ทำความรู้จักกับ Memorization และการใช้ภาษา Julia ในการเขียนโปรแกรม

 

การพัฒนาโปรแกรมในยุคปัจจุบันมักจะเต็มไปด้วยความซับซ้อนและความท้าทายใหม่ๆ ที่นักพัฒนาต้องเผชิญ หนึ่งในแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนก็คือการใช้เทคนิคที่เรียกว่า Memorization ซึ่งในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ Memorization ว่าคืออะไร มีแนวทางการใช้งานอย่างไร โดยเฉพาะการใช้ภาษา Julia พร้อมทั้งตัวอย่างการเขียนโค้ดที่เกี่ยวข้อง

 

Memorization คืออะไร?

Memorization คือเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับการทำงานของฟังก์ชันที่มีการคำนวณซ้ำๆ อย่างการหาค่าของฟังก์ชันที่ซับซ้อน โดยการเก็บผลลัพธ์ของการคำนวณไว้ในที่เก็บข้อมูล (Cache) เพื่อป้องกันการคำนวณซ้ำในอนาคต ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาในการประมวลผล ลดความซับซ้อน และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพรวมถึงความเร็วของโปรแกรม

ใช้แก้ปัญหาอะไร?

ปัญหาที่เรามักพบเจอในการเขียนโปรแกรมคือปัญหาที่มีลักษณะ Recursive (การเรียกตัวเอง) เช่น การคำนวณฟีโบนัชชี (Fibonacci) ที่เป็นที่นิยม เนื่องจากฟังก์ชันนี้มีการเรียกตัวเองอยู่หลายครั้งที่ทำให้เวลาในการประมวลผลช้า ดังนั้นการใช้ Memorization จะทำให้การคำนวณในส่วนนี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

ตัวอย่างโค้ดในภาษา Julia

มาดูตัวอย่างการใช้ Memorization ในการหาค่าฟีโบนัชชี โดยเขียนโค้ดเป็นภาษา Julia กันเถอะ!

 # ฟังก์ชัน Fibonacci โดยใช้ Memorization
function fibonacci(n, cache = Dict{Int, Int}())
    if haskey(cache, n)
        return cache[n]
    elseif n <= 1
        return n
    else
        result = fibonacci(n - 1, cache) + fibonacci(n - 2, cache)
        cache[n] = result  # เก็บค่าลง Cache
        return result
    end
end

# ทดสอบการเรียกใช้
println(fibonacci(10))  # ผลลัพธ์: 55

ในโค้ดตัวอย่างด้านบน เราได้สร้างฟังก์ชัน fibonacci ที่มีการใช้ Dictionary ในการเก็บค่าผลลัพธ์ของการคำนวณฟีโบนัชชี โดยจะตรวจสอบใน Cache ว่ามีค่าอยู่แล้วหรือไม่ หากมีจะแสดงค่านั้นออกมา ถ้าไม่มีจะทำการคำนวณและเก็บผลลัพธ์ลง Cache เพื่อใช้ในอนาคต

 

Use Case ในโลกจริง

การใช้ Memorization ในเกม

Memorization นั้นสามารถนำไปใช้ในหลายกรณี ยกตัวอย่างเช่น ในเกมที่มีการคำนวณค่าคะแนนหรือพฤติกรรมของ AI (Artificial Intelligence) หากมีการใช้ฟังก์ชันที่มีการคำนวณการเคลื่อนไหวอยู่บ่อยๆ การใช้ Memorization จะช่วยลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณ ทำให้ AI มีความรวดเร็วและสมจริงมากขึ้น

การใช้ใน Machine Learning

ในวงการ Machine Learning เทคนิค Memorization ก็มีบทบาทสำคัญในการเก็บค่าของโมเดลที่ได้ฝึกสอนมาเพื่อไม่ให้ต้องมีการฝึกซ้ำในข้อมูลเดียวกัน ซึ่งจะช่วยให้การนำโมเดลไปใช้งานในลักษณะเชิงพาณิชย์มีประสิทธิภาพมากขึ้น

 

วิเคราะห์ Complexity

Time Complexity

ในกรณีที่ไม่มีการใช้ Memorization ฟังก์ชันฟีโบนัชชีจะมีเวลาในการประมวลผลที่เป็น O(2^n) เนื่องจากมีการเรียกฟังก์ชันซ้ำกันมาก แต่เมื่อใช้ Memorization แล้ว เวลาในการประมวลผลจะลดเหลือ O(n) เนื่องจากทุกค่าที่หามาแล้วจะมีการเก็บใน Cache เรียบร้อย

Space Complexity

Space Complexity ของฟังก์ชันนี้จะเป็น O(n) เนื่องจากต้องมีการเก็บค่าใน Cache โดยมีการจัดเก็บค่าผลลัพธ์ ที่เรียกว่า Dict สำหรับค่าที่ใช้ในฟังก์ชันในอนาคต

 

ข้อดีข้อเสียของ Memorization

ข้อดี

1. ประหยัดเวลา: ลดเวลาในการคำนวณซ้ำๆ ทำให้โปรแกรมมีประสิทธิภาพสูงขึ้น 2. เรียบง่าย: ใช้งานง่าย และสามารถนำไปใช้ในปัญหาที่มีลักษณะ Recursive ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 3. เพิ่มความเร็ว: มีผลทำให้ฟังก์ชันที่ธรรมดาอาจกลายเป็นฟังก์ชันที่รวดเร็วขึ้นได้

ข้อเสีย

1. การใช้หน่วยความจำ: การเก็บข้อมูลใน Cache อาจใช้ RAM เพิ่มขึ้น 2. ไม่เหมาะกับทุกปัญหา: สำหรับปัญหาที่ไม่มีการคำนวณซ้ำกันมาก อาจไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีนัก 3. ความซับซ้อนในการนำไปใช้: อาจจะต้องมีการจัดการ Cache ให้ดี จึงจะมีประสิทธิภาพจริง

 

สรุป

Memorization เป็นเทคนิคที่ทรงพลังในการเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาโปรแกรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัญหาที่มีการคำนวณซ้ำๆ เทคนิคนี้สามารถนำไปปรับใช้ได้ในหลายๆ สถานการณ์ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาเกมหรือ Machine Learning

ถ้าคุณสนใจที่จะเรียนรู้การเขียนโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็นการใช้ภาษา Julia หรือต้องการหาความรู้และเทคนิคในการพัฒนาซอฟต์แวร์ต่างๆ สามารถเข้าร่วมการเรียนรู้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) คุณจะได้เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญและสามารถปรับใช้ความรู้ได้จริงในโปรเจคของคุณ!

 

 

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