เรียนรู้ Depth First Search (DFS) ด้วยภาษา Julia: เส้นทางสู่การแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพ

 

การเรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคการค้นหาในด้านการเขียนโปรแกรมไม่เพียงแต่มีประโยชน์สำหรับการพัฒนา Software เท่านั้น แต่ยังช่วยให้เรามีทักษะในการแก้ไขปัญหาในชีวิตประจำวันได้อีกด้วย ในบทความนี้ เราจะมาพูดคุยกันถึง **Depth First Search (DFS)** ซึ่งเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาข้อมูลหรือค้นหาเส้นทางในโครงสร้างข้อมูลแบบกราฟและต้นไม้ (Tree) โดยเราจะใช้ภาษา **Julia** เป็นเครื่องมือในการอธิบาย

 

Depth First Search (DFS) คืออะไร?

Depth First Search (DFS) เป็น การค้นหาเชิงลึก ที่เปลี่ยนจากจุดเริ่มต้น (เริ่มจากโหนดใดโหนดหนึ่ง) ไปยังโหนดใดโหนดหนึ่งในกราฟหรือในต้นไม้ โดยมีการสำรวจอย่างลึกลงไปก่อนแล้วจึงกลับขึ้นมาเช็คโหนดถัดไป ซึ่งวิธีนี้เหมาะสำหรับการค้นหาข้อมูลที่มีความลึก หรือเมื่อเราต้องการหาทางเลือกที่แตกต่างกันในกราฟ

การใช้งาน DFS

- ค้นหาเส้นทางในเกมหรือระบบนำทาง

- การวิเคราะห์และแยกแยะ โครงสร้าง Tree เช่น XML หรือ JSON

- แก้ปัญหาเกี่ยวกับการหาค่าของปัญหาที่มีโครงสร้างแบบกราฟ เช่น Satisfiability Problem

- การสำรวจทั้งหมดในบางกรณี เช่น การรันแบ็คแทร็คใน Sudoku

 

ตัวอย่างโค้ด DFS ด้วยภาษา Julia

ก่อนที่จะเริ่มต้นเขียนโค้ด เราจะต้องสร้างโครงสร้างข้อมูลในรูปแบบกราฟขึ้นมาก่อน เช่น ใช้ Dict เพื่อเก็บค่าโหนดและเชื่อมโยงระหว่างกัน:

 # สร้างกราฟด้วย Dict
graph = Dict(1 => [2, 3],
             2 => [4, 5],
             3 => [6],
             4 => [],
             5 => [7],
             6 => [],
             7 => [])

function dfs(graph, node, visited)
    push!(visited, node)  # ทำเครื่องหมายว่าเยี่ยมชมโหนดนี้แล้ว
    println("Visited: $node")

    for neighbor in graph[node]  # วนรอบโหนดที่เชื่อมโยงอยู่
        if !(neighbor in visited)  # ตรวจสอบว่าเยี่ยมชมแล้วหรือไม่
            dfs(graph, neighbor, visited)
        end
    end
end

visited = Int[]
dfs(graph, 1, visited)

ในโค้ดด้านบน `dfs` เป็นฟังก์ชันที่ใช้เรียก DFS โดยมันจะตรวจสอบโหนดหนึ่ง ๆ และเริ่มทำการค้นหาไปยังโหนดที่เชื่อมโยงอยู่ ถ้าโหนดที่เชื่อมโยงยังไม่เคยถูกเยี่ยมชม มันจะทำการเรียกฟังก์ชัน DFS ต่อไปอย่างซ้ำซากจนสุด โดยเราจะเก็บบันทึกโหนดที่ได้เยี่ยมชมแล้วใน array `visited`

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

ตัวอย่างที่สามารถใช้ DFS ได้มีเยอะมาก เช่น การค้นหาเส้นทางในเกมหรือแม้แต่การค้นหาระบบทางเดินในระบบ Event หรือการจัดการเส้นทางเครือข่ายใน DevOps เป็นต้น

ถ้าเราพิจารณาเกี่ยวกับการค้นหาข้อมูลในโครงสร้างแบบ Tree ซึ่งใช้ DFS อาจจะใช้ในการให้บริการให้คำแนะนำในอีคอมเมิร์ซที่มีผลิตภัณฑ์แบ่งประเภทเป็นหลายระดับ จากนั้นให้ผู้ใช้ได้ไปยังหมวดหมู่ที่ต้องการอย่างง่ายดาย

 

วิเคราะห์ Complexity ของ DFS

- Time Complexity: O(V + E) ซึ่ง V คือจำนวนโหนด (Vertex) และ E คือจำนวนขอบ (Edge) ในกราฟ - Space Complexity: O(V) ในนิทานอาจจะมาจากการเก็บข้อมูล visited และ stack ที่ใช้ในการวนซ้ำ

ข้อดีและข้อเสียของ DFS

ข้อดี

:

1. ใช้พื้นที่น้อยกว่าบางวิธีในการค้นหาเนื่องจากไม่จำเป็นต้องเก็บขอบเขตโหนดทั้งหมด

2. ใช้งานง่าย ตัวโค้ดสามารถเขียนได้โดยไม่ซับซ้อน

3. DFS สามารถค้นหาโซลูชันได้เร็วในบางกรณีที่ไม่ต้องค้นหาโหนดทั้งหมด

ข้อเสีย

:

1. อาจจะต้องใช้เวลานานในการค้นหาในกรณีที่มีทางเลือกมากหรือไม่ได้มีทางออก

2. หากค้นหาในกราฟหรือโครงสร้างที่ลึกเกินไป อาจจะเกิดปัญหา stack overflow ได้

3. ไม่สามารถหาค่าทางที่ดีที่สุดได้ในทุกกรณี

 

สรุป

Depth First Search (DFS) เป็นวิธีการค้นหาที่มีประโยชน์ในหลายกรณี ซึ่งช่วยในการค้นหาโซลูชันในโครงสร้างข้อมูลแบบกราฟและต้นไม้ ถึงแม้ว่าจะมีข้อดีและข้อเสียอยู่บ้าง แต่ถ้าใช้ในที่ที่เหมาะสม มันก็เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมาก ยิ่งไปกว่านั้นการศึกษาโปรแกรมในแนวนี้จะช่วยพัฒนาทักษะการแก้ปัญหาให้กับผู้เรียน

หากท่านต้องการเพิ่มพูนความรู้ทางด้านโปรแกรมมิ่งในเชิงลึกมีการฝึกอบรมและการเรียนการสอนใหม่ ๆ ที่ EPT เข้าร่วมสัมผัสประสบการณ์การเรียนนอกกรอบเพื่อพัฒนาทักษะของท่านได้ดียิ่งขึ้น!

ท้ายที่สุดนี้เราอยากฝากไว้ว่าไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนามือใหม่หรือมีประสบการณ์แล้ว ศึกษาการใช้งาน DFS และเทคนิคการค้นหาอื่น ๆ จะช่วยให้คุณมีข้อคิดและแนวทางในการแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น!

 

 

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