Computer Science ที่ควรรู้ - Heap

เมื่อพูดถึงการเขียนโปรแกรม หลายคนอาจคุ้นเคยกับโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานอย่าง Array, Linked List, Stack, และ Queue แต่สำหรับคนที่พยายามจะขยับขึ้นไปอีกขั้นในสายงานนี้ คงต้องทำความรู้จักกับโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนขึ้นไปอีกอย่างหนึ่ง นั่นก็คือ "Heap" ซึ่งมีบทบาทสำคัญในหลายอัลกอริทึมวิทยาการคอมพิวเตอร์

#### Heap คืออะไร?

Heap เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบ Tree รูปแบบหนึ่งที่สำคัญในวิทยาการคอมพิวเตอร์ มักถูกใช้ในการจัดการกับลำดับความสำคัญ เช่น การจัดลำดับคิวแบบลำดับความสำคัญ (Priority Queue) Heap จะมีลักษณะพิเศษคือทุก Node จะต้องมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับ (Max Heap) หรือน้อยกว่าหรือเท่ากับ (Min Heap) ลูกของมัน

ใน Max Heap ค่าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดจะอยู่ที่ Root ของ Tree ในขณะที่ใน Min Heap ค่าที่เล็กที่สุดจะอยู่ที่ Root ซึ่งการจัดการโครงสร้างข้อมูลแบบนี้ทำให้ Heap เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการสร้างฟังก์ชันที่คล้ายกับการเรียงลำดับหรือการจัดการลำดับความสำคัญ

#### การประยุกต์ใช้ Heap

#### การสร้าง Heap

ในการสร้าง Max Heap จากอาร์เรย์ เราสามารถใช้อัลกอริทึมที่เรียกว่า "Heapify" ดังแสดงในตัวอย่างโค้ดด้านล่าง:

def heapify(arr, n, i):
    largest = i
    left = 2 * i + 1
    right = 2 * i + 2

    if left < n and arr[largest] < arr[left]:
        largest = left

    if right < n and arr[largest] < arr[right]:
        largest = right

    if largest != i:
        arr[i], arr[largest] = arr[largest], arr[i]
        heapify(arr, n, largest)

def buildMaxHeap(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n // 2 - 1, -1, -1):
        heapify(arr, n, i)

ในโค้ดนี้ ฟังก์ชัน `heapify` ใช้สร้างโครงสร้าง Max Heap จากอาร์เรย์ ฟังก์ชันนี้จะเปรียบเทียบ Node กับลูกทั้งสองของมัน และสลับตำแหน่งถ้าจำเป็น ฟังก์ชัน `buildMaxHeap` ใช้สร้าง Max Heap ทั้งหมดจากอาร์เรย์ที่ให้มาโดยเริ่มจาก Node กลางสิ้นสุดจนถึง Root

#### ข้อดีและข้อเสียของ Heap

ข้อดีของ Heap คือทำให้การเข้าถึงข้อมูลที่มีค่ามากสุดหรือน้อยสุดทำได้ในเวลา \(O(1)\) ในขณะที่การแทรกหรือลบทำได้ในเวลา \(O(\log n)\) นอกจากนี้ ยังสามารถใช้งานร่วมกับโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ต้องการใช้ลำดับความสำคัญได้เป็นอย่างดี

อย่างไรก็ตาม Heap อาจยุ่งเหยิงกับความต้องการพื้นที่เพื่อติดตาม Node โดยเฉพาะในโครงสร้าง Tree ที่ไม่สะอาดเรียบร้อยเสมอ ดังนั้น การเข้าใจตัวขุดของโครงสร้างและการใช้งานตามที่เหมาะสมกับสถานการณ์จะช่วยให้ใช้งาน Heap ได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

#### สรุป

Heap เป็นหนึ่งในโครงสร้างข้อมูลที่มีพลังและความยืดหยุ่นสูงในวิทยาการคอมพิวเตอร์ การเข้าใจหลักการและการนำไปใช้สามารถพัฒนาและปรับปรุงอัลกอริธึมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในหลากหลายกรณี หากใครที่สนในเส้นทางอาชีพนักวิทยาการคอมพิวเตอร์ การเรียนรู้และเข้าใจ Heap ถือว่าเป็นข้อได้เปรียบที่ไม่ควรมองข้าม

วิชาการและการประยุกต์ใช้ Heap อย่างลึกซึ้งสามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ที่สถาบันสอนเขียนโปรแกรมต่างๆ เช่น Expert-Programming-Tutor (EPT) ที่มีการบรรยายเนื้อหาที่เน้นความเข้าใจและการฝึกปฏิบัติเพื่อการใช้งานจริง หากคุณสนใจศึกษาการเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม Heap เป็นหัวข้อที่ควรรู้!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/