Algorithm & Data Structure สำคัญอย่างไรกับการเขียนโปรแกรม

Sharing is caring!

บทนำ

หลายคนอาจตั้งคำถามว่า “ต้องรู้ Algorithm และ Data Structure แค่ไหนถึงจะเป็นโปรแกรมเมอร์ที่ดี?” หรือ “เราจะใช้งานมันในชีวิตจริงได้ยังไง?” บทความนี้จะพาคุณเข้าใจความสำคัญของ โครงสร้างข้อมูล (Data Structure) และ อัลกอริทึม (Algorithm) ที่ช่วยให้การเขียนโปรแกรมมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น พร้อมยกตัวอย่างสถานการณ์ที่ใช้จริง

Algorithm คืออะไร?

Algorithm คือชุดของขั้นตอน (steps) ที่ใช้แก้ปัญหาหนึ่งอย่างมีลำดับ เช่น การค้นหาข้อมูล การเรียงลำดับ การหาค่าเฉพาะ หรือแม้แต่การแนะนำสินค้า

ตัวอย่างอัลกอริทึมยอดนิยม:

• Binary Search
• Merge Sort
• Dijkstra’s Algorithm
• Dynamic Programming

Data Structure คืออะไร?

Data Structure คือวิธีการจัดเก็บข้อมูลในหน่วยความจำให้สามารถเข้าถึง ค้นหา และแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น:

• Array
• Linked List
• Stack / Queue
• Tree / Graph / Hash Table

ความสัมพันธ์ของ Algorithm กับ Data Structure

การออกแบบ algorithm ที่ดี มักขึ้นอยู่กับการเลือก data structure ที่เหมาะสม เช่น:

• การทำแคชข้อมูล → ใช้ Hash Table
• การทำ Undo/Redo → ใช้ Stack
• การจัดการ Task Queue → ใช้ Queue
• การค้นหาเส้นทางในแผนที่ → ใช้ Graph

เปรียบเทียบการค้นหาด้วย Linear Search และ Binary Search

# Linear Search (ช้า)
def linear_search(arr, target):
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == target:
            return i
    return -1

# Binary Search (เร็วขึ้นมาก แต่ต้องเรียงข้อมูลก่อน)
def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

ประสิทธิภาพ:

• Linear Search: O(n)
• Binary Search: O(log n)

ทำไมถึงต้องเรียนรู้ Algorithm & Data Structure?

1. เพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรม

โปรแกรมที่ใช้โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึมที่ดี จะทำงานได้เร็วกว่า ประหยัด memory และ scale ได้ง่าย

2. เป็นพื้นฐานของการแก้ปัญหาทางเทคนิค

การเข้าใจ data structure เช่น graph, tree, หรือ heap ทำให้สามารถแก้ปัญหาซับซ้อนได้ เช่น การหาเส้นทาง การจับคู่ การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด

3. เตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์งานสาย Tech

หลายบริษัท (เช่น Google, Meta, Amazon) ให้ความสำคัญกับการแก้โจทย์ algorithm ในการสัมภาษณ์

4. ลดความซับซ้อนของโค้ด

การรู้จักโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสม จะทำให้โค้ดง่ายขึ้น และมีโอกาสเกิดบั๊กน้อยลง

แนวทางการเริ่มต้นเรียนรู้

• เริ่มจากโครงสร้างพื้นฐาน: Array, List, Stack, Queue
• ต่อด้วย: Tree, Graph, Heap
• ฝึกเขียนอัลกอริทึมพื้นฐาน: Search, Sort, Recursion
• ใช้เว็บไซต์ฝึกฝน: LeetCode, HackerRank, Codeforces

สรุป

Algorithm และ Data Structure ไม่ใช่แค่เนื้อหาที่เรียนในมหาวิทยาลัยเท่านั้น แต่เป็นแกนหลักในการพัฒนา software ที่มีคุณภาพ มีประสิทธิภาพ และรองรับการขยายตัวในอนาคต หากคุณต้องการเป็นนักพัฒนาที่ “คิดเป็น” มากกว่าแค่ “เขียนเป็น” นี่คือสิ่งที่คุณควรลงทุนเวลาเรียนรู้

บทความนี้ใช้เวลาอ่าน 10 – 15 นาที เขียนโดยทีมงาน poolsawat.com