![]() | ลิงก์ข้ามภาษาในบทความนี้ มีไว้ให้ผู้อ่านและผู้ร่วมแก้ไขบทความศึกษาเพิ่มเติมโดยสะดวก เนื่องจากวิกิพีเดียภาษาไทยยังไม่มีบทความดังกล่าว กระนั้น ควรรีบสร้างเป็นบทความโดยเร็วที่สุด |
การค้นหาแบบสองทิศทาง (อังกฤษ: Bidirectional Search) คือวิธีหนึ่งที่ใช้สำหรับการค้นหาข้อมูลภายในกราฟระบุทิศทาง โดยมีจุดประสงค์เป็นการหาวิถีสั้นสุดจากจุดเริ่มต้นไปยังจุดสิ้นสุดบนกราฟ หลักการค้นหาที่เป็นเอกลักษณ์ของวิธีการนี้ก็คือเราจะทำการค้นหาจากจุดเริ่มไปยังจุดสิ้นสุดและจากจุดสิ้นสุดกลับมายังจุดเริ่มต้นไปพร้อม ๆ กัน และเมื่อการค้นหามาบรรจบพร้อมกันที่จุด ๆ หนึ่งระหว่างกลางก็จะถือเป็นอันสิ้นสุด นอกจากนี้การค้นหาแบบสองทิศทางนี้ยังสามารถนำเอาไปประยุกต์รวมเข้ากับการค้นหาแบบอื่น ๆ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นได้ ตัวอย่างของวิธีการค้นหาที่สามารถนำเอามาประยุกต์กับการค้นหาแบบสองทิศทาง เช่น การค้นตามแนวกว้าง, การค้นแบบดีที่สุด, ขั้นตอนวิธีเอสตาร์ เป็นต้น ทั้งนี้ก็เพื่อที่จะเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาให้ดีที่สุดนั่นเอง
การค้นหาแบบสองทิศทางนั้นโดยนิยามแล้วก็คือขั้นตอนวิธีที่ใช้หลักการซึ่งคล้ายกับขั้นตอนวิธีแบ่งแยกเพื่อเอาชนะ (อังกฤษ: Divide and conquer)ในกรณีที่เราทราบตำแหน่งของเป้าหมายที่จะค้นหาแล้ว แทนที่จะค่อย ๆ เริ่มจากจุดเริ่มต้นไปยังจุดปลายเราจะทำการค้นหาจากจุดปลายย้อนกลับมาหาจุดเริ่มต้นไปพร้อม ๆ กันแทน ด้วยวิธีนี้ความเร็วในการค้นหาของแต่ละเส้นทางจะอยู่ที O (bd/2) เมื่อ คือจำนวนการแตกกิ่งก้าน (Branching factor) และ คือระยะทางทั้งหมดจากจุดเริ่มต้นไปยังจุดสิ้นสุด ซึ่งเมื่อนำระยะเวลาการค้นหามารวมกันแล้วก็ยังถือว่าได้ลดเวลาในการค้นหาลงไปอย่างมากหากเทียบกับการค้นหาแบบปกติ O (bd)
อย่างไรก็ตามแม้ว่าวิธีการนี้จะดูเหมือนว่าสามารถที่จะลดเวลาการค้นหาไปได้อย่างมากก็ตาม ข้อเสียของมันก็ยังมีอยู่หลายข้อด้วยกันคือ
ด้วยสาเหตุทั้งปวงที่กล่าวมาทำให้การนำเอาวิธีการค้นหาแบบสองทิศทางไปใช้งานจริงนั้นจึงยุ่งยากพอสมควร
Ira Pohl คือบุคคลแรกที่ออกแบบและนำเอาการค้นหาแบบสองทิศทางมาใช้ในปี ค.ศ. 1971 เริ่มแรกนั้นขั้นตอนวิธีดังกล่าวไม่มีประสิทธิภาพมากนักคือการค้นหาจากสองทางมักจะพลาดไม่ได้มาบรรจบกันทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ผิดพลาด ต่อมาในปี ค.ศ. 1983 Des Champeaux ได้ออกแบบขั้นตอนวิธีใหม่เพื่อเข้ามาใช้แก้ปัญหาดังกล่าวด้วยวิธีแบบ BHFFA (Bidirectional heuristic front to front algorithm) แต่ก็ทำให้เกิดปัญหาในเรื่องพื้นที่หน่วยความจำ ต่อมาในปี ค.ศ. 1984 Pohl และ Politowisky ได้นำเสนอทางออกอีกแบบที่เขาเรียกว่า D-node retargeting ขึ้นมาซึ่งสามารถช่วยแก้ปัญหาที่มีมาแต่เดิมรวมถึงเรื่องของหน่วยความจำได้อย่างมีประสิทธิภาพกว่าเก่า
หลังจากนั้นวิธีการค้นหาแบบสองทิศทางก็ได้ผ่านการปรับปรุงเรื่อยมาอีกหลายครั้งจนถึงล่าสุด คือ ปี ค.ศ. 2009โดย Wim และ Henk ซึ่งได้คิดค้นออกแบบการค้นหาแบบสองทิศทางของเอสตาร์ที่ได้รับการปรังปรุงให้ค้นหาได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
จากกราฟด้านบนเราจะสามารถมองเห็นการทำงานคร่าว ๆ ได้โดย หากเราสมมติให้ วงกลมแต่ละวงคือปมของกราฟโดยที่แต่ละปมจะเก็บค่าตำแหน่งของปมนั้น ๆ เอาไว้ เส้นเชื่อมที่หนาจะหมายถึงค่าใช้จ่ายที่มากกว่าในการเดินทางผ่าน ส่วนปมที่ถูกทาด้วยสีฟ้าจะหมายถึงเป็นปมที่ถูกเลือกและปมสีแดงคือจุดที่คาดว่าการค้นหาจากสองทิศทางมาบรรจบกัน เส้นประใช้แสดงขอบเขตของการค้นหาแยกแต่ละฝั่งเอาไว้
ในแง่ของการนำเอาไปใช้งานจริงนั้น การค้นหาแบบสองทิศทางมักจะถูกนำไปรวมเข้ากับขั้นตอนวิธีแบบอื่นเสียมากกว่า ทั้งนี้ก็เพื่อที่จะให้ได้ผลลัพธ์ออกมาตามแต่ที่ต้องการ
ขั้นตอนวิธีสามารถแสดงโดยสังเขปด้วยรหัสเทียมได้ดังนี้
function BiderectionalSearch(xs,xg)
define Qs,Qg as priority queue //กำหนดแถวคอยแบบลำดับความสำคัญ ให้ Qs คือ แถวคอยที่ใช้เก็บเริ่มจากปมเริ่มต้น และ Qg คือ แถวคอยที่ใช้เก็บเริ่มจากปมเป้าหมาย
Qs.insert(xs) and mark xs as visited //นำปมเริ่มต้น xs ใส่ลงใน Qs และเปลี่ยนสถานะของ xs ให้เป็นปมที่ถูกพิจารณาแล้ว
Qg.insert(xg) and mark xg as visited //นำปมเป้าหมาย xg ใส่ลงใน Qg และเปลี่ยนสถานะของ xg ให้เป็นปมที่ถูกพิจารณาแล้ว
while Qs not empty and Qg not empty
if(Qs not empty)
x:=Qs.getFirst()
if x = xg or x ɛ Qg //ถ้าหากว่าปมที่กำลังดูเป็นปมเป้าหมายหรือว่าเป็นปมที่อยู่ในแถวคอยของเป้าหมายแล้วก็ให้แสดงออกไปว่าหาพบและเลิกทำ
return SUCCESS
for each v ɛ adj(x) //สำหรับทุก ๆ ปมที่มีเส้นเชื่อมต่อออก x หากปม ๆ นั้นยังไม่เคยถูกพิจารณาก็ให้เอาเข้าแถวคอยไป
if v is not visited
Mark v status as visited
Qs.insert(v)
if(Qg not empty)
xr:=Qg.getFirst()
if xr = xs or xr ɛ Qs //ถ้าหากว่าปมที่กำลังดูเป็นปมเริ่มต้นหรือว่าเป็นปมที่อยู่ในแถวคอยของปมเริ่มต้นแล้วก็ให้แสดงออกไปว่าหาพบและเลิกทำ
return SUCCESS
for each vr ɛ inversed_adj(xr) //สำหรับทุก ๆ ปมที่มีเส้นเชื่อมมายัง xr หากปม ๆ นั้นยังไม่เคยถูกพิจารณาก็ให้เอาเข้าแถวคอยไป
if vr is not visited
Mark vr status as visited
Qs.insert(vr)
return FAILURE //ถ้าทำจนหมดแล้วยังเชื่อมเส้นกันไม่ได้ก็คือไม่มีเส้นเชื่อมระหว่าง xs กับ xg