รู้จักกับ Randomized Algorithm ในการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Ruby

 

 

คำนำ

ในโลกของการพัฒนาโปรแกรม Algorithm คือหัวใจสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการทำงานของระบบต่าง ๆ แต่แนวทางการออกแบบ Algorithm ที่ใช้กันอยู่ทั่วไปนั้นอาจไม่ได้มีประสิทธิภาพที่สุดเมื่อเผชิญกับปัญหาบางประเภท นั่นคือจุดเริ่มต้นที่ทำให้เกิด Randomized Algorithms ขึ้นมา ซึ่งเป็นตัวช่วยที่สามารถแก้ปัญหาได้อย่างมีเสน่ห์และน่าสนใจ และในบทความนี้เราจะมาดูกันว่า Randomized Algorithm คืออะไร ใช้ทำอะไรได้บ้าง พร้อมตัวอย่างการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Ruby!

 

Randomized Algorithm คืออะไร?

Randomized Algorithm คือAlgorithm ที่ใช้ความน่าจะเป็นหรือการสุ่มเข้ามาช่วยในการตัดสินใจ แบ่งได้เป็นสองประเภทคือ

1. Las Vegas Algorithm - มีความถูกต้องเสมอ แต่เวลาในการคำนวณขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็น 2. Monte Carlo Algorithm - อาจไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องเสมอไป แต่เวลาที่ใช้ในการคำนวณจะถูกต้องแน่นอน

การใช้ Randomized Algorithm ทำให้สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องมานั่งคิดตรรกะที่ซับซ้อนเกินไป

 

ตัวอย่างการใช้งาน Randomized Algorithm

การค้นหาค่า Median แบบ Randomized

หนึ่งใน Use Case ที่สามารถใช้งาน Randomized Algorithm ได้คือการค้นหาค่า Median ในอาร์เรย์ โดยใช้ Randomized Quickselect ซึ่งเป็นวิธีการหาค่าที่มีประสิทธิภาพกว่า QuickSort ในการหาค่าต่าง ๆ

ตัวอย่าง Code ในการค้นหา Median ด้วย Ruby

 def randomized_partition(arr, low, high)
  pivot_index = rand(low..high)  # เลือกพิวทแบบสุ่ม
  arr[pivot_index], arr[high] = arr[high], arr[pivot_index] # สลับ
  pivot = arr[high]
  i = low - 1

  (low..high - 1).each do |j|
    if arr[j] <= pivot
      i += 1
      arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    end
  end
  arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
  return i + 1
end

def randomized_select(arr, low, high, k)
  if low == high
    return arr[low]
  end

  pivot_index = randomized_partition(arr, low, high)
  num = pivot_index - low + 1

  if k == num
    return arr[pivot_index]
  elsif k < num
    return randomized_select(arr, low, pivot_index - 1, k)
  else
    return randomized_select(arr, pivot_index + 1, high, k - num)
  end
end

# ตัวอย่างการใช้งาน
arr = [3, 6, 2, 8, 4, 7, 5]
n = arr.length
k = (n / 2).ceil # คำนวณ Median สำหรับ Odd Length
median = randomized_select(arr, 0, n - 1, k)
puts "Median is: #{median}"

ในโค้ดด้านบนเราได้เห็นการใช้ Randomized Quickselect ที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาค่า Median ของอาร์เรย์ที่ให้มา โดยใช้หลักการทำงานในการสุ่มพิวทและทำการจัดเรียงค่าให้ได้อย่างรวดเร็ว

 

Complexity Analysis

Randomized Algorithm เช่น Quickselect มีเวลาทำงานเฉลี่ยอยู่ที่ **O(n)** แต่ภายในกรณีที่เลวร้ายที่สุด อาจจะใช้เวลา **O(n^2)** ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการเลือกพิวท หากเลือกพิวทผิด ๆ บ่อยครั้ง ความซับซ้อนด้านเวลาอาจเพิ่มขึ้นได้

ข้อดีของ Randomized Algorithm

1. ประสิทธิภาพสูง: มักใช้เวลาในการคำนวณน้อยกว่าการใช้งาน Algorithm ทั่วไป 2. ใช้งานง่าย: เนื่องจากไม่ต้องพิจารณาทุกกรณีจึงมีความเรียบง่ายในการเขียนโค้ด 3. ยืดหยุ่น: สามารถปรับใช้ได้กับปัญหาหลายประเภท

ข้อเสียของ Randomized Algorithm

1. ไม่มีความแน่นอน: ผลลัพธ์อาจไม่แน่นอนในทุกกรณีโดยเฉพาะใน Monte Carlo 2. ต้องการการทดสอบมากขึ้น: การทดสอบและ debug อาจใช้เวลานานกว่า Algorithm แบบดั้งเดิม

 

สรุป

Randomized Algorithm เป็นแนวทางที่น่าสนใจและมักให้ผลลัพธ์ที่เหนือชั้นในการค้นหาคำตอบสำหรับปัญหาที่ยากลำบาก อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สำคัญคือการเลือกใช้ Algorithm ที่เหมาะสมตามลักษณะของปัญหาแต่ละประเภท ถ้าคุณเป็นคนที่สนใจในเรื่องการพัฒนาโปรแกรมและต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม EPT (Expert-Programming-Tutor) มีคอร์สเฉพาะในการเรียนรู้เกี่ยวกับ Algorithm และการเขียนโปรแกรมที่หลากหลาย ทั้งในด้านความรู้เชิงทฤษฎีและการลงมือปฏิบัติเพื่อให้คุณได้ทดลองทำจริง

มาร่วมศึกษาด้านการเขียนโปรแกรมกับเรา วันนี้คุณจะพบกับโลกใหม่ที่น่าสนใจและเต็มไปด้วยการผจญภัยทางความคิด!

 

 

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