Algorithm คืออะไร ? ดูการทำงาน ข้อดี-ข้อเสีย และประเภทของอัลกอริทึม

มารู้จัก อัลกอริทึม (Algorithm) ในด้านวิทยาศาสตร์ให้มากขึ้นกัน

หากคุณมีความสนใจที่จะศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือการเขียนโค้ด (Coding) ก็มีความเป็นไปได้สูงที่คุณน่าจะได้ยินคำว่า "อัลกอริทึม (Algorithm)" มาบ้างอย่างแน่นอน หากจะให้นิยามมันแบบง่าย ๆ ก็คืออัลกอริทึมคือ "ชุดคำสั่งที่จะทำตามลำดับขั้นที่กำหนด" นั่นเอง

โดยคนส่วนใหญ่เชื่อว่า อัลกอริทึมคือการเขียนโค้ดที่มีความยุ่งยาก หรือซับซ้อน ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยทักษะในการนำมันไปประยุกต์ใช้ในระบบ ซึ่งมันไม่ใช่เรื่องจริงเสมอไป อัลกอริทึมพื้นฐานง่าย ๆ ก็มีอยู่เยอะ มันขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการใช้มันทำงานอะไรมากกว่า

ในบทความนี้ เราเลยจะมาแนะนำให้เข้าใจกันมากขึ้นว่าอัลกอริทึมนั้นคืออะไร ?

อัลกอริทึม คืออะไร ? (What is an Algorithm ?)

ก่อนอื่นต้องบอกก่อนว่า "อัลกอริทึม" ที่เราจะมาอธิบายในบทความนี้ จะเป็นในแง่ของคอมพิวเตอร์เป็นหลักนะ

โดยในวิทยาการคอมพิวเตอร์ "อัลกอริทึม" จะหมายถึง "ชุดคำสั่ง" ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหา หรือทำงานบางอย่างให้ลุล่วงไปได้ โดยอ้างอิงความเป็นไปได้จากฐานข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

การสร้างอัลกอริทึมขึ้นมา ไม่ได้จำกัดที่การเขียนโค้ดโปรแกรมมิ่งเพียงอย่างเดียว แต่มันจะรวมไปถึงการคำนวณทางคณิตศาสตร์, การวิเคราะห์ข้อมูล รวมไปการนำข้อมูลมาตัดสินด้วยเหตุและผล ซึ่งการทำงานของอัลกอริทึมสามารถสรุปได้เป็น 4 ขั้นตอน ดังนี้

1. ป้อนข้อมูลเข้าไป
2. อัลกอริทึมจะเข้าถึงข้อมูล และทำงานตามรูปแบบที่กำหนดเอาไว้ล่วงหน้า
3. แสดงผลลัพธ์
4. หยุดการทำงานของอัลกอริทึม

ในบางขั้นตอนของอัลกอริทึมอาจจะมีการทำซ้ำได้หลายรอบ แต่ท้ายที่สุดแล้ว ตัวอัลกอริทึมจะต้องหยุดทำงานเป็นขั้นตอนสุดท้ายเสมอ

ภาพจาก : https://www.simplilearn.com/tutorials/data-structure-tutorial/what-is-an-algorithm

ขั้นตอนการออกแบบอัลกอริทึม

ขั้นตอนในการออกแบบอัลกอริทึมให้มีประสิทธิภาพจะมีขั้นตอนที่สำคัญอยู่ 8 อย่าง ดังนี้

1. สรุปรายละเอียดของปัญหา
2. ออกแบบโมเดลการทำงาน
3. กำหนดข้อมูลจำเพาะของอัลกอริทึม
4. ออกแบบอัลกอริทึม
5. นำอัลกอริทึมไปใช้งาน
6. ทดสอบประสิทธิภาพการทำงาน

ตัวอย่างการออกแบบอัลกอริทึม ในกรณีที่มีชุดตัวเลขอยู่จำนวนหนึ่ง แล้วเราต้องการออกแบบอัลกอริทึมให้มันเรียงค่าจากสูงไปต่ำ ในลำดับแรก เราก็จะออกแบบอัลกอริทึมของเรานั้นอ่านค่าตัวเลขทั้งหมดให้ครบเสียก่อน จากนั้นก็จึงสั่งให้มันทำการเรียงค่าให้เรา เมื่อเรียงสำเร็จแล้วจึงจะหยุดทำงาน

ภาพจาก : https://www.freecodecamp.org/news/what-is-an-algorithm-definition-for-beginners/

ขั้นตอนการทำงานของ อัลกอริทึม (Steps of an Algorithm)

เรามาเจาะลึกรายละเอียดการทำงานของอัลกอริทึมกันสักหน่อยดีกว่า เรารู้แล้วว่าอัลกอริทึมในวิทยาการคอมพิวเตอร์นั้นถูกออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาด้วยการอาศัยหลักการ และคณิตศาสตร์ เทคโนโลยีแทบทุกชนิดในปัจจุบันนี้มีอัลกอริทึมเป็นดั่งกระดูกสันหลังอยู่ทั้งสิ้น ไม่ว่าจะในซอฟต์แวร์, ระบบค้นหาของเสิร์ชเอนจิน (Search Engines) ฯลฯ สำหรับขั้นตอนการทำงานของอัลกอริทึมจะมีดังนี้

ป้อนข้อมูล (Input)

อัลกอริทึมจะนำเข้าข้อมูลมาใช้ ซึ่งสามารถเป็นได้หลายฟอร์แมท เช่น ตัวเลข, ข้อความ หรือรูปภาพ

ประมวลผล (Processing)

ขั้นตอนการประมวลผล จะเป็นการนำข้อมูลที่ได้มาประมวลผลตามหลักตรรกะ, กฏทางคณิตศาสตร์ และข้อกำหนดที่ผู้ออกแบบอัลกอริทึมสร้างไว้

แสดงผลลัพธ์ (Output)

หลังจากที่ข้อมูลผ่านการประมวลผลเป็นที่เรียบร้อยแล้ว ตัวอัลกอริทึมก็จะแสดงผลลัพธ์ที่ได้ผ่านการคำนวณออกมาให้ผู้ใช้สามารถนำไปใช้ทำงานต่อได้

ประสิทธิภาพ (Efficiency)

กุญแจสำคัญในการทำงานของอัลกอริทึม คือประสิทธิภาพในการทำงาน โดยมันต้องได้รับการขัดเกลาให้มันทำงานตามที่กำหนดได้เร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้ โดยที่ใช้ทรัพยากรของระบบได้อย่างคุ้มค่าที่สุดด้วย

การปรับปรุง (Optimization)

อัลกอริทึมเป็นสิ่งที่ออกแบบมาให้ต้องมีการขัดเกลาอย่างสม่ำเสมอ มองหาหนทางใหม่ ๆ ที่จะทำให้มันทำงานได้เร็วขึ้น และผลลัพธ์ที่เที่ยงตรงมากขึ้น

การนำไปปรับใช้จริง (Implementation)

อัลกอริทึมที่ออกแบบเสร็จแล้ว จะถูกนำไปใช้งานได้ในหลากหลายโครงสร้างภาษาโปรแกรมมิ่ง เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานต่าง ๆ ได้ ตามความต้องการของผู้ใช้งาน

ประเภทของ อัลกอริทึม (Types of an Algorithm)

อัลกอริทึมนั้นมีหลายรูปแบบ ตามหลักการออกแบบที่จะนำไปใช้งาน ลองมาดูตัวอย่างรูปแบบอัลกอริทึมที่มี

อัลกอริธึมแบบ Brute Force (Brute Force Algorithm)

เป็นการใช้วิธีการที่ตรงไปตรงมามาการพยายามแก้ปัญหา โดยเลือกทำทุกวิถีทางที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่สามารถทำได้ อัลกอริทึมชนิดนี้เหมาะสําหรับกรณีที่ปัญหามีขนาดเล็ก เนื่องจากหากนำไปใช้กับปัญหาขนาดใหญ่จะเป็นการสิ้นเปลืองเวลาในการหาคำตอบที่นานเกินไป

อัลกอริธึมแบบเรียกซ้ำ (Recursive Algorithm)

อาศัยวิธีการแบ่งปัญหาที่เป็นโจทย์ ออกเป็นปัญหาย่อยที่มีขนาดเล็ก และคล้ายคลึงกัน และทำซ้ำไปเรื่อย ๆ เพื่อแก้ปัญหาจนกว่าจะถึงค่าที่ต้องการ เหมาะสําหรับงานที่มีโครงสร้างแบบเรียกใช้ข้อมูลซ้ำ ๆ

อัลกอริธึมแบบเข้ารหัส (Encryption Algorithm)

ใช้เพื่อแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่มีความปลอดภัย และไม่สามารถอ่านได้ โดยใช้เทคนิคการเข้ารหัสทําให้ผู้ใช้งานสามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลจะได้รับการรักษาความลับ อัลกอริทึมนี้จึงถูกนำมาใช้ช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวในการสื่อสาร และธุรกรรมดิจิทัล

อัลกอริทึมแบบย้อนรอย (Backtracking Algorithm)

เทคนิคนี้จะอาศัยการลองผิดลองถูก เพื่อค้นหาความเป็นไปได้ในการแก้ไขปัญหา โดยจะมีการยกเลิกตัวเลือกที่ทดลองแล้วแต่ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการออกไป นิยมใช้ในการแก้ไขปริศนา และค้นหาวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ

อัลกอริทึมการค้นหา (Searching Algorithm)

ออกแบบมาเพื่อใช้ค้นหาเป้าหมายเฉพาะที่ต้องการภายในชุดข้อมูลที่มีอยู่ ทําให้สามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มีการเรียงลําดับ หรือไม่เรียงลําดับได้อย่างมีประสิทธิภาพ

อัลกอริทึมแบบเรียงลำดับ (Sorting Algorithm)

มุ่งเป้าไปที่การจัดเรียงองค์ประกอบตามลําดับที่ต้องการ เช่น เรียงลำดับตัวเลข หรือเรียงลำดับตัวอักษร เพื่อปรับปรุงการจัดระเบียบ และดึงข้อมูลมาใช้งานได้ง่าย ๆ

อัลกอริทึมแบบ Hashing (Hashing Algorithm)

เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการแปลงข้อมูลเป็นค่าแฮช (Hash) เพื่อทําให้สามารถเข้าถึง และดึงข้อมูลมาใช้งานได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งมักใช้ในระบบฐานข้อมูล และการจัดเก็บรหัสผ่าน

อัลกอริทึมแบบ Divide และ Conquer (Divide and Conquer Algorithm)

คืออัลกอริทึมที่ใช้ในการแก้ปัญหา โดยการนำปัญหาขนาดใหญ่มาแบ่งซอยออกเป็นปัญหาย่อยที่มีขนาดเล็กลงกว่าเดิม เมื่อแก้ปัญหานั้นได้แล้ว ก็ทำย่อยซ้ำ และแก้ไขปัญหาใหม่อีกรอบ ทำจนกว่าจะได้เป็นปัญหาที่มีขนาดเล็กพอที่จะสามารถแก้ไขได้โดยตรง หลังจากนั้นจึงนำผลลัพธ์ทั้งหมดที่ได้มารวมกัน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ของปัญหาใหญ่ที่เป็นตัวโจทย์ตั้งต้น

อัลกอริทึมแบบละโมบ (Greedy Algorithm)

เป็นอัลกอริทึมแก้ปัญหาที่ในแต่ละขั้นตอนจะเลือก "คำตอบที่ดีที่สุด" โดยไม่คำนึงถึงคุณภาพของคำตอบ มักถูกใช้กับปัญหาที่สามารถแบ่งปัญหาใหญ่ออกเป็นงานย่อย ๆ ได้ อัลกอริทึมรูปแบบนี้มีข้อดีในการทำงานที่รวดเร็ว แต่บางครั้งอาจไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ซึ่งผู้ใช้อาจต้องพิจารณาคำตอบเพิ่มเติมด้วยตนเองก่อนนำไปใช้

อัลกอริทึมโปรแกรมแบบไดนามิก (Dynamic Programming Algorithm)

เป็นอัลกอริทึมการแก้ปัญหาที่จะแบ่งปัญหาเป็นส่วนย่อย ๆ เพื่อลดความซับซ้อนของปัญหาลง และบันทึกผลลัพธ์เก็บเอาไว้ ซึ่งจะช่วยให้การแก้ไขปัญหาทำได้ง่ายขึ้น และลดระยะเวลาในการทำงาน จึงนิยมนำอัลกอริทึมนี้มาใช้ในกรณีที่ปัญหามีความซ้ำซ้อน โดยนำผลลัพธ์ของแต่ละปัญหาย่อยที่ถูกบันทึกไว้มาใช้ใหม่ จะได้ไม่ต้องคำนวณซ้ำเพื่อลดเวลาในการประมวลผล

อัลกอริทึมแบบสุ่ม (Randomized Algorithm)

เป็นการนำเทคนิคสุ่ม (Randomization) เข้ามาใช้ในกระบวนการแก้ปัญหา ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความสุ่ม หรือความไม่แน่นอน ในแต่ละรอบที่ประมวลผล

ข้อดี-ข้อเสีย ของการใช้อัลกอริทึม (Pros and Cons of using Algorithm)

ข้อได้เปรียบของการใช้อัลกอริทึม

• ประสิทธิภาพ : ช่วยให้กระบวนการทำงานมีความเรียบร้อยมากขึ้น ทำให้ขั้นตอนการทำงานมีความเร็ว และมีประสิทธิภาพดีขึ้น
• การทำซ้ำ : การนำอัลกอริทึมมาใช้ ทำให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำ และเที่ยงตรงมากขึ้น เพราะข้อมูลจะถูกประมวลผลด้วยวิธีการเดียวกันเสมอ
• การแก้ไขปัญหา : ทำให้การแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนเป็นไปอย่างมีระบบ
• การขยายขนาด : อัลกอริทึมส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาให้รองรับการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้ และสามารถปรับขยายขนาดการทำงานได้ เมื่อมีปริมาณข้อมูลเพิ่มมากขึ้น
• ความอัตโนมัติ : อัลกอริทึมสามารถทำงานได้อย่างอัตโนมัติ ขอแค่เพียงมีข้อมูลป้อนเข้าไป ก็จะได้ผลลัพธ์ออกมาเอง ช่วยลดภาระงานให้กับพนักงาน

ข้อเสียเปรียบของการใช้อัลกอริทึม

• ความซับซ้อน : หากเงื่อนไขของงานยาก และมีความซับซ้อน การออกแบบอัลกอริทึมก็จะมีความท้าทาย และเสียเวลาในการพัฒนามาก
• ข้อจำกัด : ปัญหาบางอย่างอาจไม่เหมาะกับการใช้อัลกอริทึมในการแก้ไข หรืออาจจะได้ แต่ไม่ใช่วิธีการที่ดีที่สุด
• ใช้ทรัพยากรสูง : หากอัลกอริทึมมีความซับซ้อนสูง มันก็มักจะใช้ทรัพยากรของคอมพิวเตอร์ในการประมวลผลสูงตามไปด้วย
• ความไม่แม่นยำ : หากออกแบบอัลกอริทึมผิดพลาด ก็จะได้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องตามไปด้วย
• การบำรุงรักษา : อัลกอริทึมนั้นจำเป็นต้องได้รับการดูแล บำรุงรักษาด้วย เมื่อเทคโนโลยีมีการอัปเดต ก็อาจต้องมีการอัปเดตอัลกอริทึมให้รองรับด้วย

 

 

 

ที่มา : www.freecodecamp.org , en.wikipedia.org , www.geeksforgeeks.org , edu.gcfglobal.org , www.iig.ch , www.simplilearn.com