ทำความรู้จักกับ Memoization ใน Objective-C: อัจฉริยะของการจัดเก็บผลลัพธ์

 

ในโลกของการเขียนโปรแกรม มีหลายๆ เทคนิคที่ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพและลดเวลาในการแก้ปัญหาต่างๆ หนึ่งในเทคนิคที่นักพัฒนาไม่ควรมองข้ามก็คือ "Memoization" ซึ่งเป็นวิธีการที่ช่วยให้เราสามารถเก็บผลลัพธ์ของฟังก์ชันที่ได้คำนวณแล้วเพื่อนำมาใช้งานซ้ำในภายหลัง ซึ่งจะช่วยลดปริมาณการคำนวณซ้ำซาก อีกทั้งทำให้โปรแกรมทำงานได้รวดเร็วขึ้น

#### Memoization คืออะไร?

Memoization คือเทคนิคการเก็บผลลัพธ์ของฟังก์ชัน ซึ่งใช้สำหรับฟังก์ชันที่คำนวณค่าจากการเรียกใช้งานซ้ำๆ โดยเฉพาะฟังก์ชันที่มีความซับซ้อนสูงหรือต้องใช้เวลานานในการคำนวณ เช่น ฟังก์ชันที่คำนวณค่าฟีโบนัชชี (Fibonacci) ตัวอย่างเช่น ฟังก์ชัน `fibonacci(n)` จะถูกเรียกใช้หลายครั้งในการคำนวณค่าเดียวกัน ซึ่งทำให้เวลาในการทำงานชาไปมาก

#### Code ตัวอย่าง: การใช้ Memoization ใน Objective-C

ลองมาดูตัวอย่างโค้ดที่ใช้ Memoization ในการคำนวณฟีโบนัชชีด้วยภาษา Objective-C กัน:

 #import <Foundation/Foundation.h>

@interface Fibonacci : NSObject
@property (nonatomic, strong) NSMutableDictionary *memoDictionary;
- (NSInteger)fibonacci:(NSInteger)n;
@end

@implementation Fibonacci

- (instancetype)init {
    self = [super init];
    if (self) {
        _memoDictionary = [NSMutableDictionary dictionary];
    }
    return self;
}

- (NSInteger)fibonacci:(NSInteger)n {
    if (n <= 1) {
        return n;
    }

    // ตรวจสอบว่าผลลัพธ์มีอยู่ในดิกชันนารีหรือไม่
    if (self.memoDictionary[@(n)]) {
        return [self.memoDictionary[@(n)] integerValue];
    }

    NSInteger result = [self fibonacci:n - 1] + [self fibonacci:n - 2];

    // เก็บผลลัพธ์ในดิกชันนารี
    self.memoDictionary[@(n)] = @(result);

    return result;
}
@end

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        Fibonacci *fibo = [[Fibonacci alloc] init];
        NSInteger n = 10; // เราสามารถแก้ไขค่าของ n ได้
        NSLog(@"Fibonacci of %ld is %ld", (long)n, (long)[fibo fibonacci:n]);
    }
    return 0;
}

#### อธิบายโค้ด

- ในโค้ดตัวอย่างมีการสร้างคลาส `Fibonacci` ที่มี `NSMutableDictionary` สำหรับเก็บค่าที่คำนวณแล้ว

- เมื่อต้องการคำนวณฟีโบนัชชี ตัวฟังก์ชัน `fibonacci:` จะตรวจสอบก่อนว่ามีการเก็บค่าของฟีโบนัชชีในดิกชันนารีหรือยัง หากมีอยู่แล้วก็จะนำค่าที่เก็บไว้ส่งกลับไป

- หากค่าที่ต้องการยังไม่มี จะทำการคำนวณและเก็บค่าผลลัพธ์ไว้ในดิกชันนารี

#### Use Case ของ Memoization ในโลกจริง

1. การคำนวณทางคณิตศาสตร์: ในการแก้ไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ เช่น ฟีโบนัชชี หรือเลขกำลัง เราสามารถใช้ Memoization เพื่อลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณซ้ำ ๆ

2. การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่: ในระบบที่ต้องประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำ Data Mining หรือ Machine Learning การใช้ Memoization จะช่วยลดระยะเวลาในกระบวนการได้อย่างมาก

3. เกมและซิมูเลชัน: ในเกมที่มีการคำนวณค่าของสถานการณ์ต่าง ๆ ซ้ำ ๆ การใช้ Memoization จะช่วยให้การประมวลผลของเกมทำงานได้อย่างรวดเร็ว

#### วิเคราะห์ Complexities

- Time Complexity: ด้วยการใช้ Memoization จะทำให้เวลาในการคำนวณฟีโบนัชชีเซลดลงเหลือ O(n) เนื่องจากแต่ละค่ามีการคำนวณเพียงครั้งเดียว - Space Complexity: ในทางกลับกัน เนื่องจากเราต้องจัดเก็บค่าผลลัพธ์เอาไว้ในดิกชันนารี Space Complexity จึงอาจอยู่ที่ O(n) เนื่องจากเราต้องใช้หน่วยความจำเก็บผลลัพธ์ต่าง ๆ

#### ข้อดีข้อเสียของ Memoization

##### ข้อดี:

- ลดเวลาในการคำนวณค่าเดียวกันหลายครั้ง

- ทำให้อัลกอริธึมที่มี Time Complexity สูงสามารถทำงานได้เร็วยิ่งขึ้น

##### ข้อเสีย:

- ต้องการใช้หน่วยความจำเพิ่มเติมในการเก็บค่าที่คำนวณแล้ว

- หากมีค่าที่จะคำนวณจำนวนมาก การใช้งานหน่วยความจำอาจจะสูง

สุดท้ายนี้ หากคุณมีความสนใจที่จะเจาะลึกโลกของการศึกษาโปรแกรม สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Memoization และเทคนิคอื่น ๆ ในการเขียนโปรแกรมได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) โรงเรียนสอนโปรแกรมมิ่งที่มีชื่อเสียงและน่าเชื่อถือได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มทักษะในการเขียนโปรแกรมของคุณให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น!

 

 

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