อัลกอริธึมแบบ Greedy: การตัดสินใจที่ดีที่สุดในเวลานั้น

 

อัลกอริธึมที่ใช้ในการแก้ปัญหาในวิทยาการคอมพิวเตอร์สามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภท ซึ่งหนึ่งในนั้นคือ "Greedy Algorithm" หรือ "อัลกอริธึมแบบโลภ" ที่มักจะเป็นที่สนใจของนักศึกษาและผู้ที่เตรียมตัวเข้าสู่วงการโปรแกรมมิ่ง นอกจากความสนุกในการเขียนโค้ดแล้ว อัลกอริธึมนี้ยังมีความสามารถในการแก้ปัญหาที่สำคัญหลาย ๆ อย่างในชีวิตประจำวันของเราด้วย

 

Greedy Algorithm คืออะไร?

Greedy Algorithm คืออัลกอริธึมที่จะทำการเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุดในเวลานั้นโดยไม่พิจารณากระบวนการในอนาคต กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันสร้างการตัดสินใจที่ดีที่สุด ณ จุดนั้นเพียงอย่างเดียว ซึ่งอาจดูเหมือนเป็นวิธีที่ดีสำหรับการแก้ปัญหา แต่ไม่รับประกันว่าคำตอบสุดท้ายจะเป็นคำตอบที่ดีที่สุดเสมอไป

โดยทั่วไป Greedy Algorithm ใช้สำหรับปัญหาที่สามารถแบ่งออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ และตัดสินใจได้ที่ละขั้นตอน ซึ่งตัวอย่างที่โดดเด่นได้แก่ การหาเส้นทางที่สั้นที่สุด การแบ่งทุนและการเพิ่มของในกระเป๋า เป็นต้น

 

ตัวอย่างการใช้โค้ดด้วยภาษา Julia

ในบทความนี้ เราจะใช้ Greedy Algorithm ในการแก้ปัญหาการจัดการ "ตู้นิรภัย" (Coin Change Problem) ซึ่งเป็นปัญหาที่เราต้องการหาเหรียญที่มีมูลค่าต่ำที่สุดในการเปลี่ยนเหรียญจำนวนหนึ่งให้เป็นจำนวนเต็มที่กำหนด

ตัวอย่างโค้ด

 function coinChange(coins::Vector{Int}, amount::Int)
    coins = sort(coins, rev=true)  # เรียงเหรียญจากมากไปน้อย
    count = 0
    for coin in coins
        while amount >= coin
            amount -= coin
            count += 1
        end
        if amount == 0
            break
        end
    end
    return count
end

# การทดสอบฟังก์ชัน
coins = [1, 5, 10, 25]
amount = 63
result = coinChange(coins, amount)
println("จำนวนเหรียญที่ใช้: ", result)

การอธิบายโค้ด

โค้ดข้างต้นเริ่มจากการเรียงเหรียญทั้งหมดในลำดับจากมูลค่าสูงไปต่ำ จากนั้นจะวนลูปผ่านเหรียญแต่ละประเภท โดยนำมาหักล้างกับจำนวนเงินที่ต้องการเปลี่ยน จากนั้นจึงนับจำนวนเหรียญที่ใช้ ในที่สุดเราจะได้จำนวนเหรียญที่น้อยที่สุดในการเปลี่ยนให้เป็นจำนวนเงินที่กำหนด

 

Use Case ในโลกจริง

Greedy Algorithm ใช้ในหลาย ๆ ด้านในชีวิตประจำวัน เช่น:

1. สร้างตารางการบิน: ในการจัดตารางการบินที่ดีที่สุดสำหรับสายการบิน การเลือกรอบการบินจากทุก ๆ จุดหมายปลายทางที่มี รวมถึงการดูแลต้นทุน 2. การจัดการทรัพยากร: ในระบบการจัดการทรัพยากรเช่น การจัดการอัตราค่าไฟฟ้า สำหรับการจัดสรรทรัพยากรที่ดีที่สุดให้กับผู้ใช้ 3. อัลกอริธึม Dijkstra: ใช้ในการหาทางที่สั้นที่สุดในกราฟ ซึ่งเป็นการนำ Greedy Algorithm มาประยุกต์ใช้

 

วิเคราะห์ Complexity

ในด้านความซับซ้อนของเวลา (Time Complexity) ของอัลกอริธึมประเภทนี้ จะขึ้นอยู่กับวิธีที่เราเรียงลำดับเหรียญ ในโค้ดตัวอย่างเราทำการเรียงเหรียญด้วยการใช้ `sort()` ทำให้ Time Complexity ประมาณ O(n log n) สำหรับการเรียงลำดับตามด้วย O(n) ในการวนลูปผ่านเหรียญ สุดท้ายจะมี Time Complexity ที่เป็น O(n log n) โดยรวม

ในด้านของความซับซ้อนของพื้นที่ (Space Complexity) ผลรวมอยู่ที่ O(1) เนื่องจากเราใช้พื้นที่คงที่

 

ข้อดีและข้อเสียของ Greedy Algorithm

ข้อดี

1. ความเรียบง่าย: ง่ายต่อการเข้าใจและการนำไปใช้ในหลาย ๆ ปัญหา 2. ประสิทธิภาพสูง: บางกรณีทำงานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ 3. ไม่ต้องพิจารณาอนาคต: ช่วยทำให้การคำนวณเร็วขึ้นเพราะอยู่ในกรอบของการคิดลึกซึ้งน้อยที่สุด

ข้อเสีย

1. ไม่สามารถรับประกันคำตอบที่ดีที่สุด: ไม่ใช่ทุกปัญหาที่ Greedy Algorithm จะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด 2. พึ่งพาข้อมูลเข้า: ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ให้มา ถ้าเลือกผิดอาจจะทำให้เกิดความผิดพลาดได้ 3. ความจำกัดในการแก้ปัญหาบางประเภท: ใช้ไม่ได้กับปัญหาที่ต้องการการคิดอย่างลึกซึ้ง

 

สรุป

Greedy Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในโลกของการเขียนโปรแกรม โดยเฉพาะเมื่อเราต้องการตัดสินใจที่ดีที่สุดในขณะนั้น ถึงแม้ข้อดีหลายประการ แต่มันยังมีข้อจำกัดในการใช้งาน ขอเชิญชวนทุกท่านให้เข้ามาศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Greedy Algorithm และอัลกอริธึมอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาโปรแกรมได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งมีคอร์สหลากหลายที่จะนำคุณไปสู่การเข้าใจที่ลึกซึ้งในวงการคอมพิวเตอร์และการเขียนโปรแกรมอย่างมืออาชีพ!

 

 

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