การสำรวจด้วยวิธีแบนด์ฟิร์สต์ (Breadth First Search) ในภาษา Groovy

 

การสำรวจกราฟเป็นหนึ่งในหัวใจหลักของการเขียนโปรแกรมในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ดิฉันจะพาทุกคนมารู้จักกับ "Breadth First Search (BFS)" ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่ใช้สำหรับการค้นหาหรือการทำงานกับโครงสร้างข้อมูลที่มีลักษณะเป็นกราฟและต้นไม้ ก่อนจะเริ่มพูดถึง DFS เรามาดูกันว่า BFS คืออะไร ใช้อย่างไร และมีการประยุกต์ใช้อย่างไรในชีวิตจริง

 

BFS คืออะไร?

Breadth First Search (BFS) เป็นอัลกอริธึมการค้นหากราฟที่เกี่ยวข้องกับวัตถุดิบการเข้าถึง (Node) ในเน็ตเวิร์กและกราฟ โดยจะเริ่มต้นจาก "โหนดต้น" (Root Node) จากนั้นมันจะค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุดก่อน และติดตามไปจนถึงโหนดที่อยู่ลึกมากขึ้น ในทางกลับกัน DFS (Depth First Search) จะทำการค้นหาลงไปลึกในโหนดแรก ๆ ก่อนที่จะสำรวจหมวดหมู่ใหม่

 

การทำงานของ BFS

BFS ทำงานโดยใช้โครงสร้างข้อมูลแบบ Queue ซึ่งเป็นการจัดเก็บในรูปแบบ FIFO (First-In-First-Out) เมื่อคุณเยี่ยมชมโหนดหนึ่ง โหนดที่คุณเข้าถึงจะถูกนำไปยังคิวและจะถูกประมวลผลในลำดับที่เข้าไปในคิว

ขั้นตอนการทำงานของ BFS

1. เริ่มจากโหนดต้น

2. อักขระและประมวลผลโหนดต้น

3. เพิ่มโหนดที่อยู่ใกล้เคียงในคิว

4. ดึงโหนดแรกในคิวออกมา

5. ทำซ้ำขั้นตอน 3-4 จนกว่าคิวจะว่าง

ข้อดีและข้อเสียของ BFS

#### ข้อดี:

1. ความสมบูรณ์: BFS จะค้นหาและหาเส้นทางแม้จะมีเส้นทางที่มีต้นทุนต่ำที่สุด 2. เหมาะสำหรับกราฟที่มีน้ำหนักของเส้นทางเป็นเท่ากัน: BFS แสดงให้ชัดว่าคุณสามารถค้นหาทางที่สั้นที่สุดในกราฟที่มีน้ำหนักเท่ากัน 3. ใช้ได้ในสถานการณ์ที่ทราบระยะทางจากจุดเริ่มต้น: ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาที่ยาวนาน

#### ข้อเสีย:

1. ใช้เนื้อที่มาก: Queue ที่ใช้ในการเก็บโหนดที่เยี่ยมชมจะมีขนาดใหญ่มากเมื่อกราฟมีโหนดจำนวนมาก 2. ไม่สามารถจัดการกับโหนดซ้ำได้: หากโหนดที่มีการเยี่ยมชมอยู่ใน Queue แล้วยังไม่มีการประมวลผล ก็อาจสร้างปัญหาในการวนลูปได้

 

Use Case ในโลกจริง

BFS ถูกใช้ในการค้นหาข้อมูลในหลายโปรแกรม เช่น:

- ค้นหาความสัมพันธ์ในเครือข่ายสังคม: เช่น Facebook หรือ Twitter อาจใช้ BFS เพื่อเปรียบเทียบและค้นหาความสัมพันธ์ที่ใกล้เคียงในครั้งเดียว - ค้นหาเส้นทางในแผนที่: ตัวอย่างเช่น Google Maps ใช้ BFS เพื่อหาทางที่สั้นที่สุดระหว่างจุดสองจุด

 

ตัวอย่างโค้ด BFS ใน Groovy

ด้านล่างนี้คือโค้ดตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงการทำงานของ BFS ใน Groovy:

 import java.util.LinkedList
import java.util.Queue

class Graph {
    private Map<Integer, List<Integer>> adjacencyList = [:]

    void addEdge(int source, int destination) {
        adjacencyList.computeIfAbsent(source) { new LinkedList() }.add(destination)
    }

    void bfs(int start) {
        Set<Integer> visited = new HashSet<>()
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>()

        visited.add(start)
        queue.add(start)

        while (!queue.isEmpty()) {
            int current = queue.poll()
            println("Visited: $current")

            List<Integer> neighbors = adjacencyList.get(current)
            if (neighbors != null) {
                for (int neighbor : neighbors) {
                    if (!visited.contains(neighbor)) {
                        visited.add(neighbor)
                        queue.add(neighbor)
                    }
                }
            }
        }
    }
}

// ตัวอย่างการใช้งาน
Graph graph = new Graph()
graph.addEdge(1, 2)
graph.addEdge(1, 3)
graph.addEdge(2, 4)
graph.addEdge(2, 5)
graph.addEdge(3, 6)

println("Performing BFS starting from node 1:")
graph.bfs(1)

 

การวิเคราะห์ความซับซ้อน

1. Time Complexity: O(V + E) โดยที่ V คือจำนวนโหนดและ E คือจำนวนเส้นทาง อัลกอริธึม BFS ต้องสำรวจทุกโหนดอย่างน้อยหนึ่งครั้ง 2. Space Complexity: O(V) สำหรับ Queue ที่อาจจะเต็มไปด้วยโหนดทั้งหมด

 

สรุป

การสำรวจด้วยวิธีเบรดธ์ฟิร์สต์ (BFS) เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาเส้นทางในกราฟ โดยเฉพาะ เมื่อมีน้ำหนักเส้นทางเท่ากัน เช่น ในงานค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างผู้คนในเครือข่ายสังคมออนไลน์ หรือการค้นหารูปแบบที่มีความซับซ้อนสูง

หากคุณสนใจในการทำความเข้าใจและประยุกต์ใช้ความรู้เรื่องอัลกอริธึมในการพัฒนาและแก้ปัญหาในโปรแกรม คอร์สที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) จะสามารถช่วยคุณได้ในทุกๆ ย่างก้าว ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงขั้นสูง ตามความสนใจและความต้องการของคุณ!

ลงทะเบียนเรียนกับเราตอนนี้ และเริ่มต้นเส้นทางสู่การเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เชี่ยวชาญในวันนี้!

 

 

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