สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# Big O Notation: การทำความเข้าใจความซับซ้อนของอัลกอริทึม อธิบายสุดง่าย
เมื่อพูดถึงโลกของการเขียนโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาเว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, หรือแม้กระทั่งการวิเคราะห์ข้อมูล หนึ่งในแนวคิดพื้นฐานที่สำคัญแต่มักถูกมองข้ามนี่คือ "Big O Notation" ที่บ่งบอกถึงความซับซ้อนของอัลกอริทึมที่เราใช้ในการแก้ไขปัญหาต่างๆ ต่อไปนี้จะเป็นการอธิบายไปถึงความเข้าใจในเรื่องนี้ ทีละขั้นตอนอย่างง่ายดาย พร้อมทั้งตัวอย่างเพื่อให้เห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้น
"Big O Notation" เป็นมาตราฐานที่ใช้ในการวัดว่าอัลกอริทึมหนึ่งมีประสิทธิภาพเพียงใดในแง่ของเวลาที่ใช้(Time Complexity) และทรัพยากรหรือหน่วยความจำ( Space Complexity) โดยที่ไม่ขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์หรือภาษาโปรแกรมที่ใช้ในการเขียน สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเปรียบเทียบและประเมินอัลกอริทึมต่างๆ ได้อย่างเป็นกลาง
เมื่อเราพูดถึงความซับซ้อนของอัลกอริทึม เราคิดถึง 2 ด้านหลักๆ นั้นคือ ด้านเวลา (Time Complexity) และด้านพื้นที่ (Space Complexity) ทั้งสองนี้บอกเราว่า อัลกอริทึมนั้นจะทำงานได้ช้าหรือเร็ว, ต้องการหน่วยความจำมากน้อยเพียงใด เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้น
O(1) – ความซับซ้อนในระดับคงที่:
ตัวอย่างของความซับซ้อนแบบ O(1) เช่นการเข้าถึงข้อมูลในอาเรย์ที่มี index กำหนด. ไม่ว่าข้อมูลจะมีมากแค่ไหน, เวลาที่ใช้ในการเข้าถึงข้อมูลนั้นจะคงที่.
def get_item(array, index):
return array[index]
# ไม่ว่าอาเรย์จะขนาดใหญ่เพียงใด เวลาที่ใช้ในการเรียกข้อมูลจากฟังก์ชันนี้จะเท่ากัน
O(n) – ความซับซ้อนในระดับเชิงเส้น:
ความซับซ้อนนี้ขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูล ตัวอย่างเช่นการค้นหาข้อมูลในอาเรย์โดยการวนลูปทุกๆ องค์ประกอบ.
def find_item(array, item):
for index, value in enumerate(array):
if value == item:
return index
return -1
# เวลาที่ใช้ในการค้นหาข้อมูลเพิ่มขึ้นตามจำนวนขององค์ประกอบในอาเรย์
O(n^2) – ความซับซ้อนในระดับกำลังสอง:
ตัวอย่างของอัลกอริทึมที่มีความซับซ้อนเชิงกำลังสอง เช่นการเรียงลำดับด้วยวิธี Bubble Sort.
def bubble_sort(array):
n = len(array)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if array[j] > array[j+1]:
array[j], array[j+1] = array[j+1], array[j]
# เวลาที่ใช้จะเพิ่มขึ้นเป็นกำลังสองของจำนวนขององค์ประกอบ
การทำความเข้าใจ Big O Notation มีความสำคัญอย่างยิ่งในการพัฒนาโปรแกรมให้มีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการเลือกโครงสร้างข้อมูลที่ใช้หรือการออกแบบอัลกอริทึมเพื่อแก้ไขปัญหา
ณ โรงเรียนสอนโปรแกรมมิ่ง EPT (Expert-Programming-Tutor), นอกจากจะสร้างความเข้าใจในหลักการ Big O Notation แล้ว เรายังให้ความสำคัญในการนำประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหาจริง เพื่อพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมอย่างครบวงจร หากคุณต้องการพัฒนาความสามารถของคุณในการเขียนโปรแกรมให้มีประสิทธิภาพ, การเรียนรู้ที่ EPT จะช่วยเปิดเส้นทางอาชีพที่เต็มไปด้วยโอกาสให้กับคุณ.
หากคุณต้องการพัฒนาทักษะในการเขียนโปรแกรม มาเข้าร่วมเรียนรู้กับเราที่ EPT ที่นี่คุณจะได้พบกับการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมในด้านต่างๆ ที่ครอบคลุมและเหมาะสมกับโลกปัจจุบันและอนาคต. เราพร้อมให้คำปรึกษา และแนะนำวิธีการเป็นนักโปรแกรมอย่างมืออาชีพ. อย่ารอช้า! เข้าร่วมเรียนรู้กับเราวันนี้ และก้าวข้ามขีดจำกัดของความซับซ้อนไปด้วยกัน.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: big_o_notation time_complexity space_complexity algorithm_analysis programming_efficiency data_structures performance_analysis python bubble_sort array_operations programming_concepts software_development efficient_algorithms expert_programming_tutor programming_skills
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com