เรียนรู้เกี่ยวกับ Binary Search ด้วยภาษา ABAP

 

 

การบทนำ

ในโลกของการเขียนโปรแกรม การค้นหาข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเป็นเรื่องที่ไม่สามารถมองข้ามได้ หนึ่งในอัลกอริธึมที่ได้รับการยอมรับและนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายคือ "Binary Search" อัลกอริธึมนี้มีการทำงานที่รวดเร็วและประหยัดเวลาในกรณีที่เราต้องการค้นหาข้อมูลในชุดข้อมูลที่ถูกจัดเรียงไว้แล้ว.

ในบทความนี้ เราจะมาดูว่า Binary Search คืออะไร มีการทำงานอย่างไร พร้อมทั้งยกตัวอย่างโค้ดในภาษา ABAP และกรณีการใช้งานในโลกจริง ตลอดจนวิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริธึมนี้ด้วย

 

Binary Search คืออะไร?

Binary Search เป็นอัลกอริธึมที่ถูกออกแบบมาเพื่อค้นหาค่าหนึ่งในลิสต์หรืออาร์เรย์ที่เรียงลำดับแล้ว โดยอัลกอริธึมจะทำการแบ่งครึ่งชุดข้อมูลและทำการเปรียบเทียบค่าที่เราต้องการค้นหากับค่าที่อยู่ในตำแหน่งกลางของชุดข้อมูล ถ้าค่าที่ต้องการค้นหาน้อยกว่าค่าที่ตำแหน่งกลาง อัลกอริธึมจะทำการตรวจสอบเฉพาะครึ่งซ้าย ถ้าค่ามากกว่า จะตรวจสอบเฉพาะครึ่งขวา โดยในแต่ละขั้นตอน เราสามารถลดจำนวนรายการที่ต้องค้นหาลงได้ครึ่งหนึ่ง

ขั้นตอนการทำงานของ Binary Search

1. เริ่มต้นที่อาร์เรย์ที่เรียงลำดับแล้ว: เราต้องมีอาร์เรย์ที่ถูกจัดเรียงก่อนถ้าต้องการใช้ Binary Search 2. กำหนดตำแหน่งต่ำและสูง: ตั้งตำแหน่งต่ำสุดเป็น 0 และสูงสุดเป็นขนาดของอาร์เรย์ลบหนึ่ง 3. หาค่าตำแหน่งกลาง: คำนวณตำแหน่งกลางของอาร์เรย์ 4. เปรียบเทียบค่า:

- ถ้าค่าที่ต้องการเท่ากับค่าที่ตำแหน่งกลาง, จะส่งคืนตำแหน่งนั้น

- ถ้าค่ามากกว่า, เปลี่ยนตำแหน่งต่ำสุดเป็นตำแหน่งกลาง + 1

- ถ้าค่าน้อยกว่า, เปลี่ยนตำแหน่งสูงสุดเป็นตำแหน่งกลาง - 1

5. ทำซ้ำ: ทำการตรวจซ้ำจนกว่าจะพบค่าที่ต้องการหรือจนกว่าตำแหน่งต่ำสุดจะมากกว่าตำแหน่งสูงสุด

 

ตัวอย่างโค้ดใน ABAP

ตัวอย่างโค้ดด้านล่างนี้จะแสดงวิธีการเขียน Binary Search ในภาษา ABAP:

 DATA: lt_numbers TYPE TABLE OF i,
      lv_target  TYPE i,
      lv_middle  TYPE i,
      lv_low     TYPE i VALUE 0,
      lv_high    TYPE i,
      lv_result  TYPE i VALUE -1.

" สมมุติอาร์เรย์ที่ถูกจัดเรียงแล้ว
APPEND 1 TO lt_numbers.
APPEND 3 TO lt_numbers.
APPEND 5 TO lt_numbers.
APPEND 7 TO lt_numbers.
APPEND 9 TO lt_numbers.

lv_target = 5. " ค่าที่ต้องการค้นหา
lv_high = lines( lt_numbers ) - 1.

WHILE lv_low <= lv_high.
  lv_middle = ( lv_low + lv_high ) / 2.

  IF lt_numbers[ lv_middle ] = lv_target.
    lv_result = lv_middle.
    EXIT.
  ELSEIF lt_numbers[ lv_middle ] < lv_target.
    lv_low = lv_middle + 1.
  ELSE.
    lv_high = lv_middle - 1.
  ENDIF.
ENDWHILE.

IF lv_result >= 0.
  WRITE: / 'Found value at index:', lv_result.
ELSE.
  WRITE: / 'Value not found'.
ENDIF.

 

Use Cases ในโลกจริง

ในโลกแห่งความจริง เรามักจะพบ Binary Search ถูกนำไปใช้ในการค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลที่ถูกจัดเรียงไว้อย่างเหมาะสมจะทำให้การค้นหายิ่งมีประสิทธิภาพ เช่น ในงานด้านอีคอมเมิร์ซ ใช้ในการค้นหาสินค้าที่ต้องการในแค็ตตาล็อกสินค้า หรือในระบบการจัดการข้อมูลช่วยให้การค้นหาข้อมูลของผู้ใช้ในฐานข้อมูลทำได้รวดเร็วขึ้น

 

การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ (Complexity)

Binary Search มีประสิทธิภาพที่น่าทึ่ง โดยการค้นหาที่มีเวลาในการทำงานเป็น \( O(\log n) \) ซึ่งหมายความว่าเวลาที่ใช้ในการค้นหาจะเพิ่มขึ้นอย่างช้าลงเมื่อขนาดของอาร์เรย์เพิ่มขึ้น:

- Case Best: \( O(1) \) - เมื่อค่าที่ต้องการอยู่ที่ตำแหน่งกลาง - Case Average: \( O(\log n) \) - เมื่อค่าที่ต้องการอยู่ในอาร์เรย์ - Case Worst: \( O(\log n) \) - เมื่อค่าที่ต้องการไม่อยู่ในอาร์เรย์

 

ข้อดีและข้อเสียของ Binary Search

ข้อดี:

- รวดเร็ว: อัลกอริธึมนี้สามารถค้นหาข้อมูลได้อย่างรวดเร็วเมื่อเทียบกับ Keyword Search (เวลา \( O(n) \)). - เรียบง่าย: หลักการพื้นฐานของการแบ่งครึ่งทำให้เข้าใจได้ง่าย - ใช้ทรัพยากรต่ำ: ใช้หน่วยความจำน้อยกว่าเพราะไม่ต้องเก็บข้อมูลเพิ่มเติม

ข้อเสีย:

- ต้องมีข้อมูลที่เรียงลำดับ: ถ้าข้อมูลยังไม่ถูกจัดเรียง จะต้องใช้เวลาในการเรียงข้อมูลก่อนที่จะสามารถใช้ Binary Search ได้. - ไม่เหมาะสมสำหรับข้อมูลขนาดเล็ก: อาจเกิดความทับซ้อนของความเร็วในกรณีของอาร์เรย์ขนาดเล็ก การค้นหาทั่วไปอาจจะเร็วกว่าการใช้ Binary Search.

 

สรุป

Binary Search เป็นอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพอย่างสูงในการค้นหาข้อมูลในชุดข้อมูลที่จัดเรียง โดยสามารถช่วยลดเวลาในการค้นหาลงได้อย่างมาก หากคุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม เทคนิค Algorithm และเพิ่มทักษะในการเขียนโปรแกรมของคุณ ให้ศึกษาเพิ่มเติมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งมีหลักสูตรการสอนที่ครอบคลุมทุกด้านของการเขียนโปรแกรม!

การเรียนรู้การใช้ Binary Search ไม่เพียงแต่จะทำให้คุณสามารถเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ แต่ยังช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดเบื้องหลังการค้นหาในข้อมูลที่ซับซ้อนได้เช่นกัน!

 

 

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