Breadth First Search (BFS) Algorithm ผ่านภาษา VB.NET - แนวทางในการเข้าถึงโลกข้อมูล**

Algorithm หรือ อัลกอริทึม เป็นแนวทางแก้ไขปัญหาด้วยขั้นตอนที่ชัดเจนซึ่งใช้ในการค้นหาหรือจัดเรียงข้อมูลในวิชาคอมพิวเตอร์ หนึ่งใน Algorithm ที่มีชื่อเสียงและมีประโยชน์อย่างมากในการเข้าถึงข้อมูลอย่างมีระบบคือ Breadth First Search หรือ BFS โดยมีลักษณะคร่าวๆ คือการค้นหาหรือเที่ยวไปในกราฟ (Graph) โดยการใช้การค้นหาแบบกวาดทีละชั้น (Level by Level) ซึ่งการใช้งาน BFS นั้น สามารถนำไปใช้ในหลายสถานการณ์ เช่น การหาความสัมพันธ์ระหว่างรายการต่างๆ หรือการหาลำดับที่สั้นที่สุดระหว่างจุด A กับจุด B ในเครือข่าย นอกจากนี้ยังใช้ในเกมส์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการหาทางเดินหรือการค้นหาเส้นทาง

การพิจารณา Algorithm BFS และตัวอย่างโค้ดในภาษา VB.NET

ก่อนที่จะดำเนินการเขียนโค้ด สำคัญที่จะต้องเข้าใจตัว Algorithm BFS ก่อน พื้นฐานของ BFS คือการใช้คิว (Queue) เพื่อจัดการกับการค้นหาโดยจะเก็บจุดที่ยังไม่ได้ตรวจสอบเอาไว้และทำการค้นหาทีละจุดตามลำดับจนครบทุกจุด

ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ดของ BFS โดยใช้ VB.NET:

Imports System
Imports System.Collections.Generic

Module BFSExample

    Sub Main()
        Dim graph As New Dictionary(Of String, List(Of String))
        graph.Add("A", New List(Of String) From {"B", "C"})
        graph.Add("B", New List(Of String) From {"A", "D", "E"})
        graph.Add("C", New List(Of String) From {"A", "F"})
        graph.Add("D", New List(Of String) From {"B"})
        graph.Add("E", New List(Of String) From {"B", "F"})
        graph.Add("F", New List(Of String) From {"C", "E"})

        Dim visited As New List(Of String)

        Console.WriteLine("Breadth First Search starting from vertex A:")
        BFS(graph, "A", visited)
    End Sub

    Sub BFS(ByVal graph As Dictionary(Of String, List(Of String)), ByVal startNode As String, ByVal visited As List(Of String))
        Dim queue As New Queue(Of String)
        visited.Add(startNode)
        queue.Enqueue(startNode)

        While queue.Count > 0
            Dim vertex As String = queue.Dequeue()
            Console.Write(vertex & " ")

            For Each neighbor As String In graph(vertex)
                If Not visited.Contains(neighbor) Then
                    visited.Add(neighbor)
                    queue.Enqueue(neighbor)
                End If
            Next
        End While
    End Sub

End Module

ในโค้ดข้างต้นเราได้สร้างกราฟ (Graph) เป็น Dictionary ที่ Key เป็นค่า String และ Value เป็น List ของ String ที่แสดงถึงการเชื่อมโยงของจุดต่างๆ ข้างในกราฟ จากนั้นเราดำเนินการค้นหาโดยใช้ BFS โดยการเริ่มต้นจากจุด A และแสดงผลลัพธ์ออกมา

Usecase ในโลกจริง

ตัวอย่างของ use case ในโลกจริงที่ใช้ BFS ได้แก่:

- การหาเส้นทางในแอปพลิเคชันนำทาง GPS ที่ค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดตั้งแต่จุดเริ่มต้นไปยังจุดหมายปลายทาง

- ระบบจัดการเครือข่ายโทรคมนาคมที่ต้องการค้นหาการเชื่อมต่อความสัมพันธ์ที่มีค่าใช้จ่ายโดยรวมต่ำที่สุด

- ในระบบ Social Media เพื่อค้นหาความเชื่อมโยงของเพื่อนหรือการแนะนำเพื่อนใหม่ที่มีความสัมพันธ์ใกล้ที่สุด

วิเคราะห์ความซับซ้อน (Complexity) และข้อดีข้อเสีย

Complexity หรือความซับซ้อนของ BFS ในทางทฤษฎีคือ O(V + E) โดยที่ V คือจำนวน Vertex หรือจุดในกราฟ และ E คือจำนวน Edge หรือเส้นเชื่อม ความซับซ้อนนี้บ่งบอกถึงการที่ BFS จะต้องผ่านแต่ละจุด (Vertex) และเส้นเชื่อม (Edge) อย่างน้อยหนึ่งครั้ง

ข้อดีของ BFS:

- ง่ายต่อการทำความเข้าใจและนำไปใช้

- มั่นใจได้ว่าจะหาวิธีแก้ปัญหาได้สำเร็จหากมีแน่นอน (Complete)

- BFS ทำให้เราได้เส้นทางที่สั้นที่สุด (Optimal) ในกรณีที่ทุก Edge มีน้ำหนักเท่ากัน

ข้อเสียของ BFS:

- ใช้หน่วยความจำมาก เพราะจำเป็นต้องเก็บระดับของแต่ละ Node ไว้ในคิว

- ไม่เหมาะกับกราฟที่มีขนาดใหญ่จนเกินไปเนื่องจากจะเพิ่มความซับซ้อนในการค้นหา

ในการเรียนรู้และสร้างฝีมือด้านการเขียนโปรแกรม เราที่ EPT ยินดีที่จะเป็นส่วนหนึ่งที่ช่วยเติมเต็มความรู้ด้านนี้ให้กับทุกคน หากคุณต้องการพัฒนาทักษะด้านการค้นหาข้อมูลหรือ Algorithm อย่าง BFS นี้ เรามีหลักสูตรที่จะนำพาคุณไปสู่ความเข้าใจที่ลึกซึ้ง พร้อมกับทีมผู้ประสานงานที่พร้อมจะให้คำแนะนำทั้งเรื่องการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้ในโลกจริง ค้นพบโอกาสใหม่ๆ ในการเรียนรู้กับเราที่ EPT วันนี้!

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