การจัดการข้อมูลแบบไดนามิคเป็นหัวใจหลักของการพัฒนาโปรแกรมในปัจจุบัน เมื่อข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา โครงสร้างข้อมูลอย่าง Heap ก็เข้ามามีบทบาทสำคัญในการจัดการข้อมูลรูปแบบนี้ เพราะ Heap ช่วยให้เราสามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีค่าสูงสุดหรือต่ำสุดได้อย่างรวดเร็วผ่านการใช้ฟังก์ชันพื้นฐานอย่าง insert, find, และ delete
Heap มีสองชนิดหลัก คือ Max Heap และ Min Heap โดย Max Heap นั้นทุกๆ โหนดจะมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับ child nodes ของมัน ในขณะที่ใน Min Heap ทุกๆ โหนดจะต้องมีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับ child nodes ของมัน ในบทความนี้ เราจะพูดถึง Max Heap โดยเฉพาะ
การเพิ่มข้อมูล (insert) ใน Heap คือหนึ่งใน operation พื้นฐานที่สำคัญ โค้ดตัวอย่างจะแสดงการเพิ่มข้อมูลลงใน Max Heap:
class MaxHeap {
constructor() {
this.heap = [];
}
insert(value) {
this.heap.push(value);
let currentIndex = this.heap.length - 1;
while (currentIndex > 0) {
let parentIndex = Math.floor((currentIndex - 1) / 2);
if (this.heap[parentIndex] < this.heap[currentIndex]) {
// Swap
[this.heap[parentIndex], this.heap[currentIndex]] = [this.heap[currentIndex], this.heap[parentIndex]];
currentIndex = parentIndex;
} else {
break;
}
}
}
}
ในการ insert, ขั้นตอนแรกคือการเพิ่มข้อมูลไปที่ตำแหน่งสุดท้ายของ array และหลังจากนั้นข้อมูลจะถูก "bubble up" ไปยังตำแหน่งที่ถูกต้องตามลำดับของ Max Heap หลังจากการเปรียบเทียบกับ parent nodes ถ้าหากพบว่ามีการผิดพลาดตามลำดับของ Max Heap
การจัดการ Heap นั้นไม่มี concept ของการ insert ที่ front เนื่องจาก Heap เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบ binary tree ที่ไม่มีการรับรองการเรียงลำดับตามตำแหน่ง แต่เราสามารถใส่ข้อมูลใหม่ได้และ Heap จะจัดการข้อมูลเหล่านั้นเองันในส่วนของการ find และ delete เราจะใช้ฟังก์ชันพิเศษเพื่อทำการค้นหาและลบข้อมูลจาก Heap
การค้นหาใน Heap ไม่ได้มีประสิทธิภาพเท่าการค้นหาในโครงสร้างข้อมูลอื่น เพราะ Heap ไม่ได้เก็บข้อมูลในรูปแบบที่เรียงลำดับ ตัวอย่างโค้ดการค้นหาและลบใน Max Heap สามารถทำได้ดังนี้:
find(value) {
return this.heap.includes(value);
}
delete(value) {
const index = this.heap.indexOf(value);
if (index !== -1) {
this.heap[index] = this.heap.pop();
// Reheapify
this.heapify(index);
}
}
heapify(index) {
let left = 2 * index + 1;
let right = 2 * index + 2;
let largest = index;
const length = this.heap.length;
if (left < length && this.heap[left] > this.heap[largest]) {
largest = left;
}
if (right < length && this.heap[right] > this.heap[largest]) {
largest = right;
}
if (largest !== index) {
[this.heap[index], this.heap[largest]] = [this.heap[largest], this.heap[index]];
this.heapify(largest);
}
}
ในการ delete, เราจะทำการแทนที่ข้อมูลที่จะถูกลบด้วยข้อมูลที่อยู่สุดท้ายของ Heap แล้วทำการ "heapify" เพื่อ rearrange โครงสร้างของ Heap ให้กลับไปเป็นแบบ Max Heap อีกครั้ง
- การเซฟรับไวข้อมูลที่มีค่าสูงสุดหรือต่ำสุดนั้นยอดเยี่ยม ซึ่งเหมาะกับการใช้งานระบบที่ต้องการประมาณค่าเหล่านี้อย่างรวดเร็ว
- Heap เหมาะกับการทำ priority queue เนื่องจากสามารถเพิ่มหรือลบข้อมูลได้โดยรักษาลำดับความสำคัญ
- การค้นหาข้อมูลที่ไม่ใช่ส่วนหัวของ Heap สามารถทำได้ช้า เพราะไม่มีการรับรองการเรียงลำดับ
- การลบข้อมูลก็อาจจะไม่ค่อยมีประสิทธิภาพเท่าโครงสร้างข้อมูลอื่น เนื่องจากทุกครั้งที่มีการลบต้องทำการตรวจสอบลำดับข้อมูลทั้งหมดอีกครั้ง
การเรียนรู้การใช้งาน Heap ในการจัดการข้อมูลเป็นทักษะสำคัญที่หลักสูตรการเรียนการสอนในโรงเรียนของเรา EPT (Expert-Programming-Tutor) เน้นอย่างมาก เพราะว่าการใช้ Heap สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการแก้ไขปัญหาการจัดการข้อมูลหลากหลายรูปแบบ เราเชื่อว่าการมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งใน heap จะช่วยให้นักการเรียนรู้สามารถพัฒนาโซลูชันได้ดีขึ้นในอนาคต
การใช้งาน Heap ในทางปฏิบัติมีหลายอย่าง เช่น การจัดการทรัพยากรในระบบคอมพิวเตอร์, การจัดลำดับข้อมูลในแอพพลิเคชันจริง, หรือแม้แต่การจัดเรียงข้อมูลในเกมที่ต้องการค่าที่มีความสำคัญสูงสุดหรือต่ำสุด
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Heap หรือสาขาความรู้ทางโปรแกรมมิ่งอื่นๆ อย่าลังเลที่จะเยี่ยมชม EPT ที่ [ลิงค์]: เรามีหลักสูตรที่ครอบคลุมและผู้สอนที่มีประสบการณ์ซึ่งพร้อมช่วยให้คุณครองความเข้าใจลึกซึ้งในการเขียนโค้ดและพัฒนาซอฟต์แวร์ในอนาคต!
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