หัวข้อ: Time Complexity คืออะไร? คำอธิบายที่เข้าใจง่าย และความสำคัญในการเขียนโปรแกรม
การเขียนโปรแกรมนั้นไม่ได้มีแต่เรื่องของการสร้างคำสั่งที่ทำให้คอมพิวเตอร์ทำงานได้ตามที่เราต้องการเท่านั้น แต่ยังต้องคำนึงถึง 'ประสิทธิภาพ' อย่างหนึ่งที่เรียกว่า 'Time Complexity' หรือ 'ความซับซ้อนทางเวลา' นั่นเอง แต่ Time Complexity คืออะไร? และมันสำคัญอย่างไร?
ลองนึกถึงตอนที่เราต้องการหาของเล่นที่ซ่อนอยู่ในกองของเล่นมากมาย วิธีที่เราหาอาจมีหลายวิธี เช่น ค้นหาทีละชิ้นอย่างรอบคอบจนกว่าจะเจอ หรือ ทิ้งทุกอย่างจนเห็นของเล่นที่ต้องการทันที หากเราใช้วิธีแรก พวกเราอาจต้องใช้เวลานานถ้ากองของเล่นนั้นมีขนาดใหญ่มากๆ ส่วนวิธีที่สองอาจช่วยให้เราเจอโดยรวดเร็ว แต่ก็ทำให้ระเบียบวินัยที่มีอาจหายไป หรือหากว่าเรามีการเก็บของเล่นโดยใช้วิธีการเก็บบางอย่างเช่น แบ่งใส่กล่อง ตามสี กล่องที่ 1 เก็บแต่ของเล่น สีแดงเท่านั้น กล่องที่ 2 เก็บแต่ของเล่น ที่เหลืองเท่านั้น และกล่องที่ 3 เก็บแต่ของเล่นสีน้ำเงินเท่านั้น ส่วนของเล่นสีอื่นๆ จะเป็บกล่องที่ 4 ในตอนที่เราหาของเล่น เราก็จะหาได้อย่างง่ายขึ้น เพื่อนๆ เห็นไหมครับว่า วิธีการเก็บที่แตกต่างกันก็ส่งผล ให้เวลาที่ใช้ในการหาของเล่นไม่เท่ากัน ซึ่งการวัดว่าวิธีต่างๆ ให้ผลในการหาเร็วแค่ไหน นี่ปละครับเพื่อนๆ ที่เขาเรียกว่า Time Complexity
Time Complexity มันคือการวัดว่าโปรแกรมของเราใช้เวลานานแค่ไหนในการทำงานสำหรับข้อมูลขนาดต่างๆ โดยปกติ เราจะวัดในรูป 'การเติบโตของเวลา' ตามขนาดของข้อมูลนั่นเอง
ตัวอย่างเช่น:
# ตัวอย่างโปรแกรมที่มี Time Complexity แบบ Linear
def find_toy(toy_box, toy_name):
for toy in toy_box:
if toy == toy_name:
return "เจอของเล่นแล้ว!"
return "ไม่เจอของเล่น"
toy_box = ['รถบังคับ', 'ตุ๊กตา', 'บล็อกก่อสร้าง', 'หุ่นยนต์']
print(find_toy(toy_box, 'บล็อกก่อสร้าง')) # Output: เจอของเล่นแล้ว!
ในโค้ดนี้ ถ้ากองของเล่นมีขนาดใหญ่ขึ้น การค้นหาก็จะใช้เวลามากขึ้นเช่นกัน หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือ เวลาในการทำงานของโปรแกรมจะเดินหน้าไปตามขนาดของข้อมูลอย่างเส้นตรง หรือ Linear Time Complexity นั่นเอง
แต่ลองดูตัวอย่างที่มี Time Complexity ดีกว่านี้:
# ตัวอย่างโปรแกรมที่มี Time Complexity ที่ดีกว่า
def quick_find_toy(toy_box, toy_name):
if toy_name in toy_box:
return "เจอของเล่นแล้ว!"
return "ไม่เจอของเล่น"
toy_box = set(['รถบังคับ', 'ตุ๊กตา', 'บล็อกก่อสร้าง', 'หุ่นยนต์'])
print(quick_find_toy(toy_box, 'หุ่นยนต์')) # Output: เจอของเล่นแล้ว!
โดยการที่ข้อมูล `toy_box` เป็น set (ชุดข้อมูลที่ไม่มีลำดับและสมาชิกไม่ซ้ำกัน) เราสามารถตรวจสอบได้เร็วยิ่งขึ้นเพราะ Python ออกแบบมาให้การตรวจสอบสมาชิกใน set นั้นทำได้รวดเร็วมาก ซึ่งนับว่ามี Time Complexity แบบ Constant Time เพราะไม่ว่าข้อมูลจะมีขนาดเท่าไหร่ ความเร็วในการค้นหาก็เท่าเดิม
จากตัวอย่างทั้งสอง เราสามารถเห็นได้ว่า Time Complexity มีผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพของโปรแกรม โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลมีขนาดค่อนข้างใหญ่ การทำความเข้าใจใน Time Complexity จะช่วยให้โปรแกรมเมอร์ปรับปรุงและพัฒนาโค้ดให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
ฉะนั้น การเรียนรู้เกี่ยวกับ Time Complexity ไม่เพียงช่วยให้เราเขียนโปรแกรมที่ดีขึ้น แต่ยังช่วยให้เรามีความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการทำงานของคอมพิวเตอร์ เป็นพื้นฐานที่ดีสำหรับการพัฒนาตัวเองในอนาคต และเพื่อความพร้อมในการรับมือกับปัญหาทางด้านคอมพิวเตอร์ที่อาจซับซ้อนยิ่งขึ้น
สรุปได้ว่า Time Complexity เป็นหัวใจหลักในการเขียนโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพ และการเรียนรู้เกี่ยวกับมันควรเป็นหนึ่งในความสนใจของโปรแกรมเมอร์ทุกระดับ ไม่ว่าจะเป็นมือใหม่หรือผู้มีประสบการณ์ เพื่อการเขียนโปรแกรมที่ดียิ่งขึ้นและสามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ.
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