การเรียงลำดับข้อมูลด้วย Merge Sort ใน Python และการใช้งานในโลกจริง

 

การเรียงลำดับข้อมูล (sorting) เป็นหนึ่งในปัญหาพื้นฐานที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์พบเจอเป็นประจำ ไม่ว่าจะเป็นการจัดเรียงลำดับของข้อมูลในฐานข้อมูล, การจัดเรียงเอกสารตามวันที่, หรือแม้แต่การจัดเรียงสินค้าในร้านค้าออนไลน์ เพื่องานประเภทนี้ Merge Sort เป็นอัลกอริทึมหนึ่งที่ได้รับความนิยมในการเรียงลำดับข้อมูล สำหรับบทความนี้เราจะพูดถึง Merge Sort อย่างละเอียดตั้งแต่หลักการจนถึงการใช้งานจริงพร้อมทั้งข้อดีข้อเสียของมัน

#### อัลกอริทึม Merge Sort คืออะไร?

Merge Sort เป็นอัลกอริทึมการเรียงลำดับแบบแบ่งแยก (Divide and Conquer) โดยมีขั้นตอนหลักๆ คือการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อยๆ จนไม่สามารถแบ่งได้อีก (เหลือข้อมูล 1 ตัวหรือเป็นชุดว่าง) และจากนั้นจะทำการรวมชุดข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกันพร้อมทั้งเรียงลำดับในขั้นตอนที่เรียกว่า 'merge' จนกระทั่งเรียงลำดับทั้งหมดเรียบร้อยแล้ว

#### วิธีการทำงานของ Merge Sort

ก่อนที่เราจะดูตัวอย่าง code ของ Merge Sort เรามาทำความเข้าใจกับขั้นตอนการทำงานของมันกันก่อน:

1. Divide: เริ่มจากการแบ่ง array หรือ list ที่ต้องการเรียงลำดับออกเป็นส่วนๆ เล็กๆ จนไม่สามารถแบ่งได้อีก 2. Conquer: เมื่อแบ่งได้เป็นขนาดที่ไม่สามารถแบ่งเล็กลงไปได้อีก ก็เริ่มกระบวนการเรียงลำดับแต่ละส่วนย่อยนั้น 3. Combine: นำส่วนย่อยที่เรียงลำดับแล้วมา 'merge' หรือรวมกันในขณะเดียวกันก็จัดเรียงข้อมูลพวกนั้นให้ถูกต้องตามลำดับ

#### ตัวอย่าง code ของ Merge Sort ใน Python

เรามาดูตัวอย่างการเขียน Merge Sort ในภาษา Python กัน:

def merge_sort(arr):
    if len(arr) > 1:
        mid = len(arr) // 2  # หาจุดศูนย์กลางของ array
        L = arr[:mid]      # แบ่ง array ออกเป็นสองส่วน
        R = arr[mid:]

        merge_sort(L)  # เรียงลำดับส่วนซ้าย
        merge_sort(R)  # เรียงลำดับส่วนขวา

        # Merge สองส่วนที่แบ่งไว้
        i = j = k = 0
        while i < len(L) and j < len(R):
            if L[i] < R[j]:
                arr[k] = L[i]
                i += 1
            else:
                arr[k] = R[j]
                j += 1
            k += 1

        # ตรวจสอบว่ามีข้อมูลเหลืออยู่ใน L หรือ R หรือไม่
        while i < len(L):
            arr[k] = L[i]
            i += 1
            k += 1
        while j < len(R):
            arr[k] = R[j]
            j += 1
            k += 1
    return arr

# ตัวอย่างการใช้งานฟังก์ชัน merge_sort
arr = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
print("Original array:", arr)
print("Sorted array:", merge_sort(arr))

ผลลัพธ์ที่ได้:

Original array: [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10]
Sorted array: [3, 9, 10, 27, 38, 43, 82]

#### Usecase ในโลกจริง

Merge Sort มีการใช้งานที่หลากหลาย เช่นในการเรียงลำดับลิสต์ของข้อมูลใหญ่ๆ เช่นการจัดเรียงข้อมูลลูกค้าในฐานข้อมูล, การเรียงลำดับรายการสินค้าตามประเภทหรือราคาในระบบ e-commerce หรือแม้กระทั่งในงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องการสำรวจข้อมูลที่ถูกรวบรวมไว้เป็นจำนวนมาก

#### Complexity และข้อดีข้อเสียของ Merge Sort

- Time Complexity: ในทุกกรณี (Best case, Average case, และ Worst case) ของ Merge Sort มีความซับซ้อนเวลาอยู่ที่ O(n log n) ซึ่งทำให้เป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพที่ดีมากในการเรียงลำดับข้อมูลจำนวนมาก - Space Complexity: O(n) เนื่องจากมีความจำเป็นในการจัดสรรพื้นที่เพิ่มเติมเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ถูกแบ่งส่วนย่อย

##### ข้อดี:

1. ประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ: ให้ประสิทธิภาพที่ดีไม่ว่าข้อมูลจะเรียงลำดับหรือสุ่มก่อนหน้านั้น

2. เหมาะสมกับข้อมูลขนาดใหญ่: เนื่องจากมี Time Complexity ที่ดีและสม่ำเสมอ

3. การทำงานเป็นแบบ stable sort: หมายความว่าสองสิ่งที่เท่ากันจะเก็บตำแหน่งลำดับเดิมหลังจากการเรียงลำดับ

##### ข้อเสีย:

1. ใช้พื้นที่เพิ่มเติม: ต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราว

2. อาจไม่เหมาะกับข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในหน่วยความจำประเภทหนึ่งที่ไม่อนุญาติการทำงานแบบ Random Access เช่น Linked Lists

การฝึกฝนการเขียน Merge Sort และการทำความเข้าใจกับหลักการของมันจะช่วยให้คุณเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับการทำงานของอัลกอริทึมการเรียงลำดับอย่างต่อเนื่อง ณ Expert-Programming-Tutor (EPT) เรานำเสนอหลักสูตรที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการเรียนรู้การเขียนโค้ดในลักษณะเช่นนี้และหัวข้ออื่นๆที่เกี่ยวข้องกับงานวิชาการด้านการเขียนโปรแกรม ปลูกฝังพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการสร้างอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพและแก้ไขปัญหาซอฟต์แวร์ในโลกจริง สนใจในการศึกษาโปรแกรมริ่ง? เข้าร่วมกับเราที่ EPT วันนี้และเป็นผู้ชำนาญการโปรแกรมริ่งพร้อมเพื่อการเตรียมพร้อมในอนาคตของคุณ!

 

 

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