การสำรวจเชิงลึก (Depth First Search) ด้วยภาษา Groovy

 

 

อะไรคือ Depth First Search (DFS)?

Depth First Search (DFS) เป็นอัลกอริธึมเพื่อการค้นหาหรือการสำรวจในโครงสร้างข้อมูลอย่างกราฟและต้นไม้ โดยวิธีการของ DFS จะเป็นการไปสำรวจลึกเข้าไปในแต่ละทางเลือกให้มากที่สุดก่อนที่จะย้อนกลับมาเพื่อลองเลือกทางอื่น วิธีการนี้ทำให้เราได้สำรวจทุกโหนดแต่ละโหนดก่อนที่จะกลับตัวหรือค้นหาช่องทางอื่น

การใช้อัลกอริธึม DFS อาจใช้ในการแก้ไขปัญหาต่าง ๆ เช่น:

1. การค้นหาคำในตารางตัวอักษร: เช่น การค้นหาคำซ่อนในตาราง 2. การหาเส้นทางในเกม: เช่น การค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดในเกมปริศนา 3. การแยกพวกขององค์ประกอบ: เช่น การหาองค์ประกอบที่เชื่อมโยงกันในกราฟ

 

ตัวอย่าง Code ในภาษา Groovy

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างโค้ดในภาษา Groovy สำหรับทำการค้นหาลึก (DFS) ในกราฟ:

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

    void addEdge(int v, int w) {
        adjacencyList.computeIfAbsent(v) { [] }.add(w)
        adjacencyList.computeIfAbsent(w) { [] }.add(v)
    }

    void dfs(int start) {
        Set<Integer> visited = new HashSet<>()
        dfsUtil(start, visited)
    }

    private void dfsUtil(int vertex, Set<Integer> visited) {
        visited.add(vertex)
        println("Visited: $vertex")

        for (int neighbor : adjacencyList.get(vertex, [])) {
            if (!visited.contains(neighbor)) {
                dfsUtil(neighbor, visited)
            }
        }
    }
}

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

println("Depth First Search starting from vertex 1:")
graph.dfs(1)

การใช้งานจริง

DFS อาจถูกใช้งานในหลายสถานการณ์ในโลกจริง อาทิเช่น:

- การสำรวจเครือข่าย: เมื่อเราต้องการค้นหาว่าอุปกรณ์หนึ่งเชื่อมต่อกับอีกเครื่องยังไง อาจจะใช้ DFS เพื่อสำรวจเส้นทางการพื่อเชื่อมโยงในเครือข่าย - การวิเคราะห์โซเชียลเน็ตเวิร์ก: การเข้าไปตรวจสอบแต่ละผู้ใช้ และดูว่ามีการเชื่อมโยงกันอย่างไร - การค้นหาทางในเกม: DFS สามารถเป็นอัลกอริธึมที่ใช้สำรวจระดับต่าง ๆ ของปริศนาในเกม โดยการค้นหาสมบัติตามเส้นทางต่าง ๆ ที่นำไปสู่จุดหมาย

 

การวิเคราะห์ Complexity ของ DFS

- Time Complexity: DFS มีเวลาในการค้นหาที่เป็น O(V + E) โดย V คือจำนวนโหนด (หรือจุด) และ E คือจำนวนเชื่อมต่อ (หรือเส้น) ในกราฟ เนื่องจากเราได้ตรวจสอบทุกโหนดและทุกเชื่อมต่อในกราฟ - Space Complexity: สถานที่ใช้ในอัลกอริธึม DFS ขึ้นอยู่กับโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ เก็บสถานะที่ใช้อยู่ เช่น: ใช้ Stack สำหรับเก็บโหนดที่เยี่ยมชมแล้วค้างอยู่ ตารางที่ใช้เก็บโหนดแบบเชื่อมกัน (adjacency list) รวมค่าพื้นที่อยู่ที่ O(V)

 

ข้อดีและข้อเสียของ DFS

ข้อดี

1. ง่ายต่อการติดตั้ง: อัลกอริธึม DFS ง่ายต่อการเข้าใจและใช้เพื่อการสำรวจโครงสร้างข้อมูลที่เกี่ยวข้อง 2. ไม่ใช้พื้นที่มาก: เมื่อเปรียบเทียบกับ Breadth First Search (BFS) อาจจะใช้น้อยกว่าในการจัดเก็บข้อมูลในบางกรณี 3. สามารถพัฒนาออกไปได้: สามารถนำไปต่อยอดเพื่อใช้ในปัญหาต่าง ๆ ที่ซับซ้อนได้

ข้อเสีย

1. ไม่สามารถรับประกันการค้นหาที่ดีที่สุด: ในบางกรณี อาจจะต้องกรอกค้นหาในเส้นทางที่มีความยาวทำให้การเจอผลสุดท้ายใช้เวลานาน 2. อาจเกิด Stack Overflow: การสำรวจลึกเกินไปโดยไม่ย้อนกลับ อาจจะเจอปัญหา Stack Overflow ในกรณีที่กราฟมีลักษณะลึก 3. ต้องการข้อมูลเพิ่มเติม: การค้นหาในกราฟที่มีน้ำหนักหรือค่าความเท่าเทียมกันต้องการการปรับปรุงเพิ่มเติม

 

สรุป

Depth First Search เป็นอัลกอริธึมที่น่าสนใจและมีประโยชน์ในหลาย ๆ สถานการณ์ ด้วยที่สามารถสำรวจกราฟอย่างลึกซึ้งได้ในเวลาที่เหมาะสม เราจะเห็นว่า การทำความเข้าใจวิธีต่าง ๆ ในการค้นหาเป็นสิ่งสำคัญที่สามารถนำมาใช้ในการพัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพ

ถ้าคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับการพัฒนาโปรแกรมในเชิงลึก เช่น DFS และอัลกอริธึมอื่น ๆ เราขอเชิญชวนคุณมาศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่ซึ่งคุณจะได้เรียนรู้ทักษะการเขียนโปรแกรมและอื่น ๆ อีกมากมาย โดยมีอาจารย์ที่มีประสบการณ์พร้อมให้คำปรึกษา และสร้างพื้นฐานให้แกร่งขึ้นในด้านการเขียนโปรแกรมและการคำนวณที่เกี่ยวข้อง!

 

 

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