Mạng Internet được định nghĩa là một mạng toàn cầu, được quản lý và vận hành bởi một tổ chức duy nhất. Nó được xây dựng dựa trên các tiêu chuẩn và quy định chung, đảm bảo sự tương thích và kết nối giữa các thiết bị và hệ thống khác nhau. Ngược lại, một internet là bất kỳ mạng nào được kết nối và liên thông, không nhất thiết phải là mạng toàn cầu. Ví dụ, một mạng nội bộ trong một công ty hoặc một trường học cũng có thể được coi là một internet. Điều này cho thấy sự khác biệt cơ bản giữa Internet và internet.

Tìm kiếm nhị phân là một thuật toán tìm kiếm hiệu quả được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng tính toán. Nó hoạt động bằng cách chia dãy dữ liệu được sắp xếp thành hai phần nhỏ hơn, sau đó so sánh giá trị trung tâm của phần được chọn để quyết định phần nào nên được chọn tiếp theo. Điều này cho phép tìm kiếm nhị phân giảm đáng kể số lượng so sánh cần thiết để tìm kiếm một mục tiêu cụ thể. Trong khi tìm kiếm tuyến tính có thời gian phức tạp O(n), tìm kiếm nhị phân có thời gian phức tạp O(log n), làm cho nó trở thành lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu hiệu suất cao. Ngoài ra, tìm kiếm nhị phân cũng có thể được sử dụng trên dữ liệu được sắp xếp, điều này làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực khoa học tính toán.

Tìm kiếm tuần tự và tìm kiếm nhị phân là hai thuật toán tìm kiếm khác nhau. Trong tìm kiếm tuần tự, mỗi phần tử trong danh sách được kiểm tra một cách tuần tự để tìm kiếm mục tiêu. Ngược lại, thuật toán tìm kiếm nhị phân chia không gian tìm kiếm thành hai phần bằng cách sử dụng trung bình của khoảng tìm kiếm hiện tại. Điều này cho phép tìm kiếm nhị phân tìm kiếm mục tiêu nhanh hơn đáng kể so với tìm kiếm tuần tự, đặc biệt là khi danh sách có kích thước lớn. Tìm kiếm tuần tự không yêu cầu dữ liệu phải được sắp xếp theo thứ tự tăng dần, trong khi tìm kiếm nhị phân yêu cầu dữ liệu phải được sắp xếp trước khi thực hiện tìm kiếm.

Một danh sách liên kết thường được thực hiện bằng cách sử dụng các con trỏ. Trong danh sách liên kết, mỗi phần tử được lưu trữ trong một ô nhớ riêng biệt và mỗi ô nhớ này có một con trỏ chỉ đến ô nhớ tiếp theo. Điều này cho phép danh sách liên kết có thể được sắp xếp và truy cập theo bất kỳ thứ tự nào. Khi thêm hoặc xóa một phần tử, chỉ cần cập nhật các con trỏ liên kết mà không cần di chuyển các phần tử khác. Điều này làm cho danh sách liên kết có thể được sử dụng trong các ứng dụng yêu cầu hiệu suất cao và khả năng mở rộng.

Để tìm độ cao của một cây nhị phân có n nút, chúng ta cần thực hiện một số bước. Trước hết, chúng ta cần đi qua từng nút của cây nhị phân. Mỗi nút đều có thể là nút gốc hoặc nút con. Vì vậy, chúng ta cần thực hiện một phép đi qua từng nút của cây nhị phân. Mỗi phép đi qua sẽ có thời gian thực hiện cố định. Vì vậy, tổng thời gian thực hiện sẽ tỉ lệ thuận với số nút của cây nhị phân. Do đó, thời gian phức tạp của việc tìm độ cao của một cây nhị phân có n nút là O(n).

Để thêm một phần tử vào một ngăn xếp (stack), chúng ta sử dụng phương thức push(). Phương thức này sẽ thêm phần tử vào đỉnh của ngăn xếp, tức là phần tử mới sẽ được thêm vào trên cùng của ngăn xếp. Điều này khác với phương thức pop(), phương thức này sẽ loại bỏ phần tử ở đỉnh của ngăn xếp. Phương thức delete() không phải là một phương thức chuẩn trong ngôn ngữ lập trình, nó có thể được sử dụng trong một số trường hợp nhưng không phải là phương thức chính để thêm phần tử vào ngăn xếp. Phương thức top() cũng không phải là phương thức thêm phần tử vào ngăn xếp, mà nó chỉ trả về phần tử ở đỉnh của ngăn xếp mà không thêm phần tử mới.

Trong một cây nhị phân, mỗi nút có thể có nhiều con cái khác nhau. Tuy nhiên, để phân biệt với cây n-ary, chúng ta thường nói về cây nhị phân có hai con cái tối đa cho mỗi nút. Nhưng trong câu hỏi này, chúng ta đang tìm hiểu về số lượng con cái tối đa mà một nút trong cây nhị phân có thể có. Và câu trả lời đúng là bất kỳ số lượng con cái nào, vì cây nhị phân có thể có nhiều hình dạng khác nhau, từ cây nhị phân cân đối đến cây nhị phân không cân đối.

Một stack và một queue là hai loại cấu trúc dữ liệu khác nhau trong lập trình. Cấu trúc dữ liệu stack được định nghĩa là Last-In-First-Out (LIFO), tức là phần tử được thêm vào cuối sẽ được lấy ra đầu tiên. Ngược lại, cấu trúc dữ liệu queue được định nghĩa là First-In-First-Out (FIFO), tức là phần tử được thêm vào đầu sẽ được lấy ra đầu tiên. Điều này có nghĩa là khi bạn thêm một phần tử vào stack, nó sẽ được lưu trữ ở cuối, và khi bạn lấy ra một phần tử, nó sẽ là phần tử cuối cùng được thêm vào. Tương tự, khi bạn thêm một phần tử vào queue, nó sẽ được lưu trữ ở đầu, và khi bạn lấy ra một phần tử, nó sẽ là phần tử đầu tiên được thêm vào. Vì vậy, câu trả lời đúng là A stack is LIFO, and a queue is FIFO.

Một hàng đợi (queue) và một ngăn xếp (stack) là hai cấu trúc dữ liệu khác nhau trong lập trình. Cấu trúc dữ liệu hàng đợi hoạt động theo nguyên tắc FIFO (First-In-First-Out), tức là phần tử đầu tiên được thêm vào hàng đợi sẽ là phần tử đầu tiên được lấy ra. Ngược lại, cấu trúc dữ liệu ngăn xếp hoạt động theo nguyên tắc LIFO (Last-In-First-Out), tức là phần tử cuối cùng được thêm vào ngăn xếp sẽ là phần tử đầu tiên được lấy ra. Điều này có nghĩa là hàng đợi ưu tiên xử lý các phần tử theo thứ tự họ được thêm vào, trong khi ngăn xếp ưu tiên xử lý các phần tử theo thứ tự họ được thêm vào gần đây nhất. Ví dụ, nếu bạn muốn xử lý các yêu cầu của người dùng theo thứ tự họ được nhận, bạn có thể sử dụng cấu trúc dữ liệu hàng đợi. Ngược lại, nếu bạn muốn xử lý các phép tính toán học theo thứ tự họ được thực hiện gần đây nhất, bạn có thể sử dụng cấu trúc dữ liệu ngăn xếp.

Format ảnh .jpg (JPEG) là một trong những định dạng ảnh phổ biến nhất được sử dụng trong công nghệ thông tin. Lợi ích chính của việc sử dụng định dạng ảnh này là khả năng nén ảnh theo phương pháp mất dữ liệu (lossy compression), giúp giảm kích thước file ảnh xuống mức tối thiểu mà không ảnh hưởng quá nhiều đến chất lượng hình ảnh. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần lưu trữ và truyền tải nhiều hình ảnh trên internet. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng phương pháp nén mất dữ liệu có thể không phù hợp khi cần lưu trữ hình ảnh với độ phân giải cao hoặc hình ảnh cần được bảo toàn nguyên vẹn.

Trong phương pháp đồ họa đại diện cho hình ảnh trong máy tính, tái kích thước hình ảnh tạo ra hình ảnh nhám hoặc hạt. Điều này xảy ra do hình ảnh được biểu diễn bằng các điểm ảnh rời rạc (pixel) và khi tái kích thước, số lượng điểm ảnh thay đổi, dẫn đến hình ảnh không mịn màng. Điều này đặc biệt rõ ràng khi tái kích thước hình ảnh bitmap, vì hình ảnh bitmap được biểu diễn bằng các điểm ảnh rời rạc và không có thông tin về đường cong hoặc hình dạng phức tạp. Vì vậy, khi tái kích thước hình ảnh bitmap, hình ảnh có thể trở nên nhám hoặc hạt.

Vector và raster là hai loại hình ảnh khác nhau trong thiết kế đồ họa. Vector là hình ảnh được tạo thành từ các điểm và đường thẳng, được lưu trữ dưới dạng các phương trình toán học. Điều này cho phép vector có thể được phóng to hoặc thu nhỏ mà không bị mất chất lượng. Ngược lại, raster là hình ảnh được tạo thành từ các điểm ảnh (pixel), được lưu trữ dưới dạng một lưới các điểm ảnh. Điều này có nghĩa là raster có thể bị mất chất lượng khi phóng to hoặc thu nhỏ. Vector thường được sử dụng trong thiết kế logo, biểu tượng và đồ họa kỹ thuật số, trong khi raster được sử dụng trong ảnh chụp và hình ảnh kỹ thuật số.