การทำความเข้าใจ Randomized Algorithm ใน COBOL**

ในโลกของเขียนโปรแกรมและพัฒนาเทคโนโลยีต่าง ๆ “Randomized Algorithm” หรืออัลกอริธึมแบบสุ่มเป็นหนึ่งในแนวคิดที่น่าสนใจ และในบทความนี้เราจะพาไปทำความรู้จักกับมัน โดยใช้ภาษา COBOL ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่มีความเก่าแก่แต่ว่ายังคงมีการใช้งานในหลายระบบ

Randomized Algorithm คืออะไร?

อัลกอริธึมแบบสุ่ม (Randomized Algorithm) เป็นกลุ่มของอัลกอริธึมที่ใช้ความเป็นอิสระของตัวเลขสุ่มในการตัดสินใจในระหว่างการดำเนินการ โดยแต่ละรอบของการดำเนินการอาจได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน แต่มีแนวโน้มที่จะผลิตผลลัพธ์เฉลี่ยที่ถูกต้อง โดยอัลกอริธึมแบบสุ่มนี้มีการแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก:

การใช้งาน Randomized Algorithm

อัลกอริธึมแบบสุ่มมักถูกใช้ในหลายกรณี เช่น การค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก หรือการจัดทำข้อมูลที่มีข้อจำกัด อาทิเช่น การจัดเรียงข้อมูล และเพื่อทำให้การแก้ปัญหามีความรวดเร็วมากยิ่งขึ้น

Use Case ในโลกจริง

หนึ่งในตัวอย่างที่เด่นชัดคือการค้นหาข้อมูลในฐานข้อมูลที่ขนาดใหญ่ โดยใช้แนวคิดของ Randomized QuickSort ในการเรียงลำดับชุดข้อมูล การที่อัลกอริธึมนี้ใช้ตัวแปรสุ่มในการเลือก pivot ทำให้มีแนวโน้มที่จะทำให้การเรียงข้อมูลในหลายกรณีมีประสิทธิภาพดีกว่าการเรียงลำดับแบบดั้งเดิม

ตัวอย่าง Code ใน COBOL

มาตอนนี้เราจะมาดูตัวอย่างการเขียน Randomized QuickSort ในภาษา COBOL โดยวิเคราะห์ที่มีความเรียบง่าย แต่สามารถแสดงให้เห็นถึงแนวคิดทั้งหมดได้ นี่คือโค้ดตัวอย่าง:

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. RandomizedQuickSort.

       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01  Numbers      PIC 9(3) OCCURS 100.
       01  ArraySize    PIC 9(3) VALUE 100.
       01  I            PIC 9(3).
       01  J            PIC 9(3).
       01  Pivot        PIC 9(3).
       01  Temp         PIC 9(3).
       01  LowerBound   PIC 9(3) VALUE 1.
       01  UpperBound   PIC 9(3).

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-LOGIC.
           PERFORM INITIALIZE-NUMBERS
           DISPLAY "Before Sorting: "
           PERFORM DISPLAY-NUMBERS
           MOVE 1 TO UpperBound
           PERFORM RANDOMIZED-QUICK-SORT USING LowerBound UpperBound
           DISPLAY "After Sorting: "
           PERFORM DISPLAY-NUMBERS
           STOP RUN.

       INITIALIZE-NUMBERS.
           PERFORM VARYING I FROM 1 BY 1 UNTIL I > ArraySize
               MOVE FUNCTION RANDOM(100) TO Numbers(I)
           END-PERFORM.

       RANDOMIZED-QUICK-SORT USING LowerBound UpperBound.
           IF LowerBound < UpperBound
               MOVE FUNCTION RANDOM(UpperBound - LowerBound + 1) + LowerBound TO Pivot
               PERFORM PARTITION USING LowerBound UpperBound Pivot
               PERFORM RANDOMIZED-QUICK-SORT USING LowerBound J
               PERFORM RANDOMIZED-QUICK-SORT USING J + 1 UpperBound
           END-IF.

       PARTITION USING LowerBound UpperBound Pivot.
           MOVE Numbers(Pivot) TO Temp
           MOVE LowerBound TO I
           MOVE UpperBound TO J
           PERFORM UNTIL I > J
               PERFORM UNTIL Numbers(I) <= Temp
                   ADD 1 TO I
               END-PERFORM
               PERFORM UNTIL Numbers(J) >= Temp
                   SUBTRACT 1 FROM J
               END-PERFORM
               IF I <= J
                   MOVE Numbers(I) TO Numbers(J)
                   MOVE Numbers(J) TO Numbers(I)
                   ADD 1 TO I
                   SUBTRACT 1 FROM J
               END-IF
           END-PERFORM
           MOVE Temp TO Numbers(I).

       DISPLAY-NUMBERS.
           PERFORM VARYING I FROM 1 BY 1 UNTIL I > ArraySize
               DISPLAY Numbers(I)
           END-PERFORM.

การวิเคราะห์ Complexity

การวิเคราะห์ความซับซ้อนของ Randomized QuickSort ในทางทฤษฎีจะมีความซับซ้อนเฉลี่ยอยู่ที่ O(n log n) ซึ่งถือว่ามีประสิทธิภาพในการเรียงลำดับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามในกรณีที่ไม่เป็นที่นิยม (worst-case) ความซับซ้อนอาจสูงถึง O(n²) แต่การเลือก pivot แบบสุ่มช่วยลดโอกาสในการเกิดกรณีที่เลวร้ายนี้

ข้อดีและข้อเสียของ Randomized Algorithm

ข้อดี:

- ประสิทธิภาพสูงเมื่อใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

- ทำให้การประมวลผลเร็วขึ้นเนื่องจากกรณีเลวร้ายมีโอกาสต่ำที่จะเกิดขึ้น

ข้อเสีย:

- ผลลัพธ์ที่ได้ไม่สามารถการันตีได้ว่าเป็นผลลัพธ์ที่ถูกต้องเสมอ (โดยเฉพาะใน Monte Carlo)

- อาจต้องการการจัดการตนเองในส่วนของการสุ่ม ซึ่งอาจทำให้ซับซ้อนในบางกรณี

สรุป

Randomized Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในโลกของการเขียนโปรแกรมที่มีความต้องการความเร็วในการประมวลผล ด้วยการใช้ภาษา COBOL ในการนำเสนอ คุณสามารถเข้าใจได้ถึงแนวคิดและการทำงานของอัลกอริธึมแบบสุ่มนี้ หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ programming อย่างลึกซึ้งมากขึ้น ขอเชิญชวนทุกคนมาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งเป็นสถานที่ที่เหมาะสมสำหรับการเรียนรู้ ไม่เพียงแต่เพื่อเป็นนักเขียนโปรแกรมแต่ยังเป็นนักคิดเชิงวิเคราะห์ที่มีคุณค่าในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีในปัจจุบัน!

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