Depth First Search in Rust

การค้นหาโดยใช้วิธี "Depth First Search" หรือ DFS คืออัลกอริทึมหนึ่งในพื้นฐานที่สำคัญของคอมพิวเตอร์ ไซแอนซ์ที่หลายๆ ท่านอาจเคยได้ยินหรือทำความรู้จักกันเป็นอย่างดี DFS เป็นวิธีการเดินทางไปในโครงสร้างข้อมูลประเภทกราฟหรือต้นไม้ (tree) ด้วยการเข้าไปในความลึกสุดขีดก่อน จากนั้นจึงย้อนกลับมาหาทางแขนงอื่น เปรียบเหมือนเราอยู่ในเขาวงกต ต้องเดินหาทางออกโดยการเดินเข้าไปในแต่ละทางที่ลึกที่สุดก่อน หากไม่เจอทางออก เราจะกลับมาที่ทางแยก แล้วลองเดินทางที่อื่นต่อไป

ในภาษา Rust, ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่เน้นความปลอดภัยจากการจัดการหน่วยความจำ, concurrency และความเร็วที่เหนือชั้น DFS สามารถถูกนำมาใช้ในหลายสถานการณ์ เช่น การค้นหาเส้นทางในเกม, การตรวจสอบความสอดคล้องในฐานข้อมูลกราฟ เป็นต้น

ตัวอย่างโค้ดของ Depth First Search ในภาษา Rust สามารถเขียนได้ดังนี้:

use std::collections::HashMap;

fn depth_first_search(graph: &HashMap>, start: char, visited: &mut Vec) {
    if visited.contains(&start) {
        return;
    }

    println!("Visited: {}", start);
    visited.push(start);

    if let Some(neighbours) = graph.get(&start) {
        for neighbour in neighbours {
            depth_first_search(graph, *neighbour, visited);
        }
    }
}

fn main() {
    let graph: HashMap> = [
        ('A', vec!['B', 'C']),
        ('B', vec!['D', 'E']),
        ('C', vec!['F']),
        ('D', vec![]),
        ('E', vec!['F']),
        ('F', vec![])
    ].iter().cloned().collect();

    let mut visited: Vec = Vec::new();
    depth_first_search(&graph, 'A', &mut visited);
}

ในโค้ดข้างต้น เราได้สร้างกราฟเป็นแฮชแมปที่มี keys เป็น nodes และ values เป็นรายการของ nodes ที่เชื่อมต่อกับมัน เราใช้ฟังก์ชั่น `depth_first_search` เพื่อสำรวจกราฟโดยเริ่มจาก node ที่กำหนด พารามิเตอร์ `visited` เป็นวิธีเก็บ track ของ nodes ที่เราได้เยือนไปแล้ว

อย่างไรก็ตาม อัลกอริทึม DFS มีข้อเสียคืออาจใช้หน่วยความจำเพิ่มขึ้นอย่างมากหากกราฟมีความลึกมาก เนื่องจากการเก็บสถานะของ stack ในระดับที่ลึกระหว่างการเรียกฟังก์ชั่น และหากกราฟมี loops หรือ cycles การค้นหาอาจจะไม่จบสิ้นหากไม่มีการตรวจสอบ nodes ที่เยือนมาแล้วอย่างเหมาะสม

ด้าน Complexity, DFS มี time complexity เป็น O(V+E) สำหรับกราฟที่ไม่ได้ปรับ (รวมทั้งต้นไม้) โดยที่ V คือจำนวน vertices และ E คือจำนวน edges ในกราฟ

เมื่อพูดถึง usecase ในโลกจริง, ก็เช่น การใช้ DFS สำหรับปัญหาที่ต้องการ solutions ทั้งหมด (เช่น, การค้นหาเส้นทางในเกม, การสร้างสายพันธุ์ของต้นไม้ phylogenetic ในชีววิทยา), หรือการใช้ในการพัฒนาค้นหาใน search engine optimization (SEO).

หากท่านมีความสนใจในการเรียนรู้การค้นหาข้อมูลอย่างลึกซึ้งผ่านโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อน หรือภาษาการโปแกรมที่รองรับการจัดการหน่วยความจำและ concurrency ได้อย่างปลอดภัยเช่น Rust, อย่ารอช้าที่จะเรียนรู้หลักสูตรของเราที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่นี่ เรามีเนื้อหาการสอนที่จะช่วยให้ท่านได้เข้าใจทั้งหลักการและปฏิบัติ รวมทั้งความรู้ที่จะนำไปใช้ในการพัฒนาโปรแกรมในอนาคตได้อย่างมั่นใจ!

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