الگوریتم: پشت صحنه‌ی زندگی ما

تقریبا همه چیز در زندگی با یک الگوی خاص انجام می‌شود. حل یک مکعب روبیک، دویدن، دوچرخه‌سواری و سایر کارهای دیگری که با آنها در زندگی روزمره خود درگیر هستید. اما آیا تا به حال سعی کرده‌اید بدون پیروی از دستور‌العمل غذایی، آشپزی کنید؟ یا جمع‌آوری یک دوچرخه بدون استفاده از دفترچه راهنمای کاربر؟ ممکن است اینکار انجام شود، اما سخت است و زمان زیادی را بخصوص برای مبتدیان می‌طلبد. هر‌بار که ما صبح بیدار می‌شویم، کارهایی را بطور روتین انجام می‌دهیم. این شامل خاموش کردن زنگ ساعت، مرتب کردن تخت خوابمان، صبحانه بخوریم، مسواک بزنیم و سپس به محل کار خود برویم. اگر ما آن فعالیت‌های روزانه را تجزیه و تحلیل کنیم، می‌توانیم الگوهای منطقی را در آنها ببینیم؛ به صراحت بیشتر، ما آنها را “رویه‌ها”، “فرآیندها” یا “دستورالعمل‌ها” می‌نامیم. در صنعت توسعه وب و برنامه‌نویسی، این اصطلاح کامپیوتری به عنوان “الگوریتم” شناخته می‌شود. بیشتر درباره الگوریتم‌ها یک کامپیوتر قابلیت انجام کاری را زمانی دارد که به آن دستورالعمل داده شود. برای اینکه کار درست و هدفمند انجاو شود، نیازمند به دستورالعمل‌های گام به گام یا ورودی‌های کاربر است. بیشتر دستورات باید در یک زبان یا برنامه نوشته شوند که یک کامپیوتر درک کند. بنابراین، شما باید نحوه کد‌نویسی را یاد بگیرید، چون به کامپیوتر می‌گوید که چه کاری باید انجام دهد. هنگامی که به درستی انجام شود، الگوریتم‌ها می‌توانند یک سری از فرآیندها را انجام دهند، مانند شناسایی و مرتب‌سازی ورودی‌ها برای ایجاد خروجی‌ها. تاریخچه الگوریتم کلمه “الگوریتم” ممکن است برای بعضی افراد جدید باشد، محمد بن موسی خوارزمی در قرن سوم هجری علمی را صورت بندی و تدوین کرد که آن را الجبر و المقابله نامید. او به نام «پدر جبر» شناخته شده بود، یک منجم، دانشمند و ریاضیدان ایرانی بود که کتابش در قرن ۱۲ میلادی به لاتین ترجمه شد، جایی که نام وی به «الگوریتمی» ترجمه شد. از آن زمان، الگوریتم‌ها در پشت صحنه دنیای ما بوده است. هنگامی که شما در اینترنت جستجو می‌کنید، تصمیم می‌گیرید که چه نتایجی را در مانیتور یا گوشی‌های هوشمند خود مشاهده ‌کنید. در حال حاضر تجربه آنلاین ما را شکل می‌دهد و در زندگی روزمره ما واقعا مفید است. مزایای الگوریتم الگوریتم یکی از پایه‌های محاسبات و فناوری است و مدت طولانی قبل از رایانه‌های امروز وجود داشته است. همه چیزهایی که در آن تکنولوژی دخیل است از طریق الگوریتم‌ها کار می‌کند. مزایای که همه ما از آن بدست می‌آوریم عبارتند از: حل مسئله سریع‌تر، نتایج کارآمدتر و راه سریع‌تر در انجام وظایف و خروجی‌ها. الگوریتم‌ها حل مسئله را ساده‌تر و منطقی‌تر می‌کنند. شناسایی فرآیند، گرفتن عمده تصمیمات و اجرای حل یک مسئله را برعهده دارند. با تشکر از الگوریتم، ایمیل‌های ما می‌داند از کجا باید ارسال شوند، پیام‌های ما در زمان واقعی تحویل داده می‌شود، تماس‌های ویدئویی با عزیزان ما از طرف دیگر دنیا امکان پذیر می‌شود، ما می‌توانیم درام و فیلم مورد علاقه خود را توسط گوشی‌های هوشمند در هر جایی که هستیم تماشا کنیم، ما از بازی‌ها و برنامه‌های آنلاین و حتی آفلاین لذت می‌بریم. هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و دیگر زمینه‌های کار در تکنولوژی از طریق الگوریتم‌ها انجام می‌شوند. بدون آن، ما بهترین تجربه اینترنت، نتایج در زمان واقعی و سریع را نداریم. برای ارائه خروجی بهتر و سریع‌تر، الگوریتم‌های مختلفی برای حل مسئله و یا انجام وظایف وجود دارد. در اینجا برخی از آنها عبارتند از: انواع مختلف الگوریتم الگوریتم تقسیم و حل (Divide and Conquer) یک الگوریتم تقسیم و حل از طریق تفکیک یک مسئله به دو یا چند زیر مسئله از یک نوع (یا انواع وابسته به هم)، به صورت بازگشتی، کار می‌کند. این تفکیک تا زمانی ادامه می‌یابد که زیرمسئله‌های حاصله به میزان کافی ساده شده باشند تا بتوان آن‌ها را مستقیماً حل کرد. جواب مسئله اصلی از ترکیب جواب‌های به دست آمده برای زیر مسئله‌ها به دست می‌آید. الگوریتم کاهش و حل (Decrease and Conquer) شما ممکن است بپرسید “آیا تفاوتی بین Divide and Conquer و Decrease and Conquer وجود دارد؟” خب، پاسخ بله است. در حالی که Divide and Conquer به مقادیر کوچک‌تر تقسیم می‌شود، الگوریتم Decrease and Conquer، مشکل را به جای تقسیم آن کاهش می‌دهد. مشکل را به یک نمونه کوچکتر از مشکل اصلی تقلیل می‌دهد. هنگامی که حل شود، نمونه کوچکتر برای حل مشکل اصلی گسترش می‌یابد. الگوریتم حریصانه (Greedy) الگوریتم Greedy یا حریصانه شبیه روش‌های پویا اغلب برای حل مسائل بهینه‌سازی استفاده می‌شوند. این الگوریتم بهترین انتخاب را با توجه به شرایط مسئله انجام می‌دهد به امید آنکه با ادامه همین روش بهینه‌سازی انجام شود. البته این نکته که بهترین انتخاب فعلی ما را به جواب بهینه می‌رساند را باید اثبات کرد. در شیوه حریصانه در هر مرحله عنصری که بر مبنای معیاری معین به نظر می‌رسد، بدون توجه به انتخاب‌هایی که قبلاً انجام شده یا در آینده انجام خواهد شد، انتخاب می‌شود. الگوریتم‌های حریصانه اغلب راه حل‌های ساده‌ای هستند. در روش حریصانه برخلاف روش پویا، مسئله به نمونه‌های کوچک‌تر تقسیم نمی‌شود. الگوریتم جستجوی جامع (Brute Force Search) روشی بدیهی در عین حال بسیار کلی برای حل مسئله می‌باشد. این روش شمارش نظام‌مند تمام نامزدهای ممکن برای حل و چک کردن اینکه آیا هر یک از نامزدها قادر به حل کردن شرط مسئله هستند یا خیر را بر عهده دارد. جستجو به روش brute-force به سادگی قابل پیاده‌سازی می‌باشد و همیشه جواب مسئله را در صورت وجود می‌یابد. با این حال، به دلیل اینکه هزینه‌های آن متناسب با تعداد نامزدهای حل مسئله است، استفاده از آن در بسیاری از مسائل عملی، که تعداد نامزدهای حل مسئله تمایل به رشد بسیار سریع با افزایش اندازه مسئله را دارد، امکانپذیر نمی‌باشد. الگوریتم پس‌گرد (Backtracking) روش پس‌گرد یکی از شیوه‌های کلی جستجوی فضای حالت برای حل مسائل ترکیبیاتی است. این شیوه، تمام ترکیب‌های ممکن را بررسی می‌کند تا یک جواب پیدا کند یا تمام جواب‌های ممکن را شمارش کند. تنها مزیت روش پسگرد در این است که می‌توان حالت‌هایی را بدون آنکه صریحاً بررسی شوند، با در نظر گرفتن ویژگی‌های مسئله، کنار گذاشت.

در آخر باید گفت بسیاری از ما دارای گوشی‌های هوشمند، تبلت و لپ‌تاپ‌هایی هستیم که هر روز از آنها استفاده می‌کنیم. ممکن است برخی افراد فکر کنند که وجود الگوریتم‌ها غیر ضروری هستند، اما به خاطر آنها، زندگی امروز بسیار ساده‌تر از قبل است. ممکن است آنها را متوجه نشوید و آنها را مشاهده نکنید، اما آنها در پشت صحنه کار می‌کنند تا زندگی ما راحت‌تر باشد.