เลือกหัวข้อจากแถบเมนูด้านซ้าย (กรณีหน้าจอเล็กเมนูจะหดกลายเป็นสัญลักษณ์สามขีดอยู่ในแถบเมนูด้านบน) หรือใส่คำค้นหาที่ช่องด้านล่างนี้ เพื่อค้นหาหัวข้อบทความหรือ Tutorial เกี่ยวกับเรื่อง decision_problem ที่ต้องการ
Branch and Bound Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่ออกแบบมาเพื่อการแก้ไขปัญหาการตัดสินใจที่มีข้อจำกัด (Constrained Decision Problems) เช่น ปัญหา Traveling Salesman Problem (TSP), ปัญหา Assignment, ปัญหา Knapsack ฯลฯ แนวคิดหลักของอัลกอริธึมนี้คือการแบ่งปัญหา (Branching) และคำนวณขอบเขตหรือการประเมินค่า (Bounding) เพื่อทำการตัดทอนความเป็นไปของคำตอบที่จะไม่ใช่คำตอบที่เหมาะสมที่สุด (Pruning) เพื่อลดการค้นหาในช่วงที่ไม่จำเป็น ทำให้สามารถหาคำตอบที่ดีที่สุดได้ภายในเวลาที่เหมาะสม...
Read More →โลกของการเขียนโปรแกรมเต็มไปด้วยความท้าทายและปัญหาที่ต้องการการแก้ไขอย่างสร้างสรรค์และมีประสิทธิภาพ หนึ่งในเครื่องมือที่ช่วยในการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิผลคือ Branch and Bound Algorithm วันนี้เราจะมาพูดถึง Branch and Bound ทั้งมุมมองทางการวิเคราะห์, การใช้งานจริง และตัวอย่างโค้ดด้วยภาษา C# ที่สามารถสะท้อนถึงพลังของการใช้งาน Algorithm นี้ได้อย่างชัดเจน...
Read More →ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ การเลือกใช้อัลกอริทึม (Algorithm) ที่เหมาะสมกับปัญหาที่เราต้องแก้ไข เป็นสิ่งสำคัญมาก หนึ่งในอัลกอริทึมที่หลายๆ คนอาจมองข้าม คือ Backtracking ซึ่งเป็นวิธีที่ให้เราทดลองทุกๆ คาดเดาเพื่อหาคำตอบในปัญหาที่มีโครงสร้างเป็นต้นไม้หรือกราฟ ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับ Backtracking ผ่านภาษา Golang ซึ่งมีความสามารถในการเขียนโปรแกรมได้อย่างปลอดภัย รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพ...
Read More →Brute Force (บรูตฟอร์ส) เป็นวิธีการแก้ปัญหาในแบบที่ตรงไปตรงมาที่สุด ซึ่งหมายความว่ามันจะพยายามทุกๆ ความเป็นไปได้จนกว่าจะเจอกับคำตอบ นี่คือแนวคิดที่ไม่ซับซ้อนและสามารถใช้กับปัญหาระดับพื้นฐานได้อย่างไร้ข้อจำกัด จุดเด่นของ Brute Force คือความง่ายในการเข้าใจและการนำไปใช้งาน ในบทความนี้ เราจะศึกษาว่ากลยุทธ์ Brute Force ทำงานอย่างไร ใช้แก้ปัญหาอะไร และการใช้ Perl ในการพัฒนา Brute Force Algorithm ได้อย่างไร พร้อมทั้งสำรวจ usecase ในโลกจริง, วิเคราะห์ Complexity และข้อดีข้อเสียของมัน...
Read More →Dynamic Programming (DP) เป็นเทคนิคหนึ่งในการออกแบบอัลกอริทึมที่โดดเด่นด้วยการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนด้วยการแบ่งปัญหาเป็นปัญหาย่อยๆ ที่ง่ายกว่า และนำคำตอบของปัญหาย่อยเหล่านั้นมาใช้เพื่อแก้ปัญหาใหญ่ ซึ่งตัวมันเองนั้นมีศักยภาพในการลดระยะเวลาในการประมวลผลและเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างน่าทึ่ง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแก้ปัญหาที่ต้องการไปถึงคำตอบที่ชัดเจน ณ จุดหนึ่งในโลกของความจริง อาทิเช่น การหาค่าที่ดีที่สุด (Optimization problems) หรือการตัดสินใจโดยมีเงื่อนไข (Decision problems) เช่น การหาทางแก้ในปัญหาการวา...
Read More →