การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเป็นวิธีการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในวิทยาการคอมพิวเตอร์และการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ช่วยแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยการแบ่งปัญหาย่อยออกเป็นปัญหาย่อยที่ทับซ้อนกันได้ง่ายขึ้น และใช้วิธีแก้ไขปัญหาเพื่อสร้างแนวทางแก้ไขปัญหาโดยรวมที่ดีที่สุด เทคนิคนี้รวมองค์ประกอบของการหาค่าเหมาะที่สุดทางคณิตศาสตร์ การเรียกซ้ำ และการจดบันทึก เพื่อค้นหาวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการแก้ปัญหาซึ่งแสดงคุณสมบัติหลักสองประการ: โครงสร้างย่อยที่เหมาะสมที่สุด และปัญหาย่อยที่ทับซ้อนกัน นอกจากนี้ การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกยังแสดงให้เห็นถึงประโยชน์มหาศาลในโดเมนแอปพลิเคชันที่หลากหลาย รวมถึงชีวสารสนเทศศาสตร์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การรู้จำเสียง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การจัดสรรทรัพยากร และการกำหนดเส้นทางเครือข่าย และอื่นๆ อีกมากมาย
โครงสร้างย่อยที่เหมาะสมที่สุดหมายถึงคุณสมบัติที่วิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาที่กำหนดสามารถได้มาจากการแก้ปัญหาย่อยที่เหมาะสมที่สุด กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากปัญหาสามารถแบ่งออกเป็นปัญหาย่อยที่เล็กกว่าและเป็นอิสระ และปัญหาย่อยเหล่านี้สามารถแก้ไขได้อย่างเหมาะสมที่สุด จากนั้นวิธีแก้ปัญหาก็สามารถนำมารวมกันเพื่อสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาที่ใหญ่กว่าได้ ในทางกลับกัน ปัญหาย่อยที่ทับซ้อนกัน หมายความว่าปัญหาย่อยเดียวกันสามารถเกิดขึ้นได้หลายครั้งในระหว่างขั้นตอนการคำนวณ และโซลูชันของปัญหานั้นสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้เพื่อกำจัดการคำนวณที่ซ้ำซ้อน ด้วยการระบุคุณสมบัติเหล่านี้ในปัญหา การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกสามารถช่วยประหยัดทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญ และลดความซับซ้อนของเวลา
โดยทั่วไปแล้วการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกจะเป็นไปตามแนวทางหลักสองวิธีในการแก้ปัญหา: จากบนลงล่างหรือที่เรียกว่าการจำ และจากล่างขึ้นบนหรือที่เรียกว่าการทำตาราง ในแนวทางจากบนลงล่าง ปัญหาหลักจะแบ่งออกเป็นปัญหาย่อย และวิธีแก้ปัญหาจะถูกจัดเก็บไว้ในโครงสร้างข้อมูล เช่น อาร์เรย์หรือตารางแฮช เมื่อปัญหาย่อยจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขอีกครั้ง โซลูชันที่คำนวณไว้ก่อนหน้านี้สามารถค้นหาและนำกลับมาใช้ใหม่ได้ แทนที่จะคำนวณใหม่ โดยพื้นฐานแล้ว วิธีการนี้จะปรับปรุงอัลกอริธึมการเรียกซ้ำตามธรรมชาติโดยแนะนำการจดจำเพื่อหลีกเลี่ยงการคำนวณปัญหาย่อยที่เหมือนกัน วิธีการจากบนลงล่างเริ่มต้นด้วยปัญหาระดับสูงสุดและแบ่งปัญหาออกเป็นชิ้นเล็กๆ ซ้ำๆ ในขณะที่ใช้การจดบันทึก
ในทางกลับกัน วิธีการจากล่างขึ้นบนจะสร้างวิธีแก้ปัญหาย่อยสำหรับปัญหาย่อยก่อน จากนั้นจึงใช้ผลลัพธ์ในการแก้ปัญหาที่ใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ ซ้ำๆ การทำตารางสามารถทำได้โดยการสร้างตารางซ้ำๆ จากปัญหาย่อยที่เล็กที่สุดไปหาใหญ่ที่สุด ตามโครงสร้างย่อยที่เหมาะสมที่สุดของปัญหา การเขียนโปรแกรมไดนามิกจากล่างขึ้นบนสร้างโซลูชันอย่างเป็นระบบมากขึ้น ทำให้มั่นใจได้ว่าโซลูชันของปัญหาย่อยที่จำเป็นทั้งหมดจะพร้อมใช้งานเมื่อจำเป็น ซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการเรียกซ้ำและบันทึกช่วยจำ
ตัวอย่างคลาสสิกอย่างหนึ่งของปัญหาที่ได้ประโยชน์จากการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกคือลำดับหมายเลขฟีโบนัชชี ซึ่งมีปัญหาย่อยที่ทับซ้อนกันและโครงสร้างย่อยที่เหมาะสมที่สุด การใช้ลำดับฟีโบนัชชีแบบเรียกซ้ำแบบไร้เดียงสามีความซับซ้อนของเวลาแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล แต่การใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกสามารถลดความซับซ้อนของเวลาเชิงเส้นลงได้อย่างมาก หรือแม้แต่ความซับซ้อนของเวลาคงที่ ขึ้นอยู่กับแนวทางที่เลือก
ที่ แพลตฟอร์ม no-code AppMaster การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นสำหรับลูกค้าของเรา ด้วยการผสมผสานเทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก เราจึงมั่นใจได้ว่าโซลูชันซอฟต์แวร์ที่เราสร้างขึ้นนั้นทั้งมีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ สามารถจัดการกรณีการใช้งานขององค์กรและกรณีการใช้งานที่มีภาระงานสูงได้ นอกจากนี้ AppMaster ยังช่วยให้สามารถพัฒนาซอฟต์แวร์ได้อย่างรวดเร็วโดยแบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยเล็กๆ น้อยๆ แก้ไขปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ และรวมผลลัพธ์ไว้ในผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์คุณภาพสูงที่เหนียวแน่น เป็นผลให้ลูกค้าของเราได้รับประโยชน์จากวงจรการพัฒนาที่เร็วขึ้น ต้นทุนที่ลดลง และความเสี่ยงที่ลดลงของหนี้ทางเทคนิค
โดยสรุป การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเป็นกระบวนทัศน์ที่สำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยมีแอปพลิเคชันที่ประสบความสำเร็จมากมายในสาขาและอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ความสามารถในการแยกปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นปัญหาย่อยที่ทับซ้อนกันได้ง่ายขึ้น และการใช้โครงสร้างย่อยที่เหมาะสมที่สุดได้นำไปสู่การปรับปรุงที่สำคัญในด้านประสิทธิภาพ ความซับซ้อนของเวลา และความสามารถในการปรับขนาดสำหรับโซลูชันซอฟต์แวร์จำนวนมาก ด้วยการใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกในเครื่องมือเช่น AppMaster ธุรกิจสามารถเร่งกระบวนการพัฒนาได้อย่างมาก ขณะเดียวกันก็รับประกันคุณภาพสูงสุดที่เป็นไปได้และลดหนี้ทางเทคนิคให้เหลือน้อยที่สุด
