"เทคนิคการเขียนโค้ดเพื่อการจัดการข้อมูลในภาษา R language โดยใช้ Seperate Chaining Hashing" พร้อมยก code มาเป็นตัวอย่างสำหรับการ insert, update ข้อมูล , ค้นหา find, delete และอธิบายการทำงานสั้นๆ พร้อมทั้งบอกข้อดีข้อเสีย

 

# เทคนิคการเขียนโค้ดเพื่อการจัดการข้อมูลในภาษา R language โดยใช้ Separate Chaining Hashing

การจัดการข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นในทุกๆ องค์กร การเก็บข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพจะช่วยให้สามารถค้นหา และปรับปรุงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เทคนิคที่ได้รับความนิยมหนึ่งสำหรับการจัดการข้อมูลคือการใช้ Hashing ซึ่ง Separate Chaining Hashing เป็นหนึ่งในวิธีการที่ใช้ในการแก้ปัญหาการชนของข้อมูล (collisions) เมื่อใช้ hashing เราจะมาดูกันว่า Separate Chaining Hashing ทำงานอย่างไรในภาษา R รวมถึงข้อดีและข้อเสียของมันคืออะไร

 

มารู้จักกับ Separate Chaining Hashing

Separate Chaining Hashing เป็นเทคนิคหนึ่งที่ใช้ในการจัดการ collision ใน hash table โดยแต่ละ slot หรือ bucket ใน hash table จะเก็บข้อมูลในรูปของ linked list เมื่อมีข้อมูลที่ทำ hashing มาให้ค่าเดียวกันหรือเกิด collision ข้อมูลใหม่จะถูกเพิ่มเข้าไปใน linked list ของ bucket นั้นๆ

การทำงานของ Separate Chaining Hashing สามารถสรุปได้ดังนี้:

- Insert (การเพิ่มข้อมูล): คำนวณ hash value จากข้อมูลที่ต้องการเพิ่ม จากนั้นใช้เป็น index เพื่อหา bucket ที่เหมาะสมในการเพิ่มข้อมูล ถ้า bucket นั้นว่าง ให้เพิ่มข้อมูลเข้าไปโดยตรง หากไม่ว่างให้นำข้อมูลเพิ่มเข้าในรายการที่เชื่อมโยงใน bucket นั้น

- Update (การปรับปรุงข้อมูล): ค้นหาลำดับเชื่อมโยงใน bucket ที่เกี่ยวข้อง และปรับปรุงข้อมูลที่ต้องการ

- Find (การค้นหาข้อมูล): ค่า hash จะบ่งบอกถึง bucket ที่ข้อมูลอาจอยู่ จากนั้นทำการค้นหาในลิสต์ที่เชื่อมโยงกันภายใน bucket นั้น

- Delete (การลบข้อมูล): เหมือนกับการค้นหา แต่แทนที่จะเข้าถึงข้อมูล เราจะลบองค์ประกอบนั้นออกจากลิสต์ที่เชื่อมโยง

 

ตัวอย่างโค้ดในภาษา R ด้วย Separate Chaining Hashing

เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้น ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ดสำหรับฟังก์ชันต่างๆ ในการใช้งาน Separate Chaining Hashing ในภาษา R (สังเกตว่า R ไม่ได้มีโครงสร้างข้อมูลแบบ hash table มาให้เราจะจำลองมันขึ้นมาเองสำหรับวัตถุประสงค์นี้):

สร้าง Hash Table

# สร้าง hash table ด้วยขนาด size และฟังก์ชัน hash ที่กำหนด
create_hash_table <- function(size, hash_func) {
  hash_table <- vector("list", size)
  attr(hash_table, "hash_func") <- hash_func
  return (hash_table)
}

Insert Function

# ฟังก์ชันสำหรับเพิ่มข้อมูล
insert <- function(hash_table, key, value) {
  # Compute hash value for the key
  idx <- attr(hash_table, "hash_func")(key)

  # Create a new node for the value
  node <- list(key = key, value = value)

  # Insert at the beginning of the list in the computed index
  hash_table[[idx]] <- c(node, hash_table[[idx]])
}

Update Function

# ฟังก์ชันสำหรับปรับปรุงข้อมูล
update <- function(hash_table, key, new_value) {
  idx <- attr(hash_table, "hash_func")(key)
  bucket <- hash_table[[idx]]

  for (i in seq_along(bucket)) {
    if (bucket[[i]]$key == key) {
      bucket[[i]]$value <- new_value
      break
    }
  }
}

Find Function

# ฟังก์ชันสำหรับค้นหาข้อมูล
find <- function(hash_table, key) {
  idx <- attr(hash_table, "hash_func")(key)
  bucket <- hash_table[[idx]]

  for (node in bucket) {
    if (node$key == key) {
      return (node$value)
    }
  }
  return (NULL) # ถ้าไม่พบข้อมูล
}

Delete Function

# ฟังก์ชันสำหรับลบข้อมูล
delete <- function(hash_table, key) {
  idx <- attr(hash_table, "hash_func")(key)
  bucket <- hash_table[[idx]]

  hash_table[[idx]] <- Filter(function(node) node$key != key, bucket)
}

ตัวอย่างการใช้งาน Hash Table ข้างต้น

# Define a simple hash function (e.g., using modulo)
hash_func <- function(key) ((key %% 7) + 1)

# Create a hash table with 7 slots (using modulo 7)
my_hash_table <- create_hash_table(7, hash_func)

# Insert some key-value pairs
insert(my_hash_table, 1, 'A')
insert(my_hash_table, 8, 'B')

# Update a value
update(my_hash_table, 1, 'Updated A')

# Find a value
cat('Value for key 1:', find(my_hash_table, 1), '\n')

# Delete a value
delete(my_hash_table, 1)
cat('Value for key 1 after deletion:', find(my_hash_table, 1), '\n')

 

ข้อดีของ Separate Chaining Hashing

- ลดการเกิด collision: ด้วยการเก็บชุดข้อมูลที่มี hash value ซ้ำกันในรูปแบบของ linked list เราสามารถจัดการการชนกันของข้อมูลได้ดี

- ขยายตารางได้ง่าย: เมื่อต้องการขยายความจุของ hash table สามารถทำได้โดยปรับขนาดและรักษาลิสต์ที่เชื่อมโยง

- การจัดการหน่วยความจำยืดหยุ่นได้: มีการจัดการหน่วยความจำที่เหมาะสมกับจำนวนข้อมูลและสามารถทำให้เกิดข้อมูลไม่มากเกินไปในแต่ละ bucket

 

ข้อเสียของ Separate Chaining Hashing

- การใช้หน่วยความจำเพิ่มเติม: Separate Chaining ต้องการ space เพิ่มสำหรับ pointer ในแต่ละ node ของ linked list

- Performance: ถ้า hash function ไม่ดีพอ อาจจะทำให้ข้อมูลต่างๆ ถูกจัดเก็บภายใน bucket เดียวกันเป็นจำนวนมาก ทำให้เวลาในการค้นหาข้อมูลนานขึ้น

โดยรวมแล้ว Separate Chaining Hashing เป็นเทคนิคที่ดีสำหรับการจัดการข้อมูลที่มีการชนกันของ key การเลือกใช้การจัดการข้อมูลนี้ใน R ต้องอาศัยการเข้าใจการทำงานของ hash function และการบริหารจัดการหน่วยความจำ

ถ้าคุณสนใจในการเรียนรู้เทคนิคการเขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยมนี้และเทคนิคอื่นๆ ในภาษา R หรือภาษาโปรแกรมมิ่งอื่นๆ อย่าลืมสมัครเรียนที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) เรามีหลักสูตรที่เหมาะสำหรับคุณ ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่หรือมืออาชีพ และตัวอย่างโค้ดที่จะช่วยให้คุณเข้าใจการทำงานของโค้ดในระดับที่ลึกขึ้น!

 

 

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