What is Algorithm

📚 Algorithm ၏ မိတ်ဆက်

ကွန်ပျူတာတစ်လုံးကို အလုပ်တစ်ခု ပြီးမြောက်စေလိုပါက ၎င်းလုပ်ဆောင်ရမည့် တာဝန်များ၏ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို မည်ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်ရမည်ဟူသော အသေးစိတ်ကို ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ် (Computer Program) တစ်ခု ရေးသားပြီး ညွှန်ကြားရပါတယ်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ Algorithms များသည် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။

Algorithms များကို လေ့လာခြင်းသည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ (Computer Science) နှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အင်ဂျင်နီယာပညာ (Software Engineering) နှစ်ခုစလုံးအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်း (Problem Solutions) ၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ပင် ဖြစ်သည်။ ထိရောက်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်ရေးသားသူ (Software Developer) တစ်ဦးဖြစ်ရန်အတွက် ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများစွာကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်ရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထိုထက်ပို၍ အရေးကြီးသည်မှာ ပြဿနာတစ်ခုကို မည်မျှထိရောက်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်သည်ကို သိရှိရမည်ဖြစ်သည်။

Brute force methods သည် အကောင်အထည်ဖော်ရန် အချိန်ကုန်နိုင်ပြီး စွမ်းအင်နှင့် အရင်းအမြစ်များစွာကို ကုန်ဆုံးနိုင်ရာ၊ ထိုအရင်းအမြစ်များသည် မည်သည့်ကုမ္ပဏီအတွက်မဆို ရှားပါးပါသည်။ ဤနေရာတွင်၊ ထိရောက်သော Algorithm ကို အသုံးပြုခြင်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုအား အချိန်နှင့် ငွေကြေးကို သက်သာစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ထိုရလဒ်ကိုကြည့်ချင်းအားဖြင့် Algorithms ကို ဘာကြောင့် သင်ယူလေ့လာရသလဲဆိုတာကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေပါတယ်။

Algorithm ဆိုသည်မှာ ဘာကိုပြောတာလဲ။ (What is an Algorithm?)

Algorithm ဆိုသည်မှာ တွက်ချက်မှုတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် သို့မဟုတ် ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းစဉ် (process) တစ်ခု ဖြစ်သည်။ Hardware-based သို့မဟုတ် Software-based လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်၊ Algorithms များသည် လုပ်ငန်းဆောင်တာ (operations) အစုအဝေးတစ်ခုကို ထိုနည်းတူ ဆောင်ရွက်ပေးသည့် အသေးစိတ် ညွှန်ကြားချက်များ၏ အစီအစဉ် (detailed sequence of instructions) အဖြစ် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာ (Information Technology) ၏ ကဏ္ဍအားလုံးသည် Algorithms များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုကြသည်။ သင်္ချာ (Mathematics) နှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ (Computer Science) တို့တွင် ထပ်တလဲလဲ ဖြစ်ပေါ်နေသော ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းသည့် ရိုးရှင်းသောနည်းလမ်းကို ပုံမှန်အားဖြင့် Algorithm ဟု ရည်ညွှန်းသည်။ Algorithms များသည် ဒေတာများအား စီမံဆောင်ရွက်ရန်အတွက် သတ်မှတ်ချက်များ (specifications) အဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးသောကြောင့် အလိုအလျောက်စနစ်များ (automated systems) အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

Algorithm တစ်ခုကို ဂဏန်းစာရင်းများအား စီစစ်ခြင်း (sorting lists of numbers) ကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသည့် လုပ်ငန်းများအတွက် သို့မဟုတ် လူမှုမီဒီယာ (social media) ပေါ်တွင် သုံးစွဲသူ အကြောင်းအရာ အကြံပြုခြင်း (suggesting user content) ကဲ့သို့သော ပိုမိုခက်ခဲသည့် လုပ်ငန်းများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။ တွက်ချက်မှု ပြီးမြောက်ပြီးနောက်တွင်၊ ထိုလုပ်ငန်းစဉ်မှ ရလဒ် (output) ကို ထုတ်ပေးပါသည်။

Algorithms များကို မည်သို့လေ့လာရမည်နည်း။ (How to Learn Algorithms?)

Algorithms များကို မည်သို့လေ့လာရမည်ကို အောက်ပါအတိုင်းဖော်ပြပေးလိုက်ပါတယ်။

• အခြေခံများ (fundamentals) ကို ခိုင်မာစွာ နားလည်ထားပါ။
• Algorithm တစ်ခု၏ လုပ်ဆောင်ပုံကို အသေးစိတ် နားလည်ပါ။
• ဥပမာများ အသုံးပြု၍ Algorithm ၏ အဆင့်များကို လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ပါ။
• ရှုပ်ထွေးမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (complexity analysis) ကို အလွယ်တကူ နားလည်ပါ။
• Algorithms များကို သင်ကိုယ်တိုင် လက်တွေ့ အကောင်အထည်ဖော်ကြည့်ရန် ကြိုးစားပါ။
• နောက်မှ ပြန်လည်ကြည့်ရှုနိုင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များ ကို မှတ်စုပြုလုပ်ပါ။
• သင်ယူမှု ပလက်ဖောင်းများ (learning platforms) တွင် တွေ့ရှိနိုင်သော Online Courses များကို တက်ရောက်ပါ။
• တက္ကသိုလ်များ (universities) က Online တွင် တင်ထားသည့် ဟောပြောပွဲများ (lectures) ကို ကြည့်ရှုပါ။
• Coding difficulties (ကုဒ်ရေးသားခြင်း စိန်ခေါ်မှုများ) အချို့ကို စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်ကြည့်ပါ။
• Programming challenges များကို ပြီးမြောက်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ခက်ခဲသော ပြဿနာများနှင့် ကြုံတွေ့ရပါက လက်မလျှော့ပါနှင့်။ စိန်ခေါ်မှု ပြီးဆုံးပြီးနောက်၊ သင် မည်သည့်နေရာတွင် အခက်အခဲများ ရှိနေသည်ကို သိရှိနိုင်ရန် ၎င်းတို့၏ ညွှန်ကြားချက်များကို လေ့လာနိုင်သည်။

သင်ယူသူများအတွက် အခြေခံ Algorithms များ (Basic Algorithms for Learners)

ပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် Algorithms အမျိုးအစားများစွာ ရှိသော်လည်း အများစုကို ထူးခြားသော အမျိုးအစား အနည်းငယ်အဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်သည်။ Online မှတစ်ဆင့် Algorithms များကို ကျွမ်းကျင်ပိုင်နိုင်စေရန်အတွက် ဤအရာများသည် အရေးကြီးဆုံးများ ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့တွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

• Searching Algorithms (ရှာဖွေမှု Algorithms များ): Binary နှင့် linear search algorithms များသည် ရှာဖွေမှု Algorithms ၏ ဥပမာ နှစ်ခု ဖြစ်သည်။
• Sorting Algorithms (စီစစ်မှု Algorithms များ): Rapid sort, merge sort, selection sort, insertion sort, bubble sort, shell sort, radix sort စသည်တို့ကဲ့သို့ အမျိုးမျိုးသော စီစစ်မှု Algorithms များ ရှိပါသည်။
• Divide and Conquer (ခွဲပြီး အောင်နိုင်ခြင်း): Divide and conquer ဆိုသည်မှာ ပြဿနာတစ်ခုကို သေးငယ်သော အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီးနောက် တစ်ခုချင်းစီကို သီးခြား ဖြေရှင်းသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် Quicksort နှင့် Mergesort ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းများ ပါဝင်သည်။
• Greedy Algorithm (Greedy Algorithm): နာမည်က ဖော်ပြသည့်အတိုင်း၊ ဦးစားပေး အစုအဝေးတစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ Greedy method selection ဖြင့် စတင်ပါသည်။ Scheduling (အချိန်ဇယားဆွဲခြင်း) ဆိုင်ရာ ပြဿနာများ ပါဝင်သည်။
• Dynamic Programming (Dynamic Programming): ဤ Algorithm တွင်၊ ပြဿနာများကို ပိုမိုသေးငယ်ပြီး စီမံခန့်ခွဲနိုင်သော ပြဿနာများအဖြစ် ပိုင်းခြားကာ ၎င်းတို့ကို ဦးစွာဖြေရှင်းပြီးနောက်၊ ထိုသေးငယ်သော ပြဿနာများမှ ရရှိသော အသိပညာကို အသုံးပြု၍ ပေါင်းစပ်ထားသော ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားပါသည်။ Subproblems (အတွင်းပြဿနာများ) ၏ အဖြေများကိုလည်း နောင်အသုံးပြုရန်အတွက် သိမ်းဆည်းထားရမည်။
• Graph traversal Algorithms (Graph ဖြတ်သန်းမှု Algorithms များ): Depth First Search (DFS) နှင့် Breadth-First Search (BFS) အပါအဝင် Graph တစ်ခုကို ဖြတ်သန်းရန်အတွက် Algorithms များ ဖြစ်သည်။

ဤအရာများသည် အခြေခံအကျဆုံး အမျိုးအစားများဖြစ်ကြပြီး၊ မတူညီသော အခြေအနေများအတွက် သီးခြား Algorithms များစွာ ရှိနေပါသည်။ Dijkstra, Cycle detection, နှင့် Kruskal Minimum Spanning Trees ကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းများတွင် အလွယ်တကူ အသုံးချနိုင်သည့် အခြားနည်းလမ်းများလည်း ရှိပါသည်။ ဤအရာများသည် စတင်လေ့လာသူများအတွက် သင်ယူရန် အခြေခံအကျဆုံး Algorithms များထဲမှ အချို့ ဖြစ်ပါသည်။

အနှစ်ချုပ် (Summary)

ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ် (Computer Program) တစ်ခုကို ၎င်းလုပ်ဆောင်ရမည့် တာဝန်များ၏ အဆင့်တစ်ဆင့်ချင်းစီကို မည်ကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်ရမည်ဟူသော အသေးစိတ်ကို ဖော်ပြလျက် ရေးသားရပါမည်။ ဤအခြေအနေတွင်၊ Algorithms များသည် အလွန်အသုံးဝင်ပါသည်။ ကွန်ပျူတာများသည် ပန်းတိုင်များ အောင်မြင်စေရန်အတွက် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် Algorithms များ သို့မဟုတ် ညွှန်ကြားချက်အစုအဝေးများကို အသုံးပြုပါသည်။ ထိရောက်သော ကွန်ပျူတာ အပလီကေးရှင်းများ (computer applications) ဖန်တီးရန်အတွက် Algorithms များကို သင်ယူခြင်းသည် မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။