ค้นหาลึก: ทำความรู้จักกับ Depth First Search (DFS) ในภาษา ABAP

 

การเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมที่เป็นที่นิยมเป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในยุคปัจจุบัน ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับ Depth First Search (DFS) ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่ใช้ในการค้นหาหรือการทำงานกับกราฟ ด้วยการใช้ภาษา ABAP เป็นตัวอย่างให้เห็นชัดเจนมากยิ่งขึ้น

 

อะไรคือ Depth First Search (DFS)?

Depth First Search (DFS) เป็นอัลกอริธึมที่ใช้สำหรับการค้นหาในกราฟหรือป่า (tree) โดยอาศัยหลักการในการเดินทางไปยังลูกของโหนดหนึ่งในกราฟก่อน แล้วจึงกลับไปสำรวจโหนดอื่น ๆ ซึ่งการค้นหาในลักษณะนี้จะเดินไปในลึกที่สุดก่อนที่จะย้อนกลับมา ซึ่งเรียกว่า "การค้นหาลึก"

 

การใช้ DFS แก้ปัญหา

DFS สามารถใช้ในการแก้ปัญหาได้หลากหลาย โดยเฉพาะในการค้นหาทางในกราฟ เช่น การค้นหาเส้นทางในเกม การจัดโครงสร้างข้อมูล อย่างเช่น การหาตำแหน่งในฐานข้อมูล และการหาค่าคืนในเกมกระดานที่เป็นรูปแบบกราฟ เป็นต้น

Use Case ในโลกจริง

หนึ่งในตัวอย่าง use case ที่เราอาจเจอได้คือ ระบบนำทาง GPS ที่ต้องการค้นหาทางที่เร็วที่สุดจากจุดหนึ่งไปยังจุดหนึ่งในระยะทางที่มีความไม่แน่นอน การใช้ DFS เราสามารถสำรวจเส้นทางที่เป็นไปได้ในทิศทางลึกเพื่อหาทางที่เหมาะสมที่สุด

 

โครงสร้างของ DFS ใน ABAP

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างโค้ดที่แสดงการทำงานของ DFS บนกราฟในภาษาซี:

 DATA: lt_graph TYPE TABLE OF string,
      lt_visited TYPE TABLE OF string,
      lv_start_node TYPE string.

" กำหนดกราฟ
lt_graph = VALUE #(
  'A' = VALUE #( 'B' 'C' )
  'B' = VALUE #( 'D' )
  'C' = VALUE #( 'E' 'F' )
  'D' = VALUE #( )
  'E' = VALUE #( )
  'F' = VALUE #( )
).

" ฟังก์ชัน DFS
FORM DFS USING lv_node TYPE string.
  " เช็คว่าโหนดนั้นถูกเยี่ยมชมแล้วหรือไม่
  IF lv_node IN lt_visited.
    RETURN.
  ENDIF.

  " เพิ่มโหนดที่เยี่ยมชมแล้ว
  APPEND lv_node TO lt_visited.
  WRITE: / lv_node.

  " เยี่ยมชมโหนดลูก
  LOOP AT lt_graph[ lv_node ] INTO DATA(lv_child).
    PERFORM DFS USING lv_child.
  ENDLOOP.
ENDFORM.

" เริ่มต้นการค้นหา
lv_start_node = 'A'.
PERFORM DFS USING lv_start_node.

ในโค้ดด้านบน เราสร้างกราฟด้วยการจัดเก็บข้อมูลในแบบตารางและสร้างฟังก์ชัน DFS เพื่อสำรวจโหนดต่าง ๆ โดยเราตรวจสอบโหนดที่เราเยี่ยมชมแล้วไม่ให้เยี่ยมชมซ้ำ และทำการเยี่ยมชมโดยเรียกฟังก์ชัน DFS โดยใช้โหนดลูก

 

วิเคราะห์ Complexity

1. Time Complexity:

DFS มีเวลาในการทำงานในลักษณะ O(V + E) ซึ่ง V คือจำนวนโหนด (vertices) และ E คือจำนวนขอบ (edges) ซึ่งแสดงถึงความซับซ้อนของข้อมูลที่ DFS สามารถจัดการได้

2. Space Complexity:

ความซับซ้อนของพื้นที่ใน DFS จะอยู่ที่ O(V) ในกรณีที่เก็บโหนดที่เยี่ยมชมแล้วไว้ในสแตก

 

ข้อดีและข้อเสียของ DFS

ข้อดี:

- ใช้ทรัพยากรต่ำ: DFS ใช้พื้นที่และเวลาน้อยกว่าการค้นหาเชิงกว้าง (BFS) ในกรณีของกราฟที่มีโหนดน้อยกว่ามาก - เหมาะสำหรับการค้นหาที่มีความลึก: DFS เหมาะสำหรับกราฟที่มีโหนดสำคัญอยู่ที่ระดับลึกภายใน

ข้อเสีย:

- สินค้าดีเยี่ยมแต่ไม่แน่นอน: DFS อาจไม่พบเส้นทางที่สั้นที่สุดในบางกรณี เช่น หากเส้นทางที่ลึกที่สุดไม่ใช่เส้นทางที่สั้นที่สุด - สามารถประสบปัญหาการชนะ: หากไม่มีการจัดการลูปหรือข้อกำหนดที่เหมาะสม อาจทำให้เกิดปัญหา infinite loop ได้

 

สรุป

Depth First Search (DFS) เป็นอัลกอริธึมที่มีคุณค่าในการค้นหาข้อมูลในกราฟและเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับนักพัฒนา ตั้งแต่การออกแบบโปรแกรม การสร้างฐานข้อมูล และการพัฒนาเกมต่าง ๆ การเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมและการใช้ภาษา ABAP เป็นสิ่งที่เหล่านักพัฒนาควรพิจารณา

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการใช้เทคนิคต่าง ๆ ในการพัฒนาโปรแกรมอย่าลืมเข้าร่วมเรียนรู้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพื่อเสริมสร้างทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น!

 

 

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