Hashingบทที่ 11Hash Table concept

Hash Table concept แบบละเอียดสำหรับผู้เริ่มต้น

บทนี้จะพาเริ่มจากภาพรวมของตารางแฮช (Hash Table) ก่อน แล้วค่อยลงลึก เรื่อง key-value, hash function, index, bucket, ขั้นตอน insert/search/delete และการใช้งานจริงที่เจอบ่อยในงานเขียนโปรแกรม

1. Hash Table คืออะไร

ตารางแฮช (Hash Table) คือโครงสร้างข้อมูลที่เก็บข้อมูลเป็นคู่แบบคีย์-ค่า (key-value) โดยใช้สูตรคำนวณที่เรียกว่าแฮชฟังก์ชัน (hash function) เพื่อหา index สำหรับเก็บหรือค้นหาข้อมูลอย่างรวดเร็ว

จุดเด่นคือการเข้าถึงข้อมูลด้วย key มักทำได้เร็วมากในค่าเฉลี่ย

2. ทำไมเราต้องมี Hash Table

ถ้าเราเก็บข้อมูลผู้ใช้เป็นลิสต์ธรรมดา เมื่ออยากหา user โดย email อาจต้องไล่เช็กทีละตัว (O(n)) แต่ถ้าใช้ตารางแฮช (Hash Table) เราสามารถกระโดดไปตำแหน่งที่น่าจะเก็บข้อมูลนั้นได้ทันทีในค่าเฉลี่ย (O(1))

จึงเหมาะกับระบบที่ต้องค้นหาซ้ำ ๆ เช่น session, cache, dictionary, ตรวจข้อมูลซ้ำ, นับความถี่คำ

3. เปรียบเทียบกับ array แบบง่าย ๆ

อาเรย์ (Array)

เด่นเรื่องเข้าถึงด้วยตำแหน่ง (index) เช่น arr[3] แต่ถ้าค้นหาจากค่า key โดยตรงมักต้องไล่หา

ตารางแฮช (Hash Table)

เด่นเรื่องเข้าถึงด้วย key เช่น email, username, productId โดยไม่ต้องไล่ทุกสมาชิกในค่าเฉลี่ย

4. อธิบายแนวคิด key-value

key คือรหัสอ้างอิงที่ไม่ซ้ำ (เช่น "alice") และ value คือข้อมูลจริง (เช่น เบอร์โทรของ alice) เราใช้ key เพื่อเข้าถึง value โดยตรง

ภาพจำง่าย: key เป็นป้ายลิ้นชัก และ value คือของที่เก็บในลิ้นชักนั้น

5. อธิบายว่าข้อมูลถูกนำไปเก็บในตำแหน่งต่าง ๆ ได้อย่างไร

เมื่อได้ key ระบบจะส่ง key เข้าแฮชฟังก์ชัน (hash function) เพื่อแปลงเป็นเลข จากนั้นใช้เลขนั้นคำนวณเป็น index แล้วนำข้อมูลไปเก็บที่ bucket ของ index นั้น

สรุปสั้น: key -> hash function -> index -> bucket

6. อธิบายคำสำคัญ

key

ค่าที่ใช้ระบุตัวตนข้อมูล เช่น username, email, id

value

ข้อมูลที่ต้องการเก็บจริง เช่น โปรไฟล์ผู้ใช้, คะแนน, จำนวนครั้ง

hash function

ฟังก์ชันที่รับ key แล้วคืนเลข เพื่อใช้หา index

index

ตำแหน่งในอาเรย์หลักที่ได้จากการคำนวณ hash(key) % size

bucket

ช่องเก็บข้อมูลใน index หนึ่ง ๆ อาจเก็บได้มากกว่า 1 คู่ key-value เมื่อเกิดการชนกัน (collision)

7. ตัวอย่างง่าย ๆ เช่น เก็บชื่อคนกับเบอร์โทร

สมมติเราทำสมุดโทรศัพท์ โดยใช้ชื่อเป็น key และเบอร์โทรเป็น value

ตัวอย่างข้อมูลแบบ key-valuebash

ตัวอย่างระดับเริ่มต้นให้เห็นภาพก่อนเข้า operation

"alice" -> "089-111-2222"
"bob"   -> "081-333-4444"
"mike"  -> "086-777-8888"

8. อธิบายขั้นตอนการ insert ข้อมูล

รับ key และ value ที่ต้องการเก็บ
คำนวณ hash จาก key
แปลง hash เป็น index
ไปที่ bucket ตาม index
ถ้า key ซ้ำ ให้ update value เดิม
ถ้ายังไม่มี key นี้ ให้เพิ่มคู่ใหม่ลง bucket

9. อธิบายขั้นตอนการ search ข้อมูล

รับ key ที่ต้องการค้นหา
คำนวณ hash และ index เหมือนตอน insert
เปิด bucket ที่ index นั้น
ตรวจคู่ key-value ใน bucket ว่ามี key ตรงกันหรือไม่
ถ้าเจอคืน value ถ้าไม่เจอคืน undefined หรือ not found

10. อธิบายขั้นตอนการ delete ข้อมูลแบบภาพรวม

รับ key ที่ต้องการลบ
คำนวณ index จาก hash(key)
ไปที่ bucket นั้นแล้วค้นหาคู่ที่ key ตรงกัน
ลบคู่นั้นออกจาก bucket
คืนสถานะว่า delete สำเร็จหรือไม่สำเร็จ

11. Pseudocode ของ insert / search / delete

Pseudocode: Hash Tablebash

โครงหลักที่ใช้ใน Hash Table แบบ chaining

โครงสร้าง HashTable:
  buckets = อาเรย์ของ bucket ว่าง ขนาด m

ฟังก์ชัน hash(key):
  แปลง key เป็นเลขจำนวนเต็ม
  คืนค่าเลขนั้น

ฟังก์ชัน indexOf(key):
  คืนค่า hash(key) mod m

ฟังก์ชัน insert(key, value):
  i = indexOf(key)
  bucket = buckets[i]

  ถ้า bucket มี key นี้อยู่แล้ว:
    อัปเดต value
    คืนค่า

  เพิ่มคู่ [key, value] เข้า bucket

ฟังก์ชัน search(key):
  i = indexOf(key)
  bucket = buckets[i]

  วนดูทุกคู่ [k, v] ใน bucket:
    ถ้า k เท่ากับ key:
      คืนค่า v

  คืนค่าไม่พบข้อมูล

ฟังก์ชัน delete(key):
  i = indexOf(key)
  bucket = buckets[i]

  หา index ของคู่ที่ key ตรงกันใน bucket
  ถ้าเจอ:
    ลบคู่นั้นออก
    คืนค่า true

  คืนค่า false

12. ตัวอย่างโค้ด JavaScript แบบง่าย

JavaScript: SimpleHashTableJS

ตัวอย่างพื้นฐานที่มี insert, search, delete ครบ

class SimpleHashTable {
  constructor(size = 16) {
    this.buckets = Array.from({ length: size }, () => []);
  }

  hash(key) {
    const text = String(key);
    let hashValue = 0;

    for (let i = 0; i < text.length; i += 1) {
      hashValue = (hashValue * 31 + text.charCodeAt(i)) >>> 0;
    }

    return hashValue;
  }

  indexOf(key) {
    return this.hash(key) % this.buckets.length;
  }

  insert(key, value) {
    const index = this.indexOf(key);
    const bucket = this.buckets[index];

    for (const pair of bucket) {
      if (pair[0] === key) {
        pair[1] = value;
        return;
      }
    }

    bucket.push([key, value]);
  }

  search(key) {
    const index = this.indexOf(key);
    const bucket = this.buckets[index];

    for (const [storedKey, storedValue] of bucket) {
      if (storedKey === key) {
        return storedValue;
      }
    }

    return undefined;
  }

  delete(key) {
    const index = this.indexOf(key);
    const bucket = this.buckets[index];

    const targetIndex = bucket.findIndex(([storedKey]) => storedKey === key);

    if (targetIndex === -1) {
      return false;
    }

    bucket.splice(targetIndex, 1);
    return true;
  }
}

const phoneBook = new SimpleHashTable(8);

phoneBook.insert("alice", "089-111-2222");
phoneBook.insert("bob", "081-333-4444");
phoneBook.insert("alice", "089-999-0000");

console.log(phoneBook.search("alice")); // "089-999-0000"
console.log(phoneBook.search("mike")); // undefined
console.log(phoneBook.delete("bob")); // true

13. Average Time Complexity ของ insert / search / delete

insert

Average: O(1)

Worst: O(n)

เฉลี่ยเร็วเพราะกระจาย bucket แต่แย่สุดอาจชน bucket เดียวกันมาก

Average: O(1)

Worst: O(n)

เฉลี่ยเข้าถึง bucket ได้เร็ว แต่แย่สุดต้องไล่ทั้งโครงสร้าง

delete

Average: O(1)

Worst: O(n)

หลักการเหมือน search: ต้องหา key ก่อนจึงลบได้

14. Worst case คืออะไร และเกิดขึ้นได้อย่างไร

กรณีแย่ที่สุด (Worst case) ของ Hash Table มักเป็น O(n) เพราะ key หลายตัวถูกแฮชไปที่ bucket เดียวกัน (collision หนาแน่น) จนต้องไล่เช็กข้อมูลจำนวนมากใน bucket เดียว

สาเหตุที่พบบ่อยคือ hash function ไม่กระจายดี, ขนาดตารางเล็กเกินไป, หรือ load factor สูงเกินไป

15. ข้อดีของ Hash Table

ค้นหา เพิ่ม ลบ เร็วมากในค่าเฉลี่ย (O(1))
เหมาะกับงาน key-value ที่ต้องเรียกบ่อย
โค้ดอ่านง่ายและนำไปใช้กับโจทย์จริงได้กว้าง
รองรับเคสเช็กข้อมูลซ้ำและนับความถี่ได้ดี

16. ข้อจำกัดของ Hash Table

กรณี collision เยอะ ประสิทธิภาพตกลงได้มาก
ไม่เหมาะกับงานที่ต้องเรียงข้อมูลโดยธรรมชาติ
ต้องออกแบบ hash function และขนาดตารางให้เหมาะ
มีต้นทุนหน่วยความจำเพิ่มสำหรับ bucket และการขยายตาราง

17. ตัวอย่างการใช้งานจริงในโปรแกรม

เก็บข้อมูลผู้ใช้

ใช้ userId หรือ email เป็น key แล้วเก็บโปรไฟล์เป็น value

ค้นหาคำในข้อความ

ใช้คำเป็น key และจำนวนครั้งที่เจอเป็น value สำหรับ word frequency

ตรวจข้อมูลซ้ำ

เก็บค่าที่เคยเจอใน set (set เป็นโครงสร้างบน hashing) เพื่อตรวจ duplicate ได้เร็ว

แคชข้อมูล

เก็บผลคำนวณหรือผลเรียก API โดยใช้ key จากพารามิเตอร์คำขอ

18. เปรียบเทียบสั้น ๆ กับ Array และ Object/Map

โครงสร้าง	จุดเด่น	เหมาะกับงาน
Array	เข้าถึงตาม index เร็ว	ข้อมูลมีลำดับชัดเจน
Object / Map	เข้าถึงด้วย key สะดวก	พจนานุกรมข้อมูล (dictionary)
Hash Table	ค้นหา/เพิ่ม/ลบ เร็วในค่าเฉลี่ย	งาน lookup หนัก ๆ และเช็กซ้ำ

19. สรุปท้ายบทแบบจำง่าย

จำประโยคเดียว: Hash Table คือ key-value store ที่ใช้ hash function พาเราไป index ของ bucket อย่างรวดเร็ว

สูตรจำสั้น: key -> hash function -> index -> bucket -> value

20. แบบฝึกหัด 3 ข้อ พร้อมแนวเฉลย (use playground)

ข้อ 1: เขียนฟังก์ชันนับความถี่ตัวอักษร

รับสตริง (string) แล้วคืนค่า object ที่บอกจำนวนครั้งของแต่ละตัวอักษร

แนวเฉลยย่อ: วนลูปทีละตัวอักษร ใช้อักษรเป็น key และเพิ่มตัวนับ value ทีละ 1

ข้อ 2: ตรวจว่ามีข้อมูลซ้ำในอาเรย์หรือไม่

คืนค่า true ถ้ามีสมาชิกซ้ำ และ false ถ้าไม่ซ้ำ

แนวเฉลยย่อ: เก็บค่าที่เคยเห็นไว้ใน set หรือ hash map ถ้าเจอซ้ำให้คืน true ทันที

ข้อ 3: สร้าง phoneBook แบบง่าย

รองรับคำสั่ง insert(name, phone), search(name), delete(name)

แนวเฉลยย่อ: ใช้โครง key-value และคืน undefined เมื่อหาไม่เจอ

ไปลองใน Playground (Array Lab)

ภาพประกอบแนวคิดสำคัญ

ภาพที่ 1: key ถูกส่งเข้า hash function แล้วได้ index

ภาพแสดง key ถูกส่งเข้า hash function แล้วคำนวณเป็น index

เริ่มจาก key เช่น alice
ส่ง key เข้า hash function
ได้ค่าตัวเลขแล้วคำนวณเป็น index
index นี้จะชี้ไป bucket ปลายทาง

key -> hash function -> index -> bucket

ภาพที่ 2: array หรือ bucket ที่มีช่องเก็บข้อมูล

ภาพแสดง bucket array หลายช่องพร้อม index

ตารางหลักคืออาเรย์ของ bucket
แต่ละช่องมี index ของตัวเอง
ค่าที่ hash ได้จะพาไป index ช่องหนึ่ง
ข้อมูล key-value จะถูกเก็บใน bucket ช่องนั้น

key -> hash function -> index -> bucket

ภาพที่ 3: key-value ถูกเก็บในตำแหน่งที่คำนวณได้

ภาพแสดง key-value ถูกใส่ใน bucket ตาม index ที่คำนวณได้

รับ key และ value ที่ต้องการเก็บ
คำนวณ hash ของ key เพื่อหา index
ไปยัง bucket ของ index นั้น
บันทึกคู่ key-value ลง bucket

key -> hash function -> index -> bucket

Hashingบทที่ 11Hash Table concept

Hash Table concept แบบละเอียดสำหรับผู้เริ่มต้น

1. Hash Table คืออะไร

จุดเด่นคือการเข้าถึงข้อมูลด้วย key มักทำได้เร็วมากในค่าเฉลี่ย

2. ทำไมเราต้องมี Hash Table

3. เปรียบเทียบกับ array แบบง่าย ๆ

อาเรย์ (Array)

ตารางแฮช (Hash Table)

4. อธิบายแนวคิด key-value

ภาพจำง่าย: key เป็นป้ายลิ้นชัก และ value คือของที่เก็บในลิ้นชักนั้น

5. อธิบายว่าข้อมูลถูกนำไปเก็บในตำแหน่งต่าง ๆ ได้อย่างไร

สรุปสั้น: key -> hash function -> index -> bucket

6. อธิบายคำสำคัญ

key

ค่าที่ใช้ระบุตัวตนข้อมูล เช่น username, email, id

value

ข้อมูลที่ต้องการเก็บจริง เช่น โปรไฟล์ผู้ใช้, คะแนน, จำนวนครั้ง

hash function

ฟังก์ชันที่รับ key แล้วคืนเลข เพื่อใช้หา index

index

ตำแหน่งในอาเรย์หลักที่ได้จากการคำนวณ hash(key) % size

bucket

7. ตัวอย่างง่าย ๆ เช่น เก็บชื่อคนกับเบอร์โทร

สมมติเราทำสมุดโทรศัพท์ โดยใช้ชื่อเป็น key และเบอร์โทรเป็น value

ตัวอย่างข้อมูลแบบ key-valuebash

ตัวอย่างระดับเริ่มต้นให้เห็นภาพก่อนเข้า operation

"alice" -> "089-111-2222"
"bob"   -> "081-333-4444"
"mike"  -> "086-777-8888"

8. อธิบายขั้นตอนการ insert ข้อมูล

รับ key และ value ที่ต้องการเก็บ
คำนวณ hash จาก key
แปลง hash เป็น index
ไปที่ bucket ตาม index
ถ้า key ซ้ำ ให้ update value เดิม
ถ้ายังไม่มี key นี้ ให้เพิ่มคู่ใหม่ลง bucket

9. อธิบายขั้นตอนการ search ข้อมูล

รับ key ที่ต้องการค้นหา
คำนวณ hash และ index เหมือนตอน insert
เปิด bucket ที่ index นั้น
ตรวจคู่ key-value ใน bucket ว่ามี key ตรงกันหรือไม่
ถ้าเจอคืน value ถ้าไม่เจอคืน undefined หรือ not found

10. อธิบายขั้นตอนการ delete ข้อมูลแบบภาพรวม

รับ key ที่ต้องการลบ
คำนวณ index จาก hash(key)
ไปที่ bucket นั้นแล้วค้นหาคู่ที่ key ตรงกัน
ลบคู่นั้นออกจาก bucket
คืนสถานะว่า delete สำเร็จหรือไม่สำเร็จ

11. Pseudocode ของ insert / search / delete

Pseudocode: Hash Tablebash

โครงหลักที่ใช้ใน Hash Table แบบ chaining

โครงสร้าง HashTable:
  buckets = อาเรย์ของ bucket ว่าง ขนาด m

ฟังก์ชัน hash(key):
  แปลง key เป็นเลขจำนวนเต็ม
  คืนค่าเลขนั้น

ฟังก์ชัน indexOf(key):
  คืนค่า hash(key) mod m

ฟังก์ชัน insert(key, value):
  i = indexOf(key)
  bucket = buckets[i]

  ถ้า bucket มี key นี้อยู่แล้ว:
    อัปเดต value
    คืนค่า

  เพิ่มคู่ [key, value] เข้า bucket

ฟังก์ชัน search(key):
  i = indexOf(key)
  bucket = buckets[i]

  วนดูทุกคู่ [k, v] ใน bucket:
    ถ้า k เท่ากับ key:
      คืนค่า v

  คืนค่าไม่พบข้อมูล

ฟังก์ชัน delete(key):
  i = indexOf(key)
  bucket = buckets[i]

  หา index ของคู่ที่ key ตรงกันใน bucket
  ถ้าเจอ:
    ลบคู่นั้นออก
    คืนค่า true

  คืนค่า false

12. ตัวอย่างโค้ด JavaScript แบบง่าย

JavaScript: SimpleHashTableJS

ตัวอย่างพื้นฐานที่มี insert, search, delete ครบ

class SimpleHashTable {
  constructor(size = 16) {
    this.buckets = Array.from({ length: size }, () => []);
  }

  hash(key) {
    const text = String(key);
    let hashValue = 0;

    for (let i = 0; i < text.length; i += 1) {
      hashValue = (hashValue * 31 + text.charCodeAt(i)) >>> 0;
    }

    return hashValue;
  }

  indexOf(key) {
    return this.hash(key) % this.buckets.length;
  }

  insert(key, value) {
    const index = this.indexOf(key);
    const bucket = this.buckets[index];

    for (const pair of bucket) {
      if (pair[0] === key) {
        pair[1] = value;
        return;
      }
    }

    bucket.push([key, value]);
  }

  search(key) {
    const index = this.indexOf(key);
    const bucket = this.buckets[index];

    for (const [storedKey, storedValue] of bucket) {
      if (storedKey === key) {
        return storedValue;
      }
    }

    return undefined;
  }

  delete(key) {
    const index = this.indexOf(key);
    const bucket = this.buckets[index];

    const targetIndex = bucket.findIndex(([storedKey]) => storedKey === key);

    if (targetIndex === -1) {
      return false;
    }

    bucket.splice(targetIndex, 1);
    return true;
  }
}

const phoneBook = new SimpleHashTable(8);

phoneBook.insert("alice", "089-111-2222");
phoneBook.insert("bob", "081-333-4444");
phoneBook.insert("alice", "089-999-0000");

console.log(phoneBook.search("alice")); // "089-999-0000"
console.log(phoneBook.search("mike")); // undefined
console.log(phoneBook.delete("bob")); // true

13. Average Time Complexity ของ insert / search / delete

insert

Average: O(1)

Worst: O(n)

เฉลี่ยเร็วเพราะกระจาย bucket แต่แย่สุดอาจชน bucket เดียวกันมาก

Average: O(1)

Worst: O(n)

เฉลี่ยเข้าถึง bucket ได้เร็ว แต่แย่สุดต้องไล่ทั้งโครงสร้าง

delete

Average: O(1)

Worst: O(n)

หลักการเหมือน search: ต้องหา key ก่อนจึงลบได้

14. Worst case คืออะไร และเกิดขึ้นได้อย่างไร

15. ข้อดีของ Hash Table

ค้นหา เพิ่ม ลบ เร็วมากในค่าเฉลี่ย (O(1))
เหมาะกับงาน key-value ที่ต้องเรียกบ่อย
โค้ดอ่านง่ายและนำไปใช้กับโจทย์จริงได้กว้าง
รองรับเคสเช็กข้อมูลซ้ำและนับความถี่ได้ดี

16. ข้อจำกัดของ Hash Table

กรณี collision เยอะ ประสิทธิภาพตกลงได้มาก
ไม่เหมาะกับงานที่ต้องเรียงข้อมูลโดยธรรมชาติ
ต้องออกแบบ hash function และขนาดตารางให้เหมาะ
มีต้นทุนหน่วยความจำเพิ่มสำหรับ bucket และการขยายตาราง

17. ตัวอย่างการใช้งานจริงในโปรแกรม

เก็บข้อมูลผู้ใช้

ใช้ userId หรือ email เป็น key แล้วเก็บโปรไฟล์เป็น value

ค้นหาคำในข้อความ

ใช้คำเป็น key และจำนวนครั้งที่เจอเป็น value สำหรับ word frequency

ตรวจข้อมูลซ้ำ

เก็บค่าที่เคยเจอใน set (set เป็นโครงสร้างบน hashing) เพื่อตรวจ duplicate ได้เร็ว

แคชข้อมูล

เก็บผลคำนวณหรือผลเรียก API โดยใช้ key จากพารามิเตอร์คำขอ

18. เปรียบเทียบสั้น ๆ กับ Array และ Object/Map

โครงสร้าง	จุดเด่น	เหมาะกับงาน
Array	เข้าถึงตาม index เร็ว	ข้อมูลมีลำดับชัดเจน
Object / Map	เข้าถึงด้วย key สะดวก	พจนานุกรมข้อมูล (dictionary)
Hash Table	ค้นหา/เพิ่ม/ลบ เร็วในค่าเฉลี่ย	งาน lookup หนัก ๆ และเช็กซ้ำ

19. สรุปท้ายบทแบบจำง่าย

จำประโยคเดียว: Hash Table คือ key-value store ที่ใช้ hash function พาเราไป index ของ bucket อย่างรวดเร็ว

สูตรจำสั้น: key -> hash function -> index -> bucket -> value

20. แบบฝึกหัด 3 ข้อ พร้อมแนวเฉลย (use playground)

ข้อ 1: เขียนฟังก์ชันนับความถี่ตัวอักษร

รับสตริง (string) แล้วคืนค่า object ที่บอกจำนวนครั้งของแต่ละตัวอักษร

แนวเฉลยย่อ: วนลูปทีละตัวอักษร ใช้อักษรเป็น key และเพิ่มตัวนับ value ทีละ 1

ข้อ 2: ตรวจว่ามีข้อมูลซ้ำในอาเรย์หรือไม่

คืนค่า true ถ้ามีสมาชิกซ้ำ และ false ถ้าไม่ซ้ำ

แนวเฉลยย่อ: เก็บค่าที่เคยเห็นไว้ใน set หรือ hash map ถ้าเจอซ้ำให้คืน true ทันที

ข้อ 3: สร้าง phoneBook แบบง่าย

รองรับคำสั่ง insert(name, phone), search(name), delete(name)

แนวเฉลยย่อ: ใช้โครง key-value และคืน undefined เมื่อหาไม่เจอ

ไปลองใน Playground (Array Lab)

ภาพประกอบแนวคิดสำคัญ

ภาพที่ 1: key ถูกส่งเข้า hash function แล้วได้ index

เริ่มจาก key เช่น alice
ส่ง key เข้า hash function
ได้ค่าตัวเลขแล้วคำนวณเป็น index
index นี้จะชี้ไป bucket ปลายทาง

key -> hash function -> index -> bucket

ภาพที่ 2: array หรือ bucket ที่มีช่องเก็บข้อมูล

ตารางหลักคืออาเรย์ของ bucket
แต่ละช่องมี index ของตัวเอง
ค่าที่ hash ได้จะพาไป index ช่องหนึ่ง
ข้อมูล key-value จะถูกเก็บใน bucket ช่องนั้น

key -> hash function -> index -> bucket

ภาพที่ 3: key-value ถูกเก็บในตำแหน่งที่คำนวณได้

รับ key และ value ที่ต้องการเก็บ
คำนวณ hash ของ key เพื่อหา index
ไปยัง bucket ของ index นั้น
บันทึกคู่ key-value ลง bucket

key -> hash function -> index -> bucket

Data Structures & Algorithms

1. Hash Table คืออะไร

2. ทำไมเราต้องมี Hash Table

3. เปรียบเทียบกับ array แบบง่าย ๆ

4. อธิบายแนวคิด key-value

5. อธิบายว่าข้อมูลถูกนำไปเก็บในตำแหน่งต่าง ๆ ได้อย่างไร

6. อธิบายคำสำคัญ

7. ตัวอย่างง่าย ๆ เช่น เก็บชื่อคนกับเบอร์โทร

8. อธิบายขั้นตอนการ insert ข้อมูล

9. อธิบายขั้นตอนการ search ข้อมูล

10. อธิบายขั้นตอนการ delete ข้อมูลแบบภาพรวม

11. Pseudocode ของ insert / search / delete

12. ตัวอย่างโค้ด JavaScript แบบง่าย

13. Average Time Complexity ของ insert / search / delete

14. Worst case คืออะไร และเกิดขึ้นได้อย่างไร

15. ข้อดีของ Hash Table

16. ข้อจำกัดของ Hash Table

17. ตัวอย่างการใช้งานจริงในโปรแกรม

18. เปรียบเทียบสั้น ๆ กับ Array และ Object/Map

19. สรุปท้ายบทแบบจำง่าย

20. แบบฝึกหัด 3 ข้อ พร้อมแนวเฉลย (use playground)

ภาพประกอบแนวคิดสำคัญ

Loading

Data Structures & Algorithms

1. Hash Table คืออะไร

2. ทำไมเราต้องมี Hash Table

3. เปรียบเทียบกับ array แบบง่าย ๆ

4. อธิบายแนวคิด key-value

5. อธิบายว่าข้อมูลถูกนำไปเก็บในตำแหน่งต่าง ๆ ได้อย่างไร

6. อธิบายคำสำคัญ

7. ตัวอย่างง่าย ๆ เช่น เก็บชื่อคนกับเบอร์โทร

8. อธิบายขั้นตอนการ insert ข้อมูล

9. อธิบายขั้นตอนการ search ข้อมูล

10. อธิบายขั้นตอนการ delete ข้อมูลแบบภาพรวม

11. Pseudocode ของ insert / search / delete

12. ตัวอย่างโค้ด JavaScript แบบง่าย

13. Average Time Complexity ของ insert / search / delete

14. Worst case คืออะไร และเกิดขึ้นได้อย่างไร

15. ข้อดีของ Hash Table

16. ข้อจำกัดของ Hash Table

17. ตัวอย่างการใช้งานจริงในโปรแกรม

18. เปรียบเทียบสั้น ๆ กับ Array และ Object/Map

19. สรุปท้ายบทแบบจำง่าย

20. แบบฝึกหัด 3 ข้อ พร้อมแนวเฉลย (use playground)

ภาพประกอบแนวคิดสำคัญ