آموزش طراحی الگوریتم

زمانی که برای حل یک مسئله الگوریتم طراحی می‌کنیم یا قصد استفاده از یک الگوریتم از پیش ابداع شده را داریم، عموما برایمان مهم است بدانیم کارآیی الگوریتم چگونه است و تا چه حد می‌توان روی آن حساب باز کرد. به ویژه اگر برای حل یک مسئله بیش از یک الگوریتم موجود باشد، باید بتوان آنها را به نحوی با هم مقایسه کرد. گاهی چنین مقایسه‌ای بر اساس قابلیت پیاده‌سازی یا میزان سادگی پیاده‌سازی است. اما در بسیاری مواقع سرعت تولید خروجی الگوریتم بسیار مهمتر از پیچیدگی پیاده‌سازی یا مدت زمان مورد نیاز برای پیاده‌سازی است. به همین دلیل طراحی یک الگوریتم کارا بسیار مهم است و در مسابقات برنامه‌نویسی همچون ACM-ICPC نیز این توانایی محک می‌خورد. در کنار این موضوع، ممکن است میزان حافظه‌ی مورد نیاز هم مهم باشد.

یکی از سوالات رایج علاقه‌مندان شرکت در مسابقات برنامه‌نویسی معتبر همچون ACM این است که چگونه خود را برای این مسابقات آماده کنیم؟ تا چه حد تسلط به یک زبان برنامه‌نویسی یا مفاهیم مختلف طراحی الگوریتم و شاخه‌های وابسته مورد نیاز است؟

کتاب Art of Programming Contest به عنوان یک کتاب اختصاصی آمادگی مسابقات برنامه‌نویسی با بررسی مباحث بسیار مفید در مورد مفاهیم و اصول مورد نیاز برای شرکت موفق در چنین مسابقاتی، به چنین سوالاتی پاسخ داده است. این کتاب با بحث در مورد شیوه‌های برنامه‌نویسی مطلوب با زبان برنامه‌نویسی C و استفاده‌ی موثر از مفاهیم مختلف طراحی الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها، نه تنها برای شرکت‌کنندگان مسابقات که برای هر علاقه‌مند به حل مسائل چالش‌برانگیز الگوریتمی مناسب و مفید است.

روش حریصانه (Greedy) یکی از روش‌های مشهور و پرکاربرد طراحی الگوریتم‌ها است که با ساختاری ساده در حل بسیاری از مسائل استفاده می‌شود. این روش اغلب در حل مسائل بهینه‌سازی استفاده شده و در پاره‌ای مواقع جایگزین مناسبی برای روش‌هایی مانند برنامه‌ریزی پویا است. در حالت کلی این روش سرعت و مرتبه‌ی اجرایی بهتری نسبت به روش‌های مشابه خود دارد؛ اما متناسب با مسئله ممکن است به یک جواب بهینه‌ی سراسری ختم نشود.

در روش حریصانه رسیدن به هدف در هر گام مستقل از گام قبلی و بعدی است. یعنی در هر مرحله برای رسیدن به هدف نهایی، مستقل از این که در مراحل قبلی چه انتخاب‌هایی صورت گرفته و انتخاب فعلی ممکن است چه انتخاب‌هایی در پی داشته باشد، انتخابی که در ظاهر بهترین انتخاب ممکن است صورت می‌پذیرد. به همین دلیل است که به این روش، روش حریصانه گفته می‌شود. زمانی که یک دزد عجول و حریص وارد خانه‌ای می‌شود، در مسیر حرکت خود هر وسیله و کالای با ارزشی را داخل کیسه می‌اندازد. وی در این حالت چندان توجهی نمی‌کند که چه اشیائی را قبلا برداشته و ممکن است در آینده چه اشیاء گرانبهاتری به دست آورد. او در هر گام تنها از بین اشیاء دم دست خود با ارزش‌ترین آن را انتخاب کرده و به وسایل قبلی اضافه می‌کند.

یکی از روش‌های پرکاربرد و مشهور طراحی الگوریتم روش برنامه‌نویسی پویا (یا برنامه‌ریزی پویا، برنامه‌سازی پویا - Dynamic Programming) است. این روش همچون روش تقسیم و حل (Divide and Conquer) بر پایه‌ی تقسیم مسئله بر زیرمسئله‌ها کار می‌کند. اما تفاوت‌های چشم‌گیری با آن دارد.

زمانی که یک مسئله به دو یا چند زیرمسئله تقسیم می‌شود، دو حالت ممکن است پیش بیاید:

1- داده‌های زیرمسئله‌ها هیچ اشتراکی با هم نداشته و کاملا مستقل از هم هستند. نمونه‌ی چنین مواردی مرتب‌سازی آرایه‌ها با روش ادغام یا روش سریع است که داده‌ها به دو قسمت تقسیم شده و به صورت مجزا مرتب می‌شوند. در این حالت داده‌های یکی از بخش‌ها هیچ ارتباطی با داده‌های بخش دیگر نداشته و در نتیجه حاصل از آن بخش اثری ندارند. معمولا روش تقسیم و حل برای چنین مسائلی کارآیی خوبی دارد.

یکی از روش‌های پرکاربرد و محبوب برای طراحی الگوریتم‌ها روش Divide and Conquer است که در زبان فارسی به صورت تقسیم و حل یا تقسیم و غلبه ترجمه شده است.

در این روش، داده‌ها به دو یا چند دسته تقسیم شده و حل می‌شوند. سپس با ترکیب مناسب نتایج به دست آمده از این زیرمسئله‌ها، مسئله‌ی اصلی حل می‌شود. در صورتی که زیرمسئله خود به اندازه‌ی کافی بزرگ باشد، می‌توان از همین روش برای حل آن استفاده کرد. تقسیمات متوالی زیرمسئله‌ها تا جایی ادامه پیدا می‌کند که به اندازه‌ی کافی کوچک شده باشند و بتوان آنها را با روش‌های دیگر به راحتی حل نمود.

برای آشنایی بیشتر، چند الگوریتم که با روش حل و تقسیم پیاده‌سازی شده‌اند معرفی می‌شوند.