แถวลำดับพลวัต
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
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
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
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
เพื่อหลีกเลี่ยงการจองหน่วยความจำและคัดลอกข้อมูลหลายครั้งเกินความจำเป็น จึงมีแนวคิดใหม่ให้การขยายความจุเพิ่มความจุใหม่ในแต่ละครั้งเป็น c เท่า ซึ่งจะทำให้ความจุเพิ่มขึ้นเป็นอัตราเรขาคณิต รหัสเทียมแสดงการทำงานเป็นไปตามนี้
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]
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
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
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
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.
- C language implementation of dynamic array. — A Java profiler with explicit support for debugging ArrayList- and Vector-related issues.
หมวดหมู่:แถวลำดับ