ทำความรู้จักกับ Memorization ในการเขียนโปรแกรมด้วย PHP

 

Memorization เป็นเทคนิคที่ใช้ในการเพิ่มความเร็วในการประมวลผลโดยการเก็บรักษาผลลัพธ์ของการคำนวณไว้ในหน่วยความจำ เพื่อไม่ให้ต้องทำการคำนวณซ้ำๆ มันมีความสำคัญเป็นอย่างมากในการแก้ปัญหาที่มีลักษณะแบบฟังก์ชันที่เรียกใช้ซ้ำ ซึ่งเป็นลักษณะที่พบได้ในหลายๆ ปัญหา เช่น ปัญหาการคำนวณค่า Fibonacci, การแก้ไขปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด, หรือแม้กระทั่งในการเล่นเกม โดยเฉพาะเมื่อไม่แน่ใจว่าจะเกิดสถานะซ้ำๆ ขึ้นในวัฏจักรของโปรแกรม

 

ทำไม Memorization ถึงสำคัญ?

ในบางครั้ง เราอาจพบกับฟังก์ชันที่คำนวณค่าบางอย่างซ้ำๆ ผลลัพธ์จากการคำนวณเดิมๆ อาจจะต้องใช้เวลาและทรัพยากรทรัพยากรที่ไม่จำเป็น ทำให้โปรแกรมทำงานได้ช้าลง ในกรณีที่มีการคำนวณที่ซ้ำกันหลายๆ ครั้ง การใช้ Memorization จะช่วยเก็บรักษาผลลัพธ์ไว้ เพื่อให้เราสามารถเข้าถึงผลลัพธ์ดังกล่าวได้อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างการใช้ Memorization ใน PHP: Fibonacci Sequence

หนึ่งในตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักกันดีที่สุดในการใช้ Memorization คือ การคำนวณค่า Fibonacci Sequence ซึ่งแต่ละค่าในลำดับจะเป็นผลรวมของสองค่าก่อนหน้า:

$$

F(n) = F(n-1) + F(n-2)

$$

ในกรณีนี้ เราสามารถเห็นได้ว่าเมื่อเราคำนวณ Fibonacci ของ n ย่อมต้องคำนวณ Fibonacci ของ n-1 และ n-2 ซึ่งอาจจะทำให้เกิดการคำนวณซ้ำ หากเราใช้ Memorization เราจะสามารถเก็บค่าที่คำนวณไว้ซ้ำกันได้

ตัวอย่างโค้ด PHP ที่ใช้ Memorization

มาดูตัวอย่างโค้ด PHP ที่แสดงการใช้เทคนิค Memorization ในการคำนวณ Fibonacci Sequence:

 <?php

function fibonacci($n, &$memo = []) {
    // ตรวจสอบว่ามีผู้ใช้แล้วหรือไม่
    if (isset($memo[$n])) {
        return $memo[$n];
    }

    // จัดการฐาน
    if ($n <= 1) {
        return $n;
    }

    // ประมวลผลและบันทึกผลลัพธ์
    $memo[$n] = fibonacci($n - 1, $memo) + fibonacci($n - 2, $memo);
    return $memo[$n];
}

// ทดสอบฟังก์ชัน
$num = 10;
echo "Fibonacci of $num: " . fibonacci($num);
?>

ในโค้ดนี้ เราใช้ฟังก์ชัน `fibonacci` ที่มีการเก็บผลลัพธ์ภายในอาร์เรย์ `$memo` ซึ่งจะบันทึกค่าที่คำนวณสำหรับ Fibonacci ของเลขแต่ละตัวไว้ เพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำ ในการเรียกใช้ฟังก์ชันนี้ ถ้าหากมีการคำนวณค่า Fibonacci เลขหนึ่งไปแล้ว เราสามารถเรียกใช้ได้โดยไม่ต้องทำการประมวลผลใหม่

 

Use Case ในโลกจริง

Memorization มีการนำไปใช้ในหลายๆ สถานการณ์ในโลกจริง ตั้งแต่การคำนวณเส้นทางในเกม การค้นหาในฐานข้อมูล ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ มาดูตัวอย่างการใช้งานในชีวิตประจำวัน:

1. การเล่นเกม: ในเกมหลายๆ เกม เช่น เกมการจัดการทรัพยากร การวางกลยุทธ์ หรือ RPG ซึ่งมักจะมีเหตุการณ์ที่ต้องมีการคำนวณผลลัพธ์อย่างเช่น การใช้ตัวละครหรือการสร้างสิ่งของ ถ้าหากเราใช้ Memorization ในการเก็บผลลัพธ์จากการคำนวณที่ผ่านมา เราสามารถทำให้ระบบทำงานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และให้ประสบการณ์การเล่นที่ดีขึ้น

2. การคำนวณเส้นทางสั้นที่สุด: ในการใช้งานแผนที่ออนไลน์ เช่น Google Maps เมื่อเราต้องการหาทางที่สั้นที่สุดไปยังจุดหมายปลายทาง มีการใช้การคำนวณเส้นทางที่เรียกว่า Dijkstra's Algorithm หรือ A* Algorithm ซึ่งการใช้ Memorization จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาเส้นทางได้อย่างรวดเร็ว

 

วิเคราะห์ความซับซ้อน (Complexity)

ในการใช้ Memorization ค่าความซับซ้อนจะถูกลดลง โดยปกติ Fibonacci Sequence แบบ Recursive จะมีความซับซ้อนเป็น O(2^n) แต่ถ้าหากเราใช้ Memorization ค่าความซับซ้อนจะถูกลดลงเหลือเพียง O(n) เนื่องจากเราจะคำนวณค่าที่ไม่เคยคำนวณไว้เพียงครั้งเดียวเท่านั้น

โดยที่:

- Time Complexity: O(n) - Space Complexity: O(n) (เนื่องจากเราต้องเก็บผลลัพธ์ในหน่วยความจำ)

 

ข้อดีและข้อเสียของ Memorization

ข้อดี:

1. ลดเวลา: ช่วยให้โปรแกรมทำงานได้เร็วขึ้น โดยเฉพาะเมื่อมีการเรียกใช้ฟังก์ชันหลายครั้ง 2. ใช้งานง่าย: การนำเทคนิคนี้มาใช้กับฟังก์ชันเดิมไม่ซับซ้อนมากนัก 3. ประหยัดทรัพยากร: ลดการใช้ทรัพยากรโดยการหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำๆ

ข้อเสีย:

1. การใช้หน่วยความจำ: อาจจะต้องใช้หน่วยความจำมากขึ้นเพื่อเก็บผลลัพธ์ที่คำนวณไว้ 2. ไม่เหมาะสำหรับฟังก์ชันที่มีการคำนวณต่างๆ ค่อนข้างบ่อย: ถ้าหากค่าที่คำนวณออกมีความแตกต่างมาก การเก็บค่าเหล่านั้นก็อาจจะไม่คุ้มค่า

 

ปิดท้าย

Memorization เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์ในการเขียนโปรแกรม โดยเฉพาะสำหรับปัญหาที่มีการเรียกใช้ซ้ำ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรมให้สูงขึ้น ในการเรียนรู้ เทคนิคต่างๆ เหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญ หากคุณสนใจที่จะศึกษาพูดคุยหรือเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม สามารถเข้ามาศึกษาได้ที่ EPT (Expert Programming Tutor) ที่นั่นเรามีหลักสูตรที่หลากหลายพร้อมด้วยอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญในการสอนที่สามารถช่วยให้คุณเข้าใจและใช้งาน Memorization ได้อย่างลึกซึ้งมากขึ้น!

 

 

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