ความเข้าใจเกี่ยวกับ Memorization ในภาษา COBOL: อธิบาย, ตัวอย่างการใช้ และการวิเคราะห์

 

ในโลกของการเขียนโปรแกรม การหาวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการทำงานเป็นเรื่องที่สำคัญมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราพูดถึงการแก้ปัญหาที่ต้องใช้เวลานานและทรัพยากรสูง เช่น การหาค่าของฟังก์ชันที่ซับซ้อน ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงหนึ่งในเทคนิคที่เรียกว่า "Memorization" โดยใช้ภาษา COBOL เป็นหลัก และบางครั้งเราก็อาจให้ข้อเสนอแนะในการศึกษาต่อที่ EPT (Expert-Programming-Tutor)

 

Memorization คืออะไร?

Memorization เป็นเทคนิคในการเก็บค่าผลลัพธ์ของฟังก์ชัน ซึ่งเราได้คำนวณไว้ในครั้งก่อน เพื่อไม่ให้ต้องคำนวณซ้ำอีกในอนาคต เทคนิคนี้จะช่วยให้การทำงานมีความรวดเร็วมากขึ้น โดยเฉพาะในการคำนวณค่าฟังก์ชันที่ใช้ซ้ำหรือฟังก์ชันแบบรีเคอร์ซิฟ (recursive function)

การใช้งาน Memorization

การใช้ Memorization เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาที่สามารถถูกเลียนแบบโดยการทำซ้ำและมีการแตกแขนง เช่น ปัญหาตรวจสอบลำดับ Fibonacci, การคำนวณจำนวนวิธีการทำงานในปัญหาต่าง ๆ หรือการหาค่าต่าง ๆ ในกราฟ

ตัวอย่างโค้ดใน COBOL

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างของการใช้ Memorization เพื่อคำนวณลำดับ Fibonacci ใน COBOL โดยเก็บผลลัพธ์ที่คำนวณได้ในแอเรย์

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. FibonacciMemorization.
       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01 N                     PIC 9(3).
       01 FIBO-TABLE           PIC 9(10) OCCURS 100 TIMES INITIAL -1.
       01 FIBO-RESULT          PIC 9(10).

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-PARAGRAPH.
           DISPLAY "Enter a number: ".
           ACCEPT N.
           MOVE 0 TO FIBO-TABLE(0)   /* F(0) = 0 */
           MOVE 1 TO FIBO-TABLE(1)   /* F(1) = 1 */
           MOVE FUNCTION FIBONACCI(N) TO FIBO-RESULT.
           DISPLAY "Fibonacci of " N " is " FIBO-RESULT.
           STOP RUN.

       FUNCTION-ID. FIBONACCI.
       LINKAGE SECTION.
       01 N-FUNC                PIC 9(3).
       01 RESULT                PIC 9(10).

       PROCEDURE DIVISION USING N-FUNC RETURNING RESULT.
           IF (N-FUNC = 0) THEN
               MOVE FIBO-TABLE(0) TO RESULT
           ELSE IF (N-FUNC = 1) THEN
               MOVE FIBO-TABLE(1) TO RESULT
           ELSE
               IF (FIBO-TABLE(N-FUNC) = -1) THEN
                   CALL 'FIBONACCI' USING (N-FUNC - 1) RETURNING RESULT
                   MOVE RESULT TO FIBO-TABLE(N-FUNC)
               END-IF.
               ADD FIBO-TABLE(N-FUNC - 1) TO FIBO-TABLE(N-FUNC - 2) GIVING RESULT
           END-IF.
           EXIT PROGRAM.

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

การจัดการคำแนะนำสินค้า

: ในการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับอี-commerce ที่มีการแสดงแนะนำสินค้า อาจมีการใช้ Memorization เพื่อทบทวนและเก็บค่าคะแนนการจัดอันดับสินค้าต่าง ๆ ในหน้าเว็บโดยไม่ต้องคำนวณใหม่ทุกครั้ง

การวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ (Big Data)

: การใช้ Memorization ในการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้การคำนวณค่าที่ซ้ำซ้อนเกิดขึ้นน้อยลง ส่งผลให้การประมวลผลรวดเร็วขึ้น

วิเคราะห์ความซับซ้อน (Complexity Analysis)

การใช้ Memorization จะช่วยลดความซับซ้อนในกรณีของฟังก์ชันที่เป็นรีเคอร์ซิฟ โดยทั่วไปแล้ว โดยเวลาที่ต้องใช้ในการคำนวณ Fibonacci ด้วย Memorization จะเป็น \(O(n)\) แทนที่จะเป็น \(O(2^n)\) ในกรณีที่เรียกใช้ฟังก์ชันรีเคอร์ซิฟแบบเดิม ซึ่งทำให้เปิดโอกาสให้สามารถคำนวณค่าที่ใหญ่ขึ้นได้ภายในเวลาที่รับได้

ข้อดีและข้อเสียของ Memorization

#### ข้อดี

- ประสิทธิภาพสูงขึ้น: ช่วยลดเวลาการคำนวณได้อย่างมาก - เหมาะสำหรับฟังก์ชันที่ซ้ำซ้อน: สามารถใช้ได้กับปัญหาที่มีการเรียกใช้ฟังก์ชันหลายครั้ง

#### ข้อเสีย

- การใช้พื้นที่: จำเป็นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลเพิ่มเติม เช่น แอเรย์เพื่อเก็บค่าที่คำนวณแล้ว - ความซับซ้อน: การทำความเข้าใจการ implement อาจจะซับซ้อน โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มเขียนโปรแกรม

สรุป

Memorization เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มความเร็วในการคำนวณฟังก์ชันที่ซ้ำซ้อนในโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ภาษา COBOL นั้นมีความเป็นเอกลักษณ์และเหมาะสำหรับการใช้งานที่เกี่ยวกับข้อมูลเชิงธุรกิจ โดยการใช้ Memorization เป็นตัวอย่างในการลดการคำนวณซ้ำชองฟังก์ชันในโปรแกรมที่ซับซ้อนได้อย่างชัดเจน

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม แนวทางการพัฒนาแอปพลิเคชัน หรือเทคนิคในการเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ ไม่ว่าเป็นภาษาใด ทาง EPT (Expert-Programming-Tutor) ยินดีต้อนรับคุณสู่การเดินทางการเรียนรู้ในโลกของโปรแกรมมิ่ง!

 

 

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