Computer Science ที่ควรรู้ - Trie

 

Trie: โครงสร้างข้อมูลที่ไม่ควรมองข้ามในโลกของ Computer Science

เมื่อพูดถึงโครงสร้างข้อมูล (Data Structure) ที่ใช้ในวงการคอมพิวเตอร์ หลาย ๆ คนอาจจะนึกถึงต้นไม้ไบนารี (Binary Trees), แฮชแมป (Hashmaps), หรืออาเรย์ (Arrays) ซึ่งถือว่าเป็นพื้นฐานที่สำคัญ แต่ในบทความนี้ เราจะนำเสนอหนึ่งในโครงสร้างข้อมูลที่มีประโยชน์และควรถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น นั่นคือ Trie (อ่านว่า "ไทร" หรือ "ทรี")

 

Trie คืออะไร?

Trie เป็นโครงสร้างข้อมูลประเภทหนึ่งที่ช่วยในการจัดเก็บและค้นหาข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลที่มีลักษณะเป็นสตริง (String) อย่างเช่น พจนานุกรม หรืออักษรภาษาอังกฤษ รวมไปถึงการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ Autocomplete หรือ Spell Checker ที่เราใช้อยู่ในปัจจุบัน

 

โครงสร้างของ Trie

Trie ถูกออกแบบมาให้เป็นโครงสร้างที่คล้ายกับต้นไม้ โดยสิ่งที่ทำให้ Trie แตกต่างจากโครงสร้างต้นไม้พื้นฐานทั่วไปคือ มันไม่เก็บข้อมูลอยู่ที่โหนด (Node) แต่กลับสะสมข้อมูลบนเส้นทาง (Path) จากโหนดราก (Root Node) ถึงโหนดใบ (Leaf Node)

เพื่อให้เห็นภาพที่ชัดเจนขึ้น ลองดูตัวอย่างการจัดเก็บคำว่า "cat", "cap", และ "bat" ใน Trie

        (root)
        /    \
      c       b
     / \      |
    a   a     a
   /    \     |
  t     p    t

จากตัวอย่างข้างต้น จะเห็นว่า Trie ใช้โหนดและเส้นทางร่วมกัน (Shared Path) ทำให้ประหยัดเนื้อที่ในการจัดเก็บและสามารถค้นหาข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

 

การใช้งาน Trie ที่พบบ่อย

1. Autocomplete: Trie มีการใช้งานที่โดดเด่นในระบบการแนะนำคำอัตโนมัติ เมื่อผู้ใช้พิมพ์ตัวอักษรบางตัวในช่องค้นหา ระบบจะทำการค้นหาคำที่เริ่มต้นด้วยตัวอักษรเหล่านั้นและแสดงผลลัพธ์ ซึ่งทำให้การค้นหาข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็ว

2. Spell Checker: สำหรับการตรวจสอบและแก้ไขคำผิด เช่นใน Word Processor ตัวอย่างเช่น Microsoft Word หรือ Google Docs ก็มีการนำ Trie มาใช้ โดยการเก็บคำในพจนานุกรมและตรวจสอบคำที่ผู้ใช้พิมพ์

3. เปรียบเทียบสตริง: Trie สามารถใช้ในการเปรียบเทียบสตริงหลายๆ สตริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การค้นหาระยะที่ใหญ่ที่สุดที่มีร่วมกับชื่อโดเมน (Longest prefix match) ซึ่งถูกใช้อย่างแพร่หลายในระบบ DNS

 

โค้ดตัวอย่างการสร้าง Trie ด้วย Python

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_end_of_word = False

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                node.children[char] = TrieNode()
            node = node.children[char]
        node.is_end_of_word = True

    def search(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return node.is_end_of_word

# การใช้งาน
trie = Trie()
trie.insert("cat")
trie.insert("cap")
trie.insert("bat")

print(trie.search("cat"))  # Output: True
print(trie.search("bat"))  # Output: True
print(trie.search("car"))  # Output: False

 

บทสรุป

Trie เป็นโครงสร้างข้อมูลที่มีประโยชน์อย่างมากในการจัดการเกี่ยวกับการค้นหาและการเปรียบเทียบสตริง โดยเฉพาะในโปรแกรมหรือระบบที่ต้องมีการใช้งานเกี่ยวกับข้อความจำนวนมาก การศึกษาและทำความเข้าใจ Trie จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโปรแกรมของคุณได้อย่างมาก

สำหรับผู้ที่ต้องการศึกษาโปรแกรมมิ่งเพิ่มเติมโดยเฉพาะด้านโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริธึม สามารถเข้ามาเรียนรู้เพิ่มเติมได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่ซึ่งเรามีหลักสูตรที่เน้นสอนการประยุกต์ใช้งานจริงเพื่อยกระดับทักษะการพัฒนาโปรแกรมของคุณให้ก้าวหน้ามากยิ่งขึ้น

 

 

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

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