ทำความเข้าใจกับ Greedy Algorithm ในภาษา Delphi Object Pascal

 

 

Greedy Algorithm คืออะไร?

Greedy Algorithm หรือ อัลกอริธึมแบบละโมบ เป็นเทคนิคในการแก้ไขปัญหาที่ทำงานได้เร็ว โดยการเลือกทำการตัดสินใจที่ดีที่สุดในแต่ละขั้นตอน โดยไม่พิจารณาผลลัพธ์ของการตัดสินใจในอนาคต ซึ่งทำให้ Greedy Algorithm เหมาะสำหรับปัญหาที่สามารถแยกเป็นส่วนย่อย ๆ และสามารถทำการแก้ไขได้ทีละส่วน

 

ตัวอย่างของปัญหาที่สามารถใช้ Greedy Algorithm

1. การเปลี่ยนเหรียญ (Coin Change Problem)

ปัญหานี้เกี่ยวข้องกับการหาจำนวนเหรียญที่น้อยที่สุดเพื่อนำมาผสมให้ได้เป็นจำนวนเงินที่ต้องการ โดยอาศัยการเลือกเหรียญที่มีมูลค่าสูงสุดของจำนวนเงินที่เหลืออยู่

2. ปัญหาการจัดตารางเวลา (Activity Selection Problem)

การเลือกกิจกรรมที่สามารถเกิดขึ้นได้มากที่สุด โดยที่การกิจกรรมแต่ละอันไม่ทับซ้อนกัน

 

ตัวอย่างโค้ดการแก้ปัญหา Coin Change ด้วย Delphi Object Pascal

เราจะมาเขียนโค้ดที่ใช้การเปลี่ยนเหรียญเบื้องต้นในภาษา Delphi Object Pascal โดยให้กำหนดเหรียญและจำนวนเงินที่เราต้องการเปลี่ยน:

 program CoinChange;

uses crt;

var
  coins: array[1..3] of integer = (1, 3, 4); // มูลค่าเหรียญที่ใช้
  amount, i, j, count: integer;
  dp: array[0..100] of integer;

begin
  clrscr;

  write('Enter the amount to change: ');
  readln(amount);

  // กำหนดจำนวนเหรียญแรกว่าไม่เป็นไปได้
  for i := 1 to amount do
    dp[i] := MaxInt;

  dp[0] := 0; // ค่าเหรียญ 0 คือ 0 เหรียญ

  // เริ่มการเข้าถึงการเปลี่ยนเหรียญ
  for i := 1 to 3 do
  begin
    for j := coins[i] to amount do
    begin
      if dp[j - coins[i]] + 1 < dp[j] then
      begin
        dp[j] := dp[j - coins[i]] + 1;
      end;
    end;
  end;

  // แสดงผลจำนวนเหรียญที่น้อยที่สุด
  if dp[amount] = MaxInt then
    writeln('Not possible to make change')
  else
    writeln('Minimum coins needed: ', dp[amount]);

  readln;
end.

การวิเคราะห์ Complexity

1. Time Complexity: O(n * m) โดยที่ n คือ จำนวนเหรียญ และ m คือ จำนวนเงินที่จะทำการเปลี่ยน 2. Space Complexity: O(m) เนื่องจากเราต้องใช้แถว dp เพื่อเก็บข้อมูล

 

ข้อดีและข้อเสียของ Greedy Algorithm

ข้อดี:

1. ความรวดเร็ว: เนื่องจากการเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุดในทุกขั้นตอน ทำให้ได้ผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว 2. ใช้งานง่าย: โค้ดมักจะมีความเรียบง่ายและเข้าใจง่าย

ข้อเสีย:

1. ไม่มั่นใจในผลลัพธ์: Greedy Algorithm ไม่สามารถทำให้มั่นใจได้ว่า ผลลัพธ์ที่ได้คือผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เนื่องจากมันไม่พิจารณาการตัดสินใจในอนาคต 2. ใช้งานได้ในบางกรณีเท่านั้น: ไม่เหมาะสำหรับปัญหาที่มีลักษณะซับซ้อนหรือมีข้อกำหนดที่หลากหลาย

 

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

การจัดการงานในโปรเจกต์

เมื่อเราทำการควบคุมงานในแต่ละโปรเจกต์ แนวทางในการจัดลำดับการทำงานโดยเลือกทำงานที่มีความสำคัญสูงสุดในช่วงเวลาที่กำหนด เป็นตัวอย่างที่ดีของการนำ Greedy Algorithm มาใช้

การจัดการการเดินทาง (Traveling Salesman Problem)

เมื่อเราต้องการหาทางที่สั้นที่สุดเพื่อเดินทางไปยังจุดหมายหลายจุด กิจกรรมให้เลือกเมืองที่อยู่ใกล้ที่สุดในทุกจุดที่เรามี ทำให้เราสามารถใช้ Greedy Algorithm เพื่อลดระยะทางที่เดินทางได้

 

เชิญชวนการศึกษาที่ EPT

หากคุณสนใจในโลกของการเขียนโปรแกรม ตั้งแต่การใช้งานอัลกอริธึมเบื้องต้น จนถึงแนวคิดที่ซับซ้อนมากขึ้น เราขอเชิญคุณมาศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่นี่เรามีการสอนที่คัดสรรโดยผู้เชี่ยวชาญเพื่อให้คุณได้เรียนรู้และพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณอย่างแท้จริง! คุณจะสามารถเรียนรู้การใช้ Greedy Algorithm และอีกมากมายในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และสนุกสนาน

เริ่มต้นการเดินทางในการเป็นผู้พัฒนาโปรแกรมที่มืออาชีพ กับ EPT กันเถอะ!

 

 

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