Memorization in C

ในโลกของการเขียนโปรแกรม การคำนวณซ้ำ ๆ ของโปรแกรมนั้นสามารถทำให้การทำงานช้าลงได้ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพนี้ หนึ่งในแนวทางที่ได้รับความนิยมคือการใช้ "Memorization" หรือที่เรียกอีกอย่างว่า "Memoization" ซึ่งเป็นหนึ่งในหลักการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกโปรแกรมมิ่ง (Dynamic Programming)

Memorization คืออะไร?

Memorization เป็นเทคนิคในการเก็บค่าผลลัพธ์ของฟังก์ชันที่มีการคำนวณแล้วเอาไว้ ดังนั้นเมื่อมีการเรียกฟังก์ชันด้วยพารามิเตอร์เดียวกันในครั้งต่อไป โปรแกรมสามารถใช้ค่าที่เก็บไว้แล้วนั้นได้ทันที โดยไม่ต้องทำการคำนวณซ้ำอีกครั้ง นี่ทำให้ประหยัดเวลาในการประมวลผลอย่างมาก โดยเฉพาะกับการใช้งาน recursive function ที่มีการเรียกซ้ำอยู่บ่อยครั้ง

ใช้แก้ปัญหาอะไร?

Memorization มักถูกใช้ในการแก้ปัญหาที่มีลักษณะการเรียกฟังก์ชันซ้ำๆ ด้วย input ที่เหมือนกัน เช่น การคำนวณ Fibonacci series, การคำนวณหาเส้นทางในกราฟที่เกี่ยวข้องกับค่าน้ำหนัก (weight), หรือปัญหาการคำนวณออพติมัล(sub-optimal problems) ที่ต้องมีการทดลองหลายครั้งเพื่อหาคำตอบที่ดีที่สุด

ตัวอย่าง Code ในภาษา C:

#include 

// ประกาศ array สำหรับเก็บค่าที่คำนวณแล้วเอาไว้
#define MAX_SIZE 100
int memo[MAX_SIZE] = {[0 ... MAX_SIZE-1] = -1}; // ตั้งค่าเริ่มต้นทั้งหมดเป็น -1

// ฟังก์ชันการคำนวณ Fibonacci ที่ใช้ Memorization
int fibonacci(int n) {
    if (n <= 1) {
        return n;
    }
    if (memo[n] != -1) {
        return memo[n]; // คืนค่าที่เก็บไว้หากมีแล้ว
    }
    memo[n] = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2); // คำนวณและเก็บค่าที่ได้
    return memo[n]; // คืนค่าที่คำนวณได้
}

int main() {
    int result = fibonacci(10); // ค่า Fibonacci ที่ n = 10
    printf("Fibonacci of 10 is: %d\n", result);
    return 0;
}

Usecase ในโลกจริง:

Memorization สามารถถูกใช้ทุกที่ที่มีการคำนวณแบบ recursive เช่นในการเขียนโปรแกรมเกมส์เพื่อคำนวณความเป็นไปได้ของการเคลื่อนไหว, ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อคำนวณค่า heuristic ขณะทำกระบวนการค้นหา, หรือในวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อให้การประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเป็นไปได้อย่างรวดเร็ว

วิเคราะห์ Complexity:

การใช้ memorization ช่วยลดความซับซ้อนของการคำนวณลงอย่างมาก โดยตัวอย่างการคำนวณ Fibonacci series ด้วย recursive ธรรมดามีความซับซ้อนเป็น O(2^n) ในขณะที่การใช้ memorization ลดความซับซ้อนลงเป็น O(n) เนื่องจากมันพึ่งพาการคำนวณในแต่ละขั้นที่เก็บไว้เท่านั้น

ข้อดีของ Memorization:

1. ลดเวลาในการประมวลผลที่ไม่จำเป็น

2. ปรับปรุงประสิทธิภาพในโปรแกรมที่มีการคำนวณซ้ำซาก

3. เหมาะกับปัญหาที่สามารถแตกต่างออกเป็น sub-problems ที่มีลักษณะได้

ข้อเสียของ Memorization:

1. ต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลเพิ่มเติม

2. อาจทำให้เกิด overhead ในการเข้าถึง memory เมื่อเก็บค่าจำนวนมาก

3. อาจไม่เหมาะกับโปรแกรมที่มี memory constraint หรือเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

การย้ำชวนปิดท้าย:

เทคนิค Memorization นับเป็นอาวุธสำคัญในการเขียนโปรแกรมที่หลายๆ คนไม่ควรมองข้าม หากคุณสนใจที่จะศึกษาอย่างลึกซึ้งและสร้างสรรค์โปรแกรมที่มีประสิทธิภาพได้อย่างมีศิลปะ ที่ EPT เราพร้อมและเตรียมพื้นที่สำหรับการเรียนรู้ในทุกมิติของการเขียนโปรแกรมด้วยใจที่เข้าใจในสิ่งที่เราทำ มาร่วมพัฒนาทักษะและเพิ่มศักยภาพของคุณในการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เฉียบคมไปกับเราที่ EPT สถาบันสอนโปรแกรมมิ่งชั้นนำ ที่จะเปิดโลกของคุณออกไปสู่มุมมองใหม่ ๆ ในการเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแต่ใช้งานได้ แต่ยังใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด.

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง