## Big O Notation คืออะไร: อธิบายแบบง่ายที่สุด
ในโลกของการเขียนโปรแกรม เราจะเจอเรื่องราวของโค้ดที่มีทั้งสั้นและยาว บางโค้ดทำงานไวมาก ส่วนโค้ดบางอันก็ทำงานช้าเหมือนเต่าเลื้อย คำถามสำคัญคือเราจะรู้ได้อย่างไรว่า โค้ดของเรานั้นมีประสิทธิภาพดีหรือไม่ ที่นี่เอง Big O Notation จะเข้ามามีบทบาท
"Big O Notation" หรือที่ในภาษาไทยเรียกว่า "สัญกรณ์โอใหญ่" มันเป็นเหมือนเกณฑ์มาตรฐานที่ช่วยเราประเมินประสิทธิภาพของโค้ดว่าโค้ดนั้นทำงานเร็วหรือช้าแค่ไหนเมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้น
ลองนึกถึงการแข่งวิ่งที่เรามีนักวิ่งหลายคนเข้าแข่ง บางคนวิ่งเร็วมากๆ เพราะมีวิธีวิ่งที่ดี ส่วนบางคนก็วิ่งช้า เพราะอาจไม่ค่อยฟิต เราใช้ Big O Notation เพื่อวัดว่าถ้าทุกคนต้องวิ่งไกลขึ้นเรื่อยๆ ใครจะทนได้นาน ผลงานจะเป็นอย่างไร
Big O มีหลายรูปแบบ แต่ละรูปแบบบ่งบอกถึงความสามารถของโค้ดในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ ยิ่งรูปแบบนั้นดี โค้ดก็ยิ่งมีประสิทธิภาพมาก ตัวอย่างเช่น:
- O(1): ไม่ว่าข้อมูลจะมีเท่าไหร่ ก็ทำงานในเวลาเดียวกัน
- O(n): เวลาเพิ่มขึ้นตามจำนวนข้อมูล
- O(n^2): เวลาที่ใช้วิ่งเพิ่มขึ้นในรูปแบบกำลังสองของจำนวนข้อมูล
การรู้เรื่อง Big O Notation จะช่วยให้โปรแกรมเมอร์เลือกใช้โค้ดที่เหมาะสม ปรับปรุงโค้ดให้ทำงานได้ไวขึ้น และกำจัดปัญหาเว็บหรือแอพที่ช้าหรือค้างได้เมื่อมีผู้ใช้คนเยอะ
จะเห็นได้ชัดเมื่อพิจารณาฟังก์ชันที่ใช้เวลาแตกต่างกัน เช่น:
ตัวอย่าง O(1) - เข้าถึงข้อมูลโดยตรง
def find_first_element(list):
return list[0]
# ไม่ว่า list จะยาวแค่ไหน เราก็เข้าถึงข้อมูลตัวแรกได้ทันที
นี่คือตัวอย่างของ O(1), เราเข้าถึงองค์ประกอบแรกของ list ได้ทันทีไม่ว่า list จะใหญ่แค่ไหน
ตัวอย่าง O(n) - การค้นหาโดยตรง
def find_element(list, x):
for i in list:
if i == x:
return True
return False
# ถ้า x อยู่ท้าย list เราต้องเดินผ่านข้อมูลทั้งหมดเพื่อพบมัน
ตัวอย่างนี้เป็น Big O ของ O(n) เพราะเวลาที่ใช้ในการค้นหาสมาชิกใน list นั้นเพิ่มขึ้นตามจำนวนข้อมูล
ตัวอย่าง O(n^2) - การเรียงลำดับแบบง่าย
def bubble_sort(list):
n = len(list)
for i in range(n):
for j in range(0, n-i-1):
if list[j] > list[j + 1]:
# สลับตัวเลข
list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j]
return list
# ตัวเลขน้อยต้อง 'ผ่าน' ทั่วทั้ง list หลายครั้งเพื่อไปอยู่ด้านหน้า
Bubble sort มี Big O ในลักษณะของ O(n^2) เนื่องจากมีการใช้ลูปซ้อนกัน แต่ละลูปเพิ่มจำนวนถึงกำลังสองของ n เมื่อ n เพิ่มขึ้น
การทำความเข้าใจ Big O Notation ในทางเขียนโปรแกรมไม่เพียงแต่ช่วยให้เราเขียนโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพได้ แต่ยังบ่งบอกถึงความเข้าใจในหลักการทางคอมพิวเตอร์วิทยาศาสตร์ ซึ่งเป็นศาสตร์ที่ศึกษาและสร้างโค้ดให้ก้าวหน้าอยู่เสมอ
นักเรียนที่อายุ 8 ขวบก็สามารถเรียนรู้ศาสตร์นี้ได้ และการมีหลักการที่ถูกต้องจะช่วยให้พวกเขาปูพื้นฐานที่ดีในการเป็นนักโปรแกรมเมอร์ที่ยอดเยี่ยมในอนาคต
กระนั้นการเรียนรู้ Big O Notation จากแค่บทความอาจไม่เพียงพอ การมีโอกาสเรียนรู้และปฏิบัติจริงกับครูที่มีประสบการณ์ อย่างที่ Expert-Programming-Tutor จะยิ่งทำให้ความเข้าใจนั้นมั่นคงและประยุกต์ใช้ได้จริงเมื่อเข้าสู่วงการโปรแกรมมิ่งอย่างเต็มตัว
ด้วยการสอนที่ไม่เพียงแค่หยิบยกแนวคิด แต่ยังรวมถึงการปฏิบัติจริง การเขียนโปรแกรมมืออาชีพไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป และ Big O Notation นี้แหละคือกุญแจหนึ่งในการปลดล็อคทักษะที่จะพาทุกคนไปสู่การเป็นเหล่านักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ยิ่งใหญ่.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
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