Dynamic Programming (DP) เป็นเทคนิคหนึ่งในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยการแบ่งปัญหาใหญ่ออกเป็นปัญหาย่อยที่มีขนาดเล็กลง การใช้ Dynamic Programming ทำให้เราสามารถประหยัดเวลาในการคำนวณ ซึ่งมีการเก็บผลลัพธ์ของปัญหาย่อยใหม่เพื่อใช้ในการคำนวณในอนาคตแทนที่จะคำนวณซ้ำอีกครั้ง
Dynamic Programming คือวิธีการแก้ปัญหาที่ศึกษาในการจัดการปัญหาในลักษณะที่งานที่คล้ายคลึงกันสามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนย่อยที่สามารถแก้ไขได้แยกกัน โดยหลักการของ Dynamic Programming ช่วยให้เราลดจำนวนการคำนวณที่ไม่จำเป็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เมื่อเราต้องการแก้ปัญหาด้วย Dynamic Programming จะต้องมีคุณสมบัติสองประการคือ:
1. Overlapping Subproblems: ปัญหาใหญ่สามารถแบ่งออกเป็นปัญหาย่อยที่มีลักษณะซ้ำ ๆ ได้ 2. Optimal Substructure: ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของปัญหาใหญ่สามารถสร้างมาจากผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของปัญหาย่อย
Dynamic Programming ใช้กันอย่างแพร่หลายในการแก้ปัญหาเชิงคณิตศาสตร์, การจัดเรียงวัตถุ, ปัญหาเส้นทางสั้นที่สุด (Shortest Path) และการคำนวณฟังก์ชันจำนวนต่อไป เช่น ฟibbonaci, Knapsack Problem, และการจัดทำรหัสแบบต่างๆ
ตัวอย่าง: การคำนวณฟังก์ชัน Fibonacci
ฟังก์ชัน Fibonacci คือชุดของตัวเลขที่เริ่มต้นด้วย 0 และ 1 ตามด้วยตัวเลขที่เกิดจากผลรวมของสองตัวที่อยู่ก่อนหน้านี้ เช่น 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8,...
เราสามารถใช้ Dynamic Programming เพื่อคำนวณค่าของ Fibonacci ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ตัวอย่างโค้ด Delphi Object Pascal
ในโค้ดตัวอย่างข้างต้น เราประกาศ Array `Fib` เพื่อเก็บค่าของ Fibonacci และใช้การวนลูปเพื่อคำนวณค่าของ Fibonacci โดยการเก็บผลลัพธ์ของตัวเลขไว้ใน Array ทำให้เราไม่ต้องคำนวณซ้ำในแต่ละครั้ง
Dynamic Programming มีอยู่ทั่วไปในหลายสาขา เช่น:
1. การคำนวณเส้นทางสั้นสุด: ใช้ในการค้นหาเส้นทางที่เร็วที่สุดในระบบขนส่ง เช่น GPS 2. การตรวจสอบกลุ่มหมวดหมู่: เช่น ใน MRI เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ว่าเนื้อเยื่อใดปกติหรือผิดปกติ 3. การวางแผนผลิตภัณฑ์: ในทางธุรกิจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดสรรทรัพยากรยกตัวอย่างการใช้ Dynamic Programming ในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจริง เช่น ปัญหา Knapsack Problem ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเลือกวัตถุเพื่อบรรจุในกระเป๋าให้มีมูลค่าสูงสุดและไม่เกินน้ำหนักที่กำหนด
ตัวอย่างโค้ด Knapsack Problem
Complexity ในการใช้ Dynamic Programming ในการพัฒนาโปรแกรมมีลักษณะซับซ้อน กรณีที่ดีที่สุดและกรณีที่แย่ที่สุดมักจะใช้เวลา O(n) หรือ O(n^2) ขึ้นอยู่กับลักษณะของปัญหาที่กำลังแก้ไข ดังนั้นการใช้ Dynamic Programming ทำให้สามารถสร้างโซลูชันที่สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากได้โดยไม่ใช้เวลานานเกินไป
ข้อดี
1. ความเร็ว: ลดเวลาในการคำนวณ ทำให้สามารถตรวจสอบค่าที่ซ้ำ ๆ ได้ 2. ประสิทธิภาพ: ทำให้สามารถจัดการกับปัญหาที่มีขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 3. ใช้งานง่าย: โครงสร้างของ Dynamic Programming ช่วยให้พัฒนาโปรแกรมได้ง่ายขึ้นข้อเสีย
1. การใช้หน่วยความจำ: บางครั้ง Dynamic Programming ต้องการหน่วยความจำมาก เนื่องจากต้องจัดเก็บผลลัพธ์ของปัญหาหลาย ๆ เท่าที่มีอยู่ 2. ซับซ้อนในการออกแบบ: ศักยภาพของ Dynamic Programming จะใช้ได้ดีที่สุดเมื่อปัญหามีลักษณะ Overlapping Subproblems และ Optimal Substructure ซึ่งไม่ใช่ทุกปัญหาจะมีลักษณะดังกล่าว
Dynamic Programming เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการแก้ปัญหาคอมพิวเตอร์อย่างมีประสิทธิภาพ การเข้าใจหลักการนี้จะช่วยให้คุณสามารถพัฒนาโซลูชันที่มีความเร็วและประสิทธิภาพสูงขึ้น มันเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับผู้ที่ต้องการประสบความสำเร็จในโลกของการเขียนโปรแกรม
ถ้าคุณกำลังมองหาวิธีการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณเอง ไม่ต้องลังเลที่จะมาเรียนรู้กับ EPT ที่เรามีหลักสูตรที่จะช่วยให้คุณเข้าใจ Dynamic Programming และเทคนิคการเขียนโปรแกรมขั้นสูงอื่น ๆ เป็นอย่างดี! มาร่วมเดินทางในการเรียนรู้และค้นหาโลกใหม่ของการเขียนโปรแกรมไปด้วยกันที่ EPT!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android
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