สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Dynamic Programming (DP) คือเทคนิคในการเขียนโปรแกรมที่มุ่งหวังจะช่วยในการแก้ปัญหาที่ซ้ำซ้อน โดยหลักการคือการแบ่งปัญหาขนาดใหญ่เป็นปัญหาขนาดเล็ก และทำการเก็บค่าผลลัพธ์ที่ได้จากการแก้ปัญหาขนาดเล็ก เพื่อนำมาใช้ในการคำนวณค่าผลลัพธ์ของปัญหาขนาดใหญ่ โดยลดการคำนวณที่ไม่จำเป็นลงอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งทำให้ DP เป็นเทคนิคที่เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาที่มีโครงสร้างซ้ำซ้อนและซับซ้อน
- F(n) = F(n-1) + F(n-2)
การนำ Dynamic Programming มาช่วย
แทนที่จะคำนวณค่าทุกครั้งในฟังก์ชัน Fibonacci แบบเรียกซ้ำเราใช้ Dynamic Programming เก็บค่าที่เราคำนวณได้ไว้ใน Array เพื่อไม่ให้ต้องคำนวณซ้ำอีก
ในโค้ดด้านบน เราได้สร้าง List ของ Fibonacci โดยใช้การประยุกต์ใช้ `zipWith` ซึ่งทำให้เราสามารถสร้างลิสต์ Fibonacci ได้อย่างไม่จำเป็นต้องเรียกใช้ฟังก์ชันซ้ำ
สำหรับ Fibonacci ที่ใช้ DP แบบนี้ ความซับซ้อนทางเวลา (Time Complexity) จะอยู่ที่ O(n) เนื่องจากเราคำนวณค่าจาก 0 ไปยัง n เพียงครั้งเดียวในขณะที่เราทำการสร้างค่าฟibonacci ไปเรื่อย ๆ ใน List
ในทางกลับกัน ถ้าเป็นวิธีการธรรมดา ความซับซ้อนจะอยู่ที่ O(2^n) ที่น่าตกใจพอสมควร ถ้าหาก n มีค่าที่ใหญ่
ข้อดี
1. ประสิทธิภาพสูง: สามารถลดการคำนวณที่ไม่จำเป็น ทำให้สามารถแก้ปัญหาที่มีขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว 2. สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้: สามารถเก็บค่าที่คำนวณแล้วทำให้การเรียกใช้ต่อไปไม่ต้องคำนวณซ้ำอีก 3. เข้าใจง่ายเมื่อมีการวางแผนที่ดี: หลายปัญหาสามารถใช้ DP ได้ที่อิงจากการแบ่งส่วนที่เรียบง่ายข้อเสีย
1. ใช้หน่วยความจำมาก: บางครั้งการเก็บค่าทั้งหมดอาจทำให้เกิดการใช้หน่วยความจำมากเกินไป 2. ซับซ้อนสำหรับปัญหาบางประเภท: ไม่ใช่ทุกปัญหาที่เหมาะสำหรับการใช้ Dynamic Programming แต่อาจมีทางออกที่เรียนรู้ง่ายกว่า 3. การระบุปัญหา: บางครั้งการแยกปัญหาออกเป็นส่วนเล็ก ๆ อาจทำให้เราสับสนและไม่สามารถวางแผนได้อย่างเหมาะสม
ในแง่ของการประยุกต์ใช้ DP ในโลกของเทคโนโลยีและอุตสาหกรรม เราอาจใช้ DP ในการ:
- การวางแผนทรัพยากร: เช่น ในการผลิตหรือการจัดการซัพพลายเชน - การหาค่าเส้นทางที่ดีที่สุด: ในระบบการนำทางหรือการวิเคราะห์เครือข่าย - การเล่นเกม: เช่น การตัดสินใจในเกมที่มีตัวเลือกหลายตัว
Dynamic Programming เป็นเพียงหนึ่งในหลายเทคนิคที่เราสามารถใช้ในการเขียนโปรแกรมเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรแกรมมิ่ง พร้อมเทคนิคต่าง ๆ เช่น DP และทำให้คุณมั่นใจในทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ มาเรียนรู้กับ EPT กันเถอะ! ที่นี่คุณจะได้รับการสอนจากผู้เชี่ยวชาญ และมีหลักสูตรที่เหมาะสำหรับการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ คุณจะได้เข้าใจถึงเบื้องหลังการเขียนโปรแกรมที่จะช่วยให้คุณกลายเป็นนักพัฒนาชั้นนำในอนาคต!
Dynamic Programming เป็นเทคนิคที่ทรงพลังในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดการกับปัญหาที่มีการคำนวณซ้ำ ๆ อยู่เสมอ อย่างไรก็ตาม การเลือกใช้ DP ต้องพิจารณาให้ดีในแง่ของความซับซ้อนและหน่วยความจำที่จะใช้ ทำให้มันเป็นส่วนหนึ่งที่ค่อนข้างสำคัญในโลกของการเขียนโปรแกรม และเกี่ยวข้องอย่างมากกับการศึกษาบนเส้นทางการเขียนโปรแกรมของคุณในอนาคต!
หากคุณสนใจและตื่นเต้นเกี่ยวกับ Dynamic Programming และต้องการฝึกฝนทักษะเขียนโปรแกรมให้เก่งขึ้น มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งกับเราได้ที่ EPT!
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