ค้นพบโลกแห่งการค้นหาด้วย Depth First Search (DFS) ในภาษา Golang

 

การเข้าใจแนวทางในการแก้ไขปัญหาทางคอมพิวเตอร์นี้ล้วนเป็นหัวใจหลักที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคน หนึ่งในแนวทางที่ได้รับความนิยมคือการใช้ Depth First Search (DFS) ซึ่งเป็น Algorithm ที่ใช้ในการค้นหาหรือเดินทางผ่านกราฟและต้นไม้โครงสร้างข้อมูล (tree data structures) ด้วยการทำลึกไปเรื่อยๆ จนถึงจุดสิ้นสุด แล้วจึงย้อนกลับมาหาทางเลือกอื่น

 

การทำงานของ Algorithm DFS

DFS เริ่มต้นจากโหนดราก (root node) และทำการสำรวจไปตามแต่ละสาขาที่เป็นไปได้จนถึงที่สุด ก่อนที่จะย้อนกลับไปสำรวจสาขาอื่นที่ยังไม่เกิดการสำรวจ ซึ่งเป็นการดำเนินงานแบบเรียงลำดับขั้นตอน (recursive) หรือสามารถใช้สแต็ค (stack) ในการจำลองการเรียกซ้อนแบบเรียงลำดับขั้นตอนได้

ตัวอย่างโค้ด DFS ในภาษา Golang:

package main

import "fmt"

// สร้างโครงสร้างข้อมูลสำหรับแผนผังกราฟ
type Graph struct {
    vertices map[int][]int
}

// ฟังก์ชันสำหรับเพิ่มสายเชื่อมระหว่างโหนด
func (g *Graph) AddEdge(v, w int) {
    g.vertices[v] = append(g.vertices[v], w)
}

// ฟังก์ชันสำหรับ DFS
func (g *Graph) DFS(startingNode int) {
    visited := make(map[int]bool)
    stack := []int{startingNode} // ใช้ slice เป็น stack

    for len(stack) > 0 {
        n := len(stack) - 1
        currentNode := stack[n]
        stack = stack[:n] // Pop

        if !visited[currentNode] {
            fmt.Println(currentNode)
            visited[currentNode] = true
        }

        for _, neighbor := range g.vertices[currentNode] {
            if !visited[neighbor] {
                stack = append(stack, neighbor) // Push
            }
        }
    }
}

func main() {
    graph := Graph{vertices: make(map[int][]int)}
    graph.AddEdge(0, 1)
    graph.AddEdge(0, 2)
    graph.AddEdge(1, 3)
    graph.AddEdge(1, 4)
    graph.AddEdge(2, 5)
    graph.AddEdge(2, 6)

    // เริ่มทำ DFS จากโหนดที่ 0
    fmt.Println("Depth First Search starting from node 0:")
    graph.DFS(0)
}

ในตัวอย่างข้างต้น, เราได้สร้างแผนผังกราฟในโครงสร้างข้อมูลและใช้ฟังก์ชัน `DFS` เพื่อดำเนินการค้นหาด้วยวิธี DFS โดยเริ่มจากโหนด 0

 

Usecase ของ DFS ในโลกจริง

DFS มีการใช้งานในหลากหลายสถานการณ์ในโลกจริง เช่น:

- การทำให้ลู่ออก (maze solving): DFS สามารถค้นหาทางออกจากเขาวงกตได้อย่างมีประสิทธิภาพ - การจัดการกับปัญหาการลำดับขั้นตอน: เช่นการคำนวณลำดับการทำงานเพื่อไม่ให้เกิดข้อขัดแย้ง - การค้นหาตัวอย่างในปัญหาเชิงพื้นที่: หาแนวทางสำหรับ AI ในเกมหรือปัญหาวางแผนการเดินทาง

 

Complexity ของ DFS

ความซับซ้อนของ DFS ในแง่ของเวลานั้นคือ O(V+E) สำหรับกราฟที่ใช้ลิสต์ติดต่อ (adjacency list) เมื่อ V คือจำนวนของโหนดและ E คือจำนวนของสายเชื่อมในกราฟ

 

ข้อดีและข้อเสียของ DFS

ข้อดี:

- DFS ง่ายต่อการทำความเข้าใจและการเขียนโค้ด

- มีประสิทธิภาพดีเมื่อทำการค้นหาลึกๆ ในโครงสร้างข้อมูล

- ใช้หน่วยความจำน้อยพอสมควรเนื่องจากใช้สแต็คเพื่อเก็บข้อมูลตัวกลาง

ข้อเสีย:

- อาจไม่เหมาะสำหรับกราฟที่มีโหนดและสายเชื่อมจำนวนมาก เพราะอาจมีการทำงานซ้ำซ้อนและสิ้นเปลืองหน่วยความจำ

- ไม่รับประกันว่าจะค้นหาโซลูชันที่เหมาะสมที่สุดได้เสมอไป หรือหาทางได้เร็วที่สุดในกรณีของกราฟที่มีน้ำหนัก

DFS เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังกับใครก็ตามที่ต้องการทำความเข้าใจและเขียนโปรแกรมเพื่อค้นหาและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน และแน่นอนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor), เรามีความเชี่ยวชาญในการเอื้อมถึงรากลึกของทุกปัญหาทางโปรแกรมมิ่ง ร่วมพัฒนาทักษะการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคสุดคลาสสิกนี้เพื่อพิชิตทุกอุปสรรคในโลกการเขียนโปรแกรมไปกับเราที่ EPT ในวันนี้!

 

 

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