รู้จัก Greedy Algorithm: อัลกอริธึมที่ช่วยให้ค้นหาข้อดีที่สุด

 

 

อธิบาย Greedy Algorithm คืออะไร?

Greedy Algorithm หรือ อัลกอริธึมใฝ่หาค่าที่ดีที่สุด เป็นวิธีการแก้ปัญหาที่ได้รับความนิยมในด้านการเขียนโปรแกรม โดยอัลกอริธึมนี้จะทำการเลือกสิ่งที่ดีที่สุดในขณะนั้น (local optimum) โดยแทบไม่คำนึงถึงผลที่ได้ในขั้นตอนต่อไป (global optimum) แนวทางการแก้ปัญหาแบบ Greedy ได้รับความนิยมในหลายๆ ด้าน เช่น การหาค่าที่น้อยที่สุดจากกลุ่มตัวเลข การจัดการทรัพยากร หรือแม้กระทั่งการเข้ารหัสข้อมูล

 

ใช้ในการแก้ปัญหาอะไร?

Greedy Algorithm เหมาะสำหรับปัญหาที่สามารถแบ่งเป็นย่อยๆ ได้และต้องการหาคำตอบที่ดีที่สุดในแต่ละช่วง เช่น ปัญหาการหาความคุ้มค่า (Knapsack Problem), การเลือกเหรียญที่มีมูลค่าสูงสุด (Coin Change Problem), การหาทางเดินที่สั้นที่สุด (Shortest Path Problem), และอื่นๆ

 

ตัวอย่าง Code ในภาษา Scala

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของ Greedy Algorithm ในการหาค่าที่น้อยที่สุดจากรายการเลข ซึ่งจะทำการเลือกตัวเลขที่น้อยกว่าจากรายการที่มีอยู่ โดยเราใช้ภาษา Scala เพื่อทำให้เข้าใจได้ง่ายยิ่งขึ้น

 object GreedyExample {
  def findMinValue(numbers: Array[Int]): Int = {
    var minValue = numbers(0) // ตั้งค่าตัวเลขน้อยที่สุดเริ่มต้น
    for (number <- numbers) {
      if (number < minValue) {
        minValue = number // อัปเดตค่าตัวเลขที่น้อยที่สุด
      }
    }
    minValue
  }

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val numbers = Array(34, 12, 56, 7, 90, 3, 53)
    println(s"ค่าตัวเลขที่น้อยที่สุดคือ: ${findMinValue(numbers)}")
  }
}

ในโค้ดตัวอย่างข้างต้น ฟังก์ชัน `findMinValue` ทำการวนลูปผ่านแต่ละตัวเลขในอาเรย์และอัปเดตค่าตัวเลขที่น้อยที่สุดถ้าตัวเลขในลูปมีค่าน้อยกว่าค่าตัวเลขที่น้อยที่สุดในขณะนั้น เมื่อวนครบแล้วเราจะได้ตัวเลขที่น้อยที่สุดในกลุ่ม

 

Use Case ในโลกจริง!

ลองนึกถึงการจัดการทรัพยากรในบริษัทหนึ่งที่ต้องการแบ่งส่วนการผลิตให้ดีที่สุดโดยใช้วัสดุที่มีอยู่ ตัวอย่างนี้สามารถใช้ Greedy Algorithm ในการเลือกวัสดุที่คุ้มค่า โดยคำนึงถึงราคาและคุณภาพ

นอกจากนี้ลักษณะการทำงานของ Greedy Algorithm ยังได้แก่การคำนวณค่าใช้จ่ายในการเดินทางในระบบโลจิสติกส์ โดยพยายามเลือกเส้นทางที่มีค่าผ่านทางต่ำที่สุด ณ ขณะนั้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่ง

 

Complexity Analysis

การวิเคราะห์ความซับซ้อนของ Greedy Algorithm ขึ้นอยู่กับรูปแบบของปัญหาที่กำลังแก้ไข ถ้าหากพิจารณาตัวอย่างโค้ดที่แสดงไปด้านบน ความซับซ้อนมีลักษณะเป็น O(n) เนื่องจากมีการวนลูปผ่านตัวเลขทั้งหมดในอาเรย์เพื่อหาค่าต่ำสุด

 

ข้อดีและข้อเสียของ Greedy Algorithm

ข้อดี:

1. เรียบง่ายและเข้าใจง่าย: Greedy Algorithm มีแนวคิดที่เข้าใจได้ง่าย ทำให้เหมาะกับการเรียนรู้ 2. ความเร็ว: โดยทั่วไปแล้วอัลกอริธึมนี้จะทำงานได้เร็วเมื่อเทียบกับอัลกอริธึมอื่นๆ เช่น Dynamic Programming 3. ใช้พื้นที่หน่วยความจำน้อย: เนื่องจากไม่จำเป็นต้องจัดเก็บสถานะทั้งหมดลงในหลักการของการเหยียบก้าวต่อไปแบบ Global

ข้อเสีย:

1. ไม่สามารถรับประกันคำตอบที่ดีที่สุด: Greedy Algorithm อาจเลือกวิธีที่ดีที่สุดในแต่ละขั้นตอน แต่ไม่สามารถรับประกันว่าผลลัพธ์สุดท้ายจะเป็นคำตอบที่ดีที่สุดเสมอไป 2. ไม่เหมาะสำหรับทุกปัญหา: หากปัญหาที่กำลังแก้ไขไม่สามารถที่จะหารูปแบบที่เป็น Greedy ได้ก็จะทำให้วิธีนี้นำไปสู่การหาคำตอบที่ไม่ถูกต้อง

 

สรุป

Greedy Algorithm นับว่าเป็นเครื่องมือด้านการเกิดปัญหาที่ทำให้การเขียนโปรแกรมสนุกและตื่นเต้น โดยเฉพาะคนที่รักในการแก้ปัญหา เราขอชวนให้ทุกคนเข้ามาศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่จะช่วยให้ท่านสร้างสรรค์แนวทางการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย รวมถึง Greedy Algorithm และอีกมากมาย!

ยินดีต้อนรับทุกคนที่สนใจเรียนรู้และเจาะลึกในโลกของการเขียนโปรแกรมที่ EPT!

 

 

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