การทำความรู้จักกับ Memorization ในภาษา Fortran

 

การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย แต่การใช้เทคนิคที่เหมาะสมจะช่วยให้เราเข้าใจและพัฒนาแอปพลิเคชันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในบทความนี้เราจะพูดถึง Memorization (หรือบางคนอาจเรียกว่า Memoization) ซึ่งเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์ในการเพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรม โดยเฉพาะในกรณีที่มีการคำนวณซ้ำๆ อย่างเช่น การคำนวณค่า Fibonacci sequence

Memorization คืออะไร?

Memorization เป็นเทคนิคที่ใช้ในการเก็บข้อมูลผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณพวกนั้นไว้ในหน่วยความจำ เพื่อป้องกันการคำนวณซ้ำ ซึ่งจะช่วย ประหยัดเวลาและทรัพยากรในการประมวลผล โดยปกติแล้ว เทคนิคนนี้จะถูกใช้ใน Dynamic Programming Algorithm

คำถามที่ตามมาคือ เราจะใช้อัลกอริธึมนี้กับปัญหาอะไร? ตัวอย่างที่ชัดเจนคือการคำนวณค่า Fibonacci sequence ซึ่งเป็นซีรีส์ของตัวเลขที่เริ่มต้นจาก 0 และ 1 และทุกตัวเลขถัดไปจะเป็นผลรวมของสองตัวก่อนหน้านี้

การใช้ Memorization ในการคำนวณ Fibonacci Sequence

มาดูตัวอย่างโค้ด Fortran ที่ใช้ Memorization ในการคำนวณ ค่า Fibonacci:

 program fibonacci_memoization
  implicit none

  integer :: n, result
  integer, dimension(100) :: memo

  ! Initialize memo array with -1
  memo = -1

  print *, "Enter a positive integer: "
  read *, n

  result = fib(n, memo)

  print *, "Fibonacci(", n, ") = ", result
end program fibonacci_memoization

function fib(n, memo) result(res)
  integer :: n
  integer, dimension(:), intent(inout) :: memo
  integer :: res

  if (n <= 1) then
    res = n
  else if (memo(n) /= -1) then
    res = memo(n)
  else
    res = fib(n-1, memo) + fib(n-2, memo)
    memo(n) = res ! Store result in memo
  end if
end function fib

การวิเคราะห์ Complexity

ในการวิเคราะห์เวลาที่ใช้สำหรับการประมวลผล Fibonacci sequence จะพบว่าแบบธรรมดา (Recursive) นั้นมีความซับซ้อนในการทำงานแบบ Exponential (O(2^n)) ขณะที่การใช้ Memorization จะลดความซับซ้อนนี้ลงเหลือเป็น Linear (O(n)) เนื่องจากเราจะไม่ต้องคำนวณค่าที่คาบกะไว้ซ้ำอีก

 

Use-case ในโลกจริง

การใช้ Memorization ไม่ได้มีเพียงแค่การคำนวณ Fibonacci sequence เท่านั้น แต่ยังสามารถประยุกต์ใช้ในปัญหาต่างๆ ที่ต้องคำนวณค่าจำนวนมาก เช่น:

- การวิเคราะห์ข้อมูล: ในการจัดเรียงหรือการคำนวณสถิติต่างๆ เช่น ระดับคะแนนของนักเรียน ถ้ามีการคำนวณที่ต้องทำซ้ำหลาย ๆ ครั้ง การใช้ Memorization จะช่วยลดเวลาที่ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ - เกมส์: ในเกมส์ที่มีการตัดสินใจหลายทาง เช่น เกมส์แบบ turn-based strategy เราสามารถเก็บข้อมูลผลลัพธ์ในแต่ละสถานการณ์เพื่อคืนค่ากลับไปได้อย่างรวดเร็วเมื่อเผชิญกับสถานการณ์เดิม

 

ข้อดีและข้อเสียของ Memorization

ข้อดี:

1. ความรวดเร็ว: ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณโดยรวม 2. ประสิทธิภาพสูง: ลดความซับซ้อนของอัลกอริธึมให้กลายเป็นแบบ Linear 3. ใช้หน่วยความจำแบบมีประสิทธิภาพ: แม้จะต้องเก็บค่าผลลัพธ์ แต่มูลค่านั้นสามารถนำมาใช้ใหม่ได้

ข้อเสีย:

1. การใช้หน่วยความจำ: การใช้ Memorization อาจส่งผลให้เราใช้หน่วยความจำมากขึ้น ซึ่งอาจเป็นปัญหาสำหรับโปรแกรมที่ต้องทำงานในสภาพแวดล้อมที่ทรัพยากรมีจำกัด 2. ไม่ได้รับผลประโยชน์กับปัญหาทุกชนิด: ไม่สามารถประยุกต์ใช้ได้กับทุกอัลกอริธึมหรือปัญหาที่ไม่มีการคำนวณซ้ำ

 

สรุป

Memorization เป็นเทคนิคที่ยอดเยี่ยมในการเพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรม โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับอัลกอริธึมที่มีการคำนวณซ้ำๆ ผ่านตัวอย่างโค้ด Fortran ที่เรานำเสนอ การใช้ Memorization สามารถศึกษาการทำงานที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น

หากคุณรู้สึกว่าการปรับปรุงทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณยังไม่เพียงพอ อย่าลืมว่า EPT (Expert-Programming-Tutor) คือที่ที่คุณจะได้เรียนรู้และพัฒนาตนเองในด้านนี้อย่างไม่หยุดยั้ง นอกจากจะมีข้อมูลที่ชัดเจนแล้ว ยังมีการสนับสนุนเพื่อให้คุณสามารถเข้าใจและปรับประยุกต์ใช้เทคนิคต่างๆ ได้อย่างมั่นใจ สายงานโปรแกรมเมอร์รอคุณอยู่!

 

 

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