สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Dynamic Programming (DP) เป็นเทคนิคการเขียนโปรแกรมที่ใช้ในการแก้ปัญหาที่ยากขึ้น โดยการแบ่งปัญหาใหญ่ๆออกเป็นปัญหาเล็กๆ ที่สามารถจัดการได้ ช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์ของปัญหาเล็กๆ เพื่อเป็นพื้นฐานในการแก้ปัญหาใหญ่ สำหรับนักพัฒนาหรือผู้ที่สนใจในสาขาโปรแกรมมิ่ง การเรียนรู้เกี่ยวกับ Dynamic Programming ถือเป็นทักษะอันมีค่าที่บอกได้เลยว่าต้องมีในคลังเครื่องมือของทุกคน
Dynamic Programming เกิดขึ้นจากแนวคิดที่เรียกว่า "Optimal Substructure" และ "Overlapping Subproblems" ซึ่งแสดงให้เห็นว่าปัญหาที่ซับซ้อนสามารถแบ่งออกเป็นปัญหาย่อยที่สามารถแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเมื่อเราได้ผลลัพธ์ของปัญหาย่อยเหล่านั้นแล้ว เราสามารถนำผลลัพธ์เหล่านั้นมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาที่ใหญ่ขึ้น
Optimal Substructure
หมายถึงผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของปัญหาใหญ่จะถูกสร้างขึ้นจากผลลัพธ์ที่ดีที่สุดของปัญหาย่อย
Overlapping Subproblems
หมายถึงปัญหาย่อยจะซ้ำกันในระหว่างกระบวนการแก้ปัญหา ดังนั้นหากเราแก้ปัญหานี้ซ้ำๆ เราสามารถประหยัดเวลาและทรัพยากรได้
Fibonacci Numbers
ฟิโบนันชี เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบในการอธิบาย Dynamic Programming นี่คือคำสั่งที่ใช้ในการคำนวณจำนวนฟิโบนันชีซึ่งเป็นผลรวมของสองจำนวนก่อนหน้า เช่น ฟิโบนันชีที่ n = 5 คือ 0, 1, 1, 2, 3, 5
โค้ดตัวอย่างในภาษา Kotlin:
ในโค้ดด้านบน เราใช้การ memoization เพื่อเก็บผลลัพธ์ของ Fibonacci ที่เราเคยคำนวณไว้แล้วใน `memo` หากมีการเรียกคำนวณซ้ำอีกครั้ง เราไม่ต้องไปคำนวณใหม่ ซึ่งทำให้ลดเวลาในการดำเนินการไปได้มาก
Use Cases ของ Dynamic Programming
1. การแก้ปัญหา Knapsack Problem: ปัญหาที่เราต้องเลือกสิ่งของในกระเป๋าที่มีน้ำหนักจำกัด โดยจะต้องเลือกสิ่งของที่ให้ค่ารวมสูงสุด 2. Shortest Path: การหาทางที่สั้นที่สุดในกราฟ เช่น Dijkstra’s Algorithm 3. Game Theory: การเล่นเกมส์ตัดสินใจที่มีหลายทางเลือก
เวลา (Time Complexity)
Dynamic Programming ช่วยให้เราลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลได้อย่างมาก ซึ่งเป็นการใช้เวลา O(n) แทนที่จะใช้ค่าเวลา O(2^n) ที่เราจะได้รับจากวิธีการ brute-force ในการคำนวณ Fibonacci numbers เช่นเดียวกับปัญหาอื่นๆ
พื้นที่ (Space Complexity)
ในกรณีที่เราใช้ memoization เช่นเดียวกับในตัวอย่างข้างต้น พื้นที่ของคำตอบจะมีค่าอยู่ที่ O(n) เนื่องจากเราต้องเก็บผลลัพธ์ใน map
ข้อดี
1. เพิ่มประสิทธิภาพ: การใช้ DP ช่วยให้ประหยัดเวลาในการคำนวณ 2. จัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ: โดยการแบ่งปัญหาที่ใหญ่กว่าเป็นปัญหาย่อยที่สามารถจัดการได้ข้อเสีย
1. ใช้พื้นที่หน่วยความจำมากขึ้น: เนื่องจากต้องเก็บผลลัพธ์ที่เคยคำนวณแล้ว 2. เรียนรู้ได้ยาก: เนื่องจากต้องเข้าใจแนวคิดที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการแบ่งปัญหา
Dynamic Programming เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในโลกของการเขียนโปรแกรม การเข้าใจแนวคิดการแบ่งปัญหา ความสัมพันธ์ระหว่างปัญหา จึงจะทำให้วิธีการนี้เป็นประโยชน์มากขึ้น การมอบเวลาศึกษา Dynamic Programming จะเห็นผลลัพธ์ที่ดีในด้านการพัฒนาทักษะการโปรแกรมของคุณ
หากคุณเป็นคนที่สนใจในการศึกษาการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง ที่ EPT (Expert Programming Tutor) เรามีหลักสูตรการสอนและทรัพยากรที่สามารถ帮助คุณในการเข้าใจและเชี่ยวชาญใน Dynamic Programming และเรื่องอื่นๆ ในโลกของการเขียนโปรแกรม ถ้าว่าคุณพร้อมที่จะเริ่มต้นการเดินทางในโลกของการโปรแกรม ไปที่เว็บไซต์ของเราและเข้าร่วมหลักสูตรที่คุณสนใจได้เลย!
เริ่มเรียนรู้ที่ EPT วันนี้ เพื่อก้าวสู่การเป็นโปรแกรมเมอร์ชั้นนำ! 🌟
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