การใช้ Divide and Conquer เพื่อเปิดประตูสู่การแก้ปัญหาการเขียนโปรแกรม

Divide and Conquer เป็นหนึ่งในรูปแบบอัลกอริธึมที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในวงการเขียนโปรแกรม และสถาบัน EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามุ่งมั่นที่จะให้ความรู้พื้นฐานกับทุกคนที่ต้องการสร้างฝันในการเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่งกาจด้วยการเรียนรู้วิธีที่อัลกอริธึมนี้ทำงานได้อย่างมหัศจรรย์

อัลกอริธึม Divide and Conquer คืออะไร?

Divide and Conquer หรือ "แบ่งแล้วเ conquers" เป็นกลยุทธ์ในการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งปัญหาใหญ่ออกเป็นปัญหาย่อยที่ง่ายกว่า เพื่อจัดการแก้ไขแต่ละส่วนแล้วนำผลลัพธ์เหล่านั้นมาผสานรวมกันในท้ายที่สุด เราสามารถเห็นเทคนิคนี้มีชื่อเสียงในอัลกอริธึมต่างๆ อาทิเช่น Quick Sort, Merge Sort และ Binary Search

วิธีการเขียนโปรแกรมโดยใช้ Divide and Conquer

การเขียนโปรแกรมแบบ Divide and Conquer ในภาษา C++ จำเป็นต้องมีการออกแบบฟังก์ชันที่สามารถทำงานเป็นส่วนๆ แล้วรวมกันเพื่อแก้โจทย์ปัญหาทั้งหมด เรามาดูตัวอย่างการใช้งานอัลกอริธึมนี้ผ่านการเขียนโปรแกรม Merge Sort ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่เรียงลำดับข้อมูล:

#include 
#include 

void merge(std::vector &array, int const left, int const mid, int const right) {
    // สร้าง arrays ชั่วคราว
    auto const subArrayOne = mid - left + 1;
    auto const subArrayTwo = right - mid;

    // แบ่งข้อมูลออกเป็นสองส่วน
    std::vector leftArray(subArrayOne), rightArray(subArrayTwo);

    // คัดลอกข้อมูลจาก array เข้าสู่ temp arrays
    for (auto i = 0; i < subArrayOne; i++)
        leftArray[i] = array[left + i];
    for (auto j = 0; j < subArrayTwo; j++)
        rightArray[j] = array[mid + 1 + j];

    // รวม temp arrays กลับเข้าด้วยกัน
    auto indexOfSubArrayOne = 0, indexOfSubArrayTwo = 0;
    int indexOfMergedArray = left;

    while (indexOfSubArrayOne < subArrayOne && indexOfSubArrayTwo < subArrayTwo) {
        if (leftArray[indexOfSubArrayOne] <= rightArray[indexOfSubArrayTwo]) {
            array[indexOfMergedArray] = leftArray[indexOfSubArrayOne];
            indexOfSubArrayOne++;
        } else {
            array[indexOfMergedArray] = rightArray[indexOfSubArrayTwo];
            indexOfSubArrayTwo++;
        }
        indexOfMergedArray++;
    }

    // คัดลอกข้อมูลที่เหลือจาก leftArray หากมี
    while (indexOfSubArrayOne < subArrayOne) {
        array[indexOfMergedArray] = leftArray[indexOfSubArrayOne];
        indexOfSubArrayOne++;
        indexOfMergedArray++;
    }
    // คัดลอกข้อมูลที่เหลือจาก rightArray หากมี
    while (indexOfSubArrayTwo < subArrayTwo) {
        array[indexOfMergedArray] = rightArray[indexOfSubArrayTwo];
        indexOfSubArrayTwo++;
        indexOfMergedArray++;
    }
}

// Merge sort ฟังก์ชันหลักที่ใช้รับข้อมูล input
void mergeSort(std::vector &array, int const begin, int const end) {
    if (begin >= end)
        return; // จบการทำงานเมื่อมีเพียง element เดียว

    // หาจุดกึ่งกลางของ vector ออกมา
    auto mid = begin + (end - begin) / 2;
    mergeSort(array, begin, mid);
    mergeSort(array, mid + 1, end);
    merge(array, begin, mid, end);
}

// แสดงผล array
void printArray(std::vector const &array) {
    for (auto it = array.begin(); it != array.end(); ++it)
        std::cout << *it << ' ';
    std::cout << '\n';
}

int main() {
    std::vector arr = {12, 11, 13, 5, 6, 7};
    std::cout << "Original array:\n";
    printArray(arr);

    mergeSort(arr, 0, arr.size() - 1);

    std::cout << "Sorted array:\n";
    printArray(arr);
    return 0;
}

Usecase ในโลกจริงของ Divide and Conquer

ตัวอย่างการใช้ Divide and Conquer ในโลกจริงคือการแก้ปัญหาการเรียงลำดับข้อมูลหรือการค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ โดยการแบ่งปัญหาออกเป็นหลายส่วนแล้วฝึกฝนส่วนย่อยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการข้อมูล นอกจากนี้ยังสามารถใช้เทคนิคนี้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ การออกแบบเครือข่ายคอมพิวเตอร์ หรือแม้แต่ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ต้องจัดการกับข้อมูลมากมาย

Complexity และข้อดีข้อเสียของ Divide and Conquer

ถือเคาะาร์ไปสู่ความซับซ้อนทางคอมพิวเตอร์ (Time Complexity) ของ Merge Sort ที่ใช้ Divide and Conquer เป็น O(n log n) ซึ่งตัวเลขนี้บ่งบอกถึงประสิทธิภาพที่ดีพอสมควรในการจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หากเทียบกับวิธีดั้งเดิมอย่าง Bubble Sort ที่มี Time Complexity เป็น O(n^2) แล้ว จะเห็นได้ว่า Merge Sort มีประโยชน์ที่ดียิ่งขึ้น

ข้อดีอีกอย่างคือ Divide and Conquer ช่วยลดความซับซ้อนของปัญหาลงได้มาก แต่ข้อเสียก็คืออาจจะมีการใช้งาน memory มากเพิ่มขึ้นเนื่องจากต้องสร้าง arrays ชั่วคราวในการจัดการข้อมูล

การทำความเข้าใจในแนวคิดของ Divide and Conquer ไม่เพียงแต่ช่วยในการแก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้ดีขึ้น แต่ยังเป็นการเสริมสร้างมูลค่าให้กับการเป็นนักโปรแกรมเมอร์ที่ยอดเยี่ยม เพราะเมื่อคุณเริ่มมองเห็นถึงปัญหาใหญ่ในรูปแบบของส่วนย่อยๆ คุณจะสามารถประยุกต์ใช้กลวิธีนี้ในด้านอื่นๆ ได้อย่างไม่สิ้นสุด

ที่สถาบัน EPT เราพร้อมและเต็มใจที่จะทำหน้าที่เป็นผู้นำทางที่จะชี้แนะวิธีการคิด วิเคราะห์ และแก้ปัญหาโดยใช้อัลกอริธึมนี้ เพื่อสร้างโปรแกรมเมอร์รุ่นใหม่ที่มีทักษะการแก้ปัญหาที่มั่นคงและคล่องแคล่ว หากคุณพร้อมที่จะเดินทางบนเส้นทางการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมที่ไม่สิ้นสุดนี้ สถาบัน EPT ยินดีต้อนรับคุณเสมอ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง