การค้นหาแบบกว้าง (Breadth First Search - BFS) ใน ABAP

 

การค้นหาแบบกว้าง (Breadth First Search - BFS) เป็นอัลกอริธึมที่ใช้ในการค้นหาและสำรวจกราฟ เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการหาค่าที่ดีที่สุดในโครงสร้างข้อมูลแบบกราฟ เช่น การค้นหาช่องทางไปยังจุดหมายในแผนที่ ระบบเราจะทำการสำรวจจากจุดเริ่มต้น (เริ่มที่โหนดแรก) แล้วสำรวจทุกๆ โหนดของระดับเดียวกันก่อนแล้วจึงค่อยไปสำรวจโหนดในระดับถัดไป

#### ทำไมเราถึงใช้ BFS?

อัลกอริธึม BFS มีการใช้งานที่หลากหลาย เช่น:

1. ค้นหาเส้นทางในแผนที่: ในการหาทางที่ดีที่สุดจากจุด A ไปยังจุด B 2. ตรวจสอบความเชื่อมโยงในกราฟ: ใช้ในโซเชียลเน็ตเวิร์กเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล 3. เล่นเกม: เส้นทางที่ดีที่สุดในการเคลื่อนที่ในเกม 4. อัลกอริธึมสำหรับการแบ่งประเภท: การค้นหาองค์ประกอบในข้อมูลที่มีลักษณะเป็นเลเยอร์

#### ตัวอย่าง Code ใน ABAP สำหรับ BFS

มาดูโค้ดตัวอย่างที่นำเสนอการใช้งาน BFS ในภาษา ABAP กัน:

 CLASS lhc_bfs DEFINITION.
  PUBLIC SECTION.
    METHODS: bfs IMPORTING iv_start_vertex TYPE i.
  PRIVATE SECTION.
    DATA: it_graph TYPE STANDARD TABLE OF i WITH EMPTY KEY,
          it_visited TYPE STANDARD TABLE OF i WITH EMPTY KEY.

ENDCLASS.

CLASS lhc_bfs IMPLEMENTATION.

  METHOD bfs.
    DATA: lt_queue TYPE TABLE OF i,
          lv_current_vertex TYPE i,
          lv_next_vertex TYPE i.

    " ทำการ queue จุดเริ่มต้น
    APPEND iv_start_vertex TO lt_queue.
    APPEND iv_start_vertex TO it_visited.

    WHILE lt_queue IS NOT INITIAL.
      READ TABLE lt_queue INTO lv_current_vertex INDEX 1.
      DELETE lt_queue INDEX 1.

      " แสดงว่าฮาตามที่เราค้นหา
      WRITE: / 'Visiting:', lv_current_vertex.

      " ทำการค้นหาจุดถัดไปในกราฟ
      LOOP AT it_graph INTO lv_next_vertex WHERE key = lv_current_vertex.
        IF line_exists( it_visited[ table_index = lv_next_vertex ] ) = abap_false.
          APPEND lv_next_vertex TO lt_queue.
          APPEND lv_next_vertex TO it_visited.
        ENDIF.
      ENDLOOP.
    ENDWHILE.

  ENDMETHOD.

ENDCLASS.

#### ความซับซ้อน (Complexity)

- เวลาความซับซ้อน (Time Complexity): O(V + E) โดยที่ V คือจำนวนโหนดและ E คือจำนวนขอบในกราฟ - พื้นที่ความซับซ้อน (Space Complexity): O(V) ในกรณีที่ต้องเก็บข้อมูลโหนดอยู่ในหน่วยความจำในกรณีของการเดินทางในกราฟ

#### ข้อดีและข้อเสียของ BFS

 

ข้อดี:

1. ค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดในกราฟที่ไม่มีน้ำหนัก

2. ประสิทธิภาพในการค้นหาข้อมูลในกราฟที่มีขนาดใหญ่

3. ไม่สูญเสียข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโหนดที่ไม่สามารถเข้าถึงได้

 

ข้อเสีย:

1. อาจใช้หน่วยความจำมากเมื่อกราฟมีขนาดใหญ่

2. ความเร็วอาจช้ากว่า Depth First Search (DFS) ในบางกรณี

#### Use Case ในโลกจริง

ซอฟต์แวร์ขนส่งเช่น Google Maps, Waze หรือระบบนำทางต่างๆ เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ใช้ BFS ในการค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดระหว่างจุดหมายและช่วยค้นหาทางลัดที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับผู้ขับขี่ นอกจากนี้ เกมต่างๆ เช่น เกมไขปริศนา หรือ เกมต่อสู้ในกรณีที่มีการพัฒนา AI ผู้เล่นก็ควรใช้ BFS เพื่อสร้างทางเลือกที่ดีที่สุดในการดำเนินการต่างๆ

#### สรุป

การค้นหาแบบกว้าง (BFS) เป็นอัลกอริธึมที่ทรงพลังและมีประโยชน์สำหรับการค้นหาและการสำรวจโครงสร้างกราฟ ที่ช่วยให้ค้นพบสิ่งใหม่ๆ ในโลกของการเขียนโปรแกรม การเรียนรู้ BFS ในภาษา ABAP สามารถเป็นก้าวแรกที่ดีในการพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมของคุณที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) พร้อมทั้งศึกษาวิธีการใช้อัลกอริธึมต่างๆ ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้

หากคุณต้องการที่จะพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้ดีขึ้น หรือมีความใฝ่ฝันที่จะเป็นนักพัฒนาโปรแกรมมืออาชีพ อย่าลังเลที่จะเข้าศึกษาที่ EPT ในปัจจุบัน!

 

 

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