การจำลองด้วย Memorization ในภาษา C++

การเขียนโปรแกรมสำหรับการแก้ไขปัญหาทางคอมพิวเตอร์มักจะมีหลายวิธีการ หนึ่งในเทคนิคที่เป็นที่นิยมใช้คือ "Memorization" ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของ Dynamic Programming ที่ใช้สำหรับการเก็บข้อมูลที่คำนวณไว้แล้วเพื่อนำมาใช้ซ้ำเมื่อจำเป็น ซึ่งสามารถช่วยลดเวลาการทำงานของโปรแกรมได้มาก วันนี้เราจะมาทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Memorization พร้อมทั้งอธิบาย Algorithm นี้ด้วยคำถามสำคัญๆ และนำเสนอให้เห็นถึงข้อดีข้อเสียผ่านการวิเคราะห์ Complexity

Memorization คืออะไร?

Memorization เป็นเทคนิคในการเก็บรักษาค่าผลลัพธ์ของ function ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อไม่ให้ต้องคำนวณซ้ำหลายๆ ครั้ง เมื่อมีการเรียกใช้ function นั้นอีกในอนาคต โดยทั่วไปจะใช้เมื่อมีการเรียกใช้ function ที่มี input ซ้ำๆ หลายครั้ง ผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณครั้งแรกจะถูกเก็บในโครงสร้างข้อมูล (มักเป็น array หรือ hashtable) แล้วส่งคืนค่าเดิมโดยไม่ต้องคำนวณใหม่เมื่อเรียกใช้กับ input ที่เคยคำนวณไปแล้ว

Algorithm ทำงานอย่างไร?

การทำงานของ Memorization สามารถแบ่งได้เป็นขั้นตอนดังนี้:

1. เมื่อมีการเรียกใช้ function จะตรวจสอบก่อนว่าผลลัพธ์สำหรับ input นั้นๆ เคยถูกคำนวณและเก็บไว้หรือไม่

2. ถ้ามีการเก็บไว้แล้ว ผลลัพธ์นั้นจะถูกส่งคืนทันที

3. ถ้ายังไม่มีการเก็บไว้ จะทำการคำนวณแล้วเก็บผลลัพธ์ในโครงสร้างข้อมูล

4. ผลลัพธ์จากการคำนวณจะถูกส่งคืนให้แก่การเรียกใช้ function

ตัวอย่าง Code ใน C++

ลองพิจารณาฟังก์ชัน Fibonacci ที่มีการใช้ Memorization ในภาษา C++:

#include 
#include 

std::vector fib_cache(100, -1); // สร้าง cache สำหรับเก็บค่า Fibonacci ที่คำนวณไว้แล้ว

long long fibonacci(int n) {
  if (n <= 1) {
    return n;
  }

  // ตรวจสอบว่าผลลัพธ์สำหรับ n นี้ถูกคำนวณและเก็บไว้ใน cache หรือยัง
  if (fib_cache[n] != -1) {
    return fib_cache[n];
  }

  // คำนวณและเก็บผลลัพธ์ใน cache
  fib_cache[n] = fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
  return fib_cache[n];
}

int main() {
  int n = 50;
  std::cout << "Fibonacci of " << n << " is " << fibonacci(n) << std::endl;
  return 0;
}

ในตัวอย่างนี้ `fib_cache` เป็น vector ที่ใช้เป็น cache เก็บค่าของฟังก์ชัน Fibonacci ที่ได้คำนวณแล้วเพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำๆ

Usecase ในโลกจริง

Memorization สามารถใช้ได้กับปัญหาที่มีการเรียกร้องซ้ำๆ ในข้อมูลย้อนหลัง ตัวอย่างเช่น การแก้ปัญหาระบบร้านค้าออนไลน์ที่ต้องการแนะนำผลิตภัณฑ์สำหรับลูกค้า สามารถใช้ Memorization เพื่อจำผลลัพธ์ของคำแนะนำแต่ละครั้งและใช้ผลลัพธ์นั้นเพื่อตอบสนองคำขอที่ถูกทำซ้ำ

Complexity และการวิเคราะห์

Complexity ของ Memorization จะขึ้นอยู่กับจำนวน input และรูปแบบของ function โดยปกติจะช่วยลด complexity จาก exponential เป็น polynomial time, ซึ่งในตัวอย่างของ Fibonacci complexity จะลดลงจาก O(2^n) เป็น O(n) หากไม่มี Memorization การคำนวณ fib(n) โดยไม่เก็บ cache จะทำให้ต้องคำนวณ fib(n-1) และ fib(n-2) ซึ่งทั้งคู่ก็จะเรียก fib ย้อนหลังลงไปเรื่อยๆ ทำให้เกิดการคำนวณซ้ำเงียบเป็นจำนวนมาก

ข้อดีข้อเสีย

ข้อดี

- พิชิตปัญหาที่มีการเรียกใช้ซ้ำๆ ด้วยเวลาตอบสนองที่รวดเร็วขึ้น

- ลดเวลาการทำงานของโปรแกรมและประหยัดทรัพยากร CPU

ข้อเสีย

- ใช้เนื้อที่เพิ่มเติมในหน่วยความจำเพื่อเก็บ cache

- โครงสร้างข้อมูลสำหรับ cache อาจจะยุ่งยากในการจัดการ เมื่อโปรแกรมมีขนาดใหญ่ขึ้น

Memorization เป็นเทคนิคที่มีคุณค่าและเหมาะสมในสถานการณ์ที่เหมาะสม ด้วยการวิเคราะห์ของการใช้งาน พวกเราที่ EPT เชื่อมั่นว่าเทคนิคนี้เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญในการพัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพและไวต่อการใช้งาน

หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้และต้องการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็น Memorization หรือ Dynamic Programming ในภาษาโปรแกรมอื่นๆ EPT พร้อมเป็นส่วนหนึ่งในการเดินทางของคุณ มาร่วมเรียนรู้และสร้างสรรค์โปรแกรมที่มีคุณภาพต่อไปด้วยกัน!

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