แถวลำดับพลวัต

Question: แถวลำดับพลวัต ใช้ในวิชาใด ?


แถวลำดับพลวัต (English: dynamic array) หรืออาจเรียกว่า แถวลำดับที่ขยายได้ (growable array) , แถวลำดับที่เปลี่ยนขนาดได้ (resizable array) , ตารางพลวัต (dynamic table) , รายการแถวลำดับ (array list)  หรือ เวกเตอร์ (vector)  เป็นรายการประเภทหนึ่ง มีคุณสมบัติการเข้าถึงโดยสุ่มเหมือนแถวลำดับ แต่ต่างจากแถวลำดับธรรมดาตรงที่สามารถขยายขนาดเองได้เมื่อใส่ข้อมูลเพิ่มเข้าไป[1]
แถวลำดับพลวัต<i data-parsoid='{"dsr":[1087,1097,2,2]}'>ไม่ใช่แถวลำดับจากการจองหน่วยความจำพลวัต เนื่องจาก<i data-parsoid='{"dsr":[1167,1204,2,2]}'>แถวลำดับจากการจองหน่วยความจำพลวัต</i>มีขนาดคงที่ ในขณะที่แถวลำดับพลวัตสามารถขยายขนาดได้ อย่างไรก็ตาม ในการอิมพลีเมนต์แถวลำดับพลวัต ก็อาจใช้แถวลำดับจากการจองหน่วยความจำพลวัตเป็นส่วนประกอบได้[2]
การอิมพลีเมนต์แถวลำดับพลวัตมีหลากหลายแบบและได้มีการพัฒนาโดยเรื่อยมา (ดูเพิ่มเติมที่หัวข้อ<i data-parsoid='{"dsr":[1687,1721,2,2]}'>โครงสร้างข้อมูลอื่นที่คล้ายกัน</i>ข้างล่างนี้) ในบทความนี้จะนำเสนอการอิมพลีเมนต์รูปแบบหนึ่งที่เป็นที่นิยม มีประสิทธิภาพ ง่ายต่อการนำไปใช้งาน และง่ายต่อการวิเคราะห์
หลักการทำงาน

แนวคิดเบื้องต้นของแถวลำดับพลวัตเริ่มต้นด้วยการจองหน่วยความจำพลวัตเพื่อสร้างแถวลำดับขนาดคงที่ขึ้นมาให้มีขนาดในระดับหนึ่ง เรียกขนาดนี้ว่า<b data-parsoid='{"dsr":[2458,2486,3,3]}'>ความจุของแถวลำดับพลวัต แถวลำดับที่สร้างมานี้จะประกอบไปด้วยสองส่วนคือ ส่วนที่เก็บข้อมูล</i>ของแถวลำดับพลวัต กับ ส่วนที่ไม่ได้ใช้งาน ขนาดของส่วนที่เก็บข้อมูลนี้เรียกว่า<b data-parsoid='{"dsr":[2634,2660,3,3]}'>ขนาดของแถวลำดับพลวัต เมื่อมีการเพิ่มข้อมูลเข้ามาต่อท้ายก็เป็นเพียงการเปลี่ยนส่วนที่ไม่ได้ใช้งานให้มาเป็นส่วนเก็บข้อมูล ในขณะที่การลบข้อมูลออกด้านท้ายก็เป็นการเปลี่ยนส่วนเก็บข้อมูลให้มาเป็นส่วนที่ไม่ได้ใช้งาน ซึ่งการดำเนินการเปลี่ยนพื้นที่ไปมาระหว่าง ส่วนที่เก็บข้อมูล กับ ส่วนที่ไม่ได้ใช้งาน ใช้เวลาคงที่หรือ 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}

 เท่านั้น
ตราบใดที่<i data-parsoid='{"dsr":[3017,3041,2,2]}'>ขนาดของแถวลำดับพลวัต</i>มีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับ<i data-parsoid='{"dsr":[3065,3091,2,2]}'>ความจุของแถวลำดับพลวัต</i>ก็จะไม่มีปัญหาใด ๆ เกิดขึ้น แต่ถ้าหากเกิดเหตุการณ์ที่มีการเพิ่มข้อมูลจนทำให้<i data-parsoid='{"dsr":[3167,3191,2,2]}'>ขนาดของแถวลำดับพลวัต</i>มีค่าเกิน<i data-parsoid='{"dsr":[3200,3226,2,2]}'>ความจุของแถวลำดับพลวัต สิ่งที่ต้องทำก็คือการ<b data-parsoid='{"dsr":[3248,3264,3,3]}'>ขยายความจุ โดยการสร้างแถวลำดับขนาดคงที่อันใหม่ให้มีขนาดมากกว่าเดิม (มีความจุมากกว่าความจุเดิม) และคัดลอกข้อมูลจากแถวลำดับขนาดคงที่อันเดิมไปแถวลำดับขนาดคงที่อันใหม่ การดำเนินการขยายความจุนี้เสียเวลามาก กล่าวคือหากมีข้อมูลอยู่ 



n


{\displaystyle n}

 ตัวในแถวลำดับพลวัต การขยายความจุนี้จะใช้เวลาเชิงเส้น หรือ 



Θ
(
n
)


{\displaystyle \Theta (n)}


รูปแบบการทำงานของแถวลำดับพลวัต อาจแบ่งได้ออกเป็น 3 แบบ คือ
การทำงานที่ทราบจำนวนของข้อมูล วิธีนี้มีประสิทธิภาพดีมาก แต่จำเป็นต้องทราบจำนวนข้อมูล อาจไม่เหมาะในการใช้งานบางกรณี
การทำงานที่ไม่ทราบจำนวนของข้อมูล - เพิ่มความจุเป็นค่าคงที่ วิธีนี้ไม่ค่อยมีประสิทธิภาพ จึงไม่มีการนำมาใช้งานจริง
การทำงานที่ไม่ทราบจำนวนของข้อมูล - เพิ่มความจุเป็นอัตราเรขาคณิต วิธีนี้ให้ผลลัพธ์เทียบเท่ากับการทำงานที่ทราบจำนวนของข้อมูล มีประสิทธิภาพดีมาก และยังไม่มีข้อจำกัดเรื่องจำนวนข้อมูล เป็นแถวลำดับพลวัตที่นิยมใช้โดยทั่วไป
การทำงานที่ทราบจำนวนของข้อมูล
ในกรณีที่ทราบว่าแถวลำดับพลวัตจะเก็บข้อมูลเท่าใด สามารถกำหนด<i data-parsoid='{"dsr":[4219,4229,2,2]}'>ความจุ</i>ให้เป็นค่าคงที่หนึ่งที่มีค่ามากกว่าหรือเท่ากับจำนวนของข้อมูล เพื่อรับประกันว่าจะไม่มีปัญหาที่<i data-parsoid='{"dsr":[4322,4346,2,2]}'>ขนาดของแถวลำดับพลวัต</i>มีค่าเกิน<i data-parsoid='{"dsr":[4355,4381,2,2]}'>ความจุของแถวลำดับพลวัต ซึ่งนำไปสู่การเสียเวลาจากการขยายความจุ นอกจากนี้ เนื่องจากความจุเป็นค่าคงที่ พื้นที่ที่สูญเสียไปโดยไม่จำเป็นก็เป็นค่าคงที่เช่นเดียวกัน อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติมักจะไม่รู้ถึงจำนวนของข้อมูลที่แน่นอน และการเก็บข้อมูลด้วยแถวลำดับพลวัตที่ความจุเป็นค่าคงที่ในบางสถานการณ์ กลับทำให้สูญเสียพื้นที่โดยไม่จำเป็นอย่างมากมาย เช่นหากมีข้อมูล 



n


{\displaystyle n}

 ตัวที่จะนำมาเก็บบนรายการ 



m


{\displaystyle m}

 รายการตามคำสั่งที่กำหนด จะได้ว่ารายการหนึ่ง ๆ มีโอกาสที่จะมีข้อมูลมากสุดถึง 



n


{\displaystyle n}

 ตัว ดังนั้นหากใช้แถวลำดับพลวัตที่ความจุเป็นค่าคงที่ในการทำรายการทั้ง 



m


{\displaystyle m}

 รายการนั้น ก็ต้องหน่วยความจำถึง 



Θ
(
n
m
)


{\displaystyle \Theta (nm)}

 เพื่อรับประกันว่าข้อมูลจะสามารถเก็บได้หมด แต่ถ้าหากใช้แถวลำดับพลวัตที่ความจุไม่เป็นค่าคงที่ (หัวข้อถัด ๆ ไป) จะใช้หน่วยความจำเพียง 



Θ
(
n
+
m
)


{\displaystyle \Theta (n+m)}

 เท่านั้น
การขยายความจุเป็นค่าคงที่
เมื่อไม่ทราบจำนวนข้อมูลที่แน่นอน สิ่งที่อาจจะเกิดขึ้นได้ตลอดเวลาก็คือปัญหาที่<i data-parsoid='{"dsr":[5285,5309,2,2]}'>ขนาดของแถวลำดับพลวัต</i>มีค่าเกิน<i data-parsoid='{"dsr":[5318,5344,2,2]}'>ความจุของแถวลำดับพลวัต ตามที่ได้กล่าวมาแล้วว่าวิธีการแก้ไขปัญหานี้ก็คือการ<i data-parsoid='{"dsr":[5396,5410,2,2]}'>ขยายความจุ ในหัวข้อนี้ จะให้การขยายความจุเพิ่มความจุในแต่ละครั้งเป็นค่าคงที่ c

จากตาราง เมื่อมีการใส่ข้อมูลเข้ามาในแถวลำดับพลวัตเป็นจำนวน 



n
=
k
×
c


{\displaystyle n=k\times c}

 ตัว จะมีการทำงานจากการจองหน่วยความจำและคัดลอกข้อมูลถึง 



(
1
+
2
+
.
.
.
+
k
)
×
c
=
Θ
(

k

2


)


{\displaystyle (1+2+...+k)\times c=\Theta (k^{2})}

 ครั้ง เนื่องจาก 



k
∝
n


{\displaystyle k\propto n}

 จะได้ว่าการใส่ข้อมูลเข้าไป 



n


{\displaystyle n}

 ตัวใช้เวลาถึง 



Θ
(

n

2


)


{\displaystyle \Theta (n^{2})}

 ถึงแม้วิธีนี้จะเสียเวลามาก แต่พื้นที่ที่สูญเสียไปก็คือส่วนที่ยังไม่ได้ใช้ซึ่งเป็นเพียงค่าคงที่เท่านั้น อย่างไรก็ตาม ในทางปฏิบัติมักจะคำนึงถึงความรวดเร็วของการทำงานมากกว่าพื้นที่ที่สูญเสียไป
การขยายความจุเป็นอัตราเรขาคณิตและการถัวเฉลี่ย
เพื่อหลีกเลี่ยงการจองหน่วยความจำและคัดลอกข้อมูลหลายครั้งเกินความจำเป็น จึงมีแนวคิดใหม่ให้การขยายความจุเพิ่มความจุใหม่ในแต่ละครั้งเป็น c เท่า ซึ่งจะทำให้ความจุเพิ่มขึ้นเป็นอัตราเรขาคณิต รหัสเทียมแสดงการทำงานเป็นไปตามนี้
function insertEnd (dynarray a, element e)
    if (a.size = a.capacity)
        // resize a to c times of its current capacity:
        a.capacity ← a.capacity * c
        //  (copy the contents to the new memory location here) 
    a[a.size] ← e
    a.size ← a.size + 1
เมื่อมีการใส่ข้อมูลตัวที่ 



n


{\displaystyle n}

 เข้ามาและเกิดการขยายเกิดขึ้น จะมีการจองหน่วยความจำและคัดลอกข้อมูลซึ่งใช้เวลา 



Θ
(
n
)


{\displaystyle \Theta (n)}

 ความจุจะเพิ่มขึ้น c เท่า นั่นหมายความว่าเมื่อพิจารณาถึงจำนวนคำสั่งที่ใช้รวมทั้งหมด ความถี่ในการขยายขนาดในแต่ละครั้งจะห่างขึ้นเรื่อย ๆ เป็นอัตราเรขาคณิต ทำให้เมื่อวิเคราะห์แบบถัวเฉลี่ย การเพิ่มข้อมูลที่บางครั้ง 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}

 บางครั้ง 



Θ
(
n
)


{\displaystyle \Theta (n)}

 จะสามารถถัวเฉลี่ยให้ทุก ๆ การดำเนินการกลายเป็น 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}

 ได้ ตารางข้างล่างนี้แสดงถึงการขยายความจุที่ความจุเพิ่มเป็นอัตราเรขาคณิต

สรุปได้ว่าเมื่อมีการใส่ข้อมูลเข้ามาในแถวลำดับพลวัตเป็นจำนวน 



n
=

c

k
−
1




{\displaystyle n=c^{k-1}}

 ตัว จะมีการทำงาน 



1
+
c
+

c

2


+
.
.
.
+

c

k
−
1


=
Θ
(

c

k


)


{\displaystyle 1+c+c^{2}+...+c^{k-1}=\Theta (c^{k})}

 ครั้ง เนื่องจาก 



k
∝

log

c


⁡
n


{\displaystyle k\propto \log _{c}n}

 จะได้ว่าการใส่ข้อมูลเข้าไป 



n


{\displaystyle n}

 ตัวใช้เวลา 



Θ
(

c


log

c


⁡
n


)
=
Θ
(
n
)


{\displaystyle \Theta (c^{\log _{c}n})=\Theta (n)}

 ดังนั้นจึงอาจถัวเฉลี่ยให้การดำเนินการเพิ่มข้อมูลครั้งหนึ่งใช้เวลา 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}

 ได้ ข้อเสียของแถวลำดับพลวัตที่ขยายความจุเป็นอัตราเรขาคณิตคือพื้นที่ที่เสียไปโดยไม่จำเป็นอาจมีมากถึงเชิงเส้น 



O
(
n
)


{\displaystyle O(n)}

[1]
ค่า c นั้นสามารถเลือกใช้เป็นจำนวนใด ๆ ก็ได้ที่มากกว่า 1 เพื่อให้เห็นภาพได้ชัด หนังสือส่วนใหญ่ใช้ค่า c = 2 [3][4] แต่เพื่อให้พื้นที่ที่เสียไปโดยไม่จำเป็นไม่มากนัก ในทางปฏิบัติมักจะใช้ค่า c ที่น้อยกว่านั้น เช่น ArrayList ของภาษาจาวาใช้ค่า c = 3/2 [2] list ของภาษาไพธอน (ซึ่งเขียนด้วยภาษา C) ใช้ค่า c = 9/8[5]
แถวลำดับพลวัตเป็นตัวอย่างที่นิยมใช้ในการสอนเรื่องการวิเคราะห์แบบถัวเฉลี่ย[3][4]
การคืนหน่วยความจำให้กับระบบ
เนื่องจากแถวลำดับพลวัตสามารถลบข้อมูลจากด้านปลายได้ อาจจะเป็นไปได้ที่หลังจากการลบข้อมูลหลาย ๆ ครั้งแล้ว จะมีพื้นที่ส่วนที่ไม่ได้ใช้งานเป็นจำนวนมากซึ่งทำให้ระบบเสียพื้นที่ไปโดยไม่จำเป็น วิธีการแก้ปัญหานี้สามารถทำได้โดยการคืนหน่วยความจำให้กับระบบโดยการลดความจุลง (โดยที่ความจุต้องมากกว่าขนาดของแถวลำดับพลวัตเพื่อให้ยังสามารถเก็บข้อมูลได้) การลดความจุมีวิธีดำเนินการคล้ายกับการขยายความจุ นั่นคือเป็นการสร้างแถวลำดับใหม่ขึ้นมา คัดลอกข้อมูลจากแถวลำดับเดิมไปยังแถวลำดับใหม่ จากนั้นก็คืนหน่วยความจำของแถวลำดับเดิมให้กับระบบ การดำเนินการลดความจุนี้จึงใช้เวลา 



Θ
(
n
)


{\displaystyle \Theta (n)}

 เช่นเดียวกับการขยายความจุ ดังนั้นหากดำเนินการลดความจุถี่เกินไป จะทำให้เมื่อถัวเฉลี่ยออกมาแล้วการดำเนินการแต่ละครั้งไม่เป็น 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}


เพื่อรักษาให้เวลาในการดำเนินการแต่ละครั้งเมื่อถัวเฉลี่ยแล้วได้ 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}

 ความจุที่ลดลงจึงควรเป็นอัตราเรขาคณิตเช่นเดียวกับการขยายความจุ กล่าวคือเมื่อขนาดของแถวลำดับพลวัตลดลงไปน้อยกว่า cr เท่าของความจุเดิม จึงจะมีการลดความจุ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดของค่า cr คือ cr ต้องมีค่ามากกว่า c
สถานการณ์เลวร้ายสุดของการดำเนินการบนแถวลำดับพลวัตก็คือการที่ต้องมีการดำเนินการ<i data-parsoid='{"dsr":[11837,11852,2,2]}'>เพิ่มความจุ</i>หรือ<i data-parsoid='{"dsr":[11856,11868,2,2]}'>ลดความจุ</i>บ่อย ๆ ดังนั้นเมื่อพิจารณาในสถานการณ์นี้แล้ว สมมุติให้ขณะนี้มีข้อมูลอยู่ n ตัวซึ่ง n เป็นความจุของแถวลำดับพลวัตพอดีด้วย เมื่อใส่ข้อมูลเพิ่มอีกหนึ่งตัวจะเกิดจากขยายความจุ c เท่า มีความจุเป็น nc และมีขนาดเป็น n + 1 หากจะต้องการให้เกิดการลดความจุ จะต้องทำให้ขนาดของแถวลำดับพลวัตลดลงไปจนน้อยกว่า 




n
c


/



c

r





{\displaystyle {nc}/{c_{r}}}

 นั่นคือต้องลบข้อมูลออกไป 



n
−



n
c



c

r





=




(

c

r


−
c
)



c

r





×
n



{\displaystyle n-{{nc} \over {c_{r}}}={{{(c_{r}-c)} \over {c_{r}}}\times n}}

 และเพื่อที่เมื่อถัวเฉลี่ยกับการคัดลอกข้อมูลซึ่งใช้เวลา 



Θ
(
n
)


{\displaystyle \Theta (n)}

 แล้ว การดำเนินการแต่ละครั้งจะได้ใช้เวลา 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}

 จึงจะได้ว่าเวลาที่ใช้ในการลบข้อมูลจนเกิดการลดความจุต้องมากกว่าเวลาเชิงเส้น หรือ 



Ω
(
n
)


{\displaystyle \Omega (n)}


กรณีที่ 




c

r


<
c


{\displaystyle c_{r}<c}

 จะได้ว่าขนาดที่จะทำให้เกิดการคืนหน่วยความจำคือ 




n
c


/



c

r





{\displaystyle {nc}/{c_{r}}}

 ซึ่งมีค่ามากกว่า n เสียอีก ดังนั้นการกำหนด 




c

r


<
c


{\displaystyle c_{r}<c}

 จึงใช้ไม่ได้
กรณีที่ 




c

r


=
c


{\displaystyle c_{r}=c}

 จะได้ว่า 







(

c

r


−
c
)



c

r





×
n

=
0


{\displaystyle {{{(c_{r}-c)} \over {c_{r}}}\times n}=0}

 ซึ่งไม่เข้ากับเงื่อนไขที่ต้องการ หรือถ้าจะให้วิเคราะห์ จะได้ว่า ขนาดที่ทำให้เกิดการขยายความจุคือ n + 1 ส่วนขนาดที่ทำให้เกิดการลดความจุคือ n ดังนั้นเพียงเพิ่มและลบข้อมูลให้ขนาดเป็น n กับ n + 1 สลับกันไปเรื่อย ๆ ก็จะทำให้เวลารวมกลายเป็น 



Θ
(

n

2


)


{\displaystyle \Theta (n^{2})}

 และถัวเฉลี่ยออกมาไม่ได้เวลาตามที่ต้องการ
กรณีที่ 




c

r


>
c


{\displaystyle c_{r}>c}

 จะได้ว่า 







(

c

r


−
c
)



c

r





×
n

=
Ω
(
n
)


{\displaystyle {{{(c_{r}-c)} \over {c_{r}}}\times n}=\Omega (n)}

 ตามที่ต้องการ
ดังนั้น หากกำหนดให้ 




c

r


>
c


{\displaystyle c_{r}>c}

 จะได้ว่าสามารถถัวเฉลี่ยให้การดำเนินการแต่ละครั้งให้ใช้เวลาคงที่ หรือ 



Θ
(
1
)


{\displaystyle \Theta (1)}

 ได้ ส่วนหากกำหนดค่า cr เป็นอย่างอื่น อาจทำให้เกิดปัญหาหรือไม่มีประสิทธิภาพได้
ประสิทธิภาพเทียบกับโครงสร้างข้อมูลอื่น

แถวลำดับพลวัตมีประสิทธิภาพเหมือนแถวลำดับทุกประการ นอกจากนี้ยังมีความสามารถมากขึ้นด้วยการสามารถเพิ่มหรือลบข้อมูลทางปลายได้เรื่อย ๆ ความสามารถของแถวลำดับพลวัตมีดังนี้
การเข้าถึงข้อมูลโดยดัชนี: ใช้เวลาคงที่
การวนเข้าถึงสมาชิกทุก ๆ ตัว: ใช้เวลาเชิงเส้น, สามารถแคชข้อมูลได้ (เนื่องจากที่อยู่ของหน่วยความจำในแถวลำดับอยู่ติดกัน จึงสามารถแคชได้)
การแทรกหรือลบกลางแถวลำดับพลวัต: ใช้เวลาเชิงเส้น
การแทรกหรือลบที่ปลายของแถวลำดับพลวัต: ใช้เวลาถัวเฉลี่ยคงที่
จะเห็นได้ว่าข้อดีทั้งหลายของแถวลำดับพลวัตมาจากข้อดีของแถวลำดับ เช่นการที่สามารถแคชข้อมูล มีความแน่นของข้อมูลมาก (ใช้เนื้อที่น้อย) การเข้าถึงโดยสุ่ม มีเพียงตัวแปรเก็บขนาดและความจุที่ต้องเก็บเพิ่มเท่านั้น ดังนั้นแถวลำดับพลวัตจึงเป็นโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะในการทำงานหลาย ๆ อย่าง
เปรียบเทียบกับรายการโยงแล้ว แถวลำดับพลวัตสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบสุ่มได้ ในขณะที่รายการโยงต้องใช้เวลาเชิงเส้น นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการแคช ต่างจากรายการโยงที่ข้อมูลไม่ได้มีที่อยู่หน่วยความจำติดกัน ทำให้ไม่สามารถแคชข้อมูลได้ อย่างไรก็ตาม ความสามารถในการเพิ่มและลบข้อมูลกลางแถวลำดับพลวัตจะใช้เวลาเชิงเส้นเหมือนแถวลำดับเนื่องจากข้อมูลต้องเลื่อนเป็นจำนวนมาก ในขณะที่รายการโยงสามารถทำได้ในเวลาคงที่ ข้อด้อยนี้อาจใช้บัฟเฟอร์ช่องว่าง, tiered vector ช่วยได้ (อธิบายไว้ข้างล่างในหัวข้อ<i data-parsoid='{"dsr":[14839,14873,2,2]}'>โครงสร้างข้อมูลอื่นที่คล้ายกัน) สำหรับเครื่องที่มีหน่วยความจำน้อยหรือมีความกระจัดกระจายของพื้นที่หน่วยความจำสูง อาจจะไม่สามารถหาพื้นที่ติดกันที่มากพอในการจัดสรรให้แถวลำดับพลวัตได้
สำหรับต้นไม้สมดุล มีความสามารถในการดำเนินการต่าง ๆ ด้วยเวลาที่น้อยมาก เช่นเข้าถึงข้อมูลตัวใด ๆ, เพิ่มและลบข้อมูล ณ ตำแหน่งใด ๆ ในเวลา 



O
(
log
⁡
n
)


{\displaystyle O(\log n)}

 อย่างไรก็ตาม เนื้อที่ที่เก็บข้อมูลในโครงสร้างต้นไม้นั้นไม่ติดกัน จึงทำให้ไม่สามารถแคชได้
โครงสร้างข้อมูลอื่นที่คล้ายกัน
บัฟเฟอร์ช่องว่าง (English: Gap buffer) เป็นโครงสร้างข้อมูลที่คล้ายกับแถวลำดับพลวัต ความแตกต่างของบัฟเฟอร์ช่องว่างกับแถวลำดับพลวัตคือบัฟเฟอร์ช่องว่างจะมีพื้นที่ส่วนที่ไม่ได้ใช้แทรกอยู่เป็นจำนวนมาก แทนที่จะอยู่ฝั่งขวาเหมือนกับแถวลำดับพลวัต
แถวคอยสองหน้าก็สามารถทำให้มีความสามารถในการเข้าถึงโดยสุ่มได้ โดยใช้แนวคิดของแถวลำดับพลวัต ซึ่งพื้นที่ส่วนที่ไม่ได้ใช้งานจะมีทั้งด้านหน้าและที่ปลาย ดังนั้นเมื่อถัวเฉลี่ยแล้วจึงสามารถเพิ่มและลบข้อมูลทั้งด้านหน้าและด้านปลายได้ในเวลาคงที่ โดยที่มีความสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบสุ่มด้วย
Goodrich [6]ได้เสนอขั้นตอนวิธีในการสร้างแถวลำดับพลวัต เรียกว่า Tiered Vector ซึ่งใช้เวลา 



O
(


n


)


{\displaystyle O({\sqrt {n}})}

 ในการเพิ่มและลบข้อมูลกลางแถวลำดับพลวัต
ต้นไม้แถวลำดับแฮช (English: Hash array tree; HAT) เป็นขั้นตอนวิธีของรายการแถบลำดับซึ่งตีพิมพ์ในปี 1996[7] ต้นไม้แถวลำดับแฮชใช้พื้นที่ 



O
(


n


)


{\displaystyle O({\sqrt {n}})}

 เมื่อ n คือจำนวนข้อมูลในแถวลำดับนี้ ขั้นตอนวิธีนี้ทำให้การเพิ่มอนุกรมเข้าไปที่ท้ายของต้นไม้แถวลำดับแฮช มีประสิทธิภาพทางเวลาถัวเฉลี่ย 



O
(
1
)


{\displaystyle O(1)}


ในปี 1999 Brodnik et al[8] ได้นำเสนอแถวลำดับพลวัตซึ่งใช้พื้นที่เพียง 





n




{\displaystyle {\sqrt {n}}}

 ในทุก ๆ ขณะของการดำเนินการ เมื่อ n คือจำนวนข้อมูลในแถวลำดับในขณะนั้น นอกจากนี้ยังพิสูจน์ให้เห็นว่าขั้นตอนวิธีในการสร้างโครงสร้างข้อมูลแถวลำดับพลวัตใด ๆ ก็ต้องใช้พื้นที่อย่างน้อยเทียบเท่ากับแถวลำดับพลวัตของเขาหมด ยิ่งไปกว่านั้น การเพิ่มและลบข้อมูลจากปลายของแถวลำดับพลวัตนี้ยังใช้เวลาคงที่เท่านั้นโดยไม่ต้องมีการถัวเฉลี่ยเลย
ในปี 2002 Bagwell [9] นำเสนอว่าสามารถใช้วีลิสต์ในการอิมพลีเมนต์แถวลำดับพลวัตได้
แถวลำดับพลวัตในภาษาต่าง ๆ
การอิมพลีเมนต์แถวลำดับพลวัตในภาษาต่าง ๆ
ภาษาซีพลัสพลัส มี std::vector เป็นแถวลำดับพลวัต[10] และ std::deque เป็นเป็นแถวคอยสองหน้าที่เข้าถึงข้อมูลแบบสุ่มได้[11]
ภาษาจาวาและดอตเน็ตเฟรมเวิร์ก มี ArrayList[12] เป็นแถวลำดับพลวัต
ในดอตเน็ตเฟรมเวิร์กเวอร์ชัน 2 มี List<> เป็นแถวลำดับพลวัต
ภาษาสมอลล์ทอล์กมี OrderedCollection เป็นแถวคอยสองหน้าที่เข้าถึงข้อมูลแบบสุ่มได้
ภาษาไพธอนมี list เป็นแถวลำดับพลวัต
ภาษาเดลฟีและภาษาดีมีแถวลำดับพลวัตในแกนหลักของภาษา
ภาษาเอดามี Ada.Containers.Vectors เป็นแถวลำดับพลวัต
ภาษาสคริปต์เช่นภาษาเพิร์ลและภาษารูบี้มีแถวลำดับพลวัตเป็นชนิดข้อมูลพื้นฐาน
เฟรมเวิร์กหลายระบบปฏิบัติการจำนวนมากมีแถวลำดับพลวัตให้ภาษาซี เช่น CFArray และ CFMutableArray ใน Core Foundation หรือ GArray และ GPtrArray ใน GLib.
อ้างอิง

แหล่งข้อมูลอื่น

 - C language implementation of dynamic array.
 — A Java profiler with explicit support for debugging ArrayList- and Vector-related issues.




หมวดหมู่:แถวลำดับ