seungwon929/Th-miracl huggingface dataset:
การเรียงลำดับแบบแพนเค้ก

การเรียงลำดับแบบแพนเค้ก () เป็นการเรียงลำดับสำหรับปัญหาทางคณิตศาสตร์ การเรียงแถวอย่างเป็นระเบียบของแพนเค้กในการสั่งซื้อโดยการเรียงตามขนาด โดยแผ่นที่ใหญ่สุดจะอยู่ข้างล่าง แผ่นเล็กสุดอยู่ข้างบน เมื่อไม้พายสามารถแทรกที่จุดใดๆในกองนั้นและใช้ในการพลิกแพนเค้กทั้งหมด จำนวนแพนเค้กจึงจำเป็นสำหรับการกำหนดจำนวนขั้นต่ำในการกล่าวถึงปัญหานี้ ผู้ที่กล่าวถึงรูปแบบการเรียงนี้เป็นคนแรก คือ American geometer Jacob E. Goodman. ซึ่งแตกต่างจากขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับแบบดั้งเดิม ดังนั้น การเรียงลำดับแบบแพนเค้ก จึงเป็นการเรียงลำดับตามการกลับรายการให้น้อยที่สุด ตัวแปรของปัญหา คือ แพนเค้กที่ถูกเผาไหม้ ซึ่งแต่ละแผ่นของแพนเค้กจะมีด้านที่ถูกเผาไหม้ และแพนเค้กทั้งหมดต้องวางทับกันโดยมีด้านที่เผาไหม้อยู่ด้านล่าง

ลำดับที่มีการผกผันในการเปลี่ยนแปลงตำแหน่ง เช่น "สตริง" เป็นลำดับที่เป็นสัญลักษณ์ในการทำซ้ำได้ และในการทำซ้ำนี้ อาจจะลดจำนวนการพลิกตำแหน่งที่จำเป็นในการจัดเรียง Chitturi and Sudborough (2010) and Hurkens et al.(2007) แสดงให้เห็นว่า ความซับซ้อนของการเปลี่ยนสตริงที่เข้ากันได้กับอีกจำนวนหนึ่งที่มีจำนวนน้อยที่สุดของการผกผันตำแหน่ง คือ NP-complete พวกเขายังให้ขอบเขตที่เหมือนกัน Hurkens et al ให้ใช้อัลกอริทึมที่แน่นอนในการจัดเรียงไบนารีและการค้นหาแบบไตรภาค สตริง Chitturi (2011) ได้พิสูจน์ว่า ความซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงสตริงที่เข้ากันได้กับจำนวนที่น้อยที่สุดในการผกผันตำแหน่ง - ปัญหาแพนเค้กที่ถูกเผาไหม้บนสตริงเป็น NP-complete

1.ต้องเริ่มต้นสั่งแพนเค้กจากเล็กที่สุด (ด้านบน) ถึงใหญ่ที่สุด (ด้านล่าง) จึงจะสามารถจัดเรียงตามลำดับได้

2.สามารถทำการพลิกได้ทั้งกอง

3.เมื่อต้องการพลิกแพนเค้กที่ด้านล่างสุดของสแต็ค ต้องพลิกไปที่ด้านบนสุด (จากนั้นพลิกกลับไปที่ด้านล่าง)

4.หากต้องการสั่งซื้อแพนเค้กแต่ละแพนเค้กจะต้องพลิกขึ้นไปด้านบนและพลิกไปยังตำแหน่งสุดท้าย

กราฟแพนเค้ก n คือกราฟที่มีจุดยอดของสัญลักษณของ n สัญลักษณ์ตั้งแต่ 1 ถึง n และขอบของมันจะได้รับระหว่างการแทนที่ด้วยคำนำหน้า เป็นกราฟปกติที่มี n! vertices ระดับของ n-1 ปัญหาการจัดเรียงแพนเค้กและปัญหาเพื่อให้ได้เส้นผ่านศูนย์กลางของแพนเค้กกราฟมีค่าเท่ากัน

กราฟแพนเค้กของมิติ n, Pn สามารถสร้างขึ้นได้จาก n สำเนาของ Pn-1 โดยการกำหนดองค์ประกอบที่แตกต่างจากชุด {1, 2, ... , n} เป็นส่วนต่อท้ายของแต่ละสำเนา

เส้นรอบวง : g(P) = 6, if n > 2.

เนื่องจากกราฟแพนเค้กมีคุณสมบัติที่น่าสนใจหลายอย่างเช่น โครงสร้างสมมาตรและการเรียกซ้ำขนาดเล็กและเส้นผ่าศูนย์กลางเมื่อเทียบกับขนาดของกราฟความสนใจเป็นจำนวนมากสำหรับโมเดลเครือข่ายการเชื่อมต่อแบบคู่ขนานสำหรับคอมพิวเตอร์แบบขนาน เมื่อเราพิจารณาแพนเค้กกราฟเป็นแบบจำลองของเครือข่ายการเชื่อมต่อเส้นผ่าศูนย์กลางของกราฟเป็นตัวชี้วัดที่แสดงถึงความล่าช้าในการสื่อสาร

จำนวนสแต็คของความสูงที่ต้องการ n ที่ต้องการ flips k ที่ไม่เหมือนใคร

ลำดับจาก The Online Encyclopedia of Integer Sequences of Neil Sloane:

OEIS A058986 - จำนวนพลิกสูงสุด

OEIS A067607 - จำนวนสแต็คที่ต้องการจำนวนพลิกสูงสุด (ด้านบน)

OEIS A078941 - จำนวน flips สูงสุดสำหรับ stack "burnt"

OEIS A078942 - จำนวน flips สำหรับเรียงลำดับ "burnt-side-on-top"

OEIS A092113 - รูปสามเหลี่ยมด้านบนอ่านตามแถว
บุนเดิสลีกา ฤดูกาล 2018–19

บุนเดิสลีกา ฤดูกาล 2018–19 เป็นฤดูกาลที่ 56 ของบุนเดิสลีกา การแข่งขันระดับพรีเมียร์ของฟุตบอลเยอรมัน ซี่งจะเริ่มต้นขึ้นในวันที่ 24 สิงหาคม ค.ศ. 2018 และจะสิ้นสุดฤดูกาลในวันที่ 18 พฤษภาคม ค.ศ. 2018 บาเยิร์นมิวนิก คือทีมที่ชนะเลิศเมื่อฤดูกาลที่แล้ว
ทั้งหมด 18 ทีมที่เข้าร่วมในฤดูกาล 2018–19 ของบุนเดิสลีกา ณ วันที่ 6 พฤษภาคม ค.ศ. 2018, 16 ทีมได้รับการยืนยันพื้นที่ในลีกเรียบร้อยแล้ว
ลิงค์ลิสต์แบบสองทิศทาง

ได้เป็นโครงสร้างของข้อมูลไว้ในnodeเป็นลำดับ โดยแต่ละnodeจะประกอบไปด้วยข้อมูลและpointer 2ตัว ชี้ไปยังnode ถัดไปและอีกหนึ่งตัวชี้ไปยังnodeถัดไปและอีกหนึ่งตัวชี้ไปยังnodeก่อนหน้า ยกเว้นnodeแรกที่Pointer สำหรับชี้ไปnode ก่อนหน้าจะชี้ไปที่nullและnode สุดท้ายที่pointer สำหรับชี้ไปnodeถัดไปจะชี้ไปที่null ถ้านํา node มาเรียงต่อๆกัน เป็นลำดับจะได้doubly linked list ของข้อมูล n ตัวโดยจะกำหนดให้มี pointer อย่างน้อย1ตัวที่ชี้ไปยังnodeตัวแรกของdoubly linkedlist เสมอclass Node:
class DoublyLinkedList:

2.1 การเพิ่มnode ข้างหน้า
2.1 การเพิ่มnode ข้างหลัง

def delete(self, valueToDelete):

def search(self,data):

def printList(self):
การเรียงลำดับแบบค็อกเทลเชกเกอร์

การเรียงลำดับแบบค็อกเทลเชกเกอร์ ยังเป็นที่รู้จักกันในนามฟองเรียงลำดับ เรียงระลาดเรียงสับเปลี่ยน หรือกระสวยเรียงเป็น รูปแบบของฟองสบู่ที่มีทั้งแบบอัลกอริทึมการจัดเรียงที่มีเสถียรภาพและการเรียงลำดับการเปรียบเทียบ อัลกอริทึมจะแตกต่างจากการจัดเรียงแบบฟองสบู่ในแบบที่เรียงตามทั้งสองทิศทางในแต่ละการผ่านรายการ อัลกอริทึมการเรียงลำดับนี้เป็นเพียงเล็กน้อยยากที่จะใช้มากกว่าการเรียงลำดับฟองและแก้ปัญหาของเต่าในฟองสบู่ จะให้การปรับปรุงประสิทธิภาพเพียงเล็กน้อยและไม่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานแบบไม่ประจำตัว เช่นการเรียงลำดับฟองสบู่ก็ไม่ได้เป็นที่น่าสนใจในทางปฏิบัติ (การจัดเรียงแทรกเป็นที่ต้องการสำหรับประเภทที่เรียบง่าย) แม้ว่าจะพบว่ามีประโยชน์บางอย่างในด้วย

การเรียงลำดับแบบค็อกเทล ชาร์คเกอร์ ซอร์ต  เป็นการปรับปรุงรูปแบบการจัดเรียงแบบ Bubble sort ให้ทำงานได้ดีขึ้น ด้วยการเพิ่มขึ้นตอนการจัดเรียงขึ้นอีกกระบวนการหนึ่ง โดยวิธีการจัดเรียงสองทางสลับกันซูโดโค้ด
procedure cocktailShakerSort( A : list of sortable items ) defined as:
end procedureช่องทางด้านขวาแรกจะเปลี่ยนองค์ประกอบที่ใหญ่ที่สุดไปยังตำแหน่งที่ถูกต้องในตอนท้ายและทางออกด้านซ้ายต่อไปนี้จะเปลี่ยนองค์ประกอบที่เล็กที่สุดไปยังตำแหน่งที่ถูกต้องในตอนเริ่มต้น การส่งผ่านครั้งที่สองเสร็จสมบูรณ์จะเปลี่ยนองค์ประกอบที่เล็กที่สุดเป็นอันดับสองและใหญ่เป็นอันดับสองไปยังสถานที่ที่ถูกต้องและอื่น ๆ หลังจากที่ฉันผ่านฉัน i แรกและองค์ประกอบ i ล่าสุดในรายการอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้องและไม่จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบ โดยการย่อส่วนของรายการที่เรียงลำดับในแต่ละครั้งจำนวนการดำเนินการสามารถลดลงครึ่งหนึ่ง (ดูการจัดเรียงแบบฟอง)

นี่เป็นตัวอย่างของอัลกอริธึมใน ภาษาไพตรอน โดยมีการเพิ่มประสิทธิภาพในการจดจำดัชนีการแลกเปลี่ยนล่าสุดและการอัปเดตขอบเขต
def cocktail_shaker_sort(array):
if __name__ == '__main__':
ความแตกต่างจากการจัดเรียงแบบฟองสบู่

เป็นรูปแบบเล็กน้อยของการจัดเรียงฟองสบู่ มันแตกต่างจากที่แทนซ้ำ ๆ ผ่านรายการจากด้านล่างไปด้านบนจะผ่านสลับจากด้านล่างขึ้นบนและจากบนลงล่าง สามารถทำได้ดีกว่าฟองสบู่มาตรฐานเล็กน้อย เหตุผลในการนี้คือการจัดเรียงแบบฟองสบู่เท่านั้นผ่านรายการไปในทิศทางเดียวและดังนั้นจึงสามารถย้ายรายการย้อนหลังได้ทีละขั้นตอนเท่านั้น

ตัวอย่างของรายการที่พิสูจน์จุดนี้คือรายการ (2,3,4,5,1) ซึ่งจะต้องผ่านการจัดเรียงค็อกเทลหนึ่งครั้งเพื่อจัดเรียง แต่ถ้าใช้การจัดเรียงฟองแบบเรียงจากน้อยไปมากจะใช้เวลาสี่ ผ่าน อย่างไรก็ตามการจัดเรียงค๊อกเทลแบบหนึ่งจะต้องนับเป็นแบบฟองสบู่สองแบบ โดยทั่วไปแล้วการจัดเรียงค็อกเทลจะเร็วกว่าการจัดเรียงแบบฟองสบู่น้อยกว่าสองเท่า

การเพิ่มประสิทธิภาพอีกอย่างหนึ่งอาจเป็นได้ว่าอัลกอริทึมจะจำตำแหน่งที่ได้รับการแลกเปลี่ยนจริงครั้งล่าสุด ในการทำซ้ำถัดไปจะไม่มีการแลกเปลี่ยนใดที่เกินขีด จำกัด นี้และอัลกอริทึมจะมีการส่งผ่านที่สั้นกว่า เนื่องจากการจัดเรียงเครื่องปั่นค็อกเทลจะเกิดขึ้นแบบสองทิศทางช่วงของการแลกเปลี่ยนที่เป็นไปได้ซึ่งเป็นช่วงที่จะทดสอบจะลดลงต่อ pass ซึ่งช่วยลดเวลาในการทำงานโดยรวมเล็กน้อย

ความซับซ้อน

การเรียงลำดับเครื่องปั่นค็อกเทลยังกล่าวสั้น ๆ ในหนังสือศิลปะการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์พร้อมกับการปรับแต่งฟองแบบคล้าย ๆ กัน สรุปได้ว่า Knuth ได้กล่าวถึงการเรียงลำดับฟองและการปรับปรุง:

แต่ไม่มีการปรับแต่งเหล่านี้นำไปสู่อัลกอริทึมที่ดีกว่าการแทรกตรง (นั่นคือการจัดเรียงแบบแทรก); และเรารู้อยู่แล้วว่าการแทรกตรงไม่เหมาะสำหรับ N ขนาดใหญ่ [... ] ในระยะสั้นการจัดเรียงฟองดูเหมือนว่าไม่มีอะไรจะแนะนำให้ใช้ยกเว้นชื่อที่จับใจและความจริงที่ว่ามันนำไปสู่ปัญหาทางทฤษฎีบางอย่างที่น่าสนใจ
การเรียงลำดับแบบลูกปัด

"การจัดเรียงแบบลูกปัด" หรือที่เรียกอีกชื่อว่า "การจัดเรียงแบบแรงโน้มถ่วง" เป็นขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับแบบธรรมชาติ พัฒนาโดย Joshua J. Arulanandham, และ  ในปี ค.ศ.2002

การจัดเรียงแบบลูกปัดเริ่มแรกโดยให้จำนวนเสาที่ใส่ลูกปัดเท่ากับค่าของข้อมูลตัวนั้นๆ โดยจำนวนแถวแนวตั้งเท่ากับจำนวนทั้งหมดของข้อมูลที่ต้องการจะเรียงลำดับ เมื่อใส่ลูกปัดตามข้อมูลที่มีอยู่จนครบแล้ว ลูกที่ลอยอยู่โดยไม่มีอะไรรองรับจะตกลงโดยแรงโน้มถ่วง

O(1) : ลูกปัดทั้งหมดเคลื่อนที่พร้อมกันในหน่วยเวลาเดียวกันเช่นเดียวกับตัวอย่างทางกายภาพที่เรียบง่ายข้างต้น นี่คือความซับซ้อนที่เป็นนามธรรมและไม่สามารถนำไปปฏิบัติได้

O(√n) : ในรูปแบบทางกายภาพที่สมจริงที่ใช้แรงโน้มถ่วงเวลาที่ใช้ในการปล่อยให้ลูกปัดตกลงมาเป็นสัดส่วนกับรากที่สองของความสูงสูงสุดซึ่งเป็นสัดส่วนกับ n (จำนวนข้อมูลทั้งหมด)

O(n) : ลูกปัดจะถูกย้ายไปทีละแถว นี่คือกรณีที่ใช้ในโซลูชั่นฮาร์ดแวร์อนาล็อกและดิจิตอล

O(S) : โดย S คือผลรวมของจำนวนเต็มในชุดข้อมูล ลูกปัดแต่ละลูกจะถูกย้ายทีละลูก นี่เป็นกรณี่จัดเรียงแบบลูกปัดโดยไม่มีกลไกเพื่อช่วยในการหาช่องว่างด้านล่างของลูกปัด

ตัวอย่างการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพทอน (Python) โปรแกรมนี้ใช้ได้เฉพาะกับชุดข้อมูลที่มีสมาชิกภายในเป็น "จำนวนเต็มบวก" หรือ "มากกว่า 0"
def Gravity(obj):

for i in range(0,n-1):

obj = [2, 4, 1, 3, 3]
print(Gravity(obj)) # [1, 2, 3, 3, 4]
kukuruku. Bead Sort. Retrieved 5 may 2018
การเรียงลำดับสลีป

sleep sort จะก่อให้เกิดกระบวนการหนึ่งสำหรับแต่ละอาร์กิวเมนต์ แต่ละกระบวนการรอประมาณ n วินาทีจากนั้นพิมพ์ n ออกมา ซึ่งหมายความว่าใช้เวลา 1 วินาทีในการพิมพ์ "1", 2 วินาทีเพื่อพิมพ์ "2", 100 วินาทีเพื่อพิมพ์ "100" ซึ่งหมายความว่าส่วนใหญ่ตัวเลขจะถูกพิมพ์ออกมาตามลำดับขนาดของมันดังนั้นจึงเป็นการ "เรียงลำดับ" อาร์กิวเมนต์

ความซับซ้อนของอัลกอริธึมนี้ในโลกที่สมบูรณ์แบบคือ O (max (args)) เนื่องจากจะใช้เวลาสูงสุด (args) วินาทีในการพิมพ์ arg ที่ขนาดใหญ่ที่สุด ในความเป็นจริงความซับซ้อนคือ O (n ^ 2 + max (args)) เนื่องจากการรักษากระบวนการพื้นหลังหลายระบบขึ้นอยู่กับระบบปฏิบัติการเพื่อจัดการการสลับบริบทและจัดลำดับความสำคัญของกระบวนการดังนั้นอัลกอริทึมจึงใช้การจัดเรียงที่แท้จริงของเคอร์เนล

นอกจากนี้ยังไม่มีการค้ำประกันว่าผลลัพธ์ของการจัดเรียงเป็นจริงถูกต้องซึ่งเป็นคุณลักษณะที่อัลกอริทึมการเรียงลำดับอื่นๆส่วนใหญ่ไม่มี

from time import sleep

from threading import Timer

def sleepsort(values):

s leepsort.result.append(x)

x = [5, 1, 3, 7]

print sleepsort(x)

Result = [1, 3, 5, 7]
ขั้นตอนวิธีของพริม

ขั้นตอนวิธีของพริม ()Prim's Algorithm ถูกพัฒนาโดยนักคณิตศาสตร์ชื่อ Vojtech Jarnik ในปี1930 ต่อมาถูก พัฒนาต่อโดยนักคอมพิวเตอร์ชื่อ Robert C. Prim ในปี1957 และ Edsger Dijkstra ในปี1959 ดังนั้น อัลกอริทึมนี้บางทีจึงมักเรียกว่า DJP Algorithm , Jarnik Algorithm หรือ Prim-Jarnik Algorithm ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการหาขนาด หรือน้ำหนักของต้นไม้ทอดข้ามที่น้อยที่สุด

เราจะเริ่มจากการทำ minimum spanning tree เล็ก ๆในกราฟก่อน จากนั้นจะค่อยๆเลือก edge ที่ ไม่ต่อกับ minimum spanning tree ย่อย ๆเดิมมาต่อเพิ่มไปเรื่อย ๆ จนได้ครบทุก node ซึ่ง algorithm ตัวนี้ จะ implement คล้ายๆกับ Dijkstra's Algorithm

import heapq

def prim(nodes,edges):

import heapq
from prim import prim
def test_case1():

def test_case2():

def test_case3():

def test_case4():
 Big-o Prim’s algorithm
แฮชชิงคู่

แฮชชิ่งคู่ () เป็นเทคนิคการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ โดยใช้ตารางแฮชเพื่อป้องกันการชนกันของแฮช ในกรณีที่สองค่าที่แตกกต่างกันค้นหาคีย์แฮชเดียวกัน ซึ่งการแฮชสองชั้นเป็นเทคนิค การแฮชแบบสองชั้นถูกนำไปใช้ในคลังโปรแกรมที่นิยมมาก

1. กำหนดความกว้างของตารางแฮช และ ค่าที่ใช้เพื่อเลื่อนค่าจากตำแหน่งเดิม

2. กำหนดข้อมูลที่เราต้องการ อย่างตัวอย่างจะกำหนดให้คือ 26, 54, 94, 17, 31, 77, 44 และ 51 ความกว้างของตาราง คือ 13 ค่าที่ใช้เพื่อเลื่อนค่าจากตำแหน่งเดิม คือ 5

3. นำข้อมูลที่กำหนดให้มาคำนวณ โดย ข้อมูล ณ ตำแหน่งที่ Mod ความกว้างของตาราง (formula_1) จะได้ formula_2 ซึ่งเป็นค่าในตำแหน่งของตารางแฮช แล้วทำต่อให้ครบทุกค่า

4. หาค่าการแฮชสองชั้นโดยใช้ ค่าที่ใช้เพื่อเลื่อนค่าจากตำแหน่งเดิม ลบกับ ข้อมูล ณ ตำแหน่งที่ Mod ค่าที่ใช้เพื่อเลื่อนค่าจากตำแหน่งเดิม  ( formula_3 ) จะได้ formula_4

5. นำค่าที่ได้ในข้อที่ 3 ไปใส่ยังตารางในข้อที่ 2

5.1 ค่า 26 ตำแหน่งที่ 0

5.2 ค่า 54 ตำแหน่งที่ 2

5.3 ค่า 94 ตำแหน่งที่ 3

5.4 ค่า 17 ตำแหน่งที่ 4

5.5 ค่า 31 ตำแหน่งที่ 5

5.6 ค่า 77 ตำแหน่งที่ 12

5.7 ค่า 44 ตำแหน่งที่ 5 (กรณีค่าที่ตำแหน่งทับกัน จะนำค่าจากตารางในข้อที่ 4 มา บวกกับ ค่าตารางที่ 1 จะได้ 5 + 1 แล้ว Mod ด้วยความกว้างของตารางแฮช จะเท่ากับ 6)

เมื่อได้ค่าเท่ากับ 6 แล้ว จะเป็นค่าตำแหน่งใหม่ที่ใส่ลงในตาราง

ค่า 51 ตำแหน่งที่ 12 (กรณีค่าที่ตำแหน่งทับกัน จะนำค่าจากตารางในข้อที่ 4 มา บวกกับ ค่าตารางที่ 1 จะได้ 12 + 4 แล้ว Mod ด้วยความกว้างของตารางแฮช จะเท่ากับ 3)

เมื่อได้ค่าเท่ากับ 3 แล้ว จะเป็นค่าตำแหน่งใหม่ที่ใส่ลงในตาราง แต่เมื่อกรณียังมีค่าในตารางให้นับเพิ่มอีก 3

กรณียังมีค่าในตารางให้นับเพิ่มอีก 3

กรณียังมีค่าในตารางให้นับเพิ่มอีก 3 แต่เมื่อเจอช่องที่ว่างเปล่า สามารถนำค่านั้นลงในตารางได้ทันที
จะสรุปได้ว่า Big(O) = O(formula_5) Best Case คือ ขนาดของข้อมูลเป็น 0 มีค่าเดียว หรือข้อมูลมีค่ามากกว่าตาราง O(1) Worst Case คือ ขนาดของข้อมูลที่ให้ฟังก์ชั่นทำงานครบทั้งหมด O(formula_5)

def doubleHashing(data, hashTableSize, doubleHashSize):
Mohit Makhija . Double Hashing Code2begin. Retrieved 1 May 2018.
สโมสรฟุตบอลปานาซีไนโกส

สโมสรฟุตบอลปานาซีไนโกส (; ) สโมสรฟุตบอลอาชีพของประเทศกรีซ มีที่ตั้งอยู่ใน กรุงเอเธนส์ ทุกวันนี้พวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของ ปานาซีไนโกส เอโอ สโมสรกีฬาแบบครบวงจรที่โด่งดังที่สุดของกรีซและพวกเขาเป็นสโมสรฟุตบอลที่เก่าแก่ที่สุดของกรีซที่ยังทำกิจกรรมอยู่

สโมสรปานาซีไนโกสก่อตั้งเมื่อ ค.ศ. 1908 โดย จอร์จอส คาลาฟาติส และเพื่อนนักกีฬากว่า 40 คนโดยแยกออกมาจากสโมสรกีฬาแห่งหนึ่งภายหลังจากทางสโมสรกีฬาแห่งนั้นตัดสินใจยุติการทำทีมฟุตบอลโดยปานาซีไนโกสในยุคแรกถูกก่อตั้งขึ้นเพื่อฝึกสอนกีฬาเท่านั้น

ต่อมาทางสโมสรได้เข้าร่วม ซูเปอร์ลีกกรีซ และกลายเป็นหนึ่งในสโมสรที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในวงการฟุตบอลกรีซและเป็นหนึ่งในสามสโมสรที่ไม่เคยตกชั้นจากลีกสูงสุดร่วมกับ เออีเค เอเธนส์ และ โอลิมเปียกอส

สโมสรฟุตบอลปานาซีไนโกสเป็นสโมสรฟุตบอลของกรีซที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในการแข่งขันฟุตบอลยุโรปเป็นทีมเดียวของกรีซที่ได้เข้าสู่รอบชิงชนะเลิศของฟุตบอล ยูโรเปียน คัพ (ยูฟ่าแชมเปียนส์ลีก ในปัจจุบัน) ปี ค.ศ. 1971 ภายใต้การคุมทีมของ แฟแร็นตส์ ปุชกาช ตำนานยอดกองหน้าของ ทีมชาติฮังการี และ เรอัลมาดริด แต่แพ้ให้กับ อายักซ์ อัมสเตอร์ดัม เข้าถึงรอบรองชนะเลิศถึง 2 ครั้งคือปี ค.ศ. 1985 และ ค.ศ. 1996 และเป็นทีมเดียวของกรีซที่ได้ลงแข่ง ฟุตบอลชิงแชมป์สโมสรยุโรปและอเมริกาใต้ (1971) นอกจากนี้พวกเขายังเข้าถึงรอบก่อนรองชนะเลิศของแชมเปียนส์ลีกถึง 2 ครั้งใน ค.ศ. 1992 และ ค.ศ. 2002 และรอบก่อนรองชนะเลิศของ ยูฟ่า คัพ อีก 2 ครั้งใน ค.ศ. 1988 และ ค.ศ. 2003 พวกเขายังคว้าแชมป์ บอลข่าน คัพ ใน ค.ศ. 1977 ปานาซีไนโกสเป็นสมาชิกของ สมาคมสโมสรฟุตบอลยุโรป

ต่อมาทางสโมสรประสบปัญหาทางการเงินจนทำให้ถูกตัดสิทธิ์จากการแข่งขันฟุตบอลถ้วยยุโรปและเกือบถูกปรับตกชั้นจากลีกสูงสุดทำให้กลุ่มทุนภายใต้การนำของนายไพโรจน์ เปี่ยมพงษ์สานต์ นักธุรกิจชาวไทยได้เข้าควบรวมกิจการสโมสร โดยคาดว่าธุรกรรมทั้งหมดจะเสร็จสมบูรณ์ในวันที่ 30 มิถุนายน ค.ศ. 2018
ต้นไม้ค้นหาไตรภาค

ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ต้นไม้ค้นหาไตรภาค () เป็นทรัยประเภทหนึ่งซึ่งมีการจัดเรียงบัพแบบที่คล้ายกับต้นไม้ค้นหาทวิภาค แต่มีบัพลูกสามบัพแทนที่จะมีสองบัพ ต้นไม้ค้นหาไตรภาคสามารถใช้เป็นโครงสร้างแผนที่สัมพันธ์ที่มีความสามารถค้นหาสายอักขระแนวเดิม อย่างไรก็ดี ต้นไม้ค้นหาไตรนามใช้พื้นที่มีประสิทธิภาพกว่าเมื่อเทียบกับต้นไม้เติมหน้ามาตรฐานแต่มีความเร็วช้ากว่า การใช้ต้นไม้ค้นหาไตรภาคทั่วไป เช่น การตรวจสอบตัวสะกดและการเติมคำอัตโนมัติ

•    ตัวชี้ซ้ายชี้ไปที่โหนดที่มีค่าต่ำกว่าค่าในโหนดปัจจุบัน (LEFT NODE)

•    ตัวชี้ที่เท่ากันชี้ไปที่โหนดที่มีค่าเท่ากับค่าในโหนดปัจจุบัน (MID NODE or EQUAL NODE)

•    ตัวชี้ด้านขวาชี้ไปที่โหนดที่มีค่ามากกว่าค่าในโหนดปัจจุบัน (RIGHT NODE)
จากกราฟนี้แสดงให้เห็นแต่ละโหนดที่ถูก insert หรือเพิ่มเข้ามาเป็นโครงสร้างของ TST โดยมีการเพิ่มข้อมูล "cute","cup","at","as","he","us" and "i" ตามลำดับ โดยข้อมูลที่ถูกเพิ่มเข้ามาก่อนนั้นจะเป็นกราฟ tree ที่อยู่ในตำแหล่งตรงกลาง และข้อมูลลำดับถัดไปหากลำดับตัวอักษรมีค่าน้อยกว่า parent node ก็จะเป็นกราฟ child node ที่อยู่ซ้ายมือ เช่นเดียวกันหากข้อมูลที่เพิ่มเข้ามามีค่าลำดับตัวอักษรมากกว่า parent node ก็จะอยู่ child node ขวามือ

คุณสมบัติของโหนด
class Node:

การเพิ่มข้อมูล
def add(self, node, string):

การค้นหาข้อมูล
def search(self, node, string):
การเรียงลำดับแบบรังนกพิราบ

การเรียงลำดับแบบรังนกพิราบ () เป็นขั้นตอนวิธีการเรียงลำดับที่เหมาะกับการเรียงลำดับรายการส่วนย่อยที่จำนวนส่วนย่อย (n) และความยาวของพิสัยค่าหลักที่เป็นไปได้ (N) ประมาณเท่า ๆ กัน ต้องใช้ O(n + N) ครั้ง การเรียงลำดับแบบนี้คล้ายกับการเรียงลำดับนับ แต่ต่างกันที่การเรียงลำดับนี้ "ย้ายรายการสองครั้ง ครั้งหนึ่งเข้าแถวลำดับที่ฝากข้อมูลแล้วอีกครั้งย้ายกับจุดหมายสุดท้าย"

•     กำหนดให้เป็น array ของค่าที่จะเรียงลำดับ โดยกำหนด array ที่จะช่วยในการเรียงลำดับ array มีชื่อว่า holes ซึ่งเป็น array ว่างเปล่าที่รอรับจำนวนสมาชิกเป็นช่วงของ array เดิม

•     ที่ array ที่ต้องการจัดเรียงเราใส่ค่าแต่ละ array ลงใน holes ที่ตรงกับตำแหน่งของ array เดิม

•     ทำซ้ำใน holes โดยเขียนทับ array เดิมตามองค์ประกอบของ holes ว่าอยู่ตำแหน่งไหนบ้าง

1.ในการนับเพื่อเพิ่มค่าของหลุม(holes) จะทำเท่ากับสมาชิกของอเรย์ หากให้สมาชิกของอเรย์เท่ากับ n จะได้ O(n)

2.ในการนับเพื่อที่จะเขียนทับไปยังอเรย์เดิมจะทำเท่ากับจำนวนของสมาชิกใน size ซึ่งมากจาก ค่าสูงสุดของอเรย์-ค่าต่ำสุดของอเรย์ +1 กำหนดให้เป็น m และเงื่อนไงของการที่จะเขียนทับลงไปยังอเรย์เดิมคืออเรย์ที่ holes ใดๆ ต้องมากกว่า 0 กำหนดให้เป็น x ดังนั้นสรุปได้ว่าความซับซ้อนจะมีค่าเป็น O(mx)

3.ดังนั้นเราสามารถสรุปได้ว่าขั้นตอนความซับซ้อนของการเรียงลำดับนี้คือ O(n+mx) ซึ่ง n=x เนื่องจากจากเงื่อนไงของ x มาจากจำนวนของ n ดังนั้นความซับซ้อนเท่ากับO(n+mn) เมื่อให้ N = mn จะได้ความซับซ้อนของขั้นตอนวิธี O(n+N)

4.ในกรณีที่ของมูลมีค่าหเมือนกันจะส่งผลให้ max-min+1 มีค่าเท่ากับ 1 และความซับซ้อนของ m=1 จะได้ความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีเท่ากับ O(n+n) หรือ O(2n) นั่นเอง

def Pigeonhole_sort(array):

import unittest
from PigeonholeSorting import Pigeonhole_sort
import random

def is_sorted(array):

class test_sorting(unittest.TestCase):
ซอฟต์ฮีป

ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ โดย Soft heap เป็นตัวแปรในโครงสร้างข้อมูล(Data structure) heap ง่ายๆ ซึ่งมีคำสั่งที่สามารถสั่งงานได้ 5 ชนิด นี่คือการลุล่วงคำสั่งโดยการ " corrupting(ทำความเสียหาย)" (การเพิ่มขึ้น) เป็นกุญแจสำคัญในค่าของจำนวนที่แน่นอนที่อยู่ใน Heap โดยมีคำสั่งที่ให้ในการดำเนินการดังนี้Heapอื่น ๆ เช่น heaps Fibonacci สามารถทำคำสั่งได้สำเร็จมากที่สุดโดยไม่มีจำเป็นต้องมี"corrupting", แต่ไม่สามารถให้ขอบเขตเวลาคงที่บนการดำเนินการในคำสั่ง “ลบ” (delete) ที่สำคัญได้ ปริมาณของ Corruptionสามารถควบคุมได้โดยการเลือกพารามิเตอร์ “ε”, แต่การตั้งค่าต่ำกว่านี้จำเป็นต้องมีการใส่เวลามากขึ้นด้วยเช่นกัน (O(log 1/ε) สำหรับอัตราการผิดพลาดของ ε)

ท้ายที่สุดอัลกรอลิทึมจะมีลักษณะดังนี้:
ค่าตัวแปรทั่วไปที่ใช้ในการเรียงลำดับความสำคัญ เรียกว่า “Soft Heap” โครงสร้างข้อมูลจะถูกสนับสนุนโดยกระบวนการหลักดังนี้ : insert(การแทรก), delete(การลบ), meld(การรวม), findmin(หาค่าที่น้อยที่สุด) เป็นที่น่าแปลกใจมากที่มันมีความสามารถในการเอาชนะขอบเขตของลอกาลึทึมบนความซับซ้อนของ Heap ในแบบจำลองการเปรียบเทียบพื้นฐาน เพื่อที่ทำลายอุปสรรค์ของทฤษฎีนี้ เอนโทรปีของโครงสร้างข้อมูลจะถูกทำให้ลดลงโดยค่าบางค่าในKeys ซึ่งมีการผสมลำดับของ n คำสั่งกับค่าของความผิดพลาด(Error rate, ε) จะมีค่าอยู่ระหว่าง (0< ε ≤ 1/2) สิ่งที่เป็นข้อยืนยันคือในเวลาใดๆ ส่วนมาก ε*n มันจะมี keys จะถูกยกขึ้นมาใช้งาน ,การหักล้างความซับซ้อนของแต่ละคำสั่งนั้นเป็นที่แน่นอน ยกเว้นในคำสั่ง Insert ซึ่งจะใช้เวลา O(Log 1/ε) ครั้ง

Soft Heap จะดีที่สุดก็ต่อเมื่อมีค่าของ ε อยู่ในแบบจำลองการเปรียบเทียบพื้นฐาน โดยโครงสร้างข้อมูลนั้นจะมีแค่Pointer อยู่อย่างเดียว ไม่มี Array ใดๆที่จะใช้ค่าเลขสมมุติในการสร้าง Keys ได้ แนวความคิดหลักของ Soft Heap คือการเคลื่อนย้ายรายการข้ามโครงสร้างข้อมูลไม่ใช่ทีละรายการแต่เป็นกลุ่ม นั้นเป็นไปอย่างปกติ, ในโครงสร้างข้อมูลจะมีลักษณะคล้ายกับ Carpooling (การร่วมโดยสารกันไปในเส้นทางเดียวกัน โดยในยานพาหนะเดียวกัน) Keys จะต้องขึ้นอยู่กับผลของมัน เพื่อที่จะรักษาลำดับโครงสร้างข้อมูลของ Heap เอาไว้ Soft Heap สามารถใช้การคำนวณได้อย่างแน่นอนหรือ มีค่ามัธฐาน และค่าเปอร์เซ็นสูงสุด มันมีประโยชน์มากสำหรับการประมาณค่าการเรียงลำดับข้อมูล(Sorting)และ เพื่อคำนวณหาค่าที่ต่ำที่สุดของแผนภูมิต้นไม้อีกด้วย
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 หรือ Boyer-Moore-Horspool เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการจับคู่สตริง (String Matching) ด้วยการเปรียบเทียบ pattern จากทางด้านขวาไปด้านซ้าย มีการปรับปรุงมาจาก Boyer Moore โดยเลือกใช้ Bad-Charactor เฉพาะ Last occurrence (การเกิดขึ้นครั้งสุดท้าย)

จะมีการสร้าง Bad Match Table โดย

จำนวนครั้งที่เลื่อน = ความยาวของ Pattern - ตำแหน่งของตัวอักษร - 1

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]

Pattern : [b, a, c, c, a]

Worst-case จะเป็นกรณีที่มีการเลื่อนของตัวอักษรถัดไปน้อย จะมีตวามซับซ้อนเป็น O(nm)

Best-case จะคล้ายกับของ Boyer-Moore ซึ่งก็คือ หากไม่มีตัวอักษรอยู่เลย จะส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงด้วยความยาวของ pattern (m) จะมีความซับซ้อนเป็น O(n/m)

def horspool(text,pattern):

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
อภิชญา แซ่จัง

อภิชญา แซ่จัง ชื่อเล่น ไซซี เป็นนักแสดงหญิงชาวไทย มีผลงานแรกในซีรีส์เรื่องอัศจรรย์คุณครูเทวดา โดยรับบทเป็น “เชอร์รี่” และเริ่มเป็นที่รู้จักจากบทบาท “นิก” ในเว็บซีรีส์เรื่อง YOUniverse จักรวาลเธอ

อภิชญา แซ่จัง เกิดเมื่อวันเสาร์ที่ 23 กันยายน พ.ศ. 2542 จบการศึกษาระดับชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 จากโรงเรียนสตรีวิทยา 2 ปัจจุบันกำลังศึกษาอยู่ในระดับปริญญาตรี วิทยาลัยนานาชาติจีน มหาวิทยาลัยกรุงเทพ
ขั้นตอนวิธีค้นหาสายอักขระบอยเยอร์–มัวร์

ขั้นตอนวิธีค้นหาสายอักขระบอยเยอร์-มัวร์ หรือ Boyer-Moore Algorithm เป็นวิธีการจับคู่แบบตรงทั้งหมด จะเปรียบเทียบสัญลักษณ์ของรูปแบบของ Pattern จากขวาไปซ้าย หลังการเปรียบเทียบรูปแบบที่ถูกเลื่อนไปแล้วตามขอบเขตที่กว้างที่สุดและจะเลื่อนค่าสูงสุดที่ถูกกำหนดโดย 2 กรณีคือ การแก้ปัญหา Good-Suffix และ 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

Text : [a, c, b, a, b, a, c, a, b, c, a, c, c]

Pattern : [a, b, c, a, c ]

(b) c ไม่เท่ากับ a และ a ปรากฎใน pattern จึ่งเลื่อนให้ a ในpattern ให้ตรงกับ a ใน text จะเลื่อนได้โดย 4-3 = 1 ตำแหน่ง

Text : [a, c, b, a, b, a, c, a, b, c, a, c, c]

Pattern : [a, b, c, a, c ]

(c) c ไม่เท่ากับ b และ b ปรากฎใน pattern จึ่งเลื่อนให้ b ในpattern ให้ตรงกับ b ใน text จะเลื่อนได้โดย 4-1 = 3 ตำแหน่ง

Text : [a, c, b, a, b, a, c, a, b, c, a, c, c]

Pattern : [a, b, c, a, c ]

(d) ทำการจับคู่เสร็จสมบูรณ์

ในการเลื่อนตำแหน่งจะหาได้จากความยาวของ pattern ลบกับความยาวตำแหน่งที่ปรากฎซึ่งจะต้องเป็นค่าสูงสุด

ตัวอย่างการทำงาน

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

Text : [b, a, a, c, d, b, a, c, a, c]

Pattern : [c, b, a, a, c]

(b) กรณีที่ไม่มีตัวที่ match ใน pattern ให้เลื่อนไปด้วยความยาว pattern

Text : [b, a, a, c, d, b, a, c, a, c]

Pattern : [c, b, a, a, c]

(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

Text : [b, a, a, a, c, b, a, c, a, c]

Pattern : [a, c, b, c, c, b]

กระบวนการที่จะแก้ปัญหาแบบ Good Suffix ค่อนข้างทำความเข้าใจแล้วดำเนินการยาก ดังนั้น อัลกอรึทึม Boyer Moore บางรุ่นได้ตัดการแก้ปัญหาGood Suffix ออกไปเนื่องจากการแก้ปัญหาแบบ Bad Character นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าและการแก้ป้ญหาแบบ Good Suffix จะเสียการเปรียบเทียบไปจำนวนมาก

Best case : O(n/m) ถ้าตัวอักษรไม่มีอยู่เลยอาจส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโดยความยาว m

worst case : - O(nm) ถ้า pattern ปรากฏใน text

- O(n+m) ถ้า pattern ไม่ปรากฏใน text

def BadCharShift(pattern):

m = len(pattern)

for i in range(0, m -1):

skipList[pattern[i]] = m-i-1

return skipList

def findPosition(badchar, suffix, pattern):

def SuffixShift(pattern):

def Boyer_Moore(text, pattern):
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