สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Dynamic Programming (DP) เป็นเทคนิคการเขียนโปรแกรมที่ช่วยในการแก้ปัญหาที่มีโครงสร้างซับซ้อน โดยมุ่งมั่นที่จะทำลายปัญหาใหญ่ให้กลายเป็นปัญหาย่อย ๆ ที่คล้ายกันและง่ายขึ้น ซึ่งในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกันอย่างละเอียดและศึกษาแนวทางการใช้งาน Dynamic Programming ผ่านภาษา Ruby เชื่อว่าหลังจากอ่านบทความนี้คุณจะมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตจริงได้อย่างแน่นอน
Dynamic Programming คือวิธีการออกแบบอัลกอริธึมที่ใช้การแบ่งปัญหา (Divide and Conquer) โดยมุ่งเน้นการทำซ้ำการคำนวณที่เกิดขึ้นหลายครั้งเพื่อลดความซับซ้อน และมักใช้ในปัญหาที่มีลักษณะของการตัดสินใจหลายครั้ง เช่น การหาค่าที่ดีที่สุด (optimal solution) ผ่านการเก็บบันทึกข้อมูล (memoization) เพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณซ้ำ
อะไรที่ทำให้ DP แตกต่างจากอัลกอริธึมอื่น ๆ?
1. Subproblem Overlapping: ปัญหาย่อย ๆ มักจะเกิดขึ้นซ้ำ ๆ ในการคำนวณ นี่คือสิ่งที่ Dynamic Programming ช่วยจัดการได้ 2. Optimal Substructure: ค่าที่ดีที่สุดของปัญหาขนาดใหญ่สามารถสร้างได้จากค่าที่ดีที่สุดของปัญหาขนาดเล็กที่มันแบ่งย่อย
ลองมาสำรวจปัญหาที่เป็นที่รู้จักกันดีคือปัญหา Fibonacci Sequence ซึ่งการหาค่า Fibonacci ในลำดับที่ n สามารถทำได้หลายวิธี แต่การใช้งาน Dynamic Programming จะทำให้สามารถคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ตัวอย่างโค้ด
เราจะใช้ Ruby เพื่อแสดงการหาค่า Fibonacci โดยใช้ Dynamic Programming:
ในโค้ดด้านบน เราใช้อาร์เรย์ `memo` เก็บค่าต่าง ๆ ของ Fibonacci ที่คำนวณแล้ว เพื่อให้สามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วเมื่อคำนวณค่าในลำดับถัดไป
การใช้ Dynamic Programming ทำให้ลดเวลาที่ใช้ในการคำนวณจาก O(2^n) (ที่มาจากการใช้ recursion แบบง่าย) เหลือเพียง O(n)
Dynamic Programming มีการใช้งานทั้งในอุตสาหกรรมและการวิจัย เช่น:
1. การวางแผนการลงทุน: การตัดสินใจเลือกอย่างรอบคอบว่าจะลงทุนที่ใด โดยประเมินผลตอบแทนในอนาคต 2. การเขียนโปรแกรมการจัดสรรทรัพยากร: เช่น ให้วิเคราะห์การจัดสรรงานให้กับพนักงานเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด 3. การจัดแถวของสินค้า: การจัดเรียงสินค้าใน仓库เพื่อการจัดการที่ดีที่สุด
ข้อดี
- เพิ่มประสิทธิภาพ: ลดเวลาการคำนวณของปัญหาที่ซับซ้อนให้เหลือน้อยลง - ใช้หน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพ: สามารถเก็บผลลัพธ์ที่คำนวณแล้วเพื่อใช้ในอนาคต โดยไม่ต้องทำซ้ำข้อเสีย
- การใช้หน่วยความจำ: อาจทำให้พื้นที่ใช้งานเยอะขึ้นหากมีการเก็บค่ามากมาย - การออกแบบยาก: ต้องมีความเข้าใจลึกซึ้งในโครงสร้างของปัญหา
Dynamic Programming เป็นเทคนิคที่ทรงพลังสำหรับการแก้ปัญหาที่มีโครงสร้างซับซ้อน และสามารถใช้ในการสร้างอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าโดยการลดเวลาคำนวณที่ใช้ในการแก้ปัญหา หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Dynamic Programming หรือการเขียนโปรแกรมอื่น ๆ หนึ่งในเส้นทางที่ดีที่สุดคือการศึกษาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ที่มีหลักสูตรการสอนที่หลากหลาย เพื่อเสริมสร้างทักษะการเขียนโปรแกรมที่คุณต้องการอย่างแท้จริง
ขอให้คุณสนุกกับการศึกษาและพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมของคุณ!
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