วิเคราะห์และทำความรู้จักกับ Greedy Algorithm

 

ในโลกของการเขียนโปรแกรมและอัลกอริธึม เมื่อเราพบกับปัญหาที่ดูเหมือนจะซับซ้อนและต้องการวิธีแก้ไขที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ หนึ่งในอัลกอริธึมที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดก็คือ "Greedy Algorithm" หรือ อัลกอริธึมแบบโลภ ซึ่งมีหลักการทำงานอย่างง่าย ๆ คือ การเลือกทางเลือกที่ดีที่สุดในแต่ละขั้นตอน โดยไม่คิดถึงผลลัพธ์ในอนาคต

 

Greedy Algorithm คืออะไร?

Greedy Algorithm หรือ อัลกอริธึมแบบโลภ เป็นเทคนิคในการแก้ปัญหาที่ทำการตัดสินใจในแต่ละย่อยของปัญหาโดยเลือกทางเลือกที่ดีที่สุดในขณะนั้นเสมอ วิธีนี้มักจะใช้สำหรับการหาค่าประมาณที่ใกล้เคียงสุดกับคำตอบที่ถูกต้อง โดยไม่มีการดูเส้นทางในอนาคตว่าจะนำไปสู่ข้อสรุปอย่างไร

 

การใช้ Greedy Algorithm แก้ปัญหา

ตัวอย่างที่เราคุ้นเคยและเต็มไปด้วย Greedy Algorithm ได้แก่:

1. ปัญหาการเปลี่ยนเหรียญ (Coin Change Problem): หากเราต้องการสร้างเงินจำนวนหนึ่งด้วยเหรียญที่มีมูลค่าต่างกัน อัลกอริธึมนี้คือการเลือกเหรียญที่มีมูลค่าสูงสุดก่อน เพื่อประหยัดจำนวนเหรียญที่ใช้ 2. ปัญหาการจัดเรียง (Activity Selection Problem): ในการเลือกบทกิจกรรมเพื่อเข้าร่วมโดยไม่ให้ซ้อนทับกัน ก็ใช้หลักการ Greedy เพื่อเลือกกิจกรรมที่ใช้เวลาน้อยที่สุด

 

ตัวอย่างของโค้ดใน MATLAB

มาเริ่มที่การใช้ Greedy Algorithm เพื่อแก้ปัญหาการเปลี่ยนเหรียญกันดีกว่า โดยให้เราต้องการแปลงจำนวนเงินเป็นเหรียญที่มีมูลค่าต่างๆ

 function coins = coinChange(total, coinValues)
    coins = []; % สร้าง array เก็บจำนวนเหรียญ
    sortedValues = sort(coinValues, 'descend'); % จัดเรียงเหรียญจากมากไปน้อย

    for i = 1:length(sortedValues)
        while total >= sortedValues(i)
            total = total - sortedValues(i); % ลดจำนวนเงินเมื่อใช้เหรียญ
            coins = [coins sortedValues(i)]; % เก็บเหรียญที่ใช้ไป
        end
    end
end

% ตัวอย่างการเรียกใช้ฟังก์ชัน
totalAmount = 63; % จำนวนเงินทั้งหมด
coinValues = [25, 10, 5, 1]; % ค่าของเหรียญที่มี
result = coinChange(totalAmount, coinValues);

disp('เหรียญที่ต้องใช้:');
disp(result);

ในโค้ดนี้ เราสร้างฟังก์ชัน `coinChange` ที่รับเงินจำนวนหนึ่งและมูลค่าเหรียญที่เรามี จากนั้นทำการลดจำนวนเงินลงโดยเลือกเหรียญที่มีค่าใหญ่ที่สุดไปเรื่อย ๆ จนเงินหมด จนถึงขั้นตอนสุดท้ายเราก็จะได้รายชื่อเหรียญที่ใช้แล้ว

 

Usecase ในโลกจริง

การใช้ Greedy Algorithm ในโลกแห่งความจริงนั้นมีหลายตัวอย่าง เช่น

- การจัดการทรัพยากรในองค์กร: เช่น เมื่อทำการเลือกโครงการที่มีผลตอบแทนสูงสุดในแต่ละปี เราสามารถใช้ Greedy Algorithm เพื่อศึกษาว่าโครงการใดที่จะให้ผลกำไรสูงที่สุด และจัดสรรทรัพยากรไปที่นั้น - การค้นหาทางวิ่งใน GPS: การใช้ Greedy Algorithm เพื่อให้เลือกทางที่สั้นที่สุดในแต่ละจุดที่เปลี่ยนทิศทาง

 

การวิเคราะห์ Complexity

การวิเคราะห์เวลาใน Greedy Algorithm มักจะขึ้นอยู่กับวิธีการจัดเรียงและตรวจสอบค่าในแต่ละรอบ สำหรับตัวอย่างที่เราดูนี้ เวลาในการทำงานเป็น O(n log n) ซึ่ง n เป็นจำนวนเหรียญที่เรามี ส่วนการเลือกเหรียญที่ต้องการยังคงเป็น O(n) เมื่อเราเรียงอาร์เรย์เหรียญในที่สุด

 

ข้อดีและข้อเสียของ Greedy Algorithm

ข้อดี:

1. ความง่ายในการเข้าใจ: Greedy Algorithm มีแนวความคิดที่เรียบง่ายและมีหลักการที่เด่นชัด 2. ประหยัดเวลา: ในหลายเคส อัลกอริธึมนี้สามารถประมวลผลได้ไวและมีประสิทธิภาพ

ข้อเสีย:

1. ไม่ประกันความถูกต้อง: ผลลัพธ์ที่ได้อาจไม่ใช่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในหลายกรณี เช่น ปัญหาที่ต้องมีการวางแผนในอนาคต 2. ไม่เสถียร: การเลือกผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในขณะนั้นอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสมในที่สุด

 

แม้ว่า Greedy Algorithm นี้จะมีทั้งข้อดีและข้อเสีย แต่การเรียนรู้และเข้าใจการทำงานของอัลกอริธึมนี้เป็นสิ่งที่สำคัญมากสำหรับนักพัฒนาโปรแกรม!

หากคุณสนใจในการศึกษาโปรแกรมมิ่งต่อไป ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรที่เข้มข้นเพื่อเสริมสร้างทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ พร้อมทั้งการสอนอัลกอริธึมและเทคนิคการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ พร้อมเปิดโอกาสให้คุณเข้าสู่เส้นทางอาชีพในสายเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้น! มาเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ประสบความสำเร็จด้วยกันเถอะ!

 

 

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