สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
เมื่อพูดถึงการเขียนโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพ หลายคนคงคิดถึงการเขียนโค้ดที่ทำงานได้รวดเร็วและใช้ทรัพยากรขั้นต่ำ หนึ่งในแนวคิดที่ช่วยให้เราสามารถเขียนโปรแกรมที่ตอบสนองต่อเงื่อนไขเหล่านั้นคือ "Dynamic Programming" หรือ "การโปรแกรมแบบไดนามิก" แต่ท้ายที่สุดแล้ว Dynamic Programming คืออะไร และมันมีความสำคัญในทางเขียนโปรแกรมอย่างไร
การโปรแกรมแบบไดนามิกเป็นเทคนิคการออกแบบอัลกอริทึมที่ใช้ในการแก้ปัญหาที่สามารถถูกแบ่งออกเป็นปัญหาย่อยที่ซ้ำกันมากมายและมีความสัมพันธ์กัน ซึ่งเทคนิคนี้อาศัยหลักการเก็บคำตอบของปัญหาย่อยเอาไว้ หรือที่เรียกว่า "Memoization" เพื่อใช้ในการหาคำตอบสุดท้าย โดยไม่ต้องคำนวณซ้ำของปัญหาย่อยเดิมซึ่งเป็นการลดภาระการทำงานของโปรแกรมได้อย่างมาก
ยกตัวอย่างเช่น ปัญหาที่โด่งดังซึ่งมักถูกใช้เป็นตัวอย่างของ Dynamic Programming คือ การคำนวณหาค่า Fibonacci ของตัวเลขที่ N การคำนวณแบบดั้งเดิมที่ใช้ recursion โดยตรงจะทำให้ฟังก์ชันถูกเรียกซ้ำหลายครั้งสำหรับสมาชิกเดิมของสูตร Fibonacci ซึ่งทำให้เกิดการสิ้นเปลืองเวลา อย่างไรก็ตาม หากใช้การโปรแกรมแบบไดนามิก เราสามารถเก็บค่าที่คำนวณแล้วเอาไว้เพื่อใช้ในการคำนวณครั้งถัดไป
ตัวอย่างโค้ดภาษา Python สำหรับการคำนวณ Fibonacci โดยใช้ Dynamic Programming:
def fibonacci(n, memo={}):
if n in memo:
return memo[n]
if n <= 2:
return 1
memo[n] = fibonacci(n-1, memo) + fibonacci(n-2, memo)
return memo[n]
print(fibonacci(50)) # ออกมาเป็นค่า Fibonacci ของตัวเลขที่ 50
จากโค้ดข้างต้น เราเห็นว่าเราใช้ dictionary เพื่อเก็บค่าที่คำนวณได้แล้วภายใต้ key ที่เป็นตำแหน่งในสูตร Fibonacci การทำแบบนี้จะช่วยลดครั้งการคำนวณซ้ำลงอย่างมากเมื่อมันถูกเรียกจากตำแหน่งที่ก่อนหน้านี้ในลำดับ Fibonacci ผลลัพธ์คือการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมาก โดยที่เวลาที่ใช้ในการคำนวณจะลดลงจาก exponential time complexity (O(2^n)) เป็น polynomial time complexity (O(n)) ถือเป็นประโยชน์ของการใช้ Dynamic Programming อย่างชัดเจน
การโปรแกรมแบบไดนามิกถูกนำไปใช้ในหลายสถานการณ์ เช่น การคำนวณ shortest path ใน graph theory, การหาคำตอบการแพ็กกระเป๋า (Knapsack problem), และการจัดตารางเวลา (scheduling) โดยในทุกๆ ครั้งที่พบปัญหาที่มีลักษณะของ optimal substructure และ overlapping subproblems การโปรแกรมแบบไดนามิกก็มักเป็นเทคนิคในการแก้ปัญหาที่มีประสิทธิภาพ
เมื่อพิจารณาถึงประสิทธิภาพและความเข้าใจในการแก้ปัญหาพื้นฐาน การศึกษาและทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Dynamic Programming นับเป็นสิ่งจำเป็นและเป็นพื้นฐานที่ดีสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ เพื่อเพิ่มทักษะการเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพและสามารถปรับใช้กับปัญหาที่หลากหลาย ามารถกล่าวได้ว่าการเรียนรู้และการใช้ Dynamic Programming ในการแก้ปัญหาเป็นทักษะสำคัญที่ผู้พัฒนาโปรแกรมทุกคนควรมีในกระเป๋าเครื่องมือของตน
ใครที่มองหาการต่อยอดทักษะและพัฒนาความเข้าใจในการเขียนโปรแกรมที่มีคุณภาพ การโปรแกรมแบบไดนามิกเป็นหนึ่งในแนวคิดที่ควรทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ ณ โรงเรียนสอนโปรแกรม EPT เราใช้ Dynamic Programming เป็นหนึ่งในหัวข้อหลักในรายวิชาต่างๆ เพื่อช่วยให้นักเรียนของเราสามารถนำความรู้ไปปรับใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในการพัฒนาโซลูชันทางด้านการเขียนโปรแกรมในอนาคต หากคุณต้องการพิชิตปัญหาที่ซับซ้อนและสร้างโปรแกรมที่เปี่ยมประสิทธิภาพ อย่าลืมว่าการเรียนรู้เกี่ยวกับการโปรแกรมแบบไดนามิกอาจเป็นกุญแจสำคัญที่จะช่วยปลดล็อกศักยภาพของคุณได้ และที่ EPT เราพร้อมที่จะเป็นเพื่อนร่วมทางในการเดินทางค้นคว้าและพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมของท่าน.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: dynamic_programming โปรแกรมแบบไดนามิก memoization fibonacci python การออกแบบอัลกอริทึม time_complexity optimal_substructure overlapping_subproblems การคำนวณ_shortest_path การแพ็กกระเป๋า scheduling
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