Voronoi Diagram ในภาษา ABAP: ทำความรู้จักและใช้งานจริง

 

 

Voronoi Diagram คืออะไร?

Voronoi Diagram เป็นเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการแบ่งพื้นที่ออกเป็นส่วนต่าง ๆ บนพื้นฐานของระยะทางจากจุดที่กำหนดในพื้นที่นั้น ๆ โดยที่แต่ละเซลล์ใน Voronoi Diagram จะประกอบด้วยจุดทั้งหมดที่ใกล้เคียงกับจุดศูนย์กลาง (หรือ Vertex) ที่กำหนดมากที่สุด ซึ่งเทคนิคนี้มีการนำไปใช้ในหลากหลายแวดวง เช่น การวางแผนและพัฒนาเมือง, ระบบเครือข่ายคมนาคม, สาธารณสุข ฯลฯ

 

การสมัครใช้ Voronoi Diagram

งานหลักของ Voronoi Diagram คือการทำให้เราสามารถตัดสินใจหรืองานที่ต้องการพื้นที่ให้คุ้มค่ามากที่สุด ตัวอย่างการใช้งาน เช่น:

- การจัดหา: เมื่อต้องการตั้งศูนย์บริการในพื้นที่ใหม่, Voronoi Diagram สามารถช่วยกำหนดว่าศูนย์บริการแห่งใดจะให้การบริการที่ดีที่สุดสำหรับลูกค้าในพื้นที่ต่าง ๆ โดยการคำนวณระยะทาง

- การวางแผนเมือง: ใช้ในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ถนน, โรงเรียน, โรงพยาบาล เพื่อประกันว่าประชาชนสามารถเข้าถึงได้ง่าย และมีการกระจายตัวอย่างธรรมชาติ

 

Algorithm สำหรับ Voronoi Diagram

มาลองทำความรู้จักกับขั้นตอนการสร้าง Voronoi Diagram กัน โดยปกติแล้ว เราสามารถใช้การคำนวณที่สัมพันธ์กับ "Delaunay triangulation" เพื่อสร้าง Voronoi Diagram (ที่มีสัมพันธ์กัน) แต่วันนี้เราจะนำเสนอวิธีการอย่างง่ายเพื่อสร้าง Voronoi Diagram โดยใช้ภาษา ABAP:

 TYPES: BEGIN OF point,
         x TYPE i,
         y TYPE i,
       END OF point.

DATA: lt_points TYPE TABLE OF point,
      lt_voronoi TYPE TABLE OF point,
      lv_distance TYPE i.

" Data Sample
APPEND VALUE #( x = 0 y = 0 ) TO lt_points.
APPEND VALUE #( x = 5 y = 5 ) TO lt_points.
APPEND VALUE #( x = 10 y = 0 ) TO lt_points.

" Main Loop for Voronoi
LOOP AT lt_points INTO DATA(ls_point).
  LOOP AT lt_points INTO DATA(ls_voronoi).
    lv_distance = ABS( ls_point-x - ls_voronoi-x ) + ABS( ls_point-y - ls_voronoi-y ).

    " Calculate Voronoi cells by nearest distance
    " Add your logic of comparison and storing result
  ENDLOOP.
ENDLOOP.

 

การวิเคราะห์ Complexity

- เวลาของการคำนวณ (Time Complexity): โดยทั่วไปแล้วการสร้าง Voronoi Diagram มี Complexity อยู่ที่ O(n log n) สำหรับกรณีที่ใช้ Delaunay triangulation แต่อีกวิธีที่เรานำเสนอในโค้ดนั้นเป็น O(n^2) ซึ่งเหมาะสมสำหรับจำนวนจุดที่มีขนาดเล็กเท่านั้น

- พื้นที่ของการจัดเก็บ (Space Complexity): การใช้ Voronoi Diagram จะต้องการพื้นที่จัดเก็บที่เท่ากับขนาดของข้อมูลที่ป้อนเข้ามา ซึ่งปกติจะมี Complexity อยู่ที่ O(n)

 

ข้อดี-ข้อเสียของ Voronoi Diagram

ข้อดี

- การตัดสินใจที่ดีขึ้น: Voronoi Diagram มีความสามารถในการช่วยให้ข้อมูลชัดเจนขึ้นว่าอะไรที่อยู่เข้าใกล้กันมากที่สุด - การใช้งานง่าย: ที่เรียนรู้ได้ไม่ยาก และมีการนำไปใช้ในหลายวงการ

ข้อเสีย

- เวลาคำนวณ: สำหรับจุดจำนวนมาก ความซับซ้อนจะสูงจนทำให้ต้องการเวลาคำนวณเพิ่ม - เป็นการมองภาวะที่ด้อยกว่า: ถ้าจุดตั้งอยู่ใกล้กันเกินไป อาจเกิดการสร้าง Voronoi cell ที่ไม่คาดคิด

 

สรุป

Voronoi Diagram เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในหลากหลายสายอาชีพ ไม่ว่าจะเป็นด้านการจัดการพื้นที่, การวางแผนชุมชน, หรือแม้แต่ในระบบเครือข่าย อย่างไรก็ดี การใช้งาน Voronoi Diagram อาจจำเป็นต้องมีความเข้าใจในขั้นตอนต่าง ๆ รวมถึงการคำนวณที่ซับซ้อน

หากคุณมีความสนใจการเรียนรู้เพิ่มเติมในเทคโนโลยีนี้ รวมถึงการประยุกต์ใช้ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูล ติดต่อเราได้ที่ EPT เพื่อเริ่มต้นการศึกษาในทางการเขียนโปรแกรมอย่างเต็มรูปแบบ!

 

 

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