COBOL Algorithm Dynamic Programming

Dynamic Programming ในภาษา COBOL: มิติใหม่ของการแก้ปัญหา

Dynamic Programming (DP) นั้นเป็นแนวทางหนึ่งในการแก้ไขปัญหาที่มีโครงสร้างที่สามารถแบ่งปันการคำนวณซ้ำได้ โดยการเก็บค่าผลลัพธ์ที่เราคำนวณได้ไปใช้ซ้ำ ทำให้หน่วยความจำที่ใช้มีแนวโน้มลดลงเมื่อเปรียบเทียบกับวิธี brute force ที่อาจต้องคำนวณซ้ำอยู่หลายครั้ง

การใช้ Dynamic Programming เหมาะสำหรับปัญหาที่สามารถแบ่งออกเป็นปัญหาย่อย ซึ่งสามารถใช้ผลลัพธ์ของปัญหาย่อยเหล่านั้นในการคำนวณหาผลลัพธ์ของปัญหาหลัก สำหรับตัวอย่างการใช้ Dynamic Programming ที่เห็นบ่อยที่สุดคือ Fibonacci Sequence, การหาค่าที่มากที่สุดใน Subset, หรือแม้กระทั่งการจัดการกระเป๋า (Knapsack Problem)

รู้จัก Dynamic Programming

Dynamic Programming สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลักๆ คือ:

1. Top-Down Approach (Memoization): เริ่มจากปัญหาหลักและแบ่งเป็นปัญหาย่อย โดยการบันทึกผลลัพธ์ของปัญหาย่อยเพื่อไม่ให้คำนวณซ้ำ 2. Bottom-Up Approach (Tabulation): สร้างตารางเพื่อบันทึกผลลัพธ์ของปัญหาย่อยจากฐานข้อมูลที่เล็กที่สุดไปจนถึงปัญหาใหญ่สุด

ตัวอย่าง Code ในภาษา COBOL

ในบทความนี้เราจะใช้ COBOL ในการแสดงตัวอย่างการคำนวณ Fibonacci Sequence โดยการใช้ Dynamic Programming แบบ Bottom-Up Approaches.

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. FibonacciDP.

       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01  Num          PIC 9(5) VALUE 10.
       01  Fibonacci    PIC 9(5) OCCURS 0 TO 100 TIMES DEPENDING ON Num.

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-PARAGRAPH.
           PERFORM VARYING I FROM 0 BY 1 UNTIL I > Num
               IF I = 0 THEN
                   MOVE 0 TO Fibonacci(I)
               ELSE IF I = 1 THEN
                   MOVE 1 TO Fibonacci(I)
               ELSE
                   MOVE Fibonacci(I - 1) + Fibonacci(I - 2) TO Fibonacci(I)
               END-IF
           END-PERFORM.

           DISPLAY 'Fibonacci Series up to ' Num ' terms:'.

           PERFORM VARYING I FROM 0 BY 1 UNTIL I > Num
               DISPLAY Fibonacci(I)
           END-PERFORM.

           STOP RUN.

ในโค้ดด้านบน เราใช้การวนลูปเพื่อคำนวณ Fibonacci series และเก็บผลลัพธ์ไว้ในตาราง Fibonacci โดยเรากำหนดจำนวนที่ต้องการคำนวณไปที่ตัวแปร `Num` แล้วกระจายลูปเพื่อหาค่ารวมของอัตรา Fibonacci

Use Case ในโลกจริง

Dynamic Programming มีการนำไปใช้ในหลายสาขา ได้แก่:

1. การออกแบบระบบการจัดส่ง (Logistics): การหาวิธีที่ประหยัดที่สุดในการส่งของหลายรายการ โดยใช้การทำให้ปัญหาลดลงเป็นเส้นทางการขนส่งย่อยและเลือกเส้นทางที่มีค่าใช้จ่ายน้อยที่สุด

2. การพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล: ปัญหาการจำแนกข้อมูลที่มีหลายมิติ เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าอาจใช้ Dynamic Programming ในการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดในยุคของ Big Data

การวิเคราะห์ Complexity

ในแง่ของความซับซ้อนของเวลา (Time Complexity) วิธีการ Dynamic Programming มักมีการจัดการที่ดีกว่า brute-force โดยเฉพาะในกรณีที่เรามีการคำนวณซ้ำ บ่อยครั้งเราสามารถมีค่า Time Complexity ลดลงเป็น \(O(n^2)\) หรือแม้แต่ \(O(n)\) ขึ้นอยู่กับปัญหา

อย่างไรก็ตาม ในแง่ของพื้นที่การจัดเก็บ (Space Complexity) Dynamic Programming อาจต้องใช้พื้นที่หน่วยความจำในการเก็บผลลัพธ์ของปัญหาย่อย ซึ่งอาจจะส่งผลกระทบต่อการทำงานของโปรแกรมในบางกรณี

ข้อดีและข้อเสียของ Dynamic Programming

ข้อดี:

- สามารถคำนวณปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

- ลดจำนวนการคำนวณซ้ำซ้อน จึงมีประสิทธิภาพมากกว่าวิธี brute-force

- ช่วยให้โค้ดดูเรียบร้อยและเข้าใจได้ง่ายเมื่อมีการใช้งานอย่างเหมาะสม

ข้อเสีย:

- อาจจะต้องใช้หน่วยความจำมากกว่าวิธีการอื่นๆ

- ต้องเข้าใจพื้นฐานของอัลกอริธึมอย่างถ่องแท้ ก่อนการเขียนโค้ด

สรุป

Dynamic Programming ทำให้เราสามารถแก้ไขปัญหาที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังมอบเครื่องมือสำคัญให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในการเผชิญกับความท้าทายในโลกดิจิทัลในทุกวันนี้ ดังนั้นหากคุณสนใจที่จะเรียนรู้วิธีการเขียนโปรแกรมหรืออยากเข้าใจ Dynamic Programming ให้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น EPT (Expert-Programming-Tutor) คือทางเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับคุณ

อย่ารอช้า! มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งในโลกของโปรแกรมมิ่งที่ EPT กับการอบรมที่ไม่เหมือนใครที่จะเปิดโลกทัศน์ใหม่ในสายอาชีพของคุณ!

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

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM

แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

Dynamic Programming

Dynamic Programming ในภาษา COBOL: มิติใหม่ของการแก้ปัญหา

ตัวอย่าง Code ในภาษา COBOL

Use Case ในโลกจริง

การวิเคราะห์ Complexity

ข้อดีและข้อเสียของ Dynamic Programming

สรุป

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

Dynamic Programming

Dynamic Programming ในภาษา COBOL: มิติใหม่ของการแก้ปัญหา

ตัวอย่าง Code ในภาษา COBOL

Use Case ในโลกจริง

การวิเคราะห์ Complexity

ข้อดีและข้อเสียของ Dynamic Programming

สรุป

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์