Merge Sort คืออะไรและมันใช้แก้ปัญหาอะไร

Merge Sort เป็นอัลกอริทึมการจัดเรียงข้อมูลที่ประสิทธิภาพสูงซึ่งเข้ามามีบทบาทในการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการเรียงลำดับข้อมูล (sorting) ใน array หรือ list อัลกอริทึมประเภทนี้จะใช้หลักการแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนๆ น้อยลงเรื่อยๆ (divide and conquer) จนกระทั่งข้อมูลมีขนาดเล็กพอที่จะจัดการได้สะดวก และจากนั้นจะทำการรวมข้อมูลกลับเข้าด้วยกัน (merge) ในลักษณะที่เรียงลำดับได้อย่างถูกต้อง

ตัวอย่าง Code Merge Sort ใน JavaScript:

function merge(left, right) {
  let array = [];

  while (left.length && right.length) {
    if (left[0] < right[0]) {
      array.push(left.shift());
    } else {
      array.push(right.shift());
    }
  }

  return [...array, ...left, ...right];
}

function mergeSort(array) {
  const half = array.length / 2;

  if(array.length < 2){
    return array;
  }

  const left = array.splice(0, half);
  return merge(mergeSort(left), mergeSort(array));
}

const array = [4, 2, 6, 5, 1, 3];
console.log('Sorted array:', mergeSort(array));

ในโค้ดข้างต้นเริ่มต้นด้วยการแบ่ง array ออกเป็นสองส่วนด้วยการหาค่าครึ่งหนึ่งของจำนวน array จากนั้นจะแบ่งข้อมูลออกเรื่อยๆ จนกระทั่งมี size ที่เล็กพอที่จะจัดการได้ สุดท้ายใช้ฟังก์ชัน `merge()` เพื่อรวมสองส่วนนั้นกลับเข้าด้วยกันจนได้อาร์เรย์ที่เรียงลำดับอย่างถูกต้อง

Usecase ในโลกจริงของ Merge Sort:

- การเรียงลำดับข้อมูลในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่ต้องการความเร็วและประสิทธิภาพ

- ทางด้าน bioinformatics สำหรับการจัดเรียงลำดับสารพันธุกรรม

- การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถจัดเก็บในหน่วยความจำได้ทั้งหมด นำมาแบ่งเป็นส่วนๆและจัดเรียงแยก

Complexity และข้อดีข้อเสียของ Merge Sort:

Complexity:

- Time Complexity: ในทุกรูปแบบจะอยู่ที่ O(n log n)

- Space Complexity: O(n) เนื่องจากจะมีการใช้หน่วยความจำเพิ่มเติมในการรวม array

ข้อดีของ Merge Sort:

- มีประสิทธิภาพและมีการประมาณการเวลาที่แน่นอน (predictable time) ในการจัดเรียงข้อมูล

- สามารถใช้กับการจัดเรียงข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถอยู่ในหน่วยความจำได้ทั้งหมด

- เหมาะสำหรับการเรียงลำดับข้อมูลที่เข้ามาใหม่โดยสามารถรวมได้โดยไม่ต้องเรียงลำดับข้อมูลทั้งหมดใหม่

ข้อเสียของ Merge Sort:

- การใช้หน่วยความจำเพิ่มเติมในการรวม array สามารถทำให้ไม่เหมาะสำหรับระบบที่มี memory จำกัด

- มีความซับซ้อนในการเข้าใจและการเขียนโค้ดมากกว่าอัลกอริทึมการจัดเรียงแบบอื่นๆ เช่น bubble sort หรือ insertion sort

การเรียนรู้และฝึกฝนเกี่ยวกับอัลกอริทึมการจัดเรียงข้อมูลจำเป็นต่อการพัฒนาและปรับปรุงฝีมือของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor),เรารู้ดีถึงความสำคัญนี้และมุ่งมั่นในการสนับสนุนนักเรียนให้เข้าใจและมีทักษะในการจัดเรียงข้อมูลแบบ Merge Sort และอีกมากมายผ่านหลักสูตรที่ออกแบบมาอย่างดี จะเกิดอย่างไรขึ้นถ้าข้อมูลของคุณถูกจัดเรียงอย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้อง มาร่วมค้นหาคำตอบพร้อมกับพวกเราที่ EPT วันนี้!

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