สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Dynamic Programming (DP) เป็นหนึ่งในวิธีการอันชาญฉลาดที่ใช้สำหรับการแก้ปัญหาที่มีลักษณะ "overlapping subproblems" และ "optimal substructure" โดยทั่วไป หลักการของมันคือการเก็บผลลัพธ์ของปัญหาย่อยที่คำนวณแล้วไว้เบื้องหลังเพื่อใช้ในการคำนวณอนาคต ซึ่งช่วยลดจำนวนการคำนวณซ้ำลงอย่างมาก วิธีนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการแก้ปัญหาที่มีโครงสร้างที่สามารถแบ่งออกเป็นปัญหาย่อยได้ และปัญหาใหญ่สามารถแก้ไขได้โดยการรวมคำตอบของปัญหาย่อยเหล่านั้นเข้าด้วยกัน
Algorithm นี้ใช้แก้ปัญหาอย่างไร?
เพื่อความเข้าใจที่ดียิ่งขึ้น ลองพิจารณาตัวอย่างของปัญหาที่มีชื่อเสียงอย่าง "Fibonacci Sequence" ซึ่งเป็นการคำนวณซีรีส์ Fibonacci ที่เลขแต่ละตัวคือผลบวกของสองตัวก่อนหน้า เช่น 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, ... และต่อไป
ตัวอย่าง code ในภาษา C++:
#include
#include
using namespace std;
int fibonacci(int n, vector &memo) {
if (n <= 1) {
return n;
}
if (memo[n] != -1) {
return memo[n];
}
memo[n] = fibonacci(n - 1, memo) + fibonacci(n - 2, memo);
return memo[n];
}
int main() {
const int number = 10; // ตำแหน่งของ Fibonacci sequence ที่ต้องการหา
vector memo(number + 1, -1); // สร้าง vector เพื่อเก็บค่าก่อนหน้า
cout << "Fibonacci of " << number << " is " << fibonacci(number, memo) << endl;
return 0;
}
ในตัวอย่างนี้ ฟังก์ชัน `fibonacci` จะถูกเรียกซ้ำและซ้ำลงไปในลำดับของ Fibonacci แต่ด้วยการใช้เทคนิคของ DP เราเก็บค่าที่คิดได้แล้วไว้ใน array `memo` เพื่อให้เวลาที่ต้องการคิดคำตอบสำหรับ `n` เดียวกันในภายหลัง เราสามารถเรียกใช้จาก `memo` ได้ทันที แทนที่จะต้องคำนวณใหม่ทั้งหมด
Usecase ในโลกจริง:
DP มีการใช้งานในหลายโดเมน เช่น
- การวิเคราะห์และการคาดการณ์ตามลำดับเวลา (Time Series Analysis & Forecasting)
- การวางแผนทางการเงินและการจัดสรรทรัพยากร (Financial Planning & Resource Allocation)
- อัลกอริทึมการค้นหาเส้นทางอย่าง A* ที่ใช้ใน GPS และเกม
Complexity ของ Algorithm:
ในการคำนวณ Fibonacci แบบปกติ (การใช้ recursion โดยตรง) จะมี complexity เป็น O(2^n) เนื่องจากมีการคำนวณซ้ำๆ หลายครั้ง แต่เมื่อใช้ DP ทำให้ complexity ลดลงเหลือเพียง O(n) เท่านั้น เนื่องจากการคำนวณแต่ละครั้งนั้นจะถูกทำเพียงครั้งเดียวและเก็บไว้ใน `memo`
ข้อดีของ Dynamic Programming:
- ลดจำนวนการคำนวณซ้ำลงได้อย่างมาก
- ปรับปรุง performance ของโปรแกรมอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับวิธีการทั่วไป
ข้อเสียของ Dynamic Programming:
- ต้องการใช้พื้นที่เพิ่มเติมในหน่วยความจำเพื่อเก็บค่าของปัญหาย่อย
- อาจจะทำให้โค้ดมีความซับซ้อนและยากต่อการทำความเข้าใจมากขึ้น
การพัฒนาทักษะในการโปรแกรม Dynamic Programming นั้นเป็นสิ่งที่มีค่าทางการศึกษา ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) เรามุ่งมั่นที่จะมอบโอกาสให้ผู้เรียนได้เข้าใจลึกซึ้งถึงหลักการและการประยุกต์ใช้ DP ในการแก้ไขปัญหาต่างๆ ผ่านหลักสูตรคอมพิวเตอร์การเขียนโปรแกรมที่เข้มข้น ไม่ว่าจะเป็นการเรียนผ่านห้องเรียน หรือหลักสูตรออนไลน์ ให้คุณได้พัฒนาศักยภาพทางการเขียนโปรแกรมของคุณให้สูงสุด!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: dynamic_programming c++ algorithm recursion memoization fibonacci_sequence time_series_analysis financial_planning resource_allocation a*_algorithm gps complexity_analysis performance_improvement memory_usage programming_skills
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com