รู้จักกับ Merge Sort ในภาษา C# อัลกอริธึมที่มีเสน่ห์ไม่เสื่อมคลาย

 

ทุกครั้งที่เราพูดถึงการเรียงลำดับข้อมูล (sorting) ในโลกของการเขียนโปรแกรม สิ่งหนึ่งที่ขาดไม่ได้คือการเลือกใช้อัลกอริธึมที่เหมาะสม ซึ่ง Merge Sort คือหนึ่งในตัวเลือกที่โดดเด่น ในบทความนี้ เราจะแนะนำ Merge Sort ศาสตร์แห่งอัลกอริธึมการเรียงลำดับที่ใช้วิธี "แบ่งแล้วเรียง" พร้อมทั้งไขข้อสงสัยถึงประสิทธิภาพ, ข้อดี, ข้อเสีย และนำเสนอตัวอย่างคำสั่งเขียนด้วยภาษา C# รวมถึงเสนอ usecase ในโลกจริงที่ทำให้เห็นถึงความสำคัญของการเรียนรู้อัลกอริธึมนี้ ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย!

Merge Sort คืออะไร?

Merge Sort เป็นอัลกอริธึมการเรียงลำดับข้อมูลที่พัฒนาโดย John von Neumann ในปี 1945 มันเป็นอัลกอริธึมที่ใช้เทคนิคแบ่งแล้วเรียง (divide and conquer) โดยการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ จนไม่สามารถแบ่งต่อได้อีก และจากนั้นก็จะเรียงลำดับข้อมูลเล็กๆเหล่านั้นและรวมกลับเข้าด้วยกัน (merge) เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เรียงลำดับเรียบร้อยแล้ว

วิธีการทำงานของ Merge Sort

Merge Sort เริ่มต้นด้วยการแบ่งอาร์เรย์ข้อมูลออกเป็นสองส่วนที่เท่ากันหรือเกือบเท่ากันจนกว่าจะไม่สามารถแบ่งต่อได้ จากนั้นจะเรียงลำดับส่วนย่อยๆเหล่านั้นและทำการรวม (merge) พวกมันกลับเข้าด้วยกันในขณะที่กำลังเรียงลำดับ เทคนิคนี้ทำให้ Merge Sort มีประสิทธิภาพค่อนข้างสูงเมื่อเทียบกับอัลกอริธึมการเรียงลำดับชนิดอื่นๆ

ตัวอย่าง Code สำหรับ Merge Sort ในภาษา C#

using System;

class Program {
    // ฟังก์ชันหลักสำหรับการเรียงลำดับด้วย Merge Sort
    public static void MergeSort(int[] input, int left, int right) {
        if (left < right) {
            // หาจุดกึ่งกลางของอาร์เรย์เพื่อแบ่งออกเป็นส่วนย่อย
            int middle = left + (right - left) / 2;

            // ทำการเรียงลำดับส่วนย่อยด้านซ้าย
            MergeSort(input, left, middle);
            // ทำการเรียงลำดับส่วนย่อยด้านขวา
            MergeSort(input, middle + 1, right);

            // รวมส่วนย่อยและการเรียงลำดับข้อมูลในส่วนนั้นๆ
            Merge(input, left, middle, right);
        }
    }

    // ฟังก์ชันสำหรับการรวมและเรียงลำดับส่วนย่อย
    private static void Merge(int[] input, int left, int middle, int right) {
        int n1 = middle - left + 1;
        int n2 = right - middle;

        int[] L = new int[n1];
        int[] R = new int[n2];
        int i, j;

        // คัดลอกข้อมูลไปยังอาร์เรย์ชั่วคราว L[] และ R[]
        for (i = 0; i < n1; ++i)
            L[i] = input[left + i];
        for (j = 0; j < n2; ++j)
            R[j] = input[middle + 1 + j];

        // รวมอาร์เรย์ชั่วคราวกลับเข้าสู่อาร์เรย์หลัก
        i = 0;
        j = 0;
        int k = left;
        while (i < n1 && j < n2) {
            if (L[i] <= R[j]) {
                input[k] = L[i];
                i++;
            } else {
                input[k] = R[j];
                j++;
            }
            k++;
        }

        // คัดลอกข้อมูลที่เหลือจาก L[] ที่ยังไม่ได้ใช้
        while (i < n1) {
            input[k] = L[i];
            i++;
            k++;
        }

        // คัดลอกข้อมูลที่เหลือจาก R[] ที่ยังไม่ได้ใช้
        while (j < n2) {
            input[k] = R[j];
            j++;
            k++;
        }
    }

    // ฟังก์ชันสำหรับแสดงผลอาร์เรย์
    static void PrintArray(int[] array) {
        foreach (int i in array) {
            Console.Write(i + " ");
        }
        Console.WriteLine();
    }

    // ตัวอย่างการเรียกใช้งาน Merge Sort
    static void Main() {
        int[] myArray = { 12, 11, 13, 5, 6, 7 };
        Console.WriteLine("Original array:");
        PrintArray(myArray);

        MergeSort(myArray, 0, myArray.Length - 1);

        Console.WriteLine("Sorted array:");
        PrintArray(myArray);
    }
}

ในตัวอย่างนี้ เราได้สร้างฟังก์ชัน `MergeSort` ที่รับอาร์เรย์ `input` และขอบเขต `left` และ `right` เพื่อทำการเรียงลำดับ พร้อมทั้งมีฟังก์ชัน `Merge` ที่ทำหน้าที่รวมส่วนย่อยและเรียงลำดับข้อมูล

Usecase ของ Merge Sort ในโลกจริง

จะใช้ Merge Sort เมื่อใด? ตัวอย่าง usecase สำคัญของ Merge Sort ในโลกร่วมสมัยนี้ได้แก่:

1. การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่: Merge Sort มีประสิทธิภาพในการจัดการและเรียงลำดับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เนื่องจากไม่จำเป็นต้องโหลดทั้งชุดข้อมูลเข้าสู่หน่วยความจำในเวลาเดียวกัน ทำให้เหมาะสำหรับระบบที่มีหน่วยความจำจำกัด 2. การเรียงลำดับข้อมูลที่เข้ามาแบบ Streaming: เนื่องจากขั้นตอนการรวม (merge) สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องอยู่ติดกันในหน่วยความจำและสามารถจัดการกับข้อมูลที่เข้ามาแบบ real-time

Complexity ของ Merge Sort

แง่ของเวลาในการประมวลผล (time complexity) Merge Sort มีค่าอยู่ที่ `O(n log n)` กับทุกรูปแบบของข้อมูล (ทั้งข้อมูลที่เรียกว่า "best case", "average case", และ "worst case") ซึ่งนับว่ามีประสิทธิภาพในระดับหนึ่ง เมื่อเทียบกับอัลกอริธึมเรียงลำดับชนิดอื่นๆที่มีค่าความซับซ้อนสูงสุดถึง `O(n^2)`

ในแง่ของหน่วยความจำ (space complexity) อัลกอริธึมนี้ต้องการพื้นที่เพิ่มเติมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลชั่วคราวในขั้นตอนการรวม ทำให้มีค่าความซับซ้อนของหน่วยความจำอยู่ที่ `O(n)`

ข้อดีข้อเสียของ Merge Sort

ข้อดี

: 1. ความเสถียร: Merge Sort สามารถรับประกันความเสถียรในการเรียงลำดับ หมายความว่าข้อมูลที่มีค่าเท่ากันจะถูกเก็บไว้ในลำดับเดียวกันเหมือนกับในชุดข้อมูลเดิม 2. ประสิทธิภาพดีกับข้อมูลขนาดใหญ่: ประสิทธิภาพในการเรียงลำดับข้อมูลขนาดใหญ่ดีกว่าอัลกอริธึมเรียงลำดับชนิดอื่นๆที่มีความซับซ้อนสูง เช่น Bubble Sort หร�ือ Insertion Sort

ข้อเสีย

: 1. การใช้หน่วยความจำ: Merge Sort ใช้หน่วยความจำเพิ่มเติมในการจัดเก็บข้อมูลชั่วคราว 2. ไม่เหมาะกับชุดข้อมูลที่เล็ก: สำหรับข้อมูลที่มีขนาดเล็ก อัลกอริธึมอื่นๆ เช่น Insertion Sort อาจจะทำงานได้เร็วกว่า

 

ส่งท้ายและเชื้อเชิญเรียนรู้มากขึ้นที่ EPT

Merge Sort คือดอกไม้ในอุทยานของอัลกอริธึมการเรียงลำดับ ที่สร้างความงดงามและมีประสิทธิภาพในทุกสถานการณ์ เราหวังว่าคุณจะเห็นความสวยงามและความสำคัญของมัน และอาจจะเริ่มยังไงดีนะ? นั้นคือการแรกเริ่มที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) สถาบันที่เปิดให้คุณได้ค้นหาโลกแห่งการเขียนโค้ดผ่านการสอนที่เข้าใจง่ายและเป็นที่สุดในแบบฉบับเพราะการเรียนรู้ไม่มีที่สิ้นสุด เรายินดีต้อนรับนักเขียนโค้ดทุกระดับประสบการณ์ให้มาเรียนรู้และพัฒนาทักษะกับเรา หากคุณพร้อมที่จะเดินทางบนเส้นทางของการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เชี่ยวชาญ พวกเราที่ EPT พร้อมเป็นไกด์นำทางคุณ มาเริ่มเขียนหน้าใหม่ของการเขียนโปรแกรมไปด้วยกันกับเราที่ EPT!

 

 

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง