การเรียงสับเปลี่ยนหรือ Sorting เป็นกระบวนการที่สำคัญมากในโลกของโปรแกรมมิ่ง เรียงสับเปลี่ยนช่วยให้ข้อมูลถูกจัดเรียงให้อยู่ในลำดับที่ถูกต้อง ทำให้การค้นหาข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็ว ในโลกของการเรียงสับเปลี่ยนนั้นมีหลายวิธีที่สามารถนำมาใช้ เมื่อพูดถึงเรื่องความเร็วของการเรียงสับเปลี่ยน ก็ไม่สามารถไม่พูดถึง Merge Sort เพราะมันเป็นหนึ่งในอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพสูง ดังนั้นเราจึงมาพูดถึงแผนที่ความเร็วในการเรียงสับเปลี่ยนที่จะช่วยลดเวลาในการทำ Merge Sort อีกมุมหนึ่งกัน
Merge Sort เป็นอัลกอริทึมที่ถูกพัฒนาขึ้นโดย John von Neumann ในปี 1945 มันถูกออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพสูง และใช้งานได้กับข้อมูลขนาดใหญ่อย่างดี วิธีการของ Merge Sort นั้นเหมาะสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่เป็น Linked List ที่มีขนาดใหญ่ โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับ Quick Sort ที่มีประสิทธิภาพน้อยลงเหมือนกัน แต่อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับ Insertion Sort ที่มีการทำงานช้ากว่ามาก การใช้ Merge Sort อาจจะกินเวลามากขึ้นเล็กน้อย แต่ก็ยังมีความเร็วที่ยอดเยี่ยม
วิธีการทำงานของ Merge Sort นั้นจะแบ่งข้อมูลออกเป็นสองส่วนเท่า ๆ กัน และทำการเรียงสับเปลี่ยนทีละส่วนจนกว่าจะเรียงสับเปลี่ยนไปทั้งหมด แล้วนำข้อมูลสองส่วนที่เรียงสับเปลี่ยนไปแล้วมา merge หรือผสานกัน โดยทำให้ข้อมูลไม่หนึ่งอยู่ในลำดับที่ถูกต้อง วิธีการทำงานของ Merge Sort นั้นทำให้ข้อมูลทั้งหมดถูกเรียงสับเปลี่ยนในลำดับที่ถูกต้องภายในเวลา O(n log n)
แต่ไม่ว่าเทคนิคใดๆ ก็จะมีข้อเสียของมันเสมอ ดังนั้นการทำ Merge Sort ก็มีข้อดีและข้อเสียของมันเช่นกัน ข้อดีของ Merge Sort คือมันมีประสิทธิภาพสูง และใช้งานได้กับข้อมูลขนาดใหญ่ และมีความเสถียร แม้ว่าขนาดข้อมูลจะมีการเปลี่ยนแปลงก็ยังทำงานได้ดี เพราะฉะนั้น Merge Sort จึงเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับการใช้งานกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่
อย่างไรก็ตาม ข้อเสียของ Merge Sort คือมันใช้พื้นที่ในหน่วยความจำมากกว่า Bubble Sort หรือ Insertion Sort และมีความซับซ้อนในการเขียน code มากกว่าด้วย ซึ่งก็คือข้อดีของ Bubble Sort หรือ Insertion Sort ดังนั้นหากข้อมูลมีขนาดเล็ก ๆ ก็อาจจะไม่ควรใช้ Merge Sort แต่ควรเลือกใช้ Bubble Sort หรือ Insertion Sort ในการเรียงสับเปลี่ยน
เมื่อหากต้องการทำให้ Merge Sort มีความเร็วมากขึ้น เราสามารถใช้วิธีเทคนิคต่าง ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพของมัน เช่นใช้ Parallel Merge Sort ที่ช่วยให้การเรียงสับเปลี่ยนทำได้เร็วขึ้น หรือใช้ Hybrid Merge Sort ที่ผสานกันระหว่าง Merge Sort และ Quick Sort โดยที่เมื่อข้อมูลมีขนาดเล็กก็จะใช้ Quick Sort แต่เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่ก็จะใช้ Merge Sort เพื่อให้การเรียงสับเปลี่ยนมีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับแบบปกติ
การทำแผนที่ความเร็วในการเรียงสับเปลี่ยนเพื่อลดเวลาในการทำ Merge Sort นั้นเป็นสิ่งที่สำคัญมาก เพราะมันช่วยให้การเรียงสับเปลี่ยนทำงานได้เร็วขึ้น และช่วยลดการใช้พื้นที่ในหน่วยความจำได้อีกด้วย แต่อย่างไรก็ตามเราก็ต้องทราบว่าการใช้ Merge Sort ไม่ได้เหมาะกับทุกกรณี ดังนั้นเมื่อต้องการใช้งานกับข้อมูลจึงต้องพิจารณาความเหมาะสมและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลให้เหมาะสมกับวิธีการเรียงสับเปลี่ยนที่เราจะเลือกใช้
ตัวอย่าง Code ของ Merge Sort ด้วย Python
def merge_sort(arr):
if len(arr) > 1:
mid = len(arr) // 2
left_half = arr[:mid]
right_half = arr[mid:]
merge_sort(left_half)
merge_sort(right_half)
i, j, k = 0, 0, 0
while i < len(left_half) and j < len(right_half):
if left_half[i] < right_half[j]:
arr[k] = left_half[i]
i += 1
else:
arr[k] = right_half[j]
j += 1
k += 1
while i < len(left_half):
arr[k] = left_half[i]
i += 1
k += 1
while j < len(right_half):
arr[k] = right_half[j]
j += 1
k += 1
สำหรับท่านที่สนใจในเรื่องการเรียงสับเปลี่ยนและอัลกอริทึม Merge Sort อาจจะคุ้นเคยกับแผนที่ความเร็วในการเรียงสับเปลี่ยนที่ช่วยลดเวลาในการทำ Merge Sort ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น และนำคุณสู่การเรียงสับเปลี่ยนที่สมบูรณ์แบบอย่าง Merge Sort ที่ทำให้ข้อมูลถูกจัดเรียงให้อยู่ในลำดับที่ถูกต้องอย่างมีประสิทธิภาพ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM