สำรวจโลกของ Depth First Search ด้วยภาษา VBA

 

วันนี้เราจะมาลงลึกในโลกของ Depth First Search (DFS) ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่สำคัญในสายการเขียนโปรแกรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการค้นหาและสำรวจโครงสร้างข้อมูลที่เป็นกราฟและต้นไม้ (Tree) ในการเขียนบทความนี้ เราจะร่วมสำรวจแนวคิด หลักการทำงาน ตัวอย่างโค้ด และการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมนี้ในโลกจริง

 

DFS คืออะไร?

Depth First Search (DFS) คืออัลกอริธึมสำหรับการค้นหาหรือสำรวจกราฟ โดยการเดินทางไปที่โหนดที่ลึกที่สุดก่อน จากนั้นจะย้อนกลับเพื่อสำรวจโหนดอื่นๆ ที่อยู่รอบข้าง อัลกอริธึมนี้ทำงานได้ทั้งในกราฟที่เป็นเชิงลึกหรือเชิงกว้าง โดยเหมาะสำหรับการค้นหาเส้นทางหรือตรวจสอบการเชื่อมต่อขิงกราฟ

 

การใช้งานของ DFS

DFS ใช้ในการแก้ปัญหาหลายอย่าง เช่น:

1. การหาเส้นทางระหว่างจุดสองจุดในกราฟ

2. การตรวจสอบจุดเชื่อมต่อที่ไม่เชื่อมต่อในกราฟ

3. การเชื่อมต่อกับปัญหาในอสังหาริมทรัพย์ที่จำเป็นต้องสำรวจพื้นที่อย่างมีระเบียบ

เมื่อเราเข้าใจการทำงานแล้ว เรามาเริ่มดูตัวอย่างโค้ดแบบง่ายๆ ในภาษา VBA กันดีกว่า

ตัวอย่างโค้ดในภาษา VBA

 Dim visited() As Boolean
Dim graph() As Variant

Sub DFS(vertex As Integer)
    visited(vertex) = True
    Debug.Print "Visited Vertex: " & vertex

    Dim i As Integer
    For i = LBound(graph(vertex)) To UBound(graph(vertex))
        If Not visited(graph(vertex)(i)) Then
            DFS graph(vertex)(i)
        End If
    Next i
End Sub

Sub RunDFS()
    Dim vertices As Integer
    vertices = 5 ' จำนวนโหนดในกราฟ

    ReDim graph(0 To vertices - 1) As Variant
    graph(0) = Array(1, 2)
    graph(1) = Array(0, 3, 4)
    graph(2) = Array(0)
    graph(3) = Array(1)
    graph(4) = Array(1)

    ReDim visited(0 To vertices - 1) As Boolean
    DFS 0
End Sub

ในโค้ดนี้ เราได้สร้างกราฟอย่างง่ายด้วยการใช้อาร์เรย์ และฟังก์ชัน `DFS` จะทำการสำรวจโหนดไปเรื่อยๆ จนกว่าจะไม่มีโหนดที่เป็นเพื่อนบ้านเหลือให้อีก การทำงานของฟังก์ชันสำหรับการสำรวจคือ การระบุโหนดที่มาเยือนแล้ว จากนั้นสำรวจไปยังโหนดที่เชื่อมต่อกับโหนดนั้นต่อไป

Use Case ในโลกจริง

ให้เราจินตนาการว่ากำลังทำงานในโปรเจคการสำรวจแผนที่ใน GIS (Geographic Information System) ในโลกจริง โดยเวลาคุณอยากจะตรวจสอบว่าเมืองหนึ่งเชื่อมต่อกับอีกเมืองหนึ่งหรือไม่ ด้วยการใช้ DFS คุณสามารถสำรวจเมืองซึ่งเป็นโหนด และถนนที่เชื่อมต่อเมืองซึ่งเป็นขอบของกราฟได้

Complexity Analysis

การวิเคราะห์ความซับซ้อนของ DFS ประกอบไปด้วย:

- Time Complexity: O(V + E) โดยที่ V คือจำนวนโหนดและ E คือจำนวนขอบ ซึ่งอัลกอริธึมนี้จะตรวจสอบทุกโหนดและทุกขอบเพียงครั้งเดียว - Space Complexity: O(V) เนื่องจากต้องใช้ที่เก็บข้อมูลสำหรับเก็บสถานะ "เยี่ยมชมแล้ว" ของแต่ละโหนด

ข้อดีข้อเสียของ DFS

ข้อดี:

- ง่ายในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก

- สามารถใช้งานกับกราฟที่มีโครงสร้างไม่เป็นระเบียบได้

- เหมาะสำหรับการค้นหาโหนดที่อยู่ลึกในกราฟ

ข้อเสีย:

- หากกราฟมีความลึกมาก อาจมีการเกิด Stack Overflow ได้

- อาจไม่หาเส้นทางที่สั้นที่สุดได้ (ในกรณีที่ต้องการ)

- เสี่ยงต่อความยุ่งยากเมื่อใช้กับกราฟที่มีวงจร

 

สรุป

Depth First Search เป็นอัลกอริธึมที่สำคัญในการค้นหาและสำรวจข้อมูลในกราฟ หากคุณสนใจในการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรม และต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมและโครงสร้างข้อมูลเพิ่มเติม การเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) จะเป็นทางเลือกที่ดีเพื่อสร้างความรู้และทักษะในด้านการเขียนโปรแกรมของคุณ หากคุณต้องการเข้าถึงเทคนิคการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง ติดต่อ EPT เพื่อเริ่มต้นการเรียนรู้ในวันนี้!

คุณมีคำถามเกี่ยวกับ DFS หรือไม่? อยากรู้ถึงวิธีการนำไปใช้เพิ่มเติม? แชร์เรื่องราวของคุณได้เลย!

 

 

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