Grokking Algorithms

การวิเคราะห์แอพ Android และการทบทวน: Grokking Algorithms พัฒนาโดย StudyZoom จดทะเบียนในหมวดหมู่ การศึกษา เวอร์ชันปัจจุบันคือ 1.0 อัปเดตเมื่อ 25/09/2025 ตามความเห็นของผู้ใช้ใน Google Play: Grokking Algorithms ได้รับการติดตั้งมากกว่า 2 ปัจจุบัน Grokking Algorithms มีรีวิว 1 คะแนนเฉลี่ย 5.0 ดาว

📘 Grokking Algorithms – (ฉบับปี 2025–2026)

📚 Grokking Algorithms (ฉบับปี 2025–2026) เป็นแหล่งข้อมูลทางวิชาการที่มีโครงสร้างและอิงตามหลักสูตร ออกแบบมาสำหรับนักศึกษาระดับปริญญาตรี/วิทยาการคอมพิวเตอร์ ปริญญาตรี/เทคโนโลยีสารสนเทศ และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ รวมถึงผู้ที่เรียนรู้ด้วยตนเองที่ต้องการเชี่ยวชาญอัลกอริทึม ฉบับนี้ประกอบด้วยบันทึกย่อโดยละเอียด แบบทดสอบเลือกตอบ (MCQ) และแบบทดสอบย่อย เพื่อให้การเรียนรู้อัลกอริทึมเป็นเรื่องง่าย เข้าใจง่าย และพร้อมสำหรับการสอบ ด้วยรูปแบบหลักสูตรที่เป็นระเบียบ นักศึกษาสามารถเสริมสร้างทักษะการแก้ปัญหาและนำแนวคิดอัลกอริทึมไปใช้ในโครงการ การสัมภาษณ์ และสถานการณ์จริง

ฉบับนี้ครอบคลุมแนวคิดอัลกอริทึมทั้งขั้นพื้นฐานและขั้นสูง เช่น การเรียกซ้ำ การเรียงลำดับ การค้นหา การข้ามกราฟ แนวทางแบบกรีด การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก และพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ละบทได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถันเพื่อผสมผสานทฤษฎีเข้ากับความเข้าใจเชิงปฏิบัติ ทำให้เป็นคู่มือการศึกษาที่สำคัญ

📂 บทและหัวข้อ

🔹 บทที่ 1: บทนำสู่อัลกอริทึม

- อัลกอริทึมคืออะไร
- ทำไมอัลกอริทึมจึงสำคัญ
- การวัดประสิทธิภาพของอัลกอริทึม

🔹 บทที่ 2: การเรียงลำดับแบบเลือก

- วิธีการทำงานของการเรียงลำดับแบบเลือก
- อธิบายทีละขั้นตอน
- สัญลักษณ์ Big O
- เมื่อใดควรใช้การเรียงลำดับแบบเลือก

🔹 บทที่ 3: การเรียกซ้ำ

- ทำความเข้าใจการเรียกซ้ำ
- กรณีพื้นฐานและกรณีแบบเรียกซ้ำ
- สแต็กการเรียกซ้ำ
- การคิดแบบเรียกซ้ำเทียบกับแบบวนซ้ำ

🔹 บทที่ 4: การเรียงลำดับอย่างรวดเร็ว

- กลยุทธ์ Divide-and-Conquer
- วิธีการทำงานของการเรียงลำดับอย่างรวดเร็ว
- การเลือก Pivot
- การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ

🔹 บทที่ 5: ตารางแฮช

- คู่คีย์-ค่า
- การหลีกเลี่ยงการชนกัน
- ฟังก์ชันแฮช
- การใช้งานตารางแฮชในทางปฏิบัติ

🔹 บทที่ 6: การค้นหาแบบกว้างก่อน

- การสำรวจกราฟ
- การค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุด
- คิวและกราฟ
- การใช้งานในโค้ด

🔹 บทที่ 7: อัลกอริทึมของ Dijkstra

- กราฟถ่วงน้ำหนัก
- เส้นทางที่สั้นที่สุดในกราฟถ่วงน้ำหนัก
- คิวลำดับความสำคัญ
- การดำเนินการแบบทีละขั้นตอนของ Dijkstra

🔹 บทที่ 8: อัลกอริทึมแบบโลคัล (Greedy Algorithms)

- การเลือกโลคัลที่เหมาะสมที่สุด
- การเลือกกิจกรรม
- ปัญหาการครอบคลุมชุดข้อมูล
- ข้อจำกัดของวิธีการแบบโลคัล (Greedy Approach)

🔹 บทที่ 9: การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก

- การแบ่งปัญหาออกเป็นปัญหาย่อย
- ปัญหาย่อยที่ทับซ้อนกัน
- การจดจำ
- ตัวอย่าง: ปัญหา Knapsack, ลำดับร่วมที่ยาวที่สุด

🔹 บทที่ 10: เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (K-Nearest Neighbors)

- อัลกอริทึมการจำแนกประเภท
- การวัดระยะทาง
- การเลือก K
- การประยุกต์ใช้งานในคำแนะนำ ระบบ

🔹 บทที่ 11: ก้าวต่อไป

- อ่านเพิ่มเติมและหัวข้อ
- อัลกอริทึมแบบต้นไม้และกราฟ
- การเรียงลำดับขั้นสูง
- การเรียนรู้ของเครื่องและอื่นๆ

🌟 ทำไมต้องเลือกแอปนี้?

- ครอบคลุมเนื้อหาหลักสูตร Grokking Algorithms ในรูปแบบวิชาการที่มีโครงสร้างชัดเจน
- มีแบบทดสอบและแบบเลือกตอบเพื่อฝึกฝนอย่างมีประสิทธิภาพ
- มีคำอธิบายเพื่อการทบทวนอย่างรวดเร็วและชัดเจน
- เหมาะสำหรับการทำโครงงาน การเรียน และการเตรียมสัมภาษณ์ทางเทคนิค
- สร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งในการแก้ปัญหาและการคิดเชิงอัลกอริทึม

✍ แอปนี้ได้รับแรงบันดาลใจจาก:
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

📥 ดาวน์โหลดเลย!
รับ Grokking Algorithms (ฉบับปี 2025–2026) วันนี้ และเริ่มฝึกฝนอัลกอริทึมอย่างมั่นใจ!

Read more