ความรู้เกี่ยวกับ Memorization

 

หากคุณอยู่ในวงการพัฒนาโปรแกรม หรือเริ่มต้นศึกษาเรื่องการเขียนโปรแกรม ก็คงเคยได้ยินคำว่า "Memorization" (เมโมไรเซชัน) กันมาบ้าง แนวคิดนี้เป็นเทคนิคหนึ่งที่นิยมใช้ในการแก้ปัญหาการคำนวณซ้ำซ้อนในโปรแกรม ในบทความนี้เราจะพูดคุยกันถึงว่าเทคนิคนี้คืออะไร ทำงานอย่างไร และมีตัวอย่างการใช้งานในภาษา Delphi Object Pascal ที่คุณสามารถเรียนรู้และนำไปใช้ได้

Memorization คืออะไร

Memorization เป็นเทคนิคที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณ โดยการเก็บค่าผลลัพธ์ของการคำนวณในครั้งแรก เพื่อที่จะไม่ต้องคำนวณซ้ำอีกในครั้งถัดไป เนื่องจากหลายๆ อัลกอริธึมมีการคำนวณซ้ำๆ มากมาย การใช้เทคนิคนี้จึงช่วยเพิ่มความเร็วและลดเวลาในการประมวลผลลงได้

การใช้งาน Memorization แก้ปัญหาอะไร

Memorization มักถูกนำไปใช้ในงานที่เกี่ยวกับการคำนวณที่มีลักษณะการแบ่งแยกปัญหา (Divide and Conquer) เช่น ฟังก์ชันฟีโบนักชี (Fibonacci) หรือการหาทางเลือกที่ดีที่สุดจากกราฟซึ่งเป็นปัญหา NP-hard

ตัวอย่างโค้ดใน Delphi Object Pascal

มาดูตัวอย่างโค้ดในการคำนวณฟีโบนักชี โดยใช้เทคนิค Memorization ในภาษา Delphi Object Pascal กันดีกว่า:

 program MemoizationExample;

uses
  SysUtils;

var
  memo: array of Integer;

function Fibonacci(n: Integer): Integer;
begin
  // หากถูกเก็บไว้แล้วให้ส่งค่ากลับ
  if (n <= 1) then
    Result := n
  else if (memo[n] <> -1) then
    Result := memo[n]
  else
  begin
    Result := Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2);
    // เก็บผลลัพธ์ลงใน memo
    memo[n] := Result;
  end;
end;

procedure InitializeMemo(n: Integer);
var
  i: Integer;
begin
  SetLength(memo, n + 1);
  for i := 0 to n do
    memo[i] := -1; // กำหนดค่าเริ่มต้น
end;

begin
  InitializeMemo(30); // ปรับตัวแปร n ตามที่ต้องการ
  WriteLn('Fibonacci(30) = ', Fibonacci(30));
  ReadLn;
end.

ในโค้ดนี้ เราได้ประกาศตัวแปร `memo` เพื่อเก็บผลลัพธ์การคำนวณฟีโบนักชีแต่ละตัว การตรวจสอบเงื่อนไขว่าค่าผลลัพธ์มีอยู่ใน `memo` หรือไม่นั้นใช้เพื่อป้องกันการคำนวณซ้ำ บทบาทของ `memo` จะทำให้การคำนวณเป็นไปอย่างรวดเร็วมากขึ้น

Use Case ในโลกจริง

เทคนิค Memorization สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายกรณี เช่น:

- การหาค่าเส้นทางที่สั้นที่สุดในกราฟ: เมื่อต้องการอัพเดทโครงสร้างข้อมูลในกราฟ สามารถใช้ Memorization เพื่อเก็บผลลัพธ์ของการคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างจุดได้.

- การคำนวณค่าใช้จ่ายสูงสุดในการจัดสรรทรัพยากร: ผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ต้องคำนวณการใช้ทรัพยากรสามารถใช้เทคนิคนี้เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า.

การวิเคราะห์ Complexity

Complexity ของอัลกอริธึมนี้โดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็น:

- เวลา (Time Complexity): เนื่องจาก Memorization ช่วยให้เราไม่ต้องคำนวณค่าซ้ำกัน จำนวนของการคำนวณทั้งหมดจะเป็น O(n)

- พื้นที่ (Space Complexity): อย่างที่เรามี array `memo` เพื่อเก็บค่าผลลัพธ์ ซึ่งมีขนาดเป็น O(n)

ข้อดีข้อเสียดังนี้

ข้อดี:

1. เพิ่มประสิทธิภาพ: ความเร็วในการคำนวณเพิ่มขึ้นโดยการลดจำนวนการคำนวณซ้ำ. 2. ใช้พื้นที่น้อยลง: ปกติจะใช้หน่วยความจำในการเก็บค่าผลลัพธ์เพียงพอสำหรับผลลัพธ์ที่คำนวณแล้ว.

ข้อเสีย:

1. การใช้งานหน่วยความจำ: ถึงแม้จะลดเวลาในการคำนวณ แต่จะต้องใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่มากขึ้น. 2. ความซับซ้อน: อาจทำให้โค้ดดูซับซ้อนขึ้นจากการที่ต้องจัดการกับการเข้าถึงค่าผลลัพธ์ที่เก็บไว้.

 

สรุป

Memorization เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะในกรณีที่มีการคำนวณซ้ำซ้อน เทคนิคนี้สามารถนำไปใช้ในปัญหาต่างๆ มากมาย ซึ่งจะช่วยเสริมสร้างความสามารถของโปรแกรม นักเรียนโปรแกรมทุกคนหากศึกษาและเข้าใจในแนวทางนี้ จะช่วยให้การพัฒนาโปรแกรมของคุณมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น

หากคุณต้องการเรียนรู้การพัฒนาโปรแกรมเชิงลึกเกี่ยวกับ Memorization และแนวทางการพัฒนาโปรแกรมในรูปแบบอื่นๆ รวมถึงการเรียนรู้ฟีเจอร์และไลบรารีที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมได้อย่างผู้เชี่ยวชาญ แนะนำให้เข้ามาศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งคุณจะได้รับความรู้และทักษะในการเขียนโปรแกรมที่ตรงตามความต้องการของตลาดในปัจจุบัน!

 

 

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