สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com

Data Structure

การเรียงลำดับ (Sorting) การเรียงลำดับแบบต่าง ๆ อาร์เรย์ลิสต์ (Array List) ลิงค์ลิสต์ (Linked List) สแต็ค (Stack) คิว (Queue) Priority Queue ไบนารีเสิร์ชทรี (Binary search tree) ไบนารีเสิร์ชทรี (Binary search tree) 2 ไบนารีเสิร์ชทรี (Binary search tree) 3 แฮช (Hash) กราฟ (Graph) พื้นฐานของ Data Structures - Data Structure คืออะไร พื้นฐานของ Data Structures - Abstract Data Type (ADT) คืออะไร พื้นฐานของ Data Structures - ความสำคัญของ Data Structure ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ พื้นฐานของ Data Structures - การเลือกใช้ Data Structure ให้เหมาะสมกับปัญหา พื้นฐานของ Data Structures - การวิเคราะห์ประสิทธิภาพของ Data Structure ด้วย Big-O Notation Array ใน Data Structures - Array คืออะไร Array ใน Data Structures - การเข้าถึงข้อมูลใน Array Array ใน Data Structures - การค้นหาข้อมูลใน Array Array ใน Data Structures - การแทรกข้อมูลลงใน Array Array ใน Data Structures - การลบข้อมูลใน Array Array ใน Data Structures - Dynamic Array คืออะไร Array ใน Data Structures - การขยายและลดขนาดของ Dynamic Array Array ใน Data Structures - Multi-dimensional Arrays Array ใน Data Structures - Jagged Arrays คืออะไร Array ใน Data Structures - การประยุกต์ใช้งาน Array ในการแก้ปัญหา Linked List ใน Data Structures - Linked List คืออะไร Linked List ใน Data Structures - ความแตกต่างระหว่าง Singly Linked List และ Doubly Linked List Linked List ใน Data Structures - การสร้าง Singly Linked List Linked List ใน Data Structures - การเพิ่มข้อมูลใน Singly Linked List Linked List ใน Data Structures - การลบข้อมูลใน Singly Linked List Linked List ใน Data Structures - การค้นหาข้อมูลใน Singly Linked List Linked List ใน Data Structures - การย้อนกลับ (Reverse) Linked List Linked List ใน Data Structures - การสร้าง Doubly Linked List Linked List ใน Data Structures - การแทรกและลบข้อมูลใน Doubly Linked List Linked List ใน Data Structures - Circular Linked List คืออะไร Linked List ใน Data Structures - การประยุกต์ใช้งาน Linked List ในการแก้ปัญหา Stack และ Queue ใน Data Structures - Stack คืออะไร Stack และ Queue ใน Data Structures - การทำงานของ LIFO (Last In First Out) ใน Stack Stack และ Queue ใน Data Structures - การ Push และ Pop ข้อมูลใน Stack Stack และ Queue ใน Data Structures - การตรวจสอบ Empty Stack Stack และ Queue ใน Data Structures - การประยุกต์ใช้งาน Stack ในการแก้ปัญหา Stack และ Queue ใน Data Structures - Queue คืออะไร Stack และ Queue ใน Data Structures - การทำงานของ FIFO (First In First Out) ใน Queue Stack และ Queue ใน Data Structures - การ Enqueue และ Dequeue ข้อมูลใน Queue Stack และ Queue ใน Data Structures - Circular Queue คืออะไร Stack และ Queue ใน Data Structures - Priority Queue คืออะไร Stack และ Queue ใน Data Structures - Deque (Double-ended Queue) คืออะไร Stack และ Queue ใน Data Structures - การประยุกต์ใช้งาน Queue ในการแก้ปัญหา Tree ใน Data Structures - Tree คืออะไร Tree ใน Data Structures - Binary Tree คืออะไร Tree ใน Data Structures - Binary Search Tree (BST) คืออะไร Tree ใน Data Structures - การสร้าง Binary Search Tree Tree ใน Data Structures - การค้นหาข้อมูลใน Binary Search Tree Tree ใน Data Structures - การแทรกข้อมูลใน Binary Search Tree Tree ใน Data Structures - การลบข้อมูลใน Binary Search Tree Tree ใน Data Structures - Balanced Tree คืออะไร Tree ใน Data Structures - AVL Tree คืออะไร Tree ใน Data Structures - การสร้าง AVL Tree Tree ใน Data Structures - การปรับสมดุล AVL Tree Tree ใน Data Structures - Red-Black Tree คืออะไร Tree ใน Data Structures - การทำงานของ Red-Black Tree Tree ใน Data Structures - B-Tree คืออะไร Tree ใน Data Structures - B+ Tree คืออะไร Tree ใน Data Structures - การประยุกต์ใช้งาน Tree ในการแก้ปัญหา Graph ใน Data Structures - Graph คืออะไร Graph ใน Data Structures - ความแตกต่างระหว่าง Directed และ Undirected Graph Graph ใน Data Structures - การเก็บข้อมูล Graph ด้วย Adjacency Matrix Graph ใน Data Structures - การเก็บข้อมูล Graph ด้วย Adjacency List Graph ใน Data Structures - Depth-First Search (DFS) คืออะไร Graph ใน Data Structures - การทำงานของ DFS ใน Graph Graph ใน Data Structures - Breadth-First Search (BFS) คืออะไร Graph ใน Data Structures - การทำงานของ BFS ใน Graph Graph ใน Data Structures - การตรวจสอบ Cycle ใน Graph Graph ใน Data Structures - การหาความสั้นที่สุดใน Graph ด้วย Dijkstra?s Algorithm Graph ใน Data Structures - การหาเส้นทางที่สั้นที่สุดใน Graph ด้วย Bellman-Ford Algorithm Graph ใน Data Structures - การทำงานของ Kruskal?s Algorithm เพื่อหา Minimum Spanning Tree Graph ใน Data Structures - การทำงานของ Prim?s Algorithm เพื่อหา Minimum Spanning Tree Graph ใน Data Structures - Topological Sorting ใน Directed Acyclic Graph (DAG) Graph ใน Data Structures - การประยุกต์ใช้งาน Graph ในการแก้ปัญหา Heap ใน Data Structures - Heap คืออะไร Heap ใน Data Structures - Max Heap และ Min Heap คืออะไร Heap ใน Data Structures - การสร้าง Max Heap Heap ใน Data Structures - การแทรกข้อมูลใน Max Heap Heap ใน Data Structures - การลบข้อมูลใน Max Heap Heap ใน Data Structures - การสร้าง Min Heap Heap ใน Data Structures - การแทรกข้อมูลใน Min Heap Heap ใน Data Structures - การลบข้อมูลใน Min Heap Heap ใน Data Structures - การประยุกต์ใช้งาน Heap ในการแก้ปัญหา Heap ใน Data Structures - การทำงานของ Heapsort Algorithm Hashing ใน Data Structure - Hash Table คืออะไร Hashing ใน Data Structure - การทำงานของ Hash Function Hashing ใน Data Structure - การจัดการกับ Collision ใน Hash Table Hashing ใน Data Structure - การใช้ Separate Chaining ใน Hash Table Hashing ใน Data Structure - การใช้ Open Addressing (Linear Probing, Quadratic Probing) ใน Hash Table Hashing ใน Data Structure - การปรับขนาดของ Hash Table เมื่อมีข้อมูลมากเกินไป Hashing ใน Data Structure - การประยุกต์ใช้งาน Hash Table ในการแก้ปัญหา Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - การเปรียบเทียบเวลาในการทำงานของ Sorting Algorithms Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - Bubble Sort Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - Selection Sort Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - Insertion Sort Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - Merge Sort Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - Quick Sort Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - Heap Sort Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - Radix Sort Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - การใช้ Binary Search ในการค้นหาข้อมูล Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - การใช้ Linear Search ในการค้นหาข้อมูล Sorting และ Searching Algorithms ใน Data Structure - การประยุกต์ใช้งาน Sorting และ Searching Algorithms ในการแก้ปัญหา Data Structures ขั้นสูง - Trie คืออะไร Data Structures ขั้นสูง - การประยุกต์ใช้งาน Trie ในการค้นหาคำ Data Structures ขั้นสูง - Suffix Tree และการประยุกต์ใช้งานในการค้นหาข้อความ

Data Structures ขั้นสูง - Trie คืออะไร

 

---

ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความซับซ้อนและต้องการประสิทธิภาพสูง นักพัฒนามักจะต้องการโครงสร้างข้อมูลที่ช่วยในการจัดการและค้นหาข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว หนึ่งในโครงสร้างข้อมูลขั้นสูงที่มักถูกนำมาใช้งานคือ "Trie" โครงสร้างข้อมูลนี้ได้รับความนิยมในการจัดการคำศัพท์และงานที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาแบบ prefix มาดูกันว่า Trie คืออะไรและมีบทบาทสำคัญอย่างไรในสายงานโปรแกรมมิ่ง

 

Trie คืออะไร?

Trie (อ่านว่า "ไทร") เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ (Tree) ที่ออกแบบมาเพื่อการจัดเก็บและค้นหาข้อมูลรูปแบบสายอักขระ (String) อย่างมีประสิทธิภาพ โครงสร้างนี้มีคุณสมบัติเด่นในการค้นหาและจัดการกับข้อมูลที่มีรูปแบบ crossing path หรือการค้นหาที่มีการใช้อักขระร่วมกันในหลายสายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ใน Trie แต่ละโหนด (Node) จะเก็บข้อมูลของอักขระตัวหนึ่งและเส้นทางที่เชื่อมกันระหว่างโหนดจะเป็นตัวบ่งบอกว่าอักขระเหล่านั้นสร้างเป็นคำหรือสตริงได้อย่างไร

 

ทำไมต้องใช้ Trie?

Trie มีคุณสมบัติที่โดดเด่นคือ:

- การค้นหาเร็ว: สามารถค้นหา Prefix ของคำได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากโครงสร้างนี้อนุญาตให้ traversal ในสายได้ตามอักขระทีละตัว - ประสิทธิภาพในการใช้พื้นที่: ถึงแม้ Trie จะใช้พื้นที่มากกว่า Hash Table ในบางกรณี แต่การใช้ร่วมกันของ prefix ทำให้ประหยัดหน่วยความจำในระยะยาวเมื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ - ประยุกต์ใช้ได้ในหลายงาน: เหมาะสำหรับงานที่ต้องการ autocomplete, spell checker, ค้นหาในพจนานุกรม หรือจัดเก็บข้อมูลในแบบ JSON

 

การทำงานของ Trie

1. การสร้างโหนด: แต่ละโหนดใน Trie จะประกอบด้วยอักษรและตัวชี้ (Pointer) ที่ชี้ไปยังอีกโหนดหนึ่ง 2. Insert: การแทรกคำใหม่ใน Trie จะเริ่มต้นจากราก (Root) และไปตามเส้นทางของอักขระทีละตัวจนสิ้นสุดคำ 3. Search: การค้นหาคำจะใช้เส้นทางเดียวกับการแทรก แต่หากการ traversal ไปไม่ถึงโหนดที่ต้องการแปลว่าคำนั้นไม่มีใน Trie 4. Delete: การลบคำทำได้โดย traversal ไปตามเส้นทางและลบโหนดที่ไม่จำเป็น

 

ตัวอย่างการใช้งาน Trie

มาดูตัวอย่างการใช้งาน Trie ใน 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

    def starts_with(self, prefix):
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return True

# ตัวอย่างการใช้งาน
trie = Trie()
trie.insert("hello")
trie.insert("hell")
trie.insert("helicopter")

print(trie.search("hell"))  # True
print(trie.starts_with("hel"))  # True
print(trie.search("help"))  # False

 

สรุป

Trie เป็นโครงสร้างข้อมูลที่มีความสำคัญและทรงพลังในด้านการจัดการและค้นหาอักขระแบบมีประสิทธิภาพ เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับหลายๆ การประยุกต์ของงาน ตั้งแต่อัลกอริธึมการค้นหาคำไปจนถึงการประยุกต์ใช้ใน Machine Learning การเข้าใจการทำงานและการใช้ Trie อย่างถูกต้อง จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพได้สูงและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้อย่างเต็มที่

หากสนใจศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลขั้นสูงและการเขียนโปรแกรม สามารถพิจารณาเข้าเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่ซึ่งผู้เชี่ยวชาญสามารถให้คำปรึกษาและแนะแนวทางการเรียนรู้ที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนามืออาชีพในอนาคต

 

 

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

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


Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android


บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM

แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

Allow sites to save and read cookie data.
Cookies are small pieces of data created by sites you visit. They make your online experience easier by saving browsing information. We use cookies to improve your experience on our website. By browsing this website, you agree to our use of cookies.

Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com

ติดต่อเราได้ที่

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา