ทำความรู้จักกับ Merge Sort ในภาษา Dart

 

วันนี้เราจะพูดคุยเกี่ยวกับ Merge Sort ซึ่งเป็นอัลกอริธึมการเรียงลำดับที่มีประสิทธิภาพ โดยจะอธิบายการทำงาน ข้อดี ข้อเสีย พร้อมตัวอย่างโค้ดในภาษา Dart ที่สามารถนำไปปรับใช้ได้

 

Merge Sort คืออะไร?

**Merge Sort** คืออัลกอริธึมการเรียงลำดับที่ใช้แนวทาง "แบ่งและบรรจุ" (Divide and Conquer) โดยจะแบ่งข้อมูลออกเป็นซับซ้อนที่เล็กที่สุด จากนั้นจะนำมาเรียงลำดับและรวมกันให้อยู่ในลำดับที่ถูกต้อง อัลกอริธึมนี้ถูกพัฒนาโดย **John von Neumann** ในช่วงปี 1945

วิธีการทำงานของ Merge Sort

1. แบ่งอาเรย์ออกเป็นครึ่งหนึ่งจนกว่าจะถึงสถานะที่อาเรย์แต่ละตัวมีเพียงหนึ่งหรือไม่มีข้อมูล

2. เรียงลำดับอาเรย์ที่ถูกแบ่งโดยการรวมกัน (Merge) โดยการเปรียบเทียบค่าในอาเรย์ที่ถูกแบ่ง

3. ทำซ้ำขั้นตอนการรวมไปเรื่อย ๆ จนกลับเข้าสู่สถานะที่รวมอาเรย์ทั้งหมดเข้าด้วยกัน

 

ความสำคัญของ Merge Sort

Merge Sort สามารถนำไปใช้ในหลากหลายกรณีเช่น:

- การจัดเรียงข้อมูลขนาดใหญ่

- การจัดเรียงข้อมูลที่ต้องการรักษา Order ที่มีอยู่แล้ว

- การจัดเรียงข้อมูลที่มีความไม่แน่นอน เช่น การนำมารวมข้อมูลที่มาจากหลาย ๆ แหล่งที่มีลำดับที่ต่างกัน

 

ตัวอย่าง Code

ในตัวอย่างนี้เราจะใช้ภาษา Dart ในการเขียน Merge Sort

 void main() {
  List<int> arr = [38, 27, 43, 3, 9, 82, 10];
  print("Original array: $arr");

  List<int> sortedArr = mergeSort(arr);
  print("Sorted array: $sortedArr");
}

List<int> mergeSort(List<int> arr) {
  // Case for 0 or 1 element
  if (arr.length <= 1) {
      return arr;
  }

  int mid = (arr.length / 2).floor();
  List<int> left = mergeSort(arr.sublist(0, mid));
  List<int> right = mergeSort(arr.sublist(mid));

  return merge(left, right);
}

List<int> merge(List<int> left, List<int> right) {
  List<int> sorted = [];
  int i = 0, j = 0;

  while (i < left.length && j < right.length) {
    if (left[i] < right[j]) {
      sorted.add(left[i]);
      i++;
    } else {
      sorted.add(right[j]);
      j++;
    }
  }

  // Ensure remaining elements are added
  sorted.addAll(left.sublist(i));
  sorted.addAll(right.sublist(j));

  return sorted;
}

ในโค้ดด้านบน เราเริ่มต้นด้วยการสร้างฟังก์ชันหลัก `mergeSort` ที่จะรับอาเรย์ของจำนวนเต็มเป็น Input จากนั้นจะทำการเรียงลำดับโดยใช้ฟังก์ชัน `merge` เพื่อรวมและเรียงลำดับซับซ้อนที่ได้

 

Complexity Analysis

การวิเคราะห์ความซับซ้อน:

1. Time Complexity: O(n log n)

- สาเหตุคือการแบ่งข้อมูลจะเกิดขึ้น log(n) ครั้ง และแต่ละการรวมใช้เวลา O(n)

2. Space Complexity: O(n)

- เนื่องจากต้องการพื้นที่เพิ่มเติมเพื่อเก็บอาเรย์ที่ถูกจัดเรียงซึ่งเรียงลำดับร่วมกับอาเรย์ดั้งเดิม

 

ข้อดีและข้อเสียของ Merge Sort

ข้อดี

- Stable Sort: Merge Sort ก็รักษาความเรียงลำดับของข้อมูลที่มีค่าเท่ากัน - Efficient for Large Datasets: Merge Sort มีประสิทธิภาพดีในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ - Predictable Time Complexity: มีกระบวนการดำเนินการที่แน่นอนในเชิงเวลา

ข้อเสีย

- Memory Usage: ต้องการพื้นที่เพิ่มเติมในการจัดเก็บอาเรย์ที่ใช้ในการรวม - Slower for Smaller Datasets: สำหรับข้อมูลที่มีขนาดเล็ก อาจไม่เร็วเท่ากับ Quick Sort หรือ Insertion Sort

 

Use Case ในโลกจริง

1. Sorting Data in Database: ในฐานข้อมูล เมื่อเราต้องจัดเรียงข้อมูลจำนวนมาก และต้องการให้การเรียงลำดับมีความแม่นยำและไม่ทำให้ข้อมูล แตกต่างออกไป 2. Merging Sorted Arrays: Merge Sort ถูกนำไปใช้ในฟังก์ชันที่ต้องการการรวมข้อมูลจากหลาย ๆ แหล่ง เช่น การรวมเอกสาร ที่ถูกแยกเป็นหลายส่วน

 

สรุป

Merge Sort

เป็นอัลกอริธึมการเรียงลำดับที่ดีสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก โดยสอดคล้องกับหลักการ "แบ่งและบรรจุ" ที่มีประสิทธิภาพสูง ควรนำไปใช้ในกรณีที่ข้อมูลมีขนาดใหญ่ หรือจำเป็นต้องรักษาลำดับที่มีอยู่แล้ว

อย่าลืมว่าความรู้นี้สามารถนำมาพัฒนาในดินแดนแห่งการทำงานได้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม หรือพัฒนาอัลกอริธึมต่าง ๆ เชิญมาเรียนรู้ที่ EPT (Expert Programming Tutor) ได้เลย จะมีกระบวนการเรียนการสอนที่ได้มาตรฐาน พร้อมให้คุณได้ค้นหาตัวเองในโลกของการเขียนโปรแกรมอย่างเต็มที่!

 

 

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