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 - Suffix Tree และการประยุกต์ใช้งานในการค้นหาข้อความ

 

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นแกนหลักสำหรับธุรกิจและวิทยาการคอมพิวเตอร์ การจัดการกับข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วเป็นสิ่งจำเป็นมากยิ่งขึ้น หนึ่งในโครงสร้างข้อมูลที่ได้รับความสนใจอย่างมากเมื่อพูดถึงการค้นหาข้อความคือ "Suffix Tree" บทความนี้จะนำเสนอความรู้เกี่ยวกับ Suffix Tree และการประยุกต์ใช้งานในด้านการค้นหาข้อความ ซึ่งเป็นหนึ่งในประเด็นที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในเรื่องการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

 

Suffix Tree คืออะไร?

Suffix Tree คือโครงสร้างข้อมูลที่เป็น tree ที่สร้างขึ้นจากกลุ่มของ suffixes ซึ่งคำว่า suffix หมายถึงตอนจบของคำที่เกิดจากการลบส่วนหน้าของคำออก Suffix Tree นั้นถูกพัฒนามาเพื่อช่วยในการค้นหา pattern ในข้อความได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการค้นหาคำหรือกลุ่มคำย่อย โดยที่ไม่ต้องสแกนข้อความทั้งหมดซ้ำ ๆ

การสร้าง Suffix Tree จากข้อความใด ๆ จะสามารถทำได้ในเวลาเชิงเส้น (O(n)) เมื่อ n คือความยาวของข้อความ เมื่อมี Suffix Tree อยู่แล้ว การค้นหาสามารถทำได้ในเวลาเชิงเส้น และนี่คือเหตุผลที่ Suffix Tree มีความสำคัญมากในด้านการค้นหาข้อมูล

 

การประยุกต์ใช้งาน Suffix Tree

1. การค้นหาข้อความซ้ำ (String Matching): หนึ่งในข้อดีของ Suffix Tree คือความเร็วที่สามารถนำไปใช้ในการค้นหาข้อความย่อย ๆ ภายในข้อความ ซึ่งเหมาะสมกับการใช้งานในโปรแกรมที่ต้องการค้นหาข้อมูลซ้ำ ๆ หรือการสร้างดัชนีของข้อความ เพื่อใช้สำหรับ search engine ที่ต้องการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก

2. การค้นหาคำย่อยซ้ำที่ยาวที่สุด (Longest Repeated Substring): ปัญหานี้หมายถึงการหาคำย่อยที่ซ้ำกันภายในข้อความและมีความยาวมากที่สุด ด้วย Suffix Tree สามารถช่วยในการหาคำดังกล่าวได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์ในการตรวจสอบการลอกเลียนข้อมูล (plagiarism) หรือวิเคราะห์ DNA sequence ในชีวสารสนเทศ (Bioinformatics)

3. การเปรียบเทียบสายอักขระ (String Comparison): ด้วยการสร้าง Suffix Tree ของสองข้อความที่ต้องการเปรียบเทียบ สามารถช่วยระบุความแตกต่างและคล้ายคลึงกันในระดับที่ละเอียด ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์ text similarity

 

การเขียนและการใช้งาน Suffix Tree

มาลองดูตัวอย่างของการสร้าง Suffix Tree กัน:


class Node:
    def __init__(self, start, end):
        self.children = {}
        self.start = start
        self.end = end
        self.suffix_link = None

def build_suffix_tree(s):
    n = len(s)
    root = Node(-1, -1)
    active_node = root
    for i in range(n):
        last_new_node = None
        while True:
            if s[i] in active_node.children:
                break
            active_node.children[s[i]] = Node(i, n)
            if last_new_node is not None:
                last_new_node.suffix_link = active_node
            last_new_node = active_node
            if active_node == root:
                break
            active_node = active_node.suffix_link or root
    return root

ในตัวอย่างโค้ดข้างต้น เราได้สร้างฟังก์ชั่นการสร้าง Suffix Tree อย่างง่าย ๆ ด้วยภาษา Python เพื่อให้คุณสามารถเห็นแนวคิดและวิธีการใช้งานจริง แม้ว่าจะเป็นเพียงการเริ่มต้น แต่ Suffix Tree ที่ซับซ้อนสามารถนำไปใช้ในหลาย ๆ สถานการณ์ที่ต้องการการค้นหาที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

 

สรุป

Suffix Tree คือเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการจัดการข้อมูล โดยเฉพาะในด้านการค้นหาข้อความที่สำคัญยิ่งขึ้นในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ ความสามารถของ Suffix Tree ในการดำเนินการค้นหาในเวลาเชิงเส้นยังคงเป็นจุดดึงดูดในการเลือกใช้โครงสร้างข้อมูลนี้ ในการทำงานจริง ความเข้าใจใน Suffix Tree ไม่เพียงแต่ช่วยในด้านการค้นหาเท่านั้น แต่ยังช่วยพัฒนาทักษะการคิดเชิงตรรกะที่จำเป็นต่อการพัฒนาในสายงานคอมพิวเตอร์และโปรแกรมมิ่ง

หากคุณสนใจที่จะเข้าใจและลงลึกในรายละเอียดเกี่ยวกับ Suffix Tree หรือโครงสร้างข้อมูลอื่น ๆ มากขึ้น ทาง Expert-Programming-Tutor (EPT) มีคอร์สเรียนที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มพูนความรู้และทักษะทางโปรแกรมมิ่งที่เหมาะสมกับทุกระดับความรู้ของคุณ!

 

 

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