फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है?
डायनेमिक प्रोग्रामिंग अप्रोच: यदि आप एक ही पैरामीटर के साथ किसी फ़ंक्शन को एक से अधिक बार कॉल करते हैं, तो परिणाम को अगली बार फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है? फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है? सीधे एक्सेस करने के लिए एक चर में सहेजें। चलने का तरीका:
फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है?
फाइबोनैचि में संस्मरण का उपयोग कैसे किया जाता है?
तर्कों की एक सरणी को पारित करने के लिए हमें लागू () विधि का उपयोग करने की आवश्यकता है। हमारी फाइबोनैचि समस्या के लिए मेमोइज़ फ़ंक्शन का उपयोग करने के लिए हम केवल मेमोइज़ फ़ंक्शन कॉल को एक स्थिरांक के रूप में संग्रहीत करते हैं और तर्कों को पास करते हैं जो अन्यथा इस स्थिरांक को फ़ाइब को पारित कर दिया जाएगा। कॉन्स्ट फास्टफिब = मेमोइज (फाइब);
डायनेमिक प्रोग्रामिंग में मेमोइज़ेशन क्या है एक उदाहरण दें?
संस्मरण एक अनुकूलन प्रक्रिया है। सरल शब्दों में, हम उप-समस्याओं के समाधान के मध्यवर्ती परिणामों को संग्रहीत करते हैं, जिससे हमें समग्र समाधान की गणना में तेजी लाने की अनुमति मिलती है।
कंप्यूटिंग में, संस्मरण या संस्मरण एक अनुकूलन तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से महंगे फ़ंक्शन कॉल के परिणामों को संग्रहीत करके और उसी इनपुट के फिर से होने पर कैश्ड परिणाम लौटाकर कंप्यूटर प्रोग्राम को गति देने के लिए किया जाता है।
संस्मरण और कैशिंग में क्या अंतर है?
संस्मरण कैशिंग का एक विशिष्ट रूप है जिसमें किसी फ़ंक्शन के रिटर्न मान को उसके मापदंडों के आधार पर कैशिंग करना शामिल है। कैशिंग एक अधिक सामान्य शब्द है; उदाहरण के लिए, HTTP कैशिंग कैशिंग है लेकिन संस्मरण नहीं है।
मेमोइज़ेशन की अवधारणा के साथ, जब किसी फ़ंक्शन को कॉल किया जाता है, तो उसका परिणाम अस्थायी रूप से संग्रहीत किया जाएगा। इस मामले में, हम कह सकते हैं कि मेमोइज़ेशन महंगे फ़ंक्शन कॉल के परिणामों को कैशिंग करने की एक तकनीक है जो कंप्यूटर प्रोग्राम को तेज करने के लिए कैश्ड परिणाम लौटाता है जब वही इनपुट फिर से होता है।
मेमोइज़ का क्या अर्थ है?
कंप्यूटिंग में, संस्मरण या संस्मरण एक अनुकूलन तकनीक है जिसका उपयोग मुख्य रूप से महंगे फ़ंक्शन कॉल के परिणामों को संग्रहीत करके और उसी इनपुट के फिर से होने पर कैश्ड परिणाम लौटाकर कंप्यूटर प्रोग्राम को गति देने के लिए किया जाता है। …
संक्षेप में, यहाँ DP फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है? और संस्मरण के बीच अंतर हैं। डीपी एक समाधान रणनीति है जो आपको समान छोटी उप-समस्याओं को खोजने के लिए कहती है ताकि बड़ी उप-समस्याओं को हल किया जा सके। इसमें आमतौर पर पुनरावृत्ति संबंध और संस्मरण शामिल होते हैं। संस्मरण एक ही समस्या पर बार-बार गणना करने से बचने की एक तकनीक है।
DP में Memoization क्या है?
संस्मरण टॉप-डाउन तकनीक है (दी गई समस्या फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है? को तोड़कर हल करना शुरू करें) और डायनेमिक प्रोग्रामिंग एक बॉटम-अप तकनीक है (छोटी उप-समस्या से हल करना शुरू करें, दी गई समस्या की ओर) डीपी से शुरू करके समाधान ढूंढता है बेस केस (केस) और ऊपर की ओर अपना काम करता है।
संस्मरण का उपयोग कब करें
- जब कोई कार्य शुद्ध होता है। कॉल किए जाने पर एक शुद्ध फ़ंक्शन हमेशा वही मान देता है।
- भारी कंप्यूटिंग कार्य।
- रिमोट एपीआई कॉल।
- एक फ़ंक्शन जो पुनरावर्ती इनपुट मानों के साथ स्वयं को याद करता है, अर्थात, पुनरावर्ती फ़ंक्शन।
आप एक ज्ञापन कैसे लागू करते हैं?
अब, इस फ़ंक्शन को याद रखने के लिए हमें केवल तीन चीज़ें करने की आवश्यकता है:
- चरण 1: बाहरी फ़ंक्शन के दायरे में हैश टेबल/कैश को तुरंत चालू करें।
- चरण 2: कैश में दिया गया मान मौजूद है या नहीं, यह देखने के लिए आंतरिक फ़ंक्शन में बेस केस से पहले एक चेक जोड़ें, और यदि ऐसा है तो उसे वापस कर दें।
संस्मरण जावास्क्रिप्ट क्या है?
संस्मरण पहले से निष्पादित संगणनाओं को संग्रहीत करने की एक टॉप-डाउन, डेप्थ-फर्स्ट, ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक है। जब भी प्रोग्राम को इन गणनाओं के परिणाम की आवश्यकता होगी, प्रोग्राम को उस गणना को फिर से निष्पादित नहीं करना पड़ेगा। इसके बजाय, यह पहले से निष्पादित गणना के परिणाम का पुन: उपयोग करेगा।
प्रतिक्रिया। ज्ञापन एक उच्च क्रम घटक है। यदि आपका घटक समान प्रॉप्स दिए गए समान परिणाम प्रस्तुत करता है, तो आप इसे रिएक्ट करने के लिए कॉल में लपेट सकते हैं। परिणाम को याद करके कुछ मामलों में प्रदर्शन को बढ़ावा देने के लिए ज्ञापन। इसका मतलब है कि रिएक्ट घटक को प्रस्तुत करना छोड़ देगा, और अंतिम प्रदान किए गए परिणाम का पुन: उपयोग करेगा।
आप संस्मरण कैसे करते हैं?
संस्मरण शब्द "याद रखना" या "याद रखना" शब्द से आया है। डायनेमिक प्रोग्रामिंग (डीपी) का अर्थ है समान छोटी ओवरलैपिंग उप-समस्याओं के समाधान को जोड़कर समस्याओं को पुनरावर्ती रूप से हल करना, आमतौर पर किसी प्रकार के पुनरावृत्ति संबंधों का उपयोग करना।
इसका मतलब है कि फ़ंक्शन निष्पादन उत्परिवर्तित नहीं होता है। जब एक निश्चित इनपुट के साथ कॉल किया जाता है, तो फ़ंक्शन को कितनी बार कॉल किया जाएगा, इस पर ध्यान दिए बिना हमेशा वही मान लौटाना चाहिए। मान लें कि आपके पास एक ऐसा फ़ंक्शन है जो एक नहीं, दो बार नहीं, बल्कि कई बार निष्पादित करता है, तो उस फ़ंक्शन के परिणाम को याद क्यों न करें।
डायनेमिक प्रोग्रामिंग और डिवाइड-एंड-कॉनकॉर्ड समानताएं
जैसा कि मैंने इसे अभी के लिए देखा है मैं कह सकता हूं कि डायनेमिक प्रोग्रामिंग डिवाइड और विजय प्रतिमान का विस्तार है ।
मैं उन्हें पूरी तरह से अलग चीज नहीं मानूंगा। क्योंकि वे दोनों एक समस्या को दो या दो से अधिक एक ही या संबंधित प्रकार की उप-समस्याओं में तोड़-मरोड़ कर काम करते हैं , जब तक कि ये सीधे सरल नहीं हो जाते फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है? हैं। उप-समस्याओं का समाधान तब मूल समस्या का समाधान देने के लिए संयुक्त किया जाता है।
तो हमारे पास अभी भी अलग-अलग प्रतिमान क्यों हैं और मैंने डायनेमिक प्रोग्रामिंग को विस्तार क्यों कहा। ऐसा इसलिए है क्योंकि डायनेमिक प्रोग्रामिंग अप्रोच समस्या पर तभी लागू हो सकती है जब समस्या में कुछ प्रतिबंध या पूर्वापेक्षाएँ हों । और उसके बाद डायनामिक प्रोग्रामिंग मेमोइज़ेशन या टेबुलेशन तकनीक के साथ डिवाइड और विजय दृष्टिकोण को बढ़ाता है ।
गतिशील प्रोग्रामिंग पूर्वापेक्षाएँ / प्रतिबंध
जैसा कि हमने अभी पता लगाया है कि दो महत्वपूर्ण विशेषताएं हैं जो समस्या को विभाजित करने और जीतने के लिए गतिशील प्रोग्रामिंग के लिए लागू होना चाहिए:
इष्टतम उप -निर्माण - इष्टतम समाधान का निर्माण इसके उप-उत्पादों के इष्टतम समाधानों से किया जा सकता है
ओवरलैपिंग उप-समस्याओं - समस्या को उन सबप्रोब्लेम्स में फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है? तोड़ा जा सकता है जो कई बार पुन: उपयोग किए जाते हैं या समस्या के लिए एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म एक ही उपप्रोब्लेम को हल करता है और हमेशा नए उपप्रक्रम उत्पन्न करता है
एक बार इन दो शर्तों को पूरा करने के बाद, हम कह सकते हैं कि डायनामिक प्रोग्रामिंग दृष्टिकोण का उपयोग करके इस विभाजन और जीत की समस्या को हल किया जा सकता है।
डिवाइड और जीत के लिए डायनामिक प्रोग्रामिंग एक्सटेंशन
डायनेमिक प्रोग्रामिंग एप्रोच डिवाइड को बढ़ाता है और दो तकनीकों ( मेमोनाइजेशन और टेबुलेशन ) के साथ एप्रोच को जीतता है, जिसमें दोनों के पास उप-समस्याओं के समाधान को संग्रहीत करने और फिर से उपयोग करने का एक उद्देश्य है जो प्रदर्शन में काफी सुधार कर सकता फाइबोनैचि में मेमोइज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है? है। उदाहरण के लिए, फिबोनाची फ़ंक्शन के भोले पुनरावर्ती कार्यान्वयन में समय की जटिलता है O(2^n) जहां डीपी समाधान केवल O(n) समय के साथ ही कर रहा है ।
संस्मरण (टॉप-डाउन कैश फिलिंग) पहले से गणना किए गए परिणामों को कैशिंग और पुन: उपयोग करने की तकनीक को संदर्भित करता है। इस fib प्रकार याद किया गया कार्य इस प्रकार होगा:
टेबुलेशन (बॉटम-अप कैश फिलिंग) समान है, लेकिन कैश की प्रविष्टियों को भरने पर ध्यान केंद्रित करता है। कैश में मानों की गणना करना सबसे आसान है। सारणीकरण संस्करण fib इस तरह दिखेगा:
तो आखिर डीपी और डीसी के बीच अंतर क्या है
चूंकि हम अब डीपी पूर्वापेक्षाओं और इसकी कार्यप्रणाली से परिचित हैं, इसलिए हम एक चित्र में ऊपर वर्णित सभी को डालने के लिए तैयार हैं।
यदि आप कोड उदाहरण देखना चाहते हैं, तो आप यहां अधिक विस्तृत विवरण देख सकते हैं, जहां आपको दो एल्गोरिथम उदाहरण मिलेंगे: बाइनरी सर्च और मिनिमम एडिट डिस्टेंस (लेवेंसहाइट डिस्टेंस) जो डीपी और डीसी के बीच के अंतर को दर्शा रहे हैं।