COOL IT IDEAS AND STUFF

See the original english version Click here!

 

Data Structures ถือเป็นพื้นฐานสำคัญของ Programming ที่มีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการออกแบบ Algorithm, การแก้ปัญหา หรือการพัฒนาระบบที่สามารถขยายต่อได้ บทความนี้จะมาแนะนำ 8 Data Structures พื้นฐานที่ Developer ทุกคนต้องรู้จักไว้ พร้อมแนวคิดการใช้งานที่พบได้จริงในงานพัฒนา Program

1. Array

Array เป็นหนึ่งใน Data Structures ที่มีความเรียบง่ายและถูกใช้งานมากที่สุดแบบหนึ่ง มันใช้สำหรับเก็บชุดของ Elements ไว้ในพื้นที่ของหน่วยความจำที่ต่อเนื่องกัน ทำให้สามารถเข้าถึง Element แต่ละตำแหน่งได้อย่างรวดเร็วผ่าน Index ของมัน แต่ละ Element จะถูกระบุตำแหน่งด้วย Index ซึ่งช่วยให้สามารถดึงหรืออัปเดตค่าได้โดยตรง

กรณีการใช้งาน:

Array เหมาะสำหรับการเก็บรายการที่มีลำดับชัดเจนซึ่งคุณต้องการเข้าถึงหรือแก้ไขข้อมูลตามตำแหน่งได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม การเพิ่มหรือลบ Elements ตรงกลางของ Array อาจทำได้ช้าลง เพราะจำเป็นต้องเลื่อน Elements ตัวอื่นเพื่อจัดพื้นที่ใหม่

ตัวอย่าง:

ลองนึกถึงรายการอุณหภูมิในแต่ละวัน [23, 27, 21, 26, 24] ที่ถูกจัดเก็บไว้ใน Array หากต้องการดูอุณหภูมิของวันที่สาม ก็สามารถเข้าถึงได้ทันทีด้วย array[2] ซึ่งจะได้ค่าเป็น 21

2. Linked List

Linked List เป็น Linear Data Structure ที่แต่ละ Item จะถูกเรียกว่า Node โดยแต่ละ Node จะเก็บค่า และ Reference (หรือ Pointer) ไปยัง Node ถัดไปในลำดับ มันต่างจาก Array ตรงที่ Linked List ไม่จำเป็นต้องเก็บ Elements ในหน่วยความจำที่ต่อเนื่องกัน ทำให้สามารถหดหรือขยายขนาดได้ง่ายกว่า

กรณีการใช้งาน:

Linked List เหมาะกับกรณีที่คุณต้องมีการ Insert หรือ Delete Items อยู่บ่อยๆ โดยเฉพาะในตำแหน่งกลางของ List เพราะไม่ต้องเลื่อน Elements อื่นเหมือนใน Array

ตัวอย่าง:

ลองนึกถึง To-Do List ที่คุณสามารถเพิ่มหรือลบ Tasks ตรงตำแหน่งใดก็ได้ โดยไม่ต้องจัดเรียง Tasks ทั้งหมดใหม่ Task แต่ละชิ้นจะเชื่อมโยงไปยัง Task ถัดไปเป็นลำดับ

3. HashMap

HashMap เป็น Data Structure ที่เก็บข้อมูลในรูปแบบของ Key-Value Pairs โดยจะใช้ Function พิเศษที่เรียกว่า Hash Function เพื่อแปลง Key ให้กลายเป็น Index ซึ่งทำให้สามารถค้นหาค่าได้อย่างรวดเร็วมาก

กรณีการใช้งาน:

HashMaps เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเข้าถึงข้อมูลด้วย Unique Key เช่น การค้นหาข้อมูลใน Databases, การทำ ฉCaching หรือการนับจำนวนครั้งที่ข้อมูลบางอย่างปรากฏ

ตัวอย่าง:

ลองนึกถึงสมุดโทรศัพท์ ที่ชื่อของบุคคลเป็น Key และหมายเลขโทรศัพท์เป็น Value ซึ่ง HashMap จะช่วยให้คุณค้นหาเบอร์โทรศัพท์ของใครสักคนจากชื่อได้ทันทีโดยที่ไม่ต้องไล่ดูทั้งรายการ

4. HashSet

HashSet เป็น Data Structure ที่ใช้เก็บ Unique Elements เท่านั้น เช่นเดียวกับ HashMap มันใช้ Hash Function ในการจัดเก็บ Elements แต่จะเก็บเฉพาะ Values โดยมีการรับประกันว่าจะไม่มีข้อมูลซ้ำกัน อยู่ในชุดข้อมูลนี้

กรณีการใช้งาน:

HashSet เหมาะกับกรณีที่ต้องการเก็บ Unique Items และต้องการตรวจสอบอย่างรวดเร็วว่า มี Item บางตัวอยู่ในเซตหรือไม่

ตัวอย่าง:

ลองนึกถึงรายชื่อแขกในงาน Event ที่ชื่อของแขกแต่ละคนควรปรากฏเพียงแค่ครั้งเดียว ซึ่ง HashSet จะช่วยป้องกันไม่ให้คุณเพิ่มชื่อแขกคนเดิมซ้ำเข้าไปโดยไม่ได้ตั้งใจ

5. Tree

Tree เป็น Hierarchical Data Structure ที่ประกอบด้วย Node หลาย ๆ ตัว โดยแต่ละ Node จะมี Value และสามารถมี Child Nodes (Node ลูก) ได้หลายตัว ทำให้เกิดเป็นโครงสร้างที่แตกแขนงออกไปได้ สำหรับ Node ที่อยู่บนสุดจะถูกเรียกว่า Root ส่วน Node ที่ไม่มีลูกจะถูกเรียกว่า Leaves

กรณีการใช้งาน:

Tree เหมาะสำหรับการแสดงความสัมพันธ์แบบลำดับชั้น (Hierarchical) เช่น File Systems, Company Structures หรือข้อมูลที่มีการจัดหมวดหมู่อย่างเป็นระบบ

ตัวอย่าง:

ลองนึกถึง Organization Chart ของบริษัท โดย CEO จะอยู่บนสุด (Root) ลำดับถัดไปที่อยู่ข้างใต้จะเป็น Managers (Branches) และพนักงานในแต่ละทีมจะอยู่ในลำดับล่างสุด (Leaves)

6. Stack

Stack เป็น Data Structure ที่มีลักษณะคล้ายกับ กองจานที่เรียงซ้อนๆ กัน คุณสามารถวางจานเพิ่มได้เฉพาะด้านบน (Push) และเมื่อคุณต้องการใช้จาน ก็ต้องหยิบจากด้านบนเช่นกัน (Pop) นั่นหมายถึง จานใบสุดท้ายที่คุณวางลงไปล่าสุด จะเป็นจานใบแรกที่คุณหยิบออก

กรณีการใช้งาน:

Stack จะถูกใช้ได้ในหลายกรณี เช่น ปุ่ม Undo ใน Apps, การจัดการ Function Calls ใน Programming หรือการประมวลผลนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ (Mathematical Expressions)

ตัวอย่าง:

ลองนึกถึงกองหนังสือ เมื่อคุณวางหนังสือเล่มใหม่ มันก็จะอยู่ด้านบนสุด และเมื่อคุณจะหยิบออก ก็ต้องหยิบเล่มบนสุดก่อน หลักการแบบ Last-In, First-Out นี้ทำให้ Stack ใช้งานได้ง่ายและมีประโยชน์ในหลายกระบวนการของคอมพิวเตอร์

7. Queue

Queue เป็น Data Structure แบบ First In, First Out (FIFO) ซึ่งหมายความว่า Element แรกที่เข้ามาใน Queue จะเป็น Element แรกที่ถูกนำออกไป ซึ่งก็คล้ายกับคนที่รอคิวอยู่ที่เคาน์เตอร์ขายตั๋ว

• Insertion (Enqueue): เพิ่ม Elements เข้าไปที่ด้านท้ายของ Queue
• Removal (Dequeue): นำ Elements ออกจากด้านหน้าของ Queue

กรณีการใช้งาน:

Queue เหมาะกับสถานการณ์ที่ต้องประมวลผล Items หรือ Tasks ตามลำดับที่เข้ามา เช่น

• การจัดการงานพิมพ์ในเครื่อง Printer
• ระบบจัดการคำขอการบริการของลูกค้า
• การทำ Breadth-First Search (BFS) ใน Graph

ตัวอย่าง:

ในระบบคิวของเครื่อง Printer, Print Requests จะถูกเพิ่มเข้าไปที่ด้านท้ายของคิว และเครื่อง Printer จะประมวลผล Document แต่ละฉบับจากด้านหน้ามาพิมพ์ก่อนเสมอ นั่นคือ Document ที่ถูกส่งมาก่อนจึงถูกพิมพ์ก่อน

8. Graph

Graph เป็น Data Structure ที่ประกอบด้วย Vertices (Nodes) และ Edges (Connections) ซึ่งเป็นเส้นเชื่อมระหว่าง Nodes เหล่านั้น มันถูกใช้สำหรับแทนความสัมพันธ์หรือเครือข่ายที่การเชื่อมต่อระหว่าง Entities มีความสำคัญ

• Vertices (Nodes): ใช้แทน Object หรือ Entities
• Edges: ใช้แทนความสัมพันธ์หรือการเชื่อมโยงระหว่าง Objects เหล่านั้น

กรณีการใช้งาน:

Graph ถูกใช้อย่างแพร่หลาย เช่น

• Computer Networks (แทนการเชื่อมต่อระหว่างคอมพิวเตอร์แต่ละเครื่อง)
• Mapping และ Navigation Systems (ใช้คำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุด)
• Recommendation Systems (เพื่อนำเสนอรายการที่เกี่ยวข้อง เช่น แนะนำสินค้า เป็นต้น)

ตัวอย่าง:

ใน Map Application นั้น สถานที่ต่างๆ จะถูกแทนด้วย Nodes และถนนจะถูกแทนด้วย Edges ซึ่ง Algorithms จะใช้ Graph นี้ในการคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุด (Shortest Path) ระหว่างสองจุด

ความสัมพันธ์ระหว่าง Data Structures และ Algorithms

Data Structures และ Algorithms มีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดและต้องพึ่งพาซึ่งกันและกัน เราใช้ Data Structures ที่เหมาะสมในการจัดเก็บและจัดระเบียบข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และใช้ Algorithms ในการประมวลผลข้อมูลเหล่านั้นเพื่อแก้ไขปัญหา

• Data Structure ทำหน้าที่จัดระเบียบข้อมูลที่ยังไม่เป็นระบบ ให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• Algorithm คือชุดของขั้นตอนที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน เพื่อบอกคอมพิวเตอร์ว่าจะต้องทำงานใดงานหนึ่งอย่างไร

หรือกล่าวให้เข้าใจง่ายๆ ก็คือ:

Data Structures คือโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ในการจัดเก็บข้อมูล ส่วน Algorithms คือ Methods หรือ Processes ที่ใช้จัดการและใช้งานข้อมูลเหล่านั้นอย่างมีประสิทธิภาพ

สรุป

และนี่ก็เป็น 8 Data Structures พื้นฐานที่ Developer ทุกคนต้องรู้จักไว้ การเลือกใช้ Data Structure ที่เหมาะสมจะช่วยให้ Code ทำงานได้ดี, Maintain ง่าย และรองรับการเติบโตของระบบได้ดีขึ้น เมื่อคุณเข้าใจ Data Structure ทั้ง 8 แบบนี้แล้ว จะช่วยให้มั่นใจและมีทิศทางมากขึ้นในการเขียน Program, การแก้ปัญหาด้าน Technical รวมไปถึงการเตรียมตัวสัมภาษณ์งาน

ที่มา: https://medium.com/

 

 

รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert

 

อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ

 

บทความล่าสุด

• IT & Digital Events in February 2026
• 10 Python Libraries ที่ช่วยให้การแปลง Data Format ทำได้ง่ายขึ้น
• 8 Dev Tools ใกล้ตัว ที่ Developer อาจยังไม่ค่อยได้ใช้จริงจัง