รู้จักกับ Greedy Algorithm: สูตรสำเร็จในการตัดสินใจ

 

 

Greedy Algorithm คืออะไร?

Greedy Algorithm หรืออัลกอริธึมที่ให้ผลประโยชน์ในระยะสั้น คือวิธีการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่เลือกทำสิ่งที่ดีที่สุด ณ ขณะนั้น ถือเป็นแนวทางในวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ใช้อัลกอริธึม เพื่อหาคำตอบที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาที่กำลังพบอยู่ ในแต่ละขั้นตอนจะเลือกทางออกที่มีค่าใช้จ่ายต่ำสุดหรือให้ค่าผลตอบแทนสูงสุดซึ่งอาจนำไปสู่การทำงานที่ดีที่สุดในที่สุด

Greedy Algorithm นั้นเหมาะสมกับปัญหาที่มีโครงสร้างทางเลือกที่เป็นอันดับที่ดีที่สุด ซึ่งจะถูกเรียกว่า “Optimal Substructure” และแน่นอนว่าต้องมี “Greedy Choice Property” กล่าวคือ เมื่อตัดสินใจเลือกอะไรไปแล้ว จะไม่ส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจในอนาคต

 

ตัวอย่างการใช้งาน

Greedy Algorithm อาจนำไปใช้ในการแก้ปัญหาหลายอย่าง เช่น:

1. ปัญหาการเปลี่ยนเหรียญ (Coin Change Problem): วิธีการที่ดีที่สุดในการสร้างจำนวนเงินโดยการใช้เหรียญที่มีค่า 2. การหาค่าสัมประสิทธิ์ในปัญหาการคัดเลือกวัตถุ (Fractional Knapsack Problem): การเลือกวัตถุที่มีน้ำหนักและค่าต่างๆ เพื่อนำใส่ในกระเป๋าแบบให้ขึ้นอยู่กับน้ำหนักสูงสุด 3. ปัญหาการสร้างต้นไม้สืบค้นที่ต่ำสุด (Minimum Spanning Tree): ในการสร้างเครือข่ายที่มีต้นทุนต่ำสุดในการเชื่อมต่อ

 

ตัวอย่างโค้ดในภาษา Objective-C

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างโค้ดภาษา Objective-C ที่แสดงการใช้ Greedy Algorithm ในปัญหาการเปลี่ยนเหรียญ

 #import <Foundation/Foundation.h>

@interface CoinChange : NSObject
- (void)coinChange:(NSArray *)coins total:(NSInteger)total;
@end

@implementation CoinChange

- (void)coinChange:(NSArray *)coins total:(NSInteger)total {
    // sort the coins in descending order
    NSArray *sortedCoins = [coins sortedArrayUsingComparator:^NSComparisonResult(id obj1, id obj2) {
        return [obj2 compare:obj1];
    }];

    NSMutableDictionary *coinUsage = [NSMutableDictionary dictionary];

    for (NSNumber *coin in sortedCoins) {
        NSInteger coinValue = [coin integerValue];
        NSInteger count = total / coinValue;
        if (count > 0) {
            [coinUsage setObject:@(count) forKey:coin];
            total -= count * coinValue;
        }
    }

    NSLog(@"Coins used: %@", coinUsage);
}

@end

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        CoinChange *changer = [[CoinChange alloc] init];
        NSArray *coins = @[@25, @10, @5, @1]; //เหรียญที่มีอยู่
        NSInteger total = 63; //จำนวนเงินรวม
        [changer coinChange:coins total:total];
    }
    return 0;
}

ในโค้ดด้านบน เราเพียงแค่ใช้เหรียญที่มีอยู่เพื่อให้ครบตามจำนวนที่ตั้งไว้ โดยเลือกเหรียญที่มีค่ามากที่สุดในแต่ละรอบ ซึ่งเรียกได้ว่าเป็น Greedy Choice

 

การวิเคราะห์ความซับซ้อน (Complexity Analysis)

1. เวลา (Time Complexity): การเรียงลำดับหมายเลขเหรียญมีความซับซ้อน O(n log n) เพื่อให้เราเลือกเหรียญแบบ Greedy ขึ้นอยู่กับว่าระยะเวลาในการเข้าถึงข้อมูลเร็วเพียงใด 2. พื้นที่ (Space Complexity): ใช้พื้นที่ในการเก็บค่าสามารถใช้ O(n) หากเราพูดถึงจำนวนเหรียญที่ใช้

 

ข้อดีและข้อเสียของ Greedy Algorithm

ข้อดี:

- ง่ายและเร็ว: เมื่อเปรียบเทียบกับอัลกอริธึมที่ซับซ้อน การเลือกแบบ Greedy ทำให้สามารถได้คำตอบได้เร็ว

- ลดเวลาและค่าสูงสุดในการประมวลผล โดยเฉพาะในระบบที่ข้อมูลใหญ่

ข้อเสีย:

- มักจะไม่สามารถหาคำตอบที่ดีที่สุด: บางครั้งการเลือกในทันทีอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ดีในที่สุด

- ต้องอาศัยการออกแบบปัญหาที่ถูกต้องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ด้วยเหตุนี้การวิเคราะห์แบบ Greedy จึงสำคัญ

 

สรุป

Greedy Algorithm ถือเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจเงื่อนไขของปัญหาว่ามันมีทางเลือกที่ดีที่สุดในแต่ละขั้นตอนและผลที่ได้จะเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดด้วยหรือไม่

หากคุณเป็นคนหนึ่งที่สนใจเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและต้องการนำ Greedy Algorithm และแนวคิดอื่นๆ ไปพัฒนาต่อ คลาสเรียนที่ EPT จะทำให้คุณได้สร้างพื้นฐานที่ดีในศิลปะของการเขียนโปรแกรม อย่ารอช้า ลุยกันได้แล้ววันนี้!

 

 

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