Greedy Algorithm: กลยุทธ์การเลือกที่ดูเหมือนดีที่สุดในแต่ละขั้นตอน

บทความนี้จะพาท่านไปรู้จักกับ Greedy Algorithm หรือ "อัลกอริธึมตะกละ" ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมพื้นฐานที่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในวงการสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ทำความเข้าใจคำว่า "Greedy" หรือ "ตะกละ" ในทางวิชาการ นำมาซึ่งการแก้ไขปัญหาโดยเลือกทำสิ่งที่ดูเหมือนจะดีที่สุดในแต่ละขั้นตอน แม้ว่าผลลัพธ์โดยรวมที่ได้อาจไม่ใช่สิ่งที่ดีที่สุดเสมอไปก็ตาม เราจะถอดบทเรียนจากตัวอย่างการใช้งาน พร้อมกับประโยชน์และข้อจำกัดของมัน การศึกษาอัลกอริธึมนี้จะช่วยให้ท่านสามารถรับมือกับปัญหาที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเราขอเชิญชวนให้ร่วมเปิดโอกาสในการศึกษาด้านการเขียนโปรแกรมกับ EPT ที่จะไม่ทิ้งให้ท่านต้องเดินทางในโลกแห่งการเขียนโค้ดด้วยตนเอง

Greedy Algorithm คืออะไร?

Greedy Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ทำการตัดสินใจทีละขั้นตอน โดยเลือกทางเลือกที่ให้ประโยชน์สูงสุดในปัจจุบัน โดยไม่คำนึงถึงประโยชน์ระยะยาวของการตัดสินใจนั้น ซึ่งบางครั้งอย่างที่กล่าวไป อาจทำให้ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในระยะยาว

ตัวอย่างโค้ดภาษา JavaScript:

// ตัวอย่าง: การหาเหรียญที่น้อยที่สุดเพื่อให้ได้จำนวนเงินที่กำหนด

function findMinimumCoins(coins, amount) {
  let result = [];
  let remainingAmount = amount;

  // จัดเรียงเหรียญจากมากไปหาน้อย
  coins.sort((a, b) => b - a);

  // เริ่มจากเหรียญที่มีค่ามากที่สุด
  for (let i = 0; i < coins.length; i++) {
    const coinValue = coins[i];
    while (remainingAmount >= coinValue) {
      remainingAmount -= coinValue;
      result.push(coinValue);
    }
    if (remainingAmount === 0) {
      break;
    }
  }

  return result;
}

const availableCoins = [10, 5, 2, 1];
const targetAmount = 37;

const minimumCoins = findMinimumCoins(availableCoins, targetAmount);
console.log(minimumCoins); // ผลลัพธ์: [10, 10, 10, 5, 2]

Usecase ในโลกจริง:

การคำนวณหาเส้นทางในแมปใหญ่ๆ เช่น การหาเส้นทางที่เร็วที่สุดบนแผนที่ด้วย Google Maps หรือการหาต้นทุนที่น้อยที่สุดในการจัดส่งสินค้าในธุรกิจ Logistics ก็เป็นตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ Greedy Algorithm

วิเคราะห์ Complexity:

ความซับซ้อนของอัลกอริธึมนี้ในแง่ของเวลา (Time complexity) มักจะถูกดูว่าอยู่ในระดับที่ยอมรับได้ เนื่องจากมันทำงานทีละขั้นตอนและไม่มีการย้อนกลับไปพิจารณาทางเลือกที่ผ่านมา แต่ความซับซ้อนนั้นจะขึ้นอยู่กับโจทย์ปัญหา ตัวอย่างเช่น หากต้องการหาเหรียญที่น้อยที่สุด ความซับซ้อนในกรณีนี้จะมีค่า O(n log n) เนื่องจากมีการเรียงลำดับเหรียญก่อนการพิจารณา

ข้อดีข้อเสียของ Greedy Algorithm:

ข้อดี:

1. ง่ายต่อการเข้าใจและการเขียนโปรแกรม

2. ความซับซ้อนด้านเวลามักจะต่ำ (ถ้าไม่ต้องการการคำนวณที่ซับซ้อน)

3. ให้คำตอบที่เพียงพอสำหรับบางปัญหาที่ไม่ต้องการคำตอบที่เหมาะสมที่สุด

ข้อเสีย:

1. ไม่มักจะให้คำตอบที่ดีที่สุดสำหรับทุกปัญหา (non-optimal)

2. มักจะยากที่จะพิสูจน์ว่าคำตอบที่ได้คือคำตอบที่ดีที่สุดหรือไม่

3. ในบางกรณี อาจให้ผลลัพธ์ที่ห่างไกลจากคำตอบที่ดีที่สุดมาก

การศึกษาและเข้าใจเกี่ยวกับ Greedy Algorithm นั้นสำคัญมากในหลายๆ แอปพลิเคชั่นและเป็นพื้นฐานที่ดีสำหรับนักศึกษาด้านคอมพิวเตอร์ ที่ EPT เรามุ่งเน้นให้นักเรียนได้เรียนรู้เทคนิคต่างๆ ไม่เพียงแต่ในการหาคำตอบที่ถูกต้องเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริธึมที่พวกเขาใช้ ทั้งนี้ทั้งนั้น Greedy Algorithm เป็นเครื่องมือหนึ่งที่อาจนำมาใช้ในโลกโปรแกรมมิ่งได้ และนั่นคือสิ่งที่เราพร้อมจะเน้นย้ำและแนะนำแก่นักเรียนทุกคนใน EPT เพื่อที่พวกเขาจะได้มีความเข้าใจที่ครอบคลุมและปรับใช้อย่างถูกรูปถูกแบบในการพัฒนาโปรแกรมของตัวเอง.

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