Hashing ใน Data Structure - การทำงานของ Hash Function

 

ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญและมีจำนวนมากอย่างที่เราพบเจอในปัจจุบัน การจัดเก็บและการเข้าถึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเป็นเรื่องที่ต้องให้ความสนใจ หนึ่งในเทคนิคที่สำคัญในการจัดการข้อมูลในวิชาคอมพิวเตอร์คือ "Hashing" ซึ่งเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่ต้องการเพื่อการค้นหาและการจัดเก็บที่รวดเร็วขึ้น

 

Hashing คืออะไร?

Hashing เป็นเทคนิคในการเปลี่ยนตัวข้อมูล (keys) ให้เป็นค่าที่สามารถใช้ในการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็วภายใต้โครงสร้างข้อมูลที่เรียกว่า Hash Table ตัวแปลงที่ทำหน้าที่นี้รู้จักกันในชื่อของ "Hash Function" ซึ่งจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้สามารถค้นหาได้อย่างรวดเร็ว

 

การทำงานของ Hash Function

Hash Function เป็นฟังก์ชันที่รับค่าป้อนเข้า (input) แล้วสร้างค่าที่จะถูกใช้เป็นดัชนี (index) ในโครงสร้าง Hash Table นั้น ฟังก์ชันนี้อาจจะมีลักษณะการทำงานที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ควรมีคือ ฟังก์ชันนี้ควรปล่อยให้เกิดการกระจายที่ดีและลดการชนกัน (collision) ให้มากที่สุด

การทำงานของ Hash Function ควรมีคุณสมบัติดังนี้:

1. Deterministic: ให้ค่าเดียวกันทุกครั้งเมื่อรับค่าป้อนเข้าที่เหมือนกัน 2. Efficient: คำนวณได้เร็ว 3. Uniform Distribution: กระจาย output index ได้ดีเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกัน 4. Minimal Collisions: ความพยายามในการลดโอกาสที่ข้อมูลสองค่าจะได้รับค่าผลลัพธ์เดียวกัน

 

การจัดการ Collision

แม้ว่าฟังก์ชันแฮชจะพยายามกระจายข้อมูลให้มากที่สุด แต่บางครั้งการชนกันก็อาจหลีกเลี่ยงไม่ได้ ความสามารถในการจัดการเรียนแฮชชนกันมีสองวิธีที่นิยมใช้:

- Chaining: ใช้โครงสร้างข้อมูล เช่น ลิงก์ลิงก์ (linked list) ในช่องของตารางเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ชนกัน - Open Addressing: ใช้การหาพื้นที่ว่างในตารางผ่านวิธีการ probing ต่าง ๆ เช่น Linear Probing, Quadratic Probing หรือ Double Hashing

 

Use Case และตัวอย่างโค้ด

Use Case

สมมติว่าเราต้องการจัดเก็บข้อมูลผู้ใช้ซึ่งเป็นไปได้ที่เราจะจำเป็นต้องค้นหาหรืออัปเดทข้อมูลบ่อยครั้ง การใช้โครงสร้าง Hash Table สามารถช่วยลดเวลาในการค้นหาข้อมูลจาก O(n) เป็น O(1) ในการค้นหาเฉลี่ย

ตัวอย่างโค้ดใน Python

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 10
        self.table = [[] for _ in range(self.size)]

    def hash_function(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def insert(self, key, value):
        index = self.hash_function(key)
        self.table[index].append((key, value))

    def search(self, key):
        index = self.hash_function(key)
        for k, v in self.table[index]:
            if k == key:
                return v
        return None

# การใช้งาน
ht = HashTable()
ht.insert('name', 'John Doe')
print(ht.search('name'))  # Output: John Doe

 

วิจารณ์และสรุป

Hashing นับเป็นกระบวนการที่น่าสนใจและมีประโยชน์ในการประมวลผลข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาหรือการจัดเก็บ แม้ว่าโครงสร้างข้อมูลชนิดนี้อาจจะต้องการการจัดการในการป้องกันการชนกัน แต่ประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพของมันก็ทำให้ Hashing ยังคงเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในการเขียนโปรแกรม

หากคุณสนใจที่จะเข้าใจการทำงานขั้นลึกของ Hashing หรือศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลต่าง ๆ การเข้าร่วมศึกษาโปรแกรมมิ่งที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) อาจจะเป็นอีกตัวเลือกหนึ่งที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเปิดโลกคอมพิวเตอร์ให้กับคุณ

 

 

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

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