เข้าใจ Greedy Algorithm: กลยุทธ์ที่ขยันขันแข็งในโลกของการเขียนโปรแกรม

 

เมื่อคุณเริ่มเข้าสู่วงการโปรแกรมมิ่ง เรามักจะเจอกับ Algorithm หรืออัลกอริธึมที่ช่วยให้เราสามารถหาคำตอบของปัญหาต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และหนึ่งในอัลกอริธึมที่สำคัญและน่าสนใจมาก คือ Greedy Algorithm ในบทความนี้ เราจะมาเจาะลึกเกี่ยวกับ Greedy Algorithm ที่ใช้ภาษา Kotlin ลงไปเพื่อสร้างสรรค์โค้ดที่ชัดเจน มาช่วยกันเรียนรู้ในเชิงลึกกันเถอะ!

 

Greedy Algorithm คืออะไร?

Greedy Algorithm หรืออัลกอริธึมที่มักจะเลือกสิ่งที่ดีที่สุดในขณะนั้น โดยที่ไม่ได้คำนึงถึงสิ่งที่อาจจะต้องสูญเสียในอนาคต คือแนวทางที่เราจะเลือกขั้นตอนในปัญหานั้น ๆ ซึ่งหมายถึงการเลือกในทางที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในเวลานั้น โดยอาจจะไม่ต้องเข้าถึงขั้นตอนทั้งหมดในปัญหานั้น เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในที่สุด

ตัวอย่างการนำไปใช้

: เราสามารถเห็นว่า Greedy Algorithm เป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการจัดการกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการเลือก เช่น ปัญหาการวางแผนการเดินทาง (Traveling Salesman Problem), ปัญหาการเลือกเงินเหรียญ เป็นต้น

 

การใช้งาน Greedy Algorithm ใน Kotlin

ให้เรามาดูกันว่า Greedy Algorithm จะทำงานอย่างไร โดยการยกตัวอย่างของปัญหาการเลือกเหรียญที่มีค่าภายในจำกัด โดยเราจะทำการสร้างฟังก์ชันที่คืนค่าจำนวนเหรียญที่ใช้ในการเปลี่ยนเงิน

 fun countCoins(coins: IntArray, amount: Int): Pair<Int, List<Int>> {
    var totalCoins = 0
    val coinList = mutableListOf<Int>()
    var remainingAmount = amount

    // เรียงเหรียญตามค่าเงินจากใหญ่ไปเล็ก
    coins.sortDescending()

    for (coin in coins) {
        while (remainingAmount >= coin) {
            remainingAmount -= coin
            totalCoins++
            coinList.add(coin)
        }
    }

    return Pair(totalCoins, coinList)
}

fun main() {
    val coins = intArrayOf(25, 10, 5, 1)
    val amount = 63
    val (totalCoins, coinList) = countCoins(coins, amount)

    println("จำนวนเหรียญที่ใช้: $totalCoins")
    println("รายการเหรียญที่ใช้: $coinList")
}

ในโค้ดข้างต้น เรากำหนดเหรียญเป็นค่าเงินที่เราต้องจัดการ และจำนวนเงินที่ต้องการเปลี่ยนเป็นเหรียญ โดยฟังก์ชัน `countCoins` จะคำนวณจำนวนเหรียญที่ใช้ในการเปลี่ยนจากเงินที่ให้มา

 

Use Cases ของ Greedy Algorithm ในโลกจริง

1. การจัดการเวลางาน: โดยการเลือกงานที่ให้เวลาสั้นที่สุดในการทำงาน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน 2. การใส่เหรียญในการจ่ายเงิน: ใช้อัลกอริธึมนี้ในการหาจำนวนเหรียญที่ต้องใช้ในการจ่าย ซึ่งจะช่วยลดจำนวนการใช้เหรียญที่ไม่น้อยลง 3. การจัดสรรทรัพยากร: เช่น การจัดสรรทรัพยากรในการส่งสินค้า การเลือกผู้จัดจำหน่ายที่สามารถให้ราคาต่ำสุดในขณะนั้น สามารถใช้ Greedy Algorithm เพื่อช่วยจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

Complexity Analysis ของ Greedy Algorithm

Time Complexity

ในตัวอย่างที่เราเสนอกล่าวไปก่อนหน้านี้ การเรียงเหรียญจะใช้เวลา O(n log n) และการวนลูปการจัดการเหรียญจะใช้เวลา O(n) ในภาพรวมจึงมีความซับซ้อนที่ประมาณ O(n log n)

Space Complexity

ในการเก็บเหรียญที่ใช้จะมีความซับซ้อนเป็น O(k) โดยที่ k คือจำนวนเหรียญที่ถูกใช้ไป ดังนั้นความซับซ้อนโดยรวมของอัลกอริธึมนี้จะอยู่ที่ O(n)

 

ข้อดีและข้อเสียของ Greedy Algorithm

ข้อดี

- ง่ายต่อการเข้าใจและนำไปใช้

- มีประสิทธิภาพสูงเมื่อใช้ในบางสถานการณ์

- ราบรื่นและไม่มีการใช้ทรัพยากรมากมายในการคำนวณเมื่อเทียบกับบางอัลกอริธึมอื่น ๆ

ข้อเสีย

- ไม่ใช่วิธีที่ได้ผลเสมอไป เพราะรักษาเฉพาะส่วนที่ดีที่สุดในขณะนั้น

- อาจทำให้ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในทั้งหมด

 

สรุปและเชิญชวนไปเรียนรู้ที่ EPT

Greedy Algorithm เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการแก้ไขปัญหาที่มีลักษณะเฉพาะ โดยเราได้เห็นหลาย ๆ แง่มุมของแนวทางนี้ ที่แม้จะมีทั้งข้อดีและข้อเสีย แต่เมื่อใช้ในเวลาที่ถูกต้องก็สามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ และที่สำคัญ การเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมนี้ ยังสามารถนำไปสู่การศึกษาเพิ่มเติมในด้านการเขียนโปรแกรมได้อีกด้วย

หากคุณต้องการรู้จักกับ Programming และ Algorithm ในเชิงลึก หรืออยากเรียนรู้ภาษา Kotlin ในการสร้างโค้ด คุณสามารถเข้ามาศึกษาที่ EPT (Expert Programming Tutor) ได้โดยตรง!สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนได้ที่นี่ มาร่วมสร้างอนาคตของคุณในโลกของโปรแกรมมิ่งกันเถอะ!

 

 

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