สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Dynamic Programming (DP) เป็นหนึ่งในวิธีการอันชาญฉลาดสำหรับการแก้ปัญหาที่มีลักษณะการทำซ้ำ (overlapping subproblems) และสร้างโครงสร้างการตัดสินใจ (optimal substructure) ซึ่งเมื่อใช้วิธีการโดยตรงอาจทำให้เกิดการคำนวณซ้ำซ้อนหลายครั้ง ทำให้สิ้นเปลืองเวลาและทรัพยากรคอมพิวเตอร์ แต่ด้วยการใช้ DP เราจะจัดเก็บผลลัพธ์ของปัญหาย่อยที่ถูกคำนวณแล้วไว้ เพื่อนำมาใช้ซ้ำในอนาคต เพื่อลดเวลาการคำนวณลงอย่างมาก
Dynamic Programming นิยมนำมาใช้แก้ปัญหาในหลากหลายสาขา เช่น การคำนวณทางเศรษฐศาสตร์, บริหารการผลิต, ปัญหาเส้นทางการเดินทาง (Traveling Salesman Problem - TSP), ปัญหา knapsack, ปัญหาการตัดสินใจทางธุรกิจ และอื่นๆ
ยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริง เช่น ตั้งแต่การทำนาย DNA sequences ในชีววิทยาคำนวณ, การวิเคราะห์ความเสี่ยงในการลงทุน หรือแม้แต่การคอมพิวเตอร์กราฟิกส์ในอุตสาหกรรมภาพยนตร์และวิดีโอเกมส์
เราจะพิจารณา Fibonacci sequence ซึ่งเป็นตัวอย่างที่ดีในการอธิบาย DP เพราะสามารถแสดงการทำงานของอัลกอริธึมได้อย่างชัดเจน:
public class Fibonacci {
public static long fibonacci(int n, long[] memo) {
if (n <= 1) {
return n;
}
// วิธีการ memoization
if (memo[n] == 0) {
memo[n] = fibonacci(n-1, memo) + fibonacci(n-2, memo);
}
return memo[n];
}
public static void main(String[] args) {
final int N = 50; // N-th Fibonacci number
long[] memo = new long[N + 1]; // ค่าเริ่มต้นของ array คือ 0
long fibonacciNumber = fibonacci(N, memo);
System.out.println("Fibonacci number " + N + " is: " + fibonacciNumber);
}
}
สำหรับ Fibonacci number โดยการใช้ DP, ความซับซ้อนของเวลา (time complexity) คือ O(n) เนื่องจากเราคำนวณแต่ละเลข Fibonacci เพียงครั้งเดียวและจำผลลัพธ์ไว้ ดีกว่าการใช้ recursion ธรรมดาโดยตรงที่มีความซับซ้อนเป็น O(2^n)
1. ลดเวลารันไทม์โดยการเก็บค่าของปัญหาย่อยที่แก้ไขแล้ว
2. สามารถนำไปใช้กับปัญหาที่มีโครงสร้างย่อยหลายรูปแบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
3. ช่วยเพิ่มโอกาสในการหาคำตอบที่เหมาะสมกับปัญหาที่มีขนาดใหญ่
1. ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูล (memory space) ที่มากขึ้นเพื่อจัดเก็บผลการคำนวณปัญหาย่อย
2. บางครั้งการพัฒนา DP algorithm ที่ถูกต้องและเหมาะสมนั้นอาจซับซ้อนและต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง
3. ไม่เหมาะกับปัญหาที่มีลักษณะเฉพาะตัวหรือไม่สามารถแยกออกเป็นย่อยๆ ได้
การศึกษาและความเข้าใจใน Dynamic Programming นั้น มีความจำเป็นอย่างมากในการพัฒนาซอฟต์แวร์ให้เหมาะสมกับปัญหาที่หลากหลายและเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการการแก้ปัญหาทางคอมพิวเตอร์
ที่ EPT, เราเสนอหลักสูตรโดยละเอียดเกี่ยวกับการใช้งาน Dynamic Programming และอัลกอริธึมอื่นๆ ในการพัฒนาโปรแกรม หากคุณสนใจในการเรียนรู้ เราขอเชิญคุณเข้ามาแสวงหาความรู้กับเราที่ EPT และยกระดับทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณไปอีกขั้น.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: dynamic_programming java programming algorithm fibonacci_sequence optimal_substructure memoization time_complexity dp_algorithm software_development overlapping_subproblems substructure memory_space recursion efficiency
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