مسیر رتبه‌برترشدن در کنکور ارشد مهندسی کامپیوتر و IT
ثبت‌نام رایگان
مدت زمان باقیمانده :
ثانیه -
دقیقه -
ساعت -
روز -
کنکور کامپیوتر
0
ورود | ثبت نام
نظرات
اشتراک
بالا
علاقه‌مندی

اشتراک
 

برنامه نویسی پویا چیست، برنامه نویسی پویا در طراحی الگوریتم

این صفحه عالی به معرفی برنامه نویسی پویا یا Dynamic programming پرداخته و کاربردها و مثال هایی از برنامه نویسی پویا در طراحی الگوریتم آورده است

برنامه نویسی پویا به‌عنوان یک تکنیک برنامه نویسی تعریف می‌شود که در آن یک مسئله الگوریتمی ابتدا به زیرمسائل تقسیم می‌شود، نتایج ذخیره می‌شوند و سپس زیرمسائل برای یافتن راه حل کلی بهینه می‌شوند. در این مقاله از نزدیک به بررسی نحوه عملکرد برنامه نویسی پویا با ذکر مثال می‌پردازیم.

برنامه نویسی پویا

نحوه کارکرد برنامه نویسی پویا

برنامه نویسی پویا با ذخیره کردن نتیجه زیرمسائل کار می‌کند تا زمانی که راه‌حل‌های آنها مورد نیاز است، در دسترس باشند و نیازی به محاسبه مجدد آنها نداشته باشیم. در این تکنیک ذخیره‌سازی، با ذخیره مقادیر در آرایهآموزش آرایه در ساختمان داده به زبان ساده و از 0 تا 100آموزش آرایه در ساختمان داده به زبان ساده و از 0 تا 100در این مقاله موارد زیر بررسی شده است : 1- آرایه چیست 2- انواع اندیس گذاری در آرایه 3- انواع آرایه 4- محاسبه آدرس در آرایه 5- محاسبه شماره در آرایه 6- آرایه در برنامه نویسی 7- مزایای استفاده از آرایه، در زمان محاسبات زیرمسائل که قبلاً با آنها برخورد کرده‌ایم، صرفه‌جویی می‌کنیم. برای مثال در شبه کد زیر که از روش برنامه نویسی پویا برای محاسبه سری فیبوناچی استفاده می‌کند، مقادیر زیرمسائل را در آرایه m ذخیره می‌کنیم.

var m = map(0 → 0, 1 → 1)
function fib(n)
  if key n is not in map m 
    m[n] = fib(n − 1) + fib(n − 2)
  return m[n]

برنامه نویسی پویا با ذخیره‌سازی مقادیر، یک رویکرد از بالا به پایین برای برنامه نویسی پویا است. با معکوس کردن جهتی که الگوریتمالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراوانالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراواندر این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد در آن کار می‌کند، یعنی با شروع از حالت پایه و حرکت به سمت حل، می‌توانیم برنامه نویسی پویا را به صورت پایین به بالا نیز پیاده‌سازی کنیم. برای مثال در شبه کد زیر، از حالت پایه شروع می‌کنیم تا به جمله nام فیبوناچی برسیم:

function fib(n)
if n = 0
  return 0
else
  var prevFib = 0, currFib = 1
  repeat n − 1 times
    var newFib = prevFib + currFib
    prevFib = currFib
    currFib  = newFib
return currentFib

مثال برنامه نویسی پویا

حالا که با نحوه کارکرد برنامه نویسی پویا آشنا شدیم، با یک مثال می‌توانیم آن را بهتر درک کنیم. بیایید دنباله فیبوناچیدنباله فیبوناچی یا سری فیبوناچی چیه؟ – آموزش اعداد فیبوناچیدنباله فیبوناچی یا سری فیبوناچی چیه؟ – آموزش اعداد فیبوناچیاین مقاله عالی دنباله فیبوناچی یا سری فیبوناچی را آموزش داده، سپس الگوریتم فیبوناچی و برنامه بازگشتی محاسبه nامین عدد فیبوناچی در پایتون و C را آورده است را تا جمله پنجم پیدا کنیم. سری فیبوناچی دنباله‌ای از اعداد است که در آن هر عدد حاصل جمع دو عدد قبلی است؛ به عنوان مثال: 0,1,1,2,3 که در این‌جا، هر عدد حاصل جمع دو عدد قبلی است.

فرض کنید جمله nام دنباله را می‌خواهیم پیدا کنیم:

ما دنباله فیبوناچی را تا جمله پنجم محاسبه می کنیم:

پس از طی مراحل فوق، ما دنباله 0،1،1،2،3 را داریم. در این مثال از نتایج مراحل قبلی مطابق شکل زیر استفاده کرده ایم. به این روش، برنامه نویسی پویا می‌گویند.

F(0) = 0
F(1) = 1
F(2) = F(1) + F(0)
F(3) = F(2) + F(1)
F(4) = F(3) + F(2)

مقایسه الگوریتم حریصانه با برنامه نویسی پویا

الگوریتم های حریصانه شبیه برنامه نویسی پویا هستند، به این معنا که هر دو ابزاری برای بهینه‌سازی هستند. با این حال، الگوریتم‌های حریصانه به دنبال راه‌حل‌های بهینه محلی یا به عبارت دیگر، یک انتخاب حریصانه هستند؛ به امید یافتن یک بهینه جهانی، از این رو الگوریتم‌های حریصانه می‌توانند حدس‌هایی را ایجاد کنند که در آن زمان بهینه به نظر می‌رسند، اما در نهایت گران‌تر می‌شوند و بهینه جهانی را تضمین نمی‌کنند. از سوی دیگر، برنامه نویسی پویا راه‌حل بهینه را برای زیرمسائل پیدا می‌کند و سپس یک انتخاب آگاهانه برای ترکیب نتایج آن زیرمسائل برای یافتن بهینه‌ترین راه‌حل انجام می‌دهد.

مقایسه الگوریتم تقسیم و غلبه با برنامه نویسی پویا

الگوریتم تقسیم و غلبه یک مسئله را به‌صورت بازگشتی به دو یا چند زیرمسئله از انواع مشابه یا مرتبط تقسیم می‌کند، تا زمانی که این زیرمسائل به اندازه کافی برای حل مستقیم ساده شوند. تفاوت بین تقسیم و غلبه و برنامه نویسی پویا در این است که اولی روشی است برای تقسیم یک مسئله به بخش های کوچک‌تر و سپس حل هر یک به طور جداگانه، در حالی که دومی روشی برای حل مسائل بزرگ‌تر با تجزیه آنها به قطعات کوچک‌تر است؛ به عبارت دیگر، تقسیم و غلبه، حل یک مسئله است، در حالی که برنامه نویسی پویا حل یک سری مسائل است. در هر دو مورد، هدف این است که راهی برای تجزیه یک مشکل به بخش‌های مختلف و سپس حل هر یک به طور جداگانه پیدا کنید. تفاوت اصلی این است که در تقسیم و غلبه، مسئله را به قطعات کوچک‌تر تقسیم می کنید و سپس هر کدام را جداگانه حل می کنید، در حالی که در برنامه نویسی پویا، مسئله را به قطعات کوچک‌تر تقسیم می‌کنید و سپس هر کدام را با هم حل می‌کنید. نکته کلیدی این است که راهی پیدا کنید تا یک مشکل را تا حد امکان به بخش‌های مختلف تقسیم کنید و سپس هرکدام را جداگانه حل کنید.

کاربردهای برنامه نویسی پویا

کاربردهای مختلف برنامه نویسی پویا عبارتند از:

مزایا و معایب برنامه نویسی پویا

برنامه نویسی پویا مزایای بسیاری دارد، از جمله موارد زیر:

معایب برنامه نویسی پویا به پایین عبارتند از:

جمع‌بندی

در این مقاله به بررسی رویکرد برنامه نویسی پویا برای حل برخی مسائل در دنیای کامپیوتر پرداختیم. همین‌طور این رویکرد را با رویکردهای مشابه مثل الگوریتم حریصانه و الگوریتم تقسیم و غلبه مقایسه کردیم . تفاوت‌ها و شباهت‌های آن‌ها را بررسی کردیم. همچنین مثالی برای درک بهتر این رویکرد آوردیم و مزایا و معایب و کاربردهای آن را هم ذکر کردیم.

برنامه نویسی پویا چیست و کجا کاربرد دارد؟

برنامه نویسی پویا یک روش کلی برای بهینه‌سازی است که شامل ذخیره راه‌حل‌های جزئی برای مسائل است، به طوری که راه‌حلی که قبلاً پیدا شده است به جای محاسبه مجدد، قابل بازیابی باشد. الگوریتم های برنامه نویسی پویا در سراسر هوش مصنوعی استفاده می شوند. از برنامه نویسی پویا می‌توان برای یافتن مسیرها در گراف استفاده کرد.

تفاوت برنامه نویسی پویا با تقسیم و غلبه چیست؟

تقسیم و غلبه شکلی از برنامه نویسی بازگشتی است، در حالی که برنامه نویسی پویا غیربازگشتی است. هنگامی که با تقسیمات فرعی و غلبه سروکار داریم، زیرمسائل تقسیم و غلبه مستقل از یکدیگر هستند، در حالی که در برنامه نویسی پویا زیرمسائل به یکدیگر وابسته هستند.

چرا برنامه نویسی پویا سریع است؟

برنامه نویسی پویا، از یک رویکرد بالا به پایین پیروی می‌کند. برنامه نویسی پویا چیزی نیست جز بازگشت به حافظه، یعنی محاسبه و ذخیره مقادیری که می‌توان بعداً برای حل زیرمسائلی که دوباره رخ می‌دهند به آنها دسترسی پیدا کرد. بنابراین کد شما سریع‌تر می شود و پیچیدگی زمانی کاهش می یابد. (سیکل‌های CPU برای پردازش کاهش می‌یابد.)

کاربردهای برنامه نویسی پویا چیست؟

برخی کاربردهای مختلف برنامه نویسی پویا عبارتند از: پیدا کردن طولانی‌ترین دنباله متداول، یافتن کوتاه‌ترین مسیر، یافتن حداکثر سود با سایر محدودیت‌های ثابت، برنامه‌ریزی کارها در پردازنده، بیوانفورماتیک، راه‌حل‌های جستجوی بهینه

امتیازدهی5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 15.00 امتیاز (1 امتیاز)
اشتراک
بارگذاری نظرات
تلگرام اینستاگرام