เพิ่มคุณภาพของการเรียงลำดับข้อมูลด้วย Quick Sort ในภาษา Lua

ในโลกแห่งการเขียนโปรแกรม การเรียงลำดับข้อมูลเป็นภาคย์สำคัญที่เราพบเจออยู่เสมอ ไม่ว่าจะเป็นการจัดเรียงข้อมูลลูกค้าจากชื่อ, การเรียงลำดับคะแนนในเกมส์ หรือจัดเรียงรายการผลิตภัณฑ์ตามราคา เพื่อให้ข้อมูลเป็นระเบียบและสามารถประมวลผลได้ง่ายขึ้น หนึ่งในอัลกอริธึมที่มีชื่อเสียงและได้รับความนิยมในการทำงานประเภทนี้คือ "Quick Sort" ซึ่งมีความสามารถในการเรียงลำดับข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

Quick Sort คืออะไร?

Quick Sort เป็นอัลกอริธึมการเรียงลำดับที่ใช้กลวิธีหารและเอาชนะ (Divide and Conquer) โดยอัลกอริธึมนี้จะทำการเลือกข้อมูลหนึ่งข้อมูลที่เรียกว่า "pivot" และจัดกลุ่มข้อมูลที่เหลือเป็นสองส่วน: หนึ่งส่วนประกอบด้วยข้อมูลที่มีค่าน้อยกว่า pivot และอีกส่วนหนึ่งประกอบด้วยข้อมูลที่มีค่ามากกว่า pivot จากนั้นจะทำการเรียงลำดับแต่ละส่วนเหล่านี้เป็นอิสระกันจนกว่าข้อมูลทั้งหมดจะเรียงลำดับครบถ้วน

Quick Sort ในภาษา Lua

Lua เป็นภาษาโปรแกรมที่เรียบง่ายและมีความยืดหยุ่นสูง การใช้ Lua ในการเรียกใช้ Quick Sort จึงทำได้อย่างง่ายดายและมีความสะอาดในโค้ด เรามาลองดูตัวอย่างโค้ดของ Quick Sort ในภาษา Lua กัน:

function quicksort(arr, low, high)
    if low < high then
        local pivot_index = partition(arr, low, high)
        quicksort(arr, low, pivot_index - 1)
        quicksort(arr, pivot_index + 1, high)
    end
end

function partition(arr, low, high)
    local pivot = arr[high]
    local i = low - 1

    for j = low, high - 1 do
        if arr[j] <= pivot then
            i = i + 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
        end
    end

    arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
    return i + 1
end

ในโค้ดข้างต้น เราสร้างฟังก์ชัน `quicksort` ที่มีวัตถุประสงค์ในการเรียงลำดับอาร์เรย์ `arr` ระหว่างดัชนี `low` และ `high` และฟังก์ชัน `partition` ที่จะทำการจัดเรียงและคืนค่าดัชนี pivot ที่ถูกต้องหลังจากการจัดกลุ่มข้อมูลที่น้อยกว่าและมากกว่า pivot

Usecase ในโลกจริง

Quick Sort มักจะถูกนำไปใช้ในระบบที่ต้องการการเรียงลำดับข้อมูลที่มีปริมาณมาก และต้องการความเร็วในการประมวลผล เช่น การจัดเรียงข้อมูลในฐานข้อมูล, การจัดเรียงภาพถ่ายตามเวลาที่ถ่าย, หรือการจัดเรียงรายชื่อพนักงานในบริษัทตามอักษรย่อของชื่อ

Complexity และการวิเคราะห์

เมื่อพูดถึงเรื่อง Complexity ของ Quick Sort ในกรณีที่ดีที่สุด (Best Case) และกรณีเฉลี่ย (Average Case) มีค่าเป็น O(n log n) ซึ่งหมายความว่าเวลาที่ใช้ในการเรียงลำดับจะเพิ่มขึ้นเป็นสัดส่วนกับจำนวนข้อมูลที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับแฟกเตอร์ของการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อย อย่างไรก็ตาม ในกรณีที่แย่ที่สุด (Worst Case) Complexity สามารถมีค่าเป็น O(n^2) ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลที่เข้ามาเรียงลำดับนั้นมีค่าใกล้เคียงกันหมดหรือเมื่อ pivot ที่ถูกเลือกนั้นไม่สามารถแบ่งข้อมูลออกเป็นสองกลุ่มที่มีขนาดสมดุลกันได้

ข้อดีข้อเสียของ Quick Sort

ข้อดี:

ข้อเสีย:

เพื่อความเข้าใจที่ดียิ่งขึ้นในอัลกอริธึมนี้ การศึกษาที่ EPT จะช่วยให้นักเรียนสามารถทำความเข้าใจทฤษฎีและปฏิบัติได้เต็มที่ ผ่านโปรแกรมเรียนรู้ที่มุ่งเน้นการใช้งานอัลกอริธึมในโปรเจคจริง พร้อมสนับสนุนในการเตรียมตัวสำหรับการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ การศึกษาที่ EPT จะเป็นก้าวแรกที่ยอดเยี่ยมในการก้าวเข้าสู่โลกของการเขียนโปรแกรมด้วยข้อมูลและอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพ.

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