เจาะลึกเทคนิคการค้นหาด้วย Breadth-First Search (BFS) ผ่านภาษา C#

การค้นหาในโลกคอมพิวเตอร์ไม่ต่างจากการค้นหาทางออกในหลากหลายสถานการณ์ของชีวิต และหนึ่งในอัลกอริทึมพื้นฐานที่สำคัญในการค้นหาคือ Breadth-First Search (BFS) ซึ่งเป็นเทคนิคที่เน้นไปที่การค้นหาโดยขยายวงกว้างออกไปทีละชั้น เสมือนหยดน้ำที่กระจายวงออกไปทีละเล็กละน้อยบนผิวน้ำ.

Algorithm คืออะไร?

BFS เป็นตัวอย่างของการค้นหาแบบไม่ใช้ข้อมูล (Uninformed Search) ที่ใช้กับรูปแบบข้อมูลที่เป็นกราฟหรือต้นไม้ แนวทางของ BFS คือการเริ่มต้นจากโหนดที่ตั้งเป้าหมายและทำการเยี่ยมชมโหนดใกล้เคียงทั้งหมดก่อน ก่อนที่จะเคลื่อนไปยังระดับที่ลึกขึ้นเป็นเลเยอร์ๆ ต่อไป.

ใช้แก้ปัญหาอะไร?

BFS มักใช้ในการหาเส้นทางที่สั้นที่สุดจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งในกราฟที่ไม่มีน้ำหนัก หรือการค้นหาในระดับความลึกที่จำกัด ตัวอย่างเช่น ในเกมหาทางออกจากเขาวงกต หรือการคำนวณระยะทางขั้นต่ำระหว่างหน้าเว็บต่างๆ บนอินเทอร์เน็ต.

ตัวอย่าง Code ประกอบการอธิบาย

using System;
using System.Collections.Generic;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // Graph Representation as an adjacency list
        var graph = new Dictionary()
        {
            {'A', new char[] {'B', 'C'}},
            {'B', new char[] {'D', 'E'}},
            {'C', new char[] {'F'}},
            {'D', new char[] {}},
            {'E', new char[] {'F'}},
            {'F', new char[] {}}
        };

        // Running BFS
        BFS(graph, 'A'); // Starting from node 'A'
    }

    static void BFS(Dictionary graph, char startNode)
    {
        var visited = new HashSet(); // To keep track of visited nodes
        var queue = new Queue(); // BFS uses Queue data structure

        visited.Add(startNode);
        queue.Enqueue(startNode);

        while (queue.Count > 0)
        {
            var node = queue.Dequeue();
            Console.WriteLine($"Visited {node}");

            foreach (var neighbor in graph[node])
            {
                if (!visited.Contains(neighbor))
                {
                    visited.Add(neighbor);
                    queue.Enqueue(neighbor);
                }
            }
        }
    }
}

Usecase ในโลกจริง

ในโลกจริง BFS สามารถนำมาใช้ในการออกแบบระบบ Social Network เพื่อหาเพื่อนที่มีความสัมพันธ์ใกล้เคียงกับผู้ใช้งาน, การสร้างตัวนำทาง (Navigation System) เพื่อหาเส้นทางที่สั้นที่สุด, หรือแม้แต่ในการพัฒนา AI สำหรับเกมแนวผจญภัย ที่ต้องการหาทางไปยังเป้าหมายบางจุด.

Complexity

ความซับซ้อนด้านเวลา (Time Complexity) ของ BFS เป็น O(V+E) โดยที่ V คือจำนวนโหนดและ E คือจำนวนเส้นเชื่อมในกราฟ. ส่วนความซับซ้อนด้านหน่วยความจำ (Space Complexity) ก็อยู่ที่ O(V) เนื่องจากต้องเก็บสถานะของโหนดที่เยี่ยมชมไว้.

ข้อดีข้อเสีย

ข้อดี

- รับประกันว่าจะหาเส้นทางที่สั้นที่สุดได้ถ้ามี

- การใช้งานง่ายและสามารถนำไปปรับใช้ได้หลายสถานการณ์

ข้อเสีย

- อาจสิ้นเปลืองหน่วยความจำมากเมื่อทำงานกับกราฟขนาดใหญ่

- ไม่เหมาะกับการหาเส้นทางในกราฟที่มีน้ำหนักหรือมีราคาต่างกันระหว่างโหนด.

เชิญชวนเรียนรู้โปรแกรมมิ่งที่ EPT

ผู้ที่สนใจในการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือระบบ AI อย่างมั่นใจ EPT ยินดีต้อนรับท่านเข้าสู่โลกแห่งการเขียนโปรแกรม. เรียนรู้ทักษะการเขียนโค้ดตลอดจนการวิเคราะห์ปัญหาเชิงลึก. เริ่มต้นการเดินทางในโลกโปรแกรมมิ่งครั้งใหม่ด้วย BFS และอัลกอริทึมอื่นๆ กับเราสิ สมัครเรียนได้แล้ววันนี้!

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