การเรียนรู้ A* Algorithm ผ่านมุมมองของ Next.js

 

A* Algorithm เป็นหนึ่งใน Algorithm ที่นิยมใช้ในการค้นหาเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูง เหมาะสำหรับการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดในพื้นที่ที่มีขอบเขตและสิ่งกีดขวาง พบเห็นได้บ่อยในการพัฒนาเกมส์หรือแผนที่นำทาง เรามาทำความรู้จักกับหลักการของ A* Algorithm และดูตัวอย่างการใช้กับ Next.js กัน

#### A* Algorithm คืออะไร?

A* Algorithm เป็นส่วนหนึ่งของ class ของ algorithm ที่เราเรียกว่า Search Algorithm ที่ใช้ในการค้นหาชุดของการเคลื่อนที่จากจุดเริ่มต้นไปยังจุดสิ้นสุด ซึ่งช่วยระบุเส้นทางที่มีต้นทุนต่ำที่สุดหรือเร็วที่สุดในการเดินทาง โดย Algorithm นี้จะใช้แนวคิดที่เรียกว่า “Heuristic” เพื่อประเมินเส้นทางที่น่าจะไปถึงเป้าหมายได้เร็วที่สุด

#### ใช้แก้ปัญหาอะไร?

A* Algorithm ถูกใช้แก้ปัญหาการค้นหาเส้นทางในกราฟ โดยมีการนำไปประยุกต์ใช้ในหลายหมวดหมู่ของการพัฒนาซอฟต์แวร์ เช่น

- การนำทาง GPS

- เกมส์ที่มี AI สำหรับการเคลื่อนย้ายตัวละคร

- การจำลองสถานการณ์ (Simulation)

#### โครงสร้างหลักของ A* Algorithm

A* Algorithm ประกอบด้วยส่วนหลักๆ ดังนี้:

1. Open List: รายการของโหนดที่รอการตรวจสอบ 2. Closed List: รายการของโหนดที่ถูกตรวจสอบแล้ว 3. ค่า Heuristic (h(x)): ประมาณค่าระยะทางจากโหนดปัจจุบันไปยังเป้าหมาย 4. ค่า Cost (g(x)): ต้นทุนของเส้นทางตั้งแต่จุดเริ่มต้นจนถึงโหนดปัจจุบัน 5. ค่า F(x) = g(x) + h(x): ค่ารวมที่ใช้จัดลำดับการตรวจสอบโหนด

#### ตัวอย่างโค้ด A* Algorithm ใน Next.js

เราจะสร้างฟังก์ชันค้นหาเส้นทางโดยใช้ Next.js เป็นพื้นฐาน ต่อไปนี้คือโครงร่างโดยย่อ:

 const aStarSearch = (startNode, endNode, grid) => {
  const openList = [];
  const closedList = new Set();
  openList.push(startNode);

  while (openList.length > 0) {
    let currentNode = openList[0];
    let currentIndex = 0;

    for (let i = 1; i < openList.length; i++) {
      if (openList[i].f < currentNode.f) {
        currentNode = openList[i];
        currentIndex = i;
      }
    }

    openList.splice(currentIndex, 1);
    closedList.add(currentNode);

    if (currentNode === endNode) {
      const path = [];
      let current = currentNode;
      while (current.parent) {
        path.push(current);
        current = current.parent;
      }
      return path.reverse();
    }

    currentNode.neighbors.forEach(neighbor => {
      if (closedList.has(neighbor) || !neighbor.walkable) return;

      const tentativeG = currentNode.g + 1;

      if (!openList.includes(neighbor)) {
        openList.push(neighbor);
      } else if (tentativeG >= neighbor.g) {
        return;
      }

      neighbor.g = tentativeG;
      neighbor.h = heuristic(neighbor, endNode);
      neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
      neighbor.parent = currentNode;
    });
  }

  return [];
};

const heuristic = (node, endNode) => {
  return Math.abs(node.x - endNode.x) + Math.abs(node.y - endNode.y);
};

#### Use-case ในโลกจริง

ในโลกจริง A* Algorithm ได้ถูกใช้ในการวางแผนนำทางสำหรับแอปพลิเคชัน GPS ซึ่งต้องการคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุดอย่างรวดเร็วและหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง นอกจากนี้ยังถูกนำไปใช้ในเกมส์คอมพิวเตอร์ เช่น ไทยลายโมบา ที่ตัวละครจำเป็นต้องหาทางเดินไปยังเป้าหมายข้ามสนามรบซึ่งซับซ้อนและมีอุปสรรคมากมาย

#### การวิเคราะห์ Complexity

Complexity ของ A* Algorithm:

- Worst-case time complexity: O(b^d) ซึ่ง b คือ branching factor และ d คือ depth ของทางออกที่ดีที่สุด - Space complexity: O(b^d) เหมือนกันในกรณีที่ต้องเก็บข้อมูลทั้งหมดใน open list และ closed list

#### ข้อดีและข้อเสียของ A* Algorithm

 

ข้อดี

:

- ประสิทธิภาพสูงในการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดได้อย่างถูกต้อง

- สามารถปรับแต่งได้ผ่าน heuristic function

 

ข้อเสีย

:

- เมื่อการค้นหามีขนาดใหญ่เกินไป อาจทำให้ resource ถูกใช้มาก

- การเลือก heuristic function ที่ไม่เหมาะสมสามารถลดประสิทธิภาพ

สุดท้าย หากคุณมีความสนใจในเรื่องของการพัฒนาโปรแกรมหรือ algorithm เพิ่มเติม เรายินดีต้อนรับให้คุณมาศึกษาเพิ่มเติมกับเราที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่ซึ่งมีครูและทรัพยากรคุณภาพสูงรอให้คุณสัมผัสประสบการณ์การเรียนรู้ที่แท้จริง.

 

 

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