Greedy Algorithm ในโลกการเขียนโปรแกรมด้วย VB.NET

Greedy Algorithm

หรืออัลกอริทึมแบบตะกละ เป็นแนวคิดเบื้องต้นในการแก้ไขปัญหาทางด้านการคำนวณที่จำเป็นต้องมีการตัดสินใจหลายขั้นตอน เพื่อหาคำตอบที่ดีที่สุดหรือเพียงพอดี (Optimal Solution) ในขณะที่เทคนิคการแก้ปัญหานี้อาจไม่รับประกันว่าจะได้คำตอบที่ดีที่สุดเสมอไป เนื่องจากมันอาจละเลยการมองข้ามไปยังสถานการณ์อื่นๆ ที่อาจมีคำตอบที่ดีกว่า แต่มันก็มักใช้ในเหตุการณ์ที่ความเร็วในการแก้ปัญหาเป็นสิ่งสำคัญและสามารถยอมรับคำตอบที่ใกล้เคียงกับคำตอบที่ดีที่สุดได้

Greedy Algorithm: ความหมายและการประยุกต์ใช้

Greedy Algorithm ใช้กลยุทธ์ในการแก้ปัญหาที่มีขั้นตอนมากมายอย่างเป็นระบบ โดยที่ในแต่ละขั้นตอนมันจะเลือกทางเลือกที่ดูเหมือนดีที่สุดในขณะนั้น (locally optimal choice) โดยหวังว่าทางเลือกนั้นๆ จะนำไปสู่คำตอบที่เป็น global optimum ในท้ายที่สุด แต่ในบางครั้งการทำงานแบบตะกละก็อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุดได้

ซึ่งอัลกอริทึมแบบนี้สามารถใช้ได้กับปัญหาหลายประเภท เช่น การหาคำตอบสำหรับปัญหากำหนดงบประมาณ (Budget Allocation), การวางแผนการท่องเที่ยว (Traveling Salesperson Problem), หรือจัดลำดับการประมวลผลงาน (Job Scheduling Problems) ในแต่ละกรณี, Greedy Algorithm จะพยายามแก้ไขปัญหาโดยการชั่งน้ำหนักข้อกำหนดและเงื่อนไขที่มีอยู่เพื่อทำการเลือกว่าขั้นตอนใดจะเป็นทางออกที่ดีที่สุด

ตัวอย่าง Code ใน VB.NET

สมมติว่าเรามีโจทย์คือการทอนเงินให้ลูกค้าด้วยจำนวนเหรียญที่น้อยที่สุด โดยมีเหรียญหลายชนิดให้เลือกเช่น 1, 2, 5, 10 บาท เราสามารถใช้ Greedy Algorithm เพื่อแก้ไขปัญหานี้ได้โดยใช้วิธีการเลือกเหรียญที่มีมูลค่าสูงที่สุดก่อนเสมอ ตัวอย่างโค้ดใน VB.NET:

Public Function CalculateChange(ByVal totalAmount As Integer) As List(Of Integer)
    Dim coins As Integer() = {10, 5, 2, 1} ' ชนิดของเหรียญที่มี
    Dim change As New List(Of Integer)()
    Dim remaining As Integer = totalAmount
    For Each coin In coins ' ใช้ loop ไปที่เหรียญแต่ละชนิด
        While (remaining >= coin) ' ถ้ายังทอนได้อยู่
            change.Add(coin)
            remaining -= coin ' ลดจำนวนเงินที่ต้องทอนออกไป
        End While
    Next
    Return change
End Function

ในฟังก์ชัน `CalculateChange` เราทำการลูปผ่านชนิดของเหรียญทั้งหมด และเลือกเหรียญที่มีมูลค่ามากที่สุดก่อนที่จะสามารถใช้ทอนได้ จากนั้นเราจะทำการลบมูลค่าของเหรียญที่เลือกออกจากจำนวนเงินที่ต้องทอน กระทำซ้ำจนกระทั่งเราไม่สามารถทอนเงินได้อีกและลูกค้าได้รับจำนวนเหรียญที่น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

Usecase ของ Greedy Algorithm ในโลกจริง

หนึ่งในสถานการณ์การใช้งานที่จริงในโลกของการเขียนโปรแกรมคือการเพิ่มประสิทธิภาพในระบบการเดินทางสาธารณะ เช่น การจัดคิวรถโดยสารภายในเมือง หรือการจัดส่งสินค้าโดยใช้ระบบการขนส่งที่ต้องใช้เส้นทางและทรัพยากรให้ได้มากที่สุด อัลกอริทึมแบบตะกละจะทำการเลือกเส้นทาง หรือทรัพยากรแต่ละรอบที่พบว่ามีประสิทธิภาพมากที่สุดในขณะนั้น โดยไม่จำเป็นต้องวิเคราะห์ทุกเส้นทางหรือทุกแผนการในภาพรวม

Complexity ของ Greedy Algorithm

Complexity ของ Greedy Algorithm ที่บ่อยครั้งจะมี Time Complexity ที่น่าสนใจ เนื่องจากมันมักจะไม่ต้องทำการคำนวณที่ซับซ้อนมากนักเพื่อหาคำตอบออกมา กล่าวคือเรามักจะเห็นในหลายๆ กรณีที่ Greedy Algorithm มี Time Complexity อยู่ในระดับที่ต่ำ เช่น O(n), O(n log n) แต่พึงจำไว้ว่าชนิดของปัญหาและลักษณะข้อมูลนำเข้ามีผลต่อประสิทธิภาพด้วย

ข้อดีและข้อเสียของ Greedy Algorithm

ข้อดี

1. เร็วและมีประสิทธิภาพ: Greedy Algorithm ทำงานได้รวดเร็วและไม่ต้องทำการคำนวณซ้ำหรือย้อนกลับ 

2. ง่ายต่อการทำความเข้าใจและใช้งาน: การเขียนโค้ดด้วย Greedy Algorithm นั้นมักจะถูกต้องและง่ายต่อการอ่าน

ข้อเสีย

1. ไม่รับประกันคำตอบที่ดีที่สุด: เนื่องจากมันเน้นการหาคำตอบที่ดูดีที่สุดเพียงในขั้นตอนปัจจุบัน จึงอาจไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีเท่าที่ควรในบางกรณี 

2. ไม่สามารถปรับเปลี่ยนคำตอบย้อนหลังได้: หลังจากที่ตัดสินใจไปแล้วในแต่ละขั้นตอน การจะกลับไปแก้ไขจะทำได้ยากหรืออาจต้องเริ่มคำนวณใหม่

ในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมที่ดีและมีประสิทธิภาพ การทำความเข้าใจในแนวคิดของ Greedy Algorithm และสามารถนำมาใช้ได้อย่างเหมาะสมเป็นสิ่งจำเป็น ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) เรามีหลักสูตรที่จะช่วยให้คุณเข้าใจหลักการพื้นฐานและการประยุกต์ใช้ Greedy Algorithm ไปจนถึงอัลกอริทึมอื่นๆ ที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์รุ่นใหม่ เรียนรู้อย่างมีระบบ พร้อมสร้างอนาคตทางการเขียนโปรแกรมของคุณที่ EPT ได้เลยวันนี้!

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