สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Dynamic Programming (DP) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการแก้ปัญหาทางคอมพิวเตอร์โดยการแบ่งปัญหาใหญ่ ๆ ให้กลายเป็นปัญหาย่อย ๆ ที่สามารถจัดการได้ง่ายกว่า เมื่อพูดถึง DP หลายคนอาจจะนึกถึงสัญลักษณ์ Fibonacci หรือการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดในปัญหาต่าง ๆ แต่จริง ๆ แล้ว DP เป็นมากกว่านั้น มันเป็นเครื่องมือที่จะช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถคิดและแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Dynamic Programming เป็นแนวทางในการแก้ไขปัญหาที่สามารถแบ่งได้เป็นกลุ่มย่อยที่มีผลลัพธ์ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ เทคนิคนี้จะเก็บค่าผลลัพธ์ของปัญหาย่อยไว้ในโครงสร้างข้อมูล เช่น ตาราง (table) หรือ อาร์เรย์ (array) เพื่อลดความซ้ำซ้อนในการคำนวณ ซึ่งกระบวนการนี้จะช่วยลดเวลาในการประมวลผลได้มากเลยทีเดียว
โครงสร้างหลักของ Dynamic Programming
Dynamic Programming สามารถทำได้ 2 วิธีคือ:
1. Top-Down Approach: เรียกว่าเป็น memoization โดยจะใช้ recursion เพื่อคำนวณค่าปัญหาย่อยและจัดเก็บค่าที่คำนวณมาแล้วเพื่อไม่ให้คำนวณซ้ำ 2. Bottom-Up Approach: จะเริ่มคำนวณจากปัญหาย่อย ๆ แล้วนำค่าที่คำนวณได้มาใช้ในการคำนวณปัญหาขนาดใหญ่ขึ้น
ตัวอย่างโค้ดใน MATLAB
การอธิบายโค้ด
ในโค้ดข้างต้น เราเริ่มจากการกำหนดค่าเริ่มต้นของ Fibonacci และใช้ลูป `for` เพื่อคำนวณค่าของ Fibonacci ตั้งแต่ Fib(2) ไปจนถึง Fib(n) โดยเก็บค่าผลลัพธ์ไว้ในอาร์เรย์ `fib` ในที่สุดเราจะได้ค่าของ Fibonacci ที่ต้องการจาก `fib(n+1)`
Dynamic Programming มีการใช้งานในบริบทต่าง ๆ เช่น:
1. **การหาเส้นทางที่สั้นที่สุด**: ในปัญหาของการคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุดหรือที่รู้จักกันในนามของ **Shortest Path Problem** ซึ่งมีการประยุกต์ใช้ในระบบนำทางที่ทำให้เราเดินทางได้อย่างมีประสิทธิภาพ
2. การจัดการสินค้าคงคลัง: DP ใช้ในการจัดการสินค้าคงคลัง เช่น ในการหาวิธีการสั่งซื้อที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้ได้หุ้นสินค้าในราคาที่ถูกที่สุด โดยที่ไม่ตกหล่น 3. การประมวลผลภาพ: เช่น การทำงานกับการจับคู่ภาพด้วยการคำนวณความเหมือนของภาพหรือลักษณะเฉพาะ
ในทฤษฎีการคำนวณ, ความซับซ้อน (Complexity) ของ Algorithm ที่ใช้ Dynamic Programming จะขึ้นอยู่กับความกว้างและความลึกของปัญหาที่แตกต่างกัน แต่โดยทั่วไปแล้ว DP จะแสดงถึงเวลา O(n) หรือ O(n^2) ขึ้นอยู่กับว่าเราจะมีจำนวนปัญหาย่อยที่ต้องคำนวณกี่ปัญหา
ข้อดี:
1. ลดความซ้ำซ้อน: โดยการเก็บผลลัพธ์ของปัญหาย่อยไว้ ทำให้ไม่ต้องคำนวณใหม่อีก 2. เพิ่มประสิทธิภาพ: มักจะทำให้การคำนวณที่ต้องใช้เวลาเยอะ ๆ สามารถทำได้เร็วขึ้นข้อเสีย:
1. ใช้พื้นที่มากขึ้น: บางครั้งอาจต้องใช้หน่วยความจำมากขึ้นในการเก็บค่าผลลัพธ์ 2. ซับซ้อนในการออกแบบ Algorithm: สำหรับปัญหาบางประเภท อาจจะยากในการวางแผนว่าจะแบ่งปัญหาอย่างไร
Dynamic Programming เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยเฉพาะในการแก้ไขปัญหาที่มีการแบ่งแยกย่อย เมื่อเข้าใจหลักการและสามารถนำมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณจะมีประโยชน์มากในการที่จะแก้ปัญหาทางคอมพิวเตอร์
หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Dynamic Programming และอีกหลายเทคนิคในการเขียนโปรแกรม คอร์สที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) จะเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับคุณ เรามีผู้สอนที่มีประสบการณ์และพร้อมที่จะช่วยคุณให้เข้าถึงความรู้ในเชิงลึกเกี่ยวกับ Programming
มาเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้และเพิ่มทักษะในการเขียนโปรแกรมของคุณกับเราที่ EPT กันเถอะ!
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
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com