สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
เมื่อพูดถึงการเขียนโปรแกรม หนึ่งในปัจจัยที่ทำให้โค้ดของเราทั้งมีประสิทธิภาพและสามารถจัดการกับข้อมูลได้ดีคือการเลือกใช้โครงสร้างข้อมูล (Data Structure) อย่างเหมาะสม วันนี้เราจะพูดถึง 5 โครงสร้างข้อมูลหลักที่โปรแกรมเมอร์ทุกคนควรเข้าใจทั้งความหมาย วิธีการใช้งาน รวมถึงคุณภาพโดยรวมที่จะนำมาสู่การเขียนโค้ดที่ดีขึ้น
อาเรย์เป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานที่สุด มันเก็บข้อมูลไว้ในลำดับที่ต่อเนื่องกัน ซึ่งทำให้เราสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วด้วย index การใช้งานอาเรย์ที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยให้การคำนวณหรือการดำเนินการกับข้อมูลทำได้เร็วขึ้น
# ตัวอย่างการสร้างอาเรย์ในภาษา Python
items = [1, 2, 3, 4, 5] # สร้างอาเรย์ของตัวเลข
print(items[2]) # แสดงผลค่าที่ index ที่ 2 คือ 3
ในขณะที่อาเรย์เก็บข้อมูลในลำดับ รายการเชื่อมโยงได้เก็บข้อมูลเป็นโหนดที่มีลิ้งค์ไปยังโหนดถัดไป ข้อดีของมันคือคุณสามารถเพิ่มหรือลบโหนดตามต้องการได้โดยไม่ต้องแก้ไขลำดับของโหนดที่เหลือ
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.next = None
class LinkedList:
def __init__(self):
self.head = None
# ตัวอย่างการเพิ่มข้อมูล
def append(self, data):
new_node = Node(data)
if self.head is None:
self.head = new_node
else:
last_node = self.head
while last_node.next:
last_node = last_node.next
last_node.next = new_node
Stack เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบ LIFO (Last In, First Out) ซึ่งข้อมูลที่เพิ่มเข้ามาล่าสุดจะถูกนำออกก่อน มักใช้ในโปรแกรมที่ต้องการการย้อนกลับขั้นตอน เช่น ในเบราว์เซอร์หรือโปรแกรมแก้ไขข้อความ
stack = []
# การใส่ข้อมูล
stack.append(1)
stack.append(2)
stack.append(3)
# การนำข้อมูลออก
while stack:
print(stack.pop())
ตรงข้ามกับ Stack, Queue คือโครงสร้างข้อมูลแบบ FIFO (First In, First Out) ที่ข้อมูลที่เข้ามาก่อนจะถูกนำออกก่อน มักใช้ในกรณีที่ต้องการจัดการงานหรือข้อมูลตามลำดับที่เข้ามา เช่น ในการจัดการคิวของเครื่องพิมพ์หรือการจัดการข้อมูลจำลอง (Simulation)
from queue import Queue
q = Queue()
# การเพิ่มข้อมูล
q.put(1)
q.put(2)
q.put(3)
# การนำข้อมูลออก
while not q.empty():
print(q.get())
ต้นไม้เป็นโครงสร้างข้อมูลที่มีลักษณะเป็นแบบชั้นๆ โดยมี node หนึ่งเรียกว่า root และมี node ย่อยๆ ที่เรียกว่า children โครงสร้างนี้เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่มีลักษณะเป็นลำดับชั้นหรือต้องการการค้นหาที่รวดเร็ว เช่น ในระบบไฟล์หรือฐานข้อมูล
class TreeNode:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.children = []
def add_child(self, child_node):
self.children.append(TreeNode(child_node))
root = TreeNode('Root')
root.add_child('Child1')
root.add_child('Child2')
โครงสร้างข้อมูลเหล่านี้เป็นพื้นฐานที่โปรแกรมเมอร์ทุกคนควรศึกษาเพื่อพัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพและสามารถจัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลในหลากหลายสถานการณ์ได้ เมื่อต้องการเจาะลึกและทำความเข้าใจในระดับที่ลึกขึ้น การศึกษาที่มุ่งเน้นและคำแนะนำจากระดับผู้เชี่ยวชาญอาจเป็นสิ่งที่จำเป็น ณ จุดนี้ การเริ่มต้นกระบวนการเรียนรู้อย่างมีระบบและเป็นขั้นตอนสามารถสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและเป็นประโยชน์ในระยะยาวได้
คุณอาจไม่ต้องการก้าวไปสู่การเป็นโปรแกรมเมอร์ผู้เชี่ยวชาญด้วยตนเอง แต่เพียงแค่การทำความเข้าใจในความหมายและวิธีการใช้งานพื้นฐานของโครงสร้างข้อมูลเหล่านี้ ก็จะช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงโค้ดของตัวเองให้ดีขึ้น ที่สำคัญ หากคุณต้องการพัฒนาทักษะในการเขียนโปรแกรมของคุณ การเลือกเรียนในหลักสูตรที่มีคุณภาพซึ่งสอนโดยผู้เชี่ยวชาญตัวจริง อาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในการขับเคลื่อนการเรียนรู้ของคุณไปสู่ความสำเร็จในอาชีพการประกอบอาชีพในอนาคต.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_structure array linked_list stack queue trees python programming lifo fifo node algorithm programming_concepts data_management
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