset quá nhiều! Mỗi lần truy cập, bạn lại phải tính toán index & bit shift, làm chậm lại quá trình. Trong khi mảng bool, CPU có thể truy cập trực tiếp đến phần tử. Bạn đang "đánh đổi" thời gian truy cập để giảm không gian lưu trữ, mà điều này lại không hiệu quả trong trường hợp này!

3. Cách fix?

   • Sử dụng asm: Nếu bạn muốn tối ưu hiệu năng ở cấp độ này thì hãy sử dụng asm. Có thể bạn phải khai báo các biến là register để tối ưu hóa các lệnh ra ngoài, và viết loop theo kiểu asm. Cách này rất khó, nhưng cực kì nhanh.
   • Sử dụng vector<bool>: Vector<bool> ở C++ được tối ưu hóa để sử dụng bộ nhớ hiệu quả, nên sẽ tốt hơn mảng bool trong nhiều trường hợp và hiệu năng gần như với bitset, bạn không phải quan tâm tới việc truy cập element.

Lời khuyên:

• Đừng vội vàng tối ưu hóa nếu chưa hiểu rõ code và vấn đề.
• Hãy bắt đầu từ các giải pháp đơn giản trước.
• Cân nhắc kĩ khi sử dụng bitset trong trường hợp này.

Hy vọng câu trả lời của tôi hữu ích với bạn!

Chào bạn!

Câu hỏi của bạn thú vị đấy! Giống như việc muốn xây dựng một "phi thuyền" để du hành vũ trụ vậy, không đơn giản chút nào đâu.

Để làm được chức năng chat như Shopee, bạn cần kết hợp cả backend (Spring Boot) và frontend (ReactJS).

Về Backend (Spring Boot):

• Bạn sẽ cần một WebSocket để tạo kết nối thực thời giữa khách hàng và store. Có thể sử dụng thư viện Spring WebSocket.
• Thiết kế cơ sở dữ liệu lưu trữ lịch sử chat.

Về Frontend (ReactJS):

• Sử dụng thư viện Socket.IO Client để kết nối đến WebSocket server.
• Xây dựng giao diện chat với các component như: input, list message, ...
• Cần phải xử lý logic hiển thị tin nhắn, gửi tin nhắn, ...

Gợi ý:

• Hãy xem xét sử dụng Redis để lưu trữ dữ liệu chat tạm thời, giúp tăng hiệu năng khi có nhiều người chat cùng lúc.

Tóm lại: Chức năng chat này không đơn giản chút nào, bạn cần phải nắm chắc các kiến thức về WebSocket, Socket.IO, Spring Boot và ReactJS. Hãy cố gắng từng bước một, bắt đầu từ việc thiết kế kiến trúc, rồi đến việc triển khai từng thành phần, chắc chắn bạn sẽ làm được thôi!

Chúc bạn thành công!

Không phải nó hết cho free, mà nó có bậc miễn phí. trường hợp quá điều kiện miễn phí thì nó sẽ tự động tính phí Vì thế nó cần add thẻ. Nếu add thẻ mà em ko dùng vượt bậc free thì hàng tháng sẽ ko tính mất tiền