บทนำ: การค้นหาแบบกว้าง (Breadth First Search)

เมื่อพูดถึงวงการโปรแกรมมิ่ง หนึ่งในศาสตร์ที่สำคัญที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ควรมีคือการใช้งานอัลกอริทึม (Algorithm) ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดย "การค้นหาแบบกว้าง" หรือ Breadth First Search (BFS) เป็นเทคนิคการเดินผ่านหรือการค้นหาหนึ่งในข้อมูลโครงสร้างชนิดต้นไม้ (Tree) หรือกราฟ (Graph) โดยเริ่มจากจุดกำเนิดและทำการขยายไปยังโหนดที่อยู่ใกล้ที่สุดก่อน กล่าวคือ มันสำรวจโหนดทุกๆ โหนดในแต่ละระดับก่อนที่จะไปยังระดับถัดไป

แนวคิดของ BFS

อัลกอริทึม BFS ทำงานโดยใช้คิว (Queue) เพื่อติดตามโหนดที่ควรจะเยี่ยมชมต่อไป อัลกอริทึมจะเริ่มที่โหนดราก (root node) แล้วเยี่ยมชมโหนดทั้งหมดที่อยู่ระดับเดียวกัน ก่อนที่จะเคลื่อนไปยังโหนดของระดับถัดไป โดยสามารถนำไปใช้แก้ไขปัญหาในหลาย ๆ สถานการณ์ เช่น ค้นหาเส้นทางในเกม หรือ การหาคีย์ในการค้นหาข้อมูล

ตัวอย่างโค้ด BFS ด้วย JavaScript

function bfs(graph, root) {
  let queue = []; // สร้างคิว (Queue) เพื่อจัดการการเยี่ยมชม
  queue.push(root);

  // สร้าง object ที่จะถูกใช้เก็บระดับการเยี่ยมชม
  const levels = {};
  levels[root] = 0; // ระดับของ root คือ 0

  while (queue.length > 0) {
    let currentNode = queue.shift(); // นำโหนดออกจากคิวเพื่อเยี่ยมชม

    let currentLevel = levels[currentNode]; // ระดับปัจจุบันของโหนดนี้คืออะไร?
    let neighbours = graph[currentNode]; // หาโหนดที่เป็นเพื่อนบ้าน

    neighbours.forEach(neighbour => {
      if (!levels.hasOwnProperty(neighbour)) {
        queue.push(neighbour); // เพิ่มเพื่อนบ้านไปยังคิว
        levels[neighbour] = currentLevel + 1; // กำหนดระดับของเพื่อนบ้าน
      }
    });
  }

  return levels;
}

// ตัวอย่างการใช้งาน
const graph = {
  'A': ['B', 'C'],
  'B': ['A', 'D', 'E'],
  'C': ['A', 'F'],
  'D': ['B'],
  'E': ['B', 'F'],
  'F': ['C', 'E']
};
const root = 'A';
const levels = bfs(graph, root);
console.log(levels);

Usecase ในโลกจริง

หนึ่งใน usecase ที่มักเห็นในโลกจริงคือการค้นหาเส้นทางในแผนที่ดิจิทัล มากมาย ใครที่ใช้งาน Google Maps หรือ Waze ก็จะรู้ว่าเครื่องมือเหล่านี้ช่วยเราค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งได้อย่างไร นั่นเป็นเพราะมีการใช้ BFS หรืออัลกอริทึมการค้นหาแบบอื่นๆ เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในการคำนวณ

การวิเคราะห์ Complexity และข้อดีข้อเสีย

ข้อดีของ BFS:

- มันสามารถค้นหาได้ทั้งความกว้างและความลึกของกราฟหรือต้นไม้

- ใช้หาความสั้นที่สุดของเส้นทางในกราฟที่ไม่มีน้ำหนัก (unweighted graph)

ข้อเสียของ BFS:

- อาจใช้หน่วยความจำมากหากโหนดมีจำนวนมาก

- ไม่เหมาะกับการค้นหาข้อมูลในกราฟที่มีความลึกมากหรือไม่สิ้นสุด

สรุปและคำเชิญชวน

การทำความเข้าใจและการสามารถนำ BFS ไปใช้เป็นหนึ่งในฝีมือที่จะช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถสร้างโซลูชันที่มีประสิทธิภาพต่อปัญหาที่พวกเขาเผชิญได้ถูกต้องและรวดเร็ว ที่ EPT, เรามุ่งมั่นที่จะทำให้นักเรียนของเรากลายเป็นผู้เชี่ยวชาญไม่เพียงแค่ใน BFS แต่อีกหลายๆ เทคนิคการประยุกต์ใช้อัลกอริทึมสำคัญ หากคุณพร้อมที่จะยกระดับทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ เรียนรู้ BFS และอีกมากมายกับเราที่ EPT เพื่อสร้างโอกาสในอาชีพของคุณในโลกแห่งการเขียนโค้ด!

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