การทำความรู้จักกับ Memorization ใน MATLAB: ทำความเข้าใจและใช้งาน

 

 

บทนำ: Memorization คืออะไร?

Memorization เป็นเทคนิคที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณ โดยเฉพาะในปัญหาที่มีการคำนวณซ้ำ ๆ ซึ่งเราสามารถบันทึกผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณในรอบก่อนหน้าและใช้ผลลัพธ์ที่บันทึกไว้ในรอบถัดไป แทนที่จะคำนวณใหม่ ซึ่งช่วยลดเวลาในการประมวลผลโดยรวมของอัลกอริธึม

 

การทำงานของ Memorization

Memorization มักใช้ในอัลกอริธึมที่ต้องการหาค่าฟังก์ชันที่ซับซ้อน โดยเฉพาะในประเด็นของ Recursion (การเรียกฟังก์ชันตนเอง) เช่นในการหาค่า Fibonacci, การแก้ปัญหาการจัดหาของในรูปแบบ dynamic programming และอื่น ๆ

อัลกอริธึมที่ใช้ Memorization

มักจะแบ่งออกเป็น 2 ระยะ ได้แก่:

1. การคำนวณและเก็บผลลัพธ์: เมื่อคำนวณผลลัพธ์ของตัวแปรนั้น ๆ จะทำการเก็บผลไว้ในโครงสร้างข้อมูล เช่น แถว (Array) หรือ แผนที่ (Map) 2. การเรียกผลลัพธ์ที่เก็บไว้: เมื่อต้องมีการเรียกฟังก์ชันในอนาคตด้วยค่าสถานะที่เคยคำนวณไว้ เราสามารถเรียกใช้ผลลัพธ์ที่ได้มาแทน

 

ตัวอย่าง Code บน MATLAB

ลองมาดูตัวอย่างของการใช้ Memorization เพื่อหาค่าของ Fibonacci Sequence ใน MATLAB กัน:

 function fibResult = fib(n, memo)
    if n <= 0
        fibResult = 0;
    elseif n == 1
        fibResult = 1;
    elseif isfield(memo, num2str(n))  % ตรวจสอบว่ามีการเก็บค่าหรือยัง
        fibResult = memo.(num2str(n)); % ดึงค่าที่เก็บไว้
    else
        memo.(num2str(n)) = fib(n-1, memo) + fib(n-2, memo); % คำนวณและเก็บไว้
        fibResult = memo.(num2str(n));
    end
end

% จุดเริ่มต้นของการคำนวณ
memo = struct(); % เริ่มต้นโครงสร้างข้อมูลสำหรับเก็บค่าที่คำนวณแล้ว
n = 10; % ต้องการหาค่าของ Fibonacci ที่ n = 10
result = fib(n, memo);
disp(['Fibonacci of ', num2str(n), ' is ', num2str(result)]);

 

Use Case ในโลกจริง

Memorization สามารถนำมาใช้ประโยชน์ในหลาย ๆ สถานการณ์ในโลกจริง เช่น:

1. การค้นหารายการในฐานข้อมูล: หากเราต้องค้นหาฟีเจอร์ต่าง ๆ หรือราคาของสินค้าที่มีรายละเอียดคล้ายกัน เราสามารถใช้ Memorization เพื่อเก็บผลลัพธ์ที่ได้จากการค้นหา เพื่อไม่ให้ต้องคำนวณใหม่เมื่อมีความต้องการค้นหารายการเดิมอีกครั้ง 2. การคำนวณทางวิทยาศาสตร์: ในการจำลองการเคลื่อนที่หรือการคำนวณทางฟิสิกส์ เช่น การสร้างแบบจำลองของวัสดุที่มีข้อจำกัดต่าง ๆ การทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเปรียบเทียบค่าได้รวดเร็วยิ่งขึ้น 3. ข้อมูลขนาดใหญ่: ในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) การเก็บผลลัพธ์ที่สำคัญสามารถทำให้ประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลดีขึ้น

 

การวิเคราะห์ความซับซ้อน (Complexity Analysis)

ในการใช้ Memorization เราจะเห็นได้ชัดว่า Complexity (ความซับซ้อนเวลา) ของอัลกอริธึมนี้จะมีการเปลี่ยนแปลง โดยการคำนวณที่เดิมอาจจะมีความซับซ้อนเวลาเป็น O(2^n) แต่เมื่อใช้ Memorization จะมีความซับซ้อนเวลาอยู่ที่ O(n) เท่านั้น เพราะว่ามีการเก็บค่าผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณแล้ว

ในแง่ของ Space (ความซับซ้อนพื้นที่) เราจะมีความซับซ้อนอยู่ที่ O(n) ด้วยเช่นกัน เนื่องจากต้องเก็บค่าผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณไว้ใน Structure (โครงสร้าง)

 

ข้อดีและข้อเสียของ Memorization

ข้อดี:

1. เพิ่มประสิทธิภาพ: สามารถประหยัดเวลาในการคำนวณฟังก์ชันที่มีการเรียกซ้ำได้ 2. ง่ายต่อการนำไปใช้งาน: สามารถนำไปใช้กับอัลกอริธึมต่าง ๆ ได้ง่าย

ข้อเสีย:

1. การใช้พื้นที่: หากปัญหามีกระบวนการคำนวณมากมาย อาจทำให้ใช้หน่วยความจำมากขึ้น 2. ความซับซ้อนในการจัดการ: การจัดการข้อมูลที่ต้องบันทึกและดึงค่าอาจเป็นเรื่องที่มีความซับซ้อน หากไม่วางแผนให้ดี

 

สรุป

Memorization เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาในด้านโปรแกรมมิ่งโดยเลือกใช้เทคนิคการเก็บรายละเอียดและลดเวลาในการประมวลผล หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ программирования และวิธีการใช้เทคนิคดังกล่าวให้เกิดประโยชน์อย่างเต็มที่ เราเชิญชวนทุกคนที่สนใจให้มาศึกษากับ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพื่อเสริมสร้างความรู้และทักษะในด้านนี้ให้ดียิ่งขึ้น!

การใส่ใจศึกษาวิธีการอย่างถูกต้อง จะทำให้คุณสามารถประยุกต์ใช้แนวทางนี้ในโปรเจ็คต่าง ๆ ในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างสรรค์ ขอให้โชคดีในการเขียนโปรแกรมและเราหวังว่าคุณจะสนุกไปกับการเรียนรู้โปรแกรมมิ่งที่ EPT!

 

 

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