การค้นหาแบบลึกก่อน (Breadth First Search) ด้วย MATLAB: รู้จักกับอัลกอริธึมที่ใช้แก้ปัญหาที่หลากหลาย

 

ในโลกของการพัฒนาโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล อัลกอริธึมมีบทบาทสำคัญในการแก้ปัญหาต่าง ๆ หนึ่งในอัลกอริธึมที่โดดเด่นและมีประโยชน์มากคือ Breadth First Search (BFS) ซึ่งเป็นอัลกอริธึมในการค้นหาต้นไม้หรือกราฟ อัลกอริธึมนี้มีการทำงานที่น่าสนใจ ทำให้เราสามารถสำรวจเวิร์กโฟลว์ในหลาย ๆ ด้าน และสามารถนำไปใช้ในงานจริงหลายรูปแบบ

 

Breadth First Search คืออะไร?

Breadth First Search หรือที่เรียกว่า BFS เป็นอัลกอริธึมในการค้นหาที่ทำงานโดยการสำรวจแบบระดับ (level) คือการเริ่มจากจุดกำเนิด แล้วสำรวจทุก ๆ โหนดที่อยู่ในระดับเดียวกันก่อน แล้วจึงไปยังระดับถัดไป โดยทั่วไปจะใช้ในกราฟที่ไม่มีน้ำหนัก (unweighted) ซึ่งจะช่วยหาความสัมพันธ์ระหว่างโหนดต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

อัลกอริธึม BFS ทำงานอย่างไร?

1. เริ่มจากโหนดต้นทาง และทำการเพิ่มลงใน queue

2. ทำการวนลูป จนกว่า queue จะว่างเปล่า

- ดึงโหนดแรกออกจาก queue

- ทำการสำรวจโหนดเพื่อนบ้านทุกตัว

- เพิ่มโหนดเพื่อนบ้านที่ยังไม่ถูกเยี่ยมชมลงใน queue

3. ทำซ้ำจนหมด queue

 

Complexity ของอัลกอริธึม BFS

- Time Complexity: O(V + E)

โดยที่ V คือจำนวนโหนด และ E คือจำนวนเส้นเชื่อม

- Space Complexity: O(V)

เนื่องจากต้องเก็บโหนดที่อยู่ใน queue

 

ข้อดีและข้อเสียของ BFS

ข้อดี

- มีความเข้าใจง่ายต่อการประยุกต์ใช้และสามารถพบเห็นได้ทั่วไปในงานเกี่ยวกับการค้นหาและการวิเคราะห์โครงสร้างต่าง ๆ

- สามารถหาความสัมพันธ์ที่สั้นที่สุดในกราฟที่ไม่มีน้ำหนักได้

ข้อเสีย

- บางครั้ง BFS อาจใช้งานในพื้นที่หน่วยความจำเยอะขึ้น เนื่องจากจะต้องจัดเก็บโหนดทั้งหมดในระดับเดียวกัน

 

ตัวอย่างโค้ดใน MATLAB

 function bfs(graph, startNode)
    % Initialize a queue and add the start node
    queue = [];
    visited = zeros(1, length(graph)); % To keep track of visited nodes
    queue(end+1) = startNode; % Add start node to the queue
    visited(startNode) = 1; % Mark start node as visited

    while ~isempty(queue)
        % Dequeue a node
        currentNode = queue(1);
        queue(1) = []; % Remove first element of queue
        fprintf('Visited Node: %d\n', currentNode);

        % Iterate through all the neighbors of the current node
        for neighbor = find(graph(currentNode, :))
            if visited(neighbor) == 0 % If neighbor not visited
                queue(end+1) = neighbor; % Enqueue the neighbor
                visited(neighbor) = 1; % Mark as visited
            end
        end
    end
end

% ตัวอย่างการใช้ฟังก์ชัน
graph = [0 1 0 1 0;
         1 0 1 1 0;
         0 1 0 0 1;
         1 1 0 0 1;
         0 0 1 1 0];
startNode = 1;

bfs(graph, startNode);

ในโค้ดนี้ เรามีฟังก์ชัน `bfs` ที่รับกราฟและโหนดต้นทาง จากนั้นจะทำการเริ่มค้นหาตามแนวระดับ และแสดงผลโหนดที่เยี่ยมชมในแต่ละรอบ

 

Use Cases ในชีวิตจริง

1. เส้นทางการขนส่ง: BFS สามารถใช้ในการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดในระบบขนส่งสาธารณะ เช่น การหาสถานีรถไฟที่ใกล้ที่สุดจากจุดเริ่มต้น 2. การเชื่อมต่อในเครือข่ายคอมพิวเตอร์: ใช้ในการหาความสัมพันธ์ในเครือข่าย โดยสามารถหาสถานีที่เชื่อมต่อได้เร็วยิ่งขึ้นจากโหนดจุดเริ่มต้น 3. เกม: ใช้เพื่อค้นหาคำตอบที่ดีที่สุดในเกม เช่น เกมค้นหาของที่ซ่อนอยู่ในพื้นที่หรือในเกมเอเชีย

 

สรุป

ตัวอย่างการใช้ BFS ที่เราได้เรียนรู้กันในบทความนี้แสดงให้เห็นว่า อัลกอริธึมนี้มีความยืดหยุ่นและสามารถนำไปใช้ในหลายกรณี ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการจัดการกับความสัมพันธ์ในกราฟ ในอดีตที่ผ่านมา BFS ก็ได้ถูกนำไปใช้ในหลายประเด็นที่สำคัญ และยังคงเป็นเครื่องมือที่จำเป็นในหลาย ๆ ด้าน

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริธึมต่าง ๆ และเทคนิคการเขียนโปรแกรม มาลงทะเบียนเรียนกับ EPT เพื่อพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้ดียิ่งขึ้น!

 

 

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