ในบทความนี้ เราจะพูดถึงเทคนิคการเขียนโค้ดเพื่อการจัดการข้อมูลแบบไดนามิคใน Python ด้วยการใช้เทคนิคที่เรียกว่า Separate Chaining Hashing ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีแก้ไขปัญหาการชนกันของค่าแฮช (Collision) ที่เกิดขึ้นภายในโครงสร้างข้อมูลแบบแฮชเทเบิล (Hashtable). ความสามารถในการจัดการข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการเขียนโปรแกรม และการเรียนรู้และใช้งาน Separate Chaining Hashing เป็นทางเลือกที่น่าสนใจในการพัฒนา Skill การเขียนโค้ดของคุณ
Separate Chaining คือเทคนิคการจัดการการชนของค่าแฮชด้วยการสร้างลิงก์ด์ลิสต์ (Linked List) ในแต่ละ bucket หรือช่องของแฮชเทเบิล เมื่อมีการเกิด Collision, ค่าที่ชนกันจะถูกเก็บในลิงก์ด์ลิสต์เดียวกันในตำแหน่งที่ชนโดยไม่ต้องรักษาข้อมูลในตำแหน่งต้นทางแฮชเดิม เทคนิคนี้สามารถจัดการการชนได้อย่างมีประสิทธิภาพและจุดเด่นคือมีความยืดหยุ่นในการเพิ่มข้อมูลและจัดการข้อมูลได้ไม่จำกัดจำนวนภายในแต่ละ bucket.
ก่อนอื่น เราจะสร้างคลาส `HashNode` เพื่อเก็บข้อมูลและการอ้างอิงไปยังโหนดถัดไป:
class HashNode:
def __init__(self, key, value):
self.key = key
self.value = value
self.next = None
ต่อไป เราจะสร้างคลาส `HashTable` ด้วยการใช้ `HashNode`:
class HashTable:
def __init__(self, size):
self.size = size
self.table = [None] * self.size
def hash_function(self, key):
return key % self.size
def insert(self, key, value):
index = self.hash_function(key)
node = self.table[index]
if node is None:
self.table[index] = HashNode(key, value)
return
prev = None
while node is not None and node.key != key:
prev = node
node = node.next
if node is not None:
node.value = value
else:
prev.next = HashNode(key, value)
def find(self, key):
index = self.hash_function(key)
node = self.table[index]
while node is not None:
if node.key == key:
return node.value
node = node.next
return None
def delete(self, key):
index = self.hash_function(key)
node = self.table[index]
prev = None
while node is not None and node.key != key:
prev = node
node = node.next
if node is None:
return False
if prev is None:
self.table[index] = node.next
else:
prev.next = node.next
return True
- `insert`: ใช้สำหรับเพิ่มข้อมูลใหม่ เมื่อเจอการชนจะเพิ่มลงไปใน linked list ที่ช่องนั้น.
- `find`: ใช้สำหรับค้นหาค่าที่ต้องการ โดยเดินผ่าน linked list เพื่อมองหา key ที่ตรงกับที่ต้องการ.
- `delete`: ใช้เพื่อลบโหนดจาก Chain.
ข้อดี:
1. การจัดการการชนที่มีประสิทธิภาพ: Separate chaining สามารถจัดการกับจำนวนโหนดที่มากเกินกว่าขนาดของตารางได้. 2. ความยืดหยุ่น: ด้วยการใช้ linked list, มันช่วยให้ขนาดของ Hashtable สามารถเพิ่มขึ้นได้แบบไดนามิค.ข้อเสีย:
1. ใช้พื้นที่มากขึ้น: เนื่องจากต้องเก็บ pointer ในแต่ละโหนด. 2. ความเร็ว: ถ้ามีการชนเกิดขึ้นบ่อย การค้นหาจะช้าลงเนื่องจากต้องทำการเดินไปตาม linked list.หากคุณสนใจที่จะศึกษาเทคนิคการเขียนโค้ดเพื่อการจัดการข้อมูลแบบไดนามิคใน Python อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็น Separate Chaining Hashing หรือเทคนิคการเขียนโค้ดอื่น ๆ ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรที่จะช่วยเพิ่มพูนทักษะการเขียนโค้ดของคุณ พร้อมด้วยการเรียนการสอนจากผู้เชี่ยวชาญในแวดวงนี้ ให้คุณมั่นใจได้ว่าการเรียนของคุณจะเป็นก้าวที่ยิ่งใหญ่สู่โลกของการเขียนโค้ดอย่างมืออาชีพ.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM