pythainlp/thai_wikipedia_clean_20230101 huggingface dataset:
ในทางด้านการคำนวณการจัดเรียงแบบคี่-คู่ ( odd–even sort , odd–even transposition sort ) ยังเป็นที่รู้จักกันในชื่อ brick sort เป็นความสัมพันธ์แบบง่ายๆในการจัดเรียงลำดับข้อมูลแบบขั้นตอนวิธีการ(Sorting Algorithm) เดิมทีถูกพัฒนาเพื่อใช้สำหรับตัวประมวลผลแบบขนาน(parallel processors) กับการเชื่อมต่อในระดับท้องถิ่น(Local) มันเป็นการเรียงลำดับแบบเปรียบเทียบที่มีลักษณะคล้ายกับการเรียงลำดับข้อมูลแบบฟองสบู่ (Bubble sort) ซึ่งมีลักษณะหลายอย่างที่มีความคล้ายกัน โดยมีฟังก์ชันการทำงานเปรียบเทียบจำนวนคี่/คู่ ทั้งหมดที่อยู่ติดกันเข้าจับคู่กันของสมาชิก(Elements)ในรายการ และถ้าการจับคู่อยู่ในลำดับที่ไม่ถูกต้อง (ในครั้งแรกจะขนาดใหญ่กว่าครั้งที่สอง) สมาชิกจะทำการสลับที่กัน ขั้นตอนต่อไปทำซ้ำโดนดูจากสมาชิกที่ติดกัน จากนั้นจะสลับระหว่างขั้นตอนคี่/คู่ และ คู่/คี่ จนกว่ารายการจะถูกจัดเรียงลำดับทั้งหมด
การเรียงลำดับบนอาร์เรย์ของตัวประมวลผล.
ในตัวประมวลผลแบบขนาน กับค่าหนึ่งค่าต่อหนึ่งตัวประมวลผล และมีเพียงการเชื่อมต่อแบบเพื่อนบ้านทางซ้ายขวาเท่านั้นโปรเซสเซอร์ทั้งหมดพร้อมกันทำการเปรียบเทียบกับเพื่อนบ้านของพวกเขาสลับกันระหว่างการจับคู่แบบคี่และแม้แต่คู่กัน อัลกอริธึมนี้ถูกนำเสนอครั้งแรกและแสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพในตัวประมวลผล โดย Habermann ในปี พ. ศ. 2515 อัลกอริธึมจะขยายได้อย่างมีประสิทธิภาพต่อบางกรณีที่มีหลายรายการต่อหนี่งโปรเซสเซอร์ ในอัลกอริธึมการแยกส่วนของจำนวนคี่และคู่ใน Baudet - Stevenson แต่ละตัวประมวลผลทำการเรียงข้อมูลรายการย่อยของตัวมันเองในแต่ละขั้นตอน ใช้อัลกอริทึมการจัดเรียงที่มีประสิทธิภาพ และดำเนินการแยกการผสาน(merge splitting)หรือการขนย้ายแบบผสาน(Transposition-merge) มีการทำงานใกล้สมาชิกใกล้เคียง และมีการจับคู่กันแบบสลับระหว่างจำนวนคี่-คู่ และจำนวนคู่-คี่ ในแต่ละขั้นตอน Batcher's odd–even merge sort ขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับที่เกี่ยวข้อง แต่มีประสิทธิภาพมากขึ้นคือ Batcher odd–even merge sort ใช้การเปรียบเทียบการดำเนินงานและการดำเนินการแบบสุ่มสมบูรณ์แบบ วิธี Batcher มีประสิทธิภาพในโปรเซสเซอร์แบบขนานที่มีการเชื่อมต่อในระยะไกล
โปรแกรมการเรียงลำดับคี่-คู่ที่มีการเรียงลำดับจากน้อยไปหามาก สามารถแสดงในภาษาไพทอนได้ดังตัวอย่างด้านล่าง
[3 2] [3 8] [5 6] [4 1] (oddPhase1)
2 [3 3] [8 5] [6 1] 4 (evenPhase2)
[2 3] [3 5] [8 1] [6 4] (oddPhase3)
2 [3 3] [5 1] [8 4] 6 (evenPhase4)
[2 3] [3 1] [5 4] [8 6] (oddPhase5)
2 [3 1] [3 4] [5 6] 8 (evenPhase6)
[2 1] [3 3] [4 5] [6 8] (oddPhase7)
1 [2 3] [3 4] [5 6] 8 (evenPhase8)
[1 2] [3 3] [4 5] [6 8] (oddPhase9)
ความซับซ้อนของเวลา (Time Complexity) : O(N2) , N = จำนวนของสมาชิกที่อยู่ในอาเรย์
และมีความซับซ้อนของเวลาในกรณีที่ดีที่สุด : O(N)
พื้นที่เสริม (Auxiliary Space) : O(1) . เหมือนกับ bubble sort และนี้ยังเป็นอัลกอริทึมแบบแทนที่
1.Phillips, Malcolm. "Array Sorting". Homepages.ihug.co.nz. Archived from the original on 28 October 2011. Retrieved 3 August 2011.
2.N. Haberman (1972) "Parallel Neighbor Sort (or the Glory of the Induction Principle)," CMU Computer Science Report (available as Technical report AD-759 248, National Technical Information Service, US Department of Commerce, 5285 Port Royal Rd Sprigfield VA 22151).
3.Lakshmivarahan, S.; Dhall, S. K. &amp; Miller, L. L. (1984), Alt, Franz L. &amp; Yovits, Marshall C., eds., "Parallel Sorting Algorithms", Advances in computers, Academic Press, 23: 295–351, ISBN 978-0-12-012123-6
4.Sedgewick, Robert (2003). Algorithms in Java, Parts 1-4 (3rd ed.). Addison-Wesley Professional. pp. 454–464. ISBN 978-0-201-36120-9.
5.Kent, Allen; Williams, James G. (1993). Encyclopedia of Computer Science and Technology: Supplement 14. CRC Press. pp. 33–38. ISBN 978-0-8247-2282-1.
6."Five Lectures on CA" (PDF). Liinwww.ira.uka.de. Retrieved 2017-07-30.
7.Lang, Hans Werner. "The 0-1-principle". Iti.fh-flensburg.de. Retrieved 30 July 2017.
8."Distributed Sorting" (PDF). Net.t-labs.tu-berlin.de. Retrieved 2017-07-30.
อินเตอร์สเตต 2
อินเตอร์สเตต 2  เป็นทางหลวงอินเตอร์สเตตแนวตะวันออก–ตะวันตก มีเส้นทางผ่านภูมิภาคหุบเขารีโอแกรนด์ของเท็กซัสใต้ เริ่มต้นที่ทางแยกบนทางหลวงสหรัฐหมายเลข 83 ในเพนิทัส (Penitas) มุ่งหน้าไปทางทิศตะวันออกก่อนที่จะสิ้นสุดบนอินเตอร์สเตต 69 อี, อินเตอร์สเตต 77, และทางหลวงสหรัฐหมายเลข 83 ในนครฮาร์ลินจิน ระยะทางทั้งหมดของอินเตอร์สเตต 2 มีการใช้เส้นทางร่วมกันกับทางหลวงสหรัฐหมายเลข 83 และมีเส้นทางขนานไปกับทางหลวงเม็กซิโกหมายเลข 2 ซึ่งเป็นเส้นทางหลักแนวตะวันออก–ตะวันตกในฝั่งประเทศเม็กซิโกขนานไปกับพรมแดนประเทศเม็กซิโก–สหรัฐซึ่งเป็นแนวแม่น้ำรีโอแกรนด์
ขั้นตอนวิธีบอยเออร์–มัวร์–ฮอร์สพูล
การจับคู่สตริงแบบฮัวส์ปัวร์.
การจับคู่สตริงแบบฮัวส์ปัวร์ หรือ Boyer-Moore-Horspool เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการจับคู่สตริง (String Matching) ด้วยการเปรียบเทียบ pattern จากทางด้านขวาไปด้านซ้าย มีการปรับปรุงมาจาก Boyer Moore โดยเลือกใช้ Bad-Charactor เฉพาะ Last occurrence (การเกิดขึ้นครั้งสุดท้าย)
การเลื่อนตำแหน่ง.
จะมีการสร้าง Bad Match Table โดย
จำนวนครั้งที่เลื่อน = ความยาวของ Pattern - ตำแหน่งของตัวอักษร - 1
ตัวอย่างของการทำงาน.
Text : [a, b, a, b, a, b, c, a, c]
Pattern : [b, a, c, c, a]
เนื่องจากตัวที่ไม่ตรงกันกับ Text คือ c และ มี a ปรากฏใน Pattern จึงทำการเลื่อนตำแหน่งให้ a ใน Patern ตรงกับ a ใน Text โดยมีจำนวนครั้งการเลื่อน = 5 - 1 - 1 = 3
Text : [a, b, a, b, a, b, c]
Worst-case จะเป็นกรณีที่มีการเลื่อนของตัวอักษรถัดไปน้อย จะมีตวามซับซ้อนเป็น O(nm)
Best-case จะคล้ายกับของ Boyer-Moore ซึ่งก็คือ หากไม่มีตัวอักษรอยู่เลย จะส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงด้วยความยาวของ pattern (m) จะมีความซับซ้อนเป็น O(n/m)
Code Python ของ การจับคู่สตริงแบบฮัวส์ปัวร์.
def horspool(text,pattern):
len_text = len(text)
len_pattern = len(pattern)
results = []
if len_pattern&gt;len_text or len_text==0 or len_pattern==0:
table = {index: len_pattern for index in range(256)}
for index, char in enumerate(pattern):
table[ord(char)] = len_pattern - index - 1
while index &lt;= len_text - len_pattern:
skip = 0
text_part = text[index:index + len_pattern][::-1]
for index2, current_char in enumerate(text_part):
if pattern[len_pattern - index2 - 1] != current_char:
skip = table[ord(current_char)]
results.append(index)
skip = 1
index += skip
kagan94 Boyer Moore Horspool algorithm ค้นหาเมื่อ 25 มีนาคม 2561
Nelson Rush BOYER-MOORE-HORSPOOL STRING SEARCHING ค้นหาเมื่อ 28 มีนาคม 2561
mtu Space and Time Tradeoffs ค้นหาเมื่อ 28 มีนาคม 2561
ขั้นตอนวิธีค้นหาสายอักขระบอยเยอร์–มัวร์
ขั้นตอนวิธีค้นหาสายอักขระบอยเยอร์-มัวร์ หรือ Boyer-Moore Algorithm เป็นวิธีการจับคู่แบบตรงทั้งหมด จะเปรียบเทียบสัญลักษณ์ของรูปแบบของ Pattern จากขวาไปซ้าย หลังการเปรียบเทียบรูปแบบที่ถูกเลื่อนไปแล้วตามขอบเขตที่กว้างที่สุดและจะเลื่อนค่าสูงสุดที่ถูกกำหนดโดย 2 กรณีคือ การแก้ปัญหา Good-Suffix และ การแก้ปัญหา Bad-Character
การแก้ปัญหา Bad-Character.
ในการเลื่อนตำแหน่งจะหาได้จากตำแหน่งที่ผิดใน pattern ลบกับตำแหน่งที่ปรากฎใน pattern
ตัวอย่างการทำงาน
Text : [a, c, b, a, b, a, c, a, b, c, a, c, c]
Pattern : [a, b, c, a, c ]
(a) c ไม่เท่ากับ b และ b ปรากฎใน pattern จึ่งเลื่อนให้ b ในpattern ให้ตรงกับ b ใน text จะเลื่อนได้โดย 4-1 = 3 ตำแหน่ง
(b) c ไม่เท่ากับ a และ a ปรากฎใน pattern จึ่งเลื่อนให้ a ในpattern ให้ตรงกับ a ใน text จะเลื่อนได้โดย 4-3 = 1 ตำแหน่ง
(c) c ไม่เท่ากับ b และ b ปรากฎใน pattern จึ่งเลื่อนให้ b ในpattern ให้ตรงกับ b ใน text จะเลื่อนได้โดย 4-1 = 3 ตำแหน่ง
(d) ทำการจับคู่เสร็จสมบูรณ์
การแก้ปัญหา Good-Suffix.
ในการเลื่อนตำแหน่งจะหาได้จากความยาวของ pattern ลบกับความยาวตำแหน่งที่ปรากฎซึ่งจะต้องเป็นค่าสูงสุด
Text : [b, a, a, c, d, b, a, c, a, c]
Pattern : [c, b, a, a, c]
(a) ในกรณีไม่ match ครั้งแรก ซึ่งตัวที่ถูกไม่มีเลย ให้เลื่อนไป 1 ตำแหน่ง
(b) กรณีที่ไม่มีตัวที่ match ใน pattern ให้เลื่อนไปด้วยความยาว pattern
(c) ปรากฎว่าไม่มีข้อความที่ตรงกัน
Text : [b, a, a, a, c, b, a, c, a, c]
Pattern : [a, c, b, c, c, b]
(d) กรณีที่ match แล้วมีตัวที่ match ใน pattern ให้เลื่อนไป 6-3 =3 ตำแหน่ง
กระบวนการที่จะแก้ปัญหาแบบ Good Suffix ค่อนข้างทำความเข้าใจแล้วดำเนินการยาก ดังนั้น อัลกอรึทึม Boyer Moore บางรุ่นได้ตัดการแก้ปัญหาGood Suffix ออกไปเนื่องจากการแก้ปัญหาแบบ Bad Character นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าและการแก้ป้ญหาแบบ Good Suffix จะเสียการเปรียบเทียบไปจำนวนมาก
ความซับซ้อนของเวลา.
Best case : O(n/m) ถ้าตัวอักษรไม่มีอยู่เลยอาจส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโดยความยาว m
worst case : - O(nm) ถ้า pattern ปรากฏใน text
- O(n+m) ถ้า pattern ไม่ปรากฏใน text
Code ของ Bad Character.
def BadCharShift(pattern):
m = len(pattern)
for i in range(0, m -1):
skipList[pattern[i]] = m-i-1
return skipList
Code ของ Good Suffix.
def findPosition(badchar, suffix, pattern):
for offset in range(1, m+1)[::-1]:
flag = True
for suffix_index in range(0, len(suffix)):
term_index = offset-len(suffix)-1+suffix_index
if term_index &lt; 0 or suffix[suffix_index] == pattern[term_index]:
flag = False
term_index = offset-len(suffix)-1
if flag and (term_index &lt;= 0 or pattern[term_index-1] != badchar):
return len(pattern)-offset+1
def SuffixShift(pattern):
buffer = "
for i in range(0, m):
skipList[len(buffer)] = findPosition(pattern[m-1-i], buffer, pattern)
buffer = pattern[m-1-i] + buffer
Code Boyer Moore.
def Boyer_Moore(text, pattern):
good = SuffixShift(pattern)
bad = BadCharShift(pattern)
n = len(text)
while i &lt; n - m +1:
j = m
while j &gt; 0 and pattern[j-1] == text[i+j-1]:
if j &gt; 0:
badShift = bad.get(text[i+j-1], m)
goodShift = good[m-j]
if badShift &gt; goodShift:
i += badShift
i += goodShift
results.append(i)
ameerkat Boyer Moore string search implementation in Python ค้นหาเมืื่อ 1 เมษายน 2561
Korrakhod Baiya Boyer Moore Tang ค้นหาเมืื่อ 23 มีนาคม 2561
geeksforgeeks Pattern Searching | (Boyer Moore Algorithm – Bad Character Heuristic) ค้นหาเมืื่อ 3 เมษายน 2561
สมชาย ประสิทธิ์จูตระกูล อัลกอริทึม : 9.18 การจับคู่สตริง - Boyer-Moore ค้นหาเมืื่อ 20 มีนาคม 2561
พระเจ้ามินแยไดกปา
พระเจ้าพินดาเล
พระเจ้านราวาระ
ต้นไม้นิพจน์ทวิภาค
ต้นไม้พิจน์ หรือ binary expression tree เป็นต้นไม้แบบไบนารี (Binary Tree) ที่มีการสร้างขึ้นจากตัวกระทำ(operand) และ เครื่องหมาย(operators) ทางคณิตศาสตร์ของนิพจน์ โดยการวางตัวกระทำที่ leaf node และวางเครื่องหมายไว้ที่ root node
การสร้าง Expression Tree.
จะมีการนำ Postfix Expression มาใช้ในการทำ Expression tree
1. เริ่มจากการอ่านนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ (Expression) ทีละตัว
2. ถ้าตัวที่ได้เป็น Operand (ตัวถูกดำเนินการ) ให้สร้างโหนดของ tree หนึ่งโหนดแล้ว push ข้อมูลลงบน Stack
3. หากตัวที่อ่านได้เป็น Operator (ตัวดำเนินการ) ให้ทำการ pop ข้อมูลออกจาก Stack 2 ครั้ง เนื่องจาก Operator ใช้เป็น Binary Operator (Operator 1 ตัว ต้องการ Operand 2 ตัว) ซึ่งจะได้ trees "T1" และ "T2" ("T1" นำออกก่อน) แล้วให้นำมาสร้างเป็น tree ใหม่ที่มีราก (root) เป็นตัว operator และมี left และ right children เป็น "T2" และ "T1" ตามลำดับ จากนั้นให้ใส่ tree ใหม่นี้กลับลง stack
Code ของ Expression Tree.
class ExpressionTree:
def __init__(self , value):
def isOperator(char):
if (char == '+' or char == '-' or char == '*'
or char == '/' or char == '^'):
def buildTree(postfix):
stack = []
for char in postfix :
if not isOperator(char):
t = ExpressionTree(char)
stack.append(t)
t1 = stack.pop
t2 = stack.pop
t.right = t1
t.left = t2
t = stack.pop
def inorder(t):
alist = []
if t is not None:
alist.append(t.value)
alist = inorder(t.left) + alist + inorder(t.right)
return alist
geeksforgeeks Expression Tree ค้นหาเมื่อ 30 มีนาคม 2561
nattee ต้นไม้นิพจน์ ค้นหาเมื่อ 30 มีนาคม 2561
ต้นไม้เซกเมนต์
ต้นไม้เซกเมนต์ หรือ Segment Tree เป็นโครงสร้างข้อมูลชนิดหนึ่งมีลักษณะเป็นต้นไม้ทวิภาค (Binary Tree)  ที่มีจุดเด่นในการเก็บ และ ถามข้อมูลเป็นช่วงมีขนาดคงที่ เมื่อโครงสร้างของข้อมูลถูกสร้างขึ้น โครงสร้างของไฟล์จะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ แต่สามารถปรับปรุงค่าของโหนดได้
โดยรากของ Segment Tree แสดงถึง Array ทั้งหมด A[0 : N - 1] จากนั้นจะแบ่งออกเป็นสองส่วน โดยทางด้านซ้ายจะมีการเก็บข้อมูลในช่วง A[0 : (N-1)/2] และทางด้านชวาจะเก็บข้อมูลในช่วง A[((N-1)/2) + 1 : (N-1)]
ต้นไม้เซกเมนต์ มีการดำเนินการ 2 แบบ.
เพื่อปรับปรุงองค์ประกอบของ Array และ สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในโครงสร้างของ Segment Tree สามารถดำเนินการได้โดย ค้นหาใบที่มีองค์ประกอบเพื่อการอัพเดต ซึ่งสามารถทำได้โดยไปที่ด้านซ้ายหรือด้านขวาของNode ตามช่วงเวลาที่มีองค์ประกอบ เมื่อพบใบแล้วจะมีการปรับปรุงเปลี่ยนแปลงที่สอดคล้องกันในเส้นทางจากใบนั้นไปยังราก ซึ่งผลรวมของธาตุจากดัชนี l ถึง r โดยที่ 0 &lt;= l &lt;= r &lt;= n-1
แบบสอบถาม.
ในการดำเนินการนี้เราสามารถสืบค้นในช่วงเวลาหรือกลุ่มและส่งคืนคำตอบให้กับปัญหา (เช่น หาค่า น้อยที่สุด / สูงสุด / บวกในส่วนใดส่วนหนึ่ง) และสามารถหาค่าได้อย่างมีประสิทธิภาพจากการหาค่าต่ำสุดและมากสุดจากดัชนี qs (เริ่มต้นแบบสอบถาม) เพื่อqe (สิ้นสุดแบบสอบถาม) ที่0 &lt;=  qs &lt;= qe &lt;= n-1
ตัวอย่างของ Segment Tree
ตัวอย่างของ Segment Tree (ค่าที่น้อยที่สุดในช่วงที่กำหนด)
ช่วงของค่าต่ำสุดที่กำหนด
1. ถ้าช่วงของโหนดอยู่ภายใน qs และ q =&gt; ค่าที่ส่งคืนในโหนด
2.ถ้าช่วงโหนดอยู่นอก qs และ qe =&gt; infinite
3.นอกเหนือที่กล่าวมา =&gt; (ลูกซ้ายของโหนด, qs, qe), (ลูกขวาของโหนด, qs, qe)
ตัวอย่างของ Segment Tree (หาผลบวกของช่วงที่กำหนด)
ช่วงผลรวมที่กำหนด
1. ถ้าช่วงของโหนดอยู่ภายใน l และ r  =&gt; ค่าที่ส่งคืนในโหนด
2.ถ้าช่วงโหนดอยู่นอก l และ r =&gt; 0
3.นอกเหนือที่กล่าวมา =&gt; (ลูกซ้ายของโหนด, l, r) + (ลูกขวาของโหนด, l, r)
1. แบบสอบถาม
- เวลาสำหรับการก่อสร้างต้นไม้คือ O (n) มีโหนด 2n-1 ทั้งหมดและค่าของโหนดทุกตัวจะคำนวณเพียงครั้งเดียวในการสร้างโครงสร้าง
- ความซับซ้อนของเวลาในการค้นหาคือ O (log n) เราจะประมวลผลได้มากที่สุด 2 โหนดในทุกระดับและจำนวนของระดับคือ O (log n)
- เวลาสำหรับการก่อสร้างต้นไม้คือ O(n) มีโหนด 2n-1 ทั้งหมดและค่าของโหนดทุกตัวจะคำนวณเพียงครั้งเดียวในการสร้างโครงสร้าง
- ความซับซ้อนของเวลาในการค้นหาคือ O(log n) ในการค้นหาผลรวมเราประมวลผลได้มากที่สุดสี่โหนดในทุกระดับและจำนวนของระดับคือ O(log n)
- ความซับซ้อนของเวลาในการอัพเดทก็คือ O(log n) เราจะประมวลผลโหนดหนึ่งที่ทุกระดับและจำนวนของระดับคือ O (log n)
Code การเพิ่ม.
def _add(self, start, end, weight, in_start, in_end):
key = (in_start, in_end)
if in_start == in_end:
self.max_value[key] += weight
self.sum_value[key] += weight
self.len_value[key] = 1 if self.sum_value[key] &gt; 0 else 0
mid = in_start + int((in_end - in_start) / 2)
if mid &gt;= end:
self._add(start, end, weight, in_start, mid)
elif mid+1 &lt;= start:
self._add(start, end, weight, mid+1, in_end)
self._add(start, mid, weight, in_start, mid)
self._add(mid+1, end, weight, mid+1, in_end)
self.max_value[key] = max(self.max_value[(in_start, mid)], self.max_value[(mid+1, in_end)])
self.sum_value[key] = self.sum_value[(in_start, mid)] + self.sum_value[(mid+1, in_end)]
self.len_value[key] = self.len_value[(in_start, mid)] + self.len_value[(mid+1, in_end)]
Code ค่าmax.
def _query_max(self, start, end, in_start, in_end):
if start == in_start and end == in_end:
ans = self.max_value[(start, end)]
ans = self._query_max(start, end, in_start, mid)
ans = self._query_max(start, end, mid+1, in_end)
ans = max(self._query_max(start, mid, in_start, mid),
self._query_max(mid+1, end, mid+1, in_end))
return ans
leonsim segmenttree ค้นหาเมื่อ 29 เมษายน 2561
geeksforgeeks Segment Tree | Set 1 (Sum of given range) ค้นหาเมื่อ 29 เมษายน 2561
geeksforgeeks Segment Tree | Set 2 (Range Minimum Query) ค้นหาเมื่อ 29 เมษายน 2561
Akash Sharma Segment Trees ค้นหาเมื่อ30 เมษายน
มิสเตอร์อินเตอร์เนชันแนลไทยแลนด์ 2017
มิสเตอร์อินเตอร์เนชันแนลไทยแลนด์ 2017 การประกวดรอบตัดสินจัดขึ้นเมื่อวันที่ 24 ธันวาคม พ.ศ. 2560 ณ โรงละคร หิมพานต์ อวตาร SHOW DC, กรุงเทพมหานคร โดยผู้ชนะการประกวดในครั้งนี้ คือ ภารัณ ปิติจิรากุล (พงศ์สรรค์ สุวรรณลิวงศ์) ซึ่งจะได้เป็นตัวแทนประเทศไทยเข้าร่วมประกวดมิสเตอร์อินเตอร์เนชันแนล 2018
ผู้ที่ผ่านรอบคัดเลือกเข้าสู่รอบ 20 ผู้เข้าประกวดที่ได้รับการยืนยัน:
อาการกลัวผี
อาการกลัวผี  หมายถึง ความกลัวผีอย่างรุนแรงและไม่สมเหตุสมผล ซึ่งเป็นความเชื่องมงายชนิดหนึ่ง
สถานีประดิษฐ์มนูธรรม
สถานีดินแดง (รถไฟฟ้ามหานคร)
สถานีราชเทวี (รถไฟฟ้ามหานคร)
สถานีอนุสาวรีย์ประชาธิปไตย (รถไฟฟ้าสายสีม่วงและสายสีส้ม)
จังหวัดซัมบวงกาเดลซูร์
จังหวัดซัมบวงกาเดลซูร์ (Chavacano: "Provincia de Zamboanga del Sur"; เซบัวโน: "Probinsya sa Zamboanga del Sur"; Subanen: "S'helatan Sembwangan/Sembwangan dapit Shelatan"; Iranun: "Pagabagatan a Diambangan") เป็นจังหวัดในเขตตังไวนางซัมบวงกา เกาะมินดาเนา ประเทศฟิลิปปินส์ เมืองศูนย์กลางคือปากาดีอัน ส่วนซัมบวงกาซิตีถือเป็นเมืองอิสระที่ปกครองแยกจากตัวจังหวัด
ซัมบวงกาเดลซูร์มีอาณาเขตติดต่อกับจังหวัดฮีลากังซัมบวงกาทางทิศเหนือ ติดกับจังหวัดซัมบวงกาซีบูไกทางทิศตะวันตก ติดกับจังหวัดคันลูรังมีซามิสทางทิศตะวันออกเฉียงเหนือ ติดกับจังหวัดฮีลากังลาเนาทางทิศตะวันออก และติดกับอ่าวโมโรทางทิศใต้
จังหวัดซัมบวงกาเดลซูร์มีพื้นที่ 4,499.46 ตารางกิโลเมตร ครอบคลุมพื้นที่ทางใต้ของคาบสมุทรซัมบวงกา ซึ่งตั้งอยู่ทางตะวันตกของมินดาเนา ตัวจังหวัดตั้งอยู่ที่ลองจิจูด 122° 30" และละติจูด 7° 15" เหนือ ถ้านับรวมพื้นที่ซัมบวงกาซิตี ซึ่งเป็นเมืองอิสระเข้าไปด้วยแล้ว ตังจังหวัดจะมีพื้นที่ 5,914.16 ตารางกิโลเมตร
การจับคู่สตริงแบบบัวรืเยอร์มัวร์
จังหวัดซัมบวงกาเดลนอร์เต
จังหวัดซัมบวงกาเดลนอร์เต (เซบัวโน: "Amihanang Zamboanga", Subanon: "Utara Sembwangan", Chavacano: "Provincia de Zamboanga del Norte") เป็นจังหวัดในเขตตังไวนางซัมบวงกา เกาะมินดาเนา ประเทศฟิลิปปินส์ เมืองศูนย์กลางคือดีโปโลก มีอาณาเขตติดต่อกับจังหวัดตีโมกซัมบวงกาและจังหวัดซัมบวงกาซีบูไกทางทิศใต้ ติดกับจังหวัดคันลูรังมีซามิสทางทิศตะวันออก และติดกับทะเลซูลูทางทิศตะวันตก
ซัมบวงกาเดลนอร์เตเป็นจังหวัดที่มีพื้นที่มากที่สุดในเขตตังไวนางซัมบวงกา โดยมีพื้นที่ 7,301.00 ตารางกิโลเมตร และมีประชากรมากเป็นอันดับที่ 26 ของประชากร
ต้นไม้นิพจน์
ต้นไม้เซ็กเม้นต์
อุษมาน ฏอฮา
อุษมาน อิบน์ อับดุฮ์ อิบน์ ฮุซัยน์ อิบน์ ฏอฮา อัลคุรดี (หรือ อุษมาน ฏอฮา, ) เป็นนักวาดลายวิจิตรภาษาอาหรับชาวซีเรียที่โด่งดังจากมุศฮัฟอัลมะดีนะฮ์โดยโรงพิมพ์อัลกุรอานของกษัตริย์ฟาฮัด
เขาเกิดใน ค.ศ. 1934 ในย่านชนบทของอะเลปโป, ประเทศซีเรีย ได้รับปริญญาสาขาชะรีอะฮ์จากมหาวิทยาลัยดามัสกัส และได้เรียนรู้ภาษาอาหรับ, ศิลปะอิสลาม และวาดภาพ
เขาเขียนมุศฮัฟแรก (การคัดลอกฉบับของอัลกุรอาน) ในปีค.ศ. 1970 ในปีค.ศ. 1988 เขาเดินทางไปประเทศซาอุดีอาระเบียและมอบหมายให้นักเขียนลายมือกับนักเขียนลายวิจิตรอักษรของโรงพิมพ์อัลกุรอานของกษัตริย์ฟาฮัดที่มะดีนะฮ์
การเรียงลำดับแบบค็อกเทล ชาร์คเกอร์ ซอร์ต
แชกู กูยาเต
แชกู กูยาเต (; เกิดวันที่ 21 ธันวาคม ค.ศ. 1989) เป็นนักฟุตบอลอาชีพชาวเซเนกัล ปัจจุบันลงเล่นตำแหน่งกองกลางให้กับคริสตัลพาเลซและทีมชาติเซเนกัล คูยาเตย้ายมาจากเซเนกัลมายังเบลเยียมในปี ค.ศ. 2006 และเริ่มเล่นฟุตบอลในชุดเยาวชนของสโมสร RWDM บรัสเซลส์ ต่อมาเขาเลื่อนมาเล่นให้กับชุดใหญ่ ลงเล่นไป 10 นัด ก่อนที่จะย้ายไปอันเดอร์เลคต์เมื่ออายุ 19 ปี ต่อมาในเดือนมิถุนายน ค.ศ. 2014 เขาย้ายไปเวสต์แฮมยูไนเต็ดจากพรีเมียร์ลีก เขายังเป็นส่วนหนึ่งของทีมชาติเซเนกัลในการแข่งขันกีฬาฟุตบอลในโอลิมปิกฤดูร้อน 2012 ณ กรุงลอนดอน ประเทศอังกฤษ
Cheikhou Kouyaté
การยกบรรทัดและยกคำ
การแบ่งบรรทัด หรือการยกคำ  เป็นกระบวนการแบ่งส่วนหนึ่งของข้อความเป็นบรรทัด ๆ โดยที่พออยู่ในความกว้างที่มีอยู่ของหน้า หน้าต่างหรือพื้นที่แสดงผลอื่น ในการแสดงผลข้อความ การยกบรรทัด (line wrap) เป็นคุณลักษณะการต่อเนื่องขึ้นบรรทัดใหม่เมื่อบรรทัดเต็ม เช่น แต่ละบรรทัดพออยู่ในหน้าต่างที่ชมได้ ทำให้สามารถอ่านข้อความจากบนลงล่างโดยไม่ต้องมีการเลื่อนในแนวนอน การยกคำเป็นคุณลักษณะเพิ่มเติมของโปรแกรมแก้ไขข้อความ โปรแกรมประมวลคำและเว็บเบราว์เซอร์ส่วนใหญ่ซึ่งแบ่งบรรทัดระหว่างคำแทนภายในคำถ้าเป็นไปได้
Line wrap and word wrap
ต้นไม้ 2–3–4
2-3-4 tree (หรือเรียกอีกอย่างหนึ่งว่า 2-4 tree) เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบต้นไม้ได้ดุล คือจัดสมดุลด้วยตัวเองเมื่อมีการเพิ่มหรือลบข้อมูล ซึ่งโดยทั่วไปจะนำไปใช้เป็นส่วนหนึ่งในการทำระบบพจนานุกรม โดยพื้นฐานเหมือนกับต้นไม้บี(B-trees) ที่สามารถค้นหา เพิ่ม และ ลบข้อมูล ในเวลา O(log n) และ คุณสมบัติอย่างหนึ่งที่สำคัญของ 2-3-4 tree คือ ใบ (leaf หรือ external nodes) มีการประกันความสูงเป็น O(log n) ซึ่งมีความลึกเท่ากัน
ตัวเลข 2 3 และ 4 บอกถึงรูปแบบของ node ที่ใช้ใน tree มี 3 แบบ ดังนี้
1.ปมแบบ 2 (2-node) คือ ใน 1 node จะมีข้อมูล 1 ตัว และมี child node ได้ 2 nodes
2.ปมแบบ 3 (3-node) คือ ใน 1 node จะมีข้อมูล 2 ตัว และมี child node ได้ 3 nodes
3.ปมแบบ 4 (4-node) คือ ใน 1 node จะมีข้อมูล 3 ตัว และมี child node ได้ 4 nodes
1.แต่ละโหนดเก็บค่าได้มากที่สุด 3 ค่า
2.โหนดภายในแต่ละโหนดคือโหนด 2 โหนด 3 โหนดหรือ 4 โหนด
3.Leaf node ทั้งหมดอยู่ในระดับเดียวกัน
4.ทุกๆ left child node ต้องมีค่าน้อยกว่า parent node
5.ทุกๆ right child node ต้องมีค่ามากกว่า parent node
ข้อแตกต่างระหว่าง ต้นไม้ 2-3-4 กับ ต้นไม้แดงดำ.
ต้นไม้ 2-3-4 (2-3-4 tree) มีโครงสร้างเหมือนกับ ต้นไม้แดงดำ(red-black trees) เพราะ ต้นไม้แดงดำประยุกต์แนวคิดมาจาก ต้นไม้ 2-3-4 ซึ่งทุกๆ ต้นไม้ 2-3-4 จะมี ต้นไม้แดงดำ อย่างน้อย 1 ต้นกับ data element ในอันดับเดียวกัน แล้วการเพิ่มและลบข้อมูลของ 2-3-4 trees ที่ทำให้แต่ละ node ขยาย แยก หรือรวมกัน ก็เหมือนกับการสลับสีและการหมุนของ node ใน red-black trees และการจะ implement 2-3-4 trees ในการเขียนโปรแกรมมักจะยาก เพราะมีกรณีเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของต้นไม้แบบนี้เยอะ ส่วนใหญ่จึงหันไปใช้ red-black trees แทนเพราะ implement ได้ง่ายกว่า
การค้นหาข้อมูล.
เริ่มจาก root node แล้วทำการเปรียบเทียบค่าที่ต้องการหา ถ้าค่าที่ต้องการหาไม่ได้อยู่ใน root node ให้เปรีบบเทียบค่าใน root node ว่าควรเลือกเส้นทางไหนใน node ถัดไป แล้วทำการเปรียบเทียบค่าต่อไปเรื่อยๆ จนกว่าจะพบข้อมูลที่ต้องการหาหรือเจอ null
เริ่มต้นที่ root node โดยจะแยกได้ดังนี้
1.ถ้า node ปัจจุบันเป็น 4-node ให้นำค่าที่อยู่ตรงกลางไปเก็บไว้ และลบออกจาก node เพื่อให้ได้ 3-nodeแล้วแยก 3-node ที่เหลือออกเป็น 2-node 2 อัน
- ถ้า node นี้เป็น root node (ซึ่งไม่มี parent) ค่าที่เก็บไว้จะเป็น root ใหม่ของ 2-node 2อัน และความสูงของ tree เพิ่มขึ้น 1 แล้วย้อนกลับไปพิจารณาขั้นต่อไปที่ root
- ถ้าไม่ใช่ ดันค่าที่เก็บไว้ขึ้นไปที่ parent node แล้วย้อนกลับไปพิจารณาขั้นต่อไปที่ parent
2.หา child node ที่มีช่วงของค่าที่จะทำการเพิ่ม
3.ถ้า child node นั้นเป็นใบ ใส่ค่าที่จะทำการเพิ่มเข้าไปใน node นั้นเป็นอันเสร็จสิ้น
- ถ้าไม่ใช่ลงไปที่ child node ของ node นั้น และเริ่มทำ step 1 ใหม่
1. ขั้นแรกต้องหาข้อมูลที่จะทำการลบให้เจอก่อน โดยการลบข้อมูลนั้นจะเกิดขึ้นใน leaf node เสมอ
2.ถ้าค่าที่จะลบอยู่ใน leaf node และ node นั้นเป็น 3-node หรือ 4-node ค่าจะถูกลบออกจาก node และจะกลายเป็น 2-node หรือ 3-node ตามลำดับ
3.ถ้าข้อมูลที่จะต้องการลบอยู่ใน 2-node เมื่อลบข้อมูลแล้ว node นี้จะหายไป เรียกว่า underflow โดยจะถ่ายโอนค่าจากโหนดหลักไปยังโหนดที่เกิด underflow และถ่ายโอนค่าจาก sibling node (คือ node ที่มี parent เดียวกัน) ที่เป็น 3-node หรือ 4-node
4.ถ้า node ที่ underflow เกิดขึ้นไม่มี sibling node ที่เป็น 3-node หรือ 4-node จะเกิดการรวม (fused) 2 sibling node เข้าด้วยกัน
5.ถ้าค่าที่จะลบไม่ได้อยู่ใน leaf node ก็จะถูกแทนที่ด้วยบรรพบุรุษของมันทันที และค่าก่อนจะถูกลบออกจาก tree
การค้นหาข้อมูลจะใช้เวลา O (log n) เนื่องจากต้นไม้มีความสมดุลอยู่เสมอ
การแทรกจะใช้เวลา O (log n) เนื่องจากการแบ่งแยกทั้งหมดเป็น Conversion และเราไม่จำเป็นต้องมีการส่งผ่านหลายครั้งบนต้นไม้
การลบจะใช้เวลา O (log n) เมื่อพิจารณาการหมุน / ฟิวชั่น เป็น O (1) ทั้งหมด
ความสูงของต้นไม้ที่เลวร้ายที่สุดคือ log n เมื่อโหนดทั้งหมดเป็น 2-nodes
ความสูงของต้นไม้กรณีที่ดีที่สุดคือ 1/2 log n เมื่อโหนดทั้งหมดเป็น 4-nodes
Code Python การค้นหาข้อมูล.
def Search(self, key):
pCurNode = self._pRoot # start at root
childNumber = pCurNode.findItem(key)
if childNumber != -1:
return True # childNumber #found it
elif pCurNode.isLeaf:
return False # can't find it
else: # search deeper
pCurNode = self.getNextChild(pCurNode, key)
Code Python การเพิ่มข้อมูล.
def insert(self, Value): # insert a DataItem
pCurNode = self._pRoot
pTempItem = DataItem(Value)
if pCurNode.isFull: # if node full,
self.split(pCurNode) # split it
pCurNode = pCurNode.getParent # back up
# search once
pCurNode = self.getNextChild(pCurNode, Value)
# end if(node is full)
elif pCurNode.isLeaf: # if node is leaf,
break # go insert
# node is not full, not a leaf; so go to lower level
# end while
pCurNode.insertItem(pTempItem) # insert new item
Dusk 2-3-4 tree ค้นหาเมื่อ 7 พฤษภาคม 2561
azrael 2-3-4 Tree Delete Example ค้นหาเมื่อ 7 พฤษภาคม 2561
freedman 2-3-4 Trees ค้นหาเมื่อ 7 พฤษภาคม 2561
สมชาย ประสิทธิ์จูตระกูล โครงสร้างข้อมูล: 12.4 ต้นไม้ค้นหาแบบอื่น - ต้นไม้ 2-3-4 ค้นหาเมื่อ 7 พฤษภาคม 2561
เอ็มเอ็ฟกา รูฌ็อมเบร็อก
เอ็มเอ็ฟกา รูฌ็อมเบร็อก  เป็นสโมสรฟุตบอลอาชีพในประเทศสโลวาเกีย ตั้งอยู่ที่เมืองรูฌ็อมเบร็อก สโมสรก่อตั้งในปี ค.ศ. 1906 สีดั้งเดิมของสโมสรคือขาว เหลือง และแดง ซึ่งมาจากสีธงประจำเมือง แต่ในปี ค.ศ. 2015 ได้มีการเปลี่ยนสีชุดแข่งขันเป็นสีส้ม ดำ และขาว
ในปี ค.ศ. 1993 สโมสรได้เลื่อนชั้นสู่สโลวักเซคกันด์ดิวิชันเป็นครั้งแรก และได้เลื่อนชั้นสู่สโลวักซูเปอร์ลีกาในอีก 4 ปีถัดมา ในปี ค.ศ. 2006 สโมสรคว้าแชมป์ลีกและแชมป์ฟุตบอลถ้วยสโลวักคัพ ผู้เล่นที่มีส่วนสำคัญกับสโมสรในปีนั้น ได้แก่ Erik Jendrišek (ทำได้ 21 ประตูในลีก), Jan Nezmar และ Marek Sapara หัวหน้าผู้ฝึกสอนในยุคอันรุ่งเรืองนั้นคือ František Komňacký ซึ่งแยกทางกับสโมสรในเดือนกุมภาพันธ์ ค.ศ. 2007
แชมป์ลีกช่วยให้สโมสรเข้าร่วมยูฟ่าแชมเปียนส์ลีก รอบคัดเลือกรอบสอง พวกเขาพบกับสโมสรจากสวีเดนอย่าง Djurgårdens IF และเอาชนะได้ด้วยผลประตูรวม 3-2 ต่อมาในรอบคัดมาพวกเขาพบกับแชมป์รัสเซียนพรีเมียร์ลีกอย่างซีเอสเคเอมอสโก พวกเขาแพ้มอสโกถึง 5 ประตู ทำให้สิ้นสุดเส้นทางฟุตบอลถ้วยยุโรปแต่เพียงเท่านี้
MFK Ružomberok
คอเนอร์ มาสเตอร์สัน
คอเนอร์ มาสเตอร์สัน (; เกิด 8 กันยายน ค.ศ. 1998) นักฟุตบอลอาชีพชาวไอร์แลนด์ปัจจุบันเล่นให้กับ ลิเวอร์พูล แห่งศึก พรีเมียร์ลีก
มาสเตอร์สันเริ่มต้นเส้นทางการเป็นนักฟุตบอลกับสโมสรฟุตบอลในท้องถิ่นก่อนเซ็นสัญญาย้ายมาร่วมทีมลิเวอร์พูลด้วยค่าตัว 900,000 ปอนด์ในวันคล้ายวันเกิดอายุครบ 16 ปีเมื่อ ค.ศ. 2014
เมย์เดย์ (สัญญาณ)
เมย์เดย์  เป็นคำพูดเมื่อเกิดเหตุฉุกเฉินที่ใช้ในระดับนานาชาติ ซึ่งเป็นสัญญาณที่ต้องสื่อสารผ่านทางวิทยุสำหรับเมื่อเกิดเหตุโศกนาฏกรรม