สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Algorithm เป็นหัวใจหลักในโลกของการเขียนโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็นการแก้ปัญหา การสร้างโปรแกรม หรือแม้แต่ในการพัฒนาเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน มี algorithms หลากหลายที่มีความสำคัญและโปรแกรมเมอร์ุกคนควรจะรู้ไว้เพื่อใช้งานในโอกาสที่เหมาะสม ในบทความนี้เราจะมาเรียนรู้เกี่ยวกับ 5 algorithm พื้นฐานที่มีความสำคัญ ซึ่งแต่ละอย่างมีประโยชน์ในด้านที่แตกต่างกันและสามารถนำไปปรับใช้ในสถานการณ์ปัญหาการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย
#### 1. Sort Algorithms (อัลกอริทึมการเรียงลำดับ)
การเรียงลำดับข้อมูลเป็นหนึ่งในงานพื้นฐานที่ต้องทำบ่อยๆ ในการเขียนโปรแกรม มีอัลกอริทึมการเรียงลำดับหลายชนิด ตั้งแต่ที่ง่ายที่สุดอย่าง Bubble sort ไปจนถึงที่ซับซ้อนขึ้นอย่าง Quick sort และ Merge sort การเลือกใช้อัลกอริทึมการเรียงลำดับที่เหมาะสมสามารถกระทบถึงประสิทธิภาพของโปรแกรมได้มาก
# Python example using Quick sort
def quick_sort(sequence):
if len(sequence) <= 1:
return sequence
else:
pivot = sequence.pop()
greater = [item for item in sequence if item > pivot]
lesser = [item for item in sequence if item <= pivot]
return quick_sort(lesser) + [pivot] + quick_sort(greater)
example_list = [5, 3, 8, 6, 2, 7]
sorted_list = quick_sort(example_list)
print(sorted_list)
#### 2. Search Algorithms (อัลกอริทึมการค้นหา)
การค้นหาข้อมูลเป็นอีกหนึ่งพื้นฐานที่สำคัญ ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลหรือการหาคำตอบจากงานต่างๆ Linear search และ Binary search เป็นอัลกอริทึมการค้นหาที่นิยมใช้กันในหลายๆ สถานการณ์
# Python example using Binary search
def binary_search(array, target):
lower = 0
upper = len(array) - 1
while lower <= upper:
middle = (lower + upper) // 2
guess = array[middle]
if guess == target:
return middle
if guess > target:
upper = middle - 1
else:
lower = middle + 1
return None
example_list = [1, 3, 5, 7, 9, 11]
target = 7
print(binary_search(example_list, target))
#### 3. Dynamic Programming (การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิค)
Dynamic Programming เป็นเทคนิคที่ใช้สำหรับการแก้ปัญหาที่มีการซ้ำซ้อนของส่วนย่อยของปัญหา มันช่วยให้สามารถจัดการกับปัญหาใหญ่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการแบ่งการแก้ไขออกเป็นส่วนย่อยๆ และเก็บผลลัพธ์ที่ได้ไว้ใช้อีกครั้งในภายหลังผ่านการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิคนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งในกรณีที่ปัญหามีขนาดใหญ่และมีความซับซ้อน
# Python example using Dynamic Programming to compute Fibonacci
def fibonacci(n, memo={}):
if n in memo:
return memo[n]
if n <= 2:
return 1
memo[n] = fibonacci(n-1, memo) + fibonacci(n-2, memo)
return memo[n]
print(fibonacci(10))
#### 4. Graph Algorithms (อัลกอริทึมกราฟ)
กราฟคือโครงสร้างข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่างๆ เช่น ในโซเชียลเน็ตเวิร์ก ลำดับการทำงานในโครงการ และแม้แต่เส้นทางบนแผนที่ อัลกอริทึมกราฟ เช่น Dijkstra's algorithm ช่วยในการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างจุดต่างๆ ในขณะที่ Algorithm อย่าง Depth-first search (DFS) และ Breadth-first search (BFS) ช่วยสำหรับการเดินทางผ่านกราฟด้วยการทำความเข้าใจและค้นคว้าข้อมูลที่มีอยู่ในกรา
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: algorithm sort_algorithms search_algorithms dynamic_programming graph_algorithms programming python data_structures computer_science
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