# Graph Algorithms คืออะไร อธิบายแบบง่ายที่สุด แบบเข้าใจง่าย
เคยสงสัยไหมครับว่าพวก Google Maps หรือแอพนำทางรถยนต์วิ่งมาจากไหนได้ หรือเคยสงสัยไหมว่า Facebook หรือ Instagram แนะนำเพื่อนใหม่ให้เรารู้จักได้อย่างไร? ตอนที่คุณค้นหาเส้นทางหรือโต้ตอบกับเพื่อนๆ ในโลกออนไลน์นั้น, มี "กราฟ" ซ่อนอยู่เบื้องหลังทำงานอย่างขยันขันแข็ง—และนั่นคือที่มาของ Graph Algorithms (อัลกอริทึมกราฟ) นั่นเองครับ!
คิดถึงกราฟเป็นรูปว่าวหรือเครือข่ายที่มีจุดเชื่อมโยงกันด้วยเส้น. ในทางคอมพิวเตอร์, เราเรียกจุดเหล่านี้ว่า "โหนด" (nodes) และเรียกเส้นที่เชื่อมโยงให้เรา "เส้น" (edges). การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับกราฟจึงคือการจัดการกับโหนดและเส้นเหล่านี้ในลักษณะต่างๆ นั่นเอง.
ในทางคอมพิวเตอร์, อัลกอริทึมกราฟคือชุดคำสั่งหรือกฎกติกาที่บอกคอมพิวเตอร์ว่าจะจัดการกับกราฟนั้นอย่างไร. สมมติเราอยากรู้ว่าจะไปจากจุด A ไปยังจุด B ด้วยเส้นทางที่สั้นที่สุดอย่างไร, อัลกอริทึมกราฟจะช่วยหาคำตอบให้เราได้.
อัลกอริทึมกราฟมีประโยชน์มากมายในการเขียนโปรแกรม. จะใช้สำหรับการค้นหา, วางแผนเส้นทาง, การวิเคราะห์โครงสร้างเครือข่ายสังคม, และอื่นๆ อีกมากมาย.
ตัวอย่างประโยชน์ของอัลกอริทึมกราฟ:
1. การค้นหาเส้นทาง: จะหาเส้นทางที่ดีที่สุดจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่ง. 2. การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม: เช่น การหา "เพื่อนของเพื่อน" ที่คุณอาจรู้จัก. 3. การวางแผนและตารางงาน: เพื่อให้แน่ใจว่าโปรเจ็กต์ดำเนินไปอย่างมีประสิทธิภาพ. 4. การหากลุ่มย่อยในเครือข่าย: อาจจะใช้ในการตลาดเพื่อเจาะจงกลุ่มลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น.ตัวอย่างอัลกอริทึมกราฟง่ายๆ:
เรามาลองดูที่ "อัลกอริทึมค้นหาความกว้าง" หรือ Breadth-First Search (BFS) กันครับ. อัลกอริทึมนี้ช่วยให้เราหาเส้นทางที่สั้นที่สุดจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งในกราฟ.
from collections import deque
def bfs(graph, start, end):
queue = deque([start])
visited = {start: None}
while queue:
current_node = queue.popleft()
if current_node == end:
break
for neighbor in graph[current_node]:
if neighbor not in visited:
visited[neighbor] = current_node
queue.append(neighbor)
path = []
while end is not None:
path.append(end)
end = visited[end]
return path[::-1] # Returning the path in right order
graph = {
'A' : ['B','C'],
'B' : ['D', 'E'],
'C' : ['F', 'G'],
'D' : [],
'E' : ['H'],
'F' : [],
'G' : ['H'],
'H' : []
}
print(bfs(graph, 'A', 'H'))
ผลลัพธ์ที่ได้เมื่อเราต้องการหาเส้นทางจากจุด A ไปยัง H ในกราฟข้างต้นจะได้เป็นลิสต์ `['A', 'B', 'E', 'H']` เป็นต้น.
เรื่องราวของอัลกอริทึมกราฟนั้นลึกซึ้งกว่านี้มากครับ, แต่ก็สนุกและน่าสนใจไม่แพ้กัน. หากคุณสนใจอยากจะเข้าใจเพิ่มเติมและเรียนรู้การเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ, ลองมาเปิดโลกกว้างของการเขียนโค้ดดูได้ครับ. ไม่ว่าเราจะช่วยกันพัฒนาเครื่องมือใหม่ๆ เพื่อการเดินทาง, สร้างเครือข่ายทางสังคม, หรือแม้กระทั่งแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในโลกของเรา การเรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมกราฟอาจเป็นก้าวแรกที่ดีที่สุดที่ทำได้ครับ.
ใครสนใจเรียนเรื่อง Algorithm ที่ลึกมากขึ้น มาสอบามกันได้ที่ expert-programming-tutor นะครับผม
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM