Er zijn veel problemen die we tegenkomen in ons dagelijks leven. Evenzo zijn er veel problemen op het gebied van programmeren.
Er zijn veel methoden om een bepaald probleem met betrekking tot algoritmen en programmeren op te lossen. Zowel brute kracht als dynamisch programmeren zijn soorten technieken om een probleem op te lossen en een oplossing te vinden.
Key Takeaways
- Brute force-algoritmen zoeken uitputtend naar alle mogelijke oplossingen, terwijl dynamische programmering problemen opsplitst in kleinere overlappende subproblemen en oplossingen opslaat voor hergebruik.
- Dynamisch programmeren biedt verbeterde efficiëntie en verminderde computationele complexiteit in vergelijking met brute force-benaderingen.
- Brute force-methoden zijn eenvoudiger te implementeren, terwijl dynamisch programmeren een dieper begrip van het probleem vereist om de optimale substructuur en overlappende subproblemen te identificeren.
Brute kracht versus dynamisch programmeren
Het verschil tussen Brute Force en dynamisch programmeren is efficiëntie. Beide technieken hebben hun efficiëntie. De brute kracht methode herhaalt de gegeven dataset vele malen, wat leidt tot slechte efficiëntie, terwijl de dynamische programmeermethode de dataset slechts één keer herhaalt, wat leidt tot goede efficiëntie. Maar ja, beide methoden zijn nuttig in verschillende situaties.
De Brute Force-benadering vindt alle mogelijke oplossingen met betrekking tot een bepaald probleem totdat er een bevredigende oplossing is gevonden. Het is altijd de gemakkelijkste manier om een oplossing te implementeren en te garanderen als deze bestaat.
Deze aard van de Brute Force-techniek leidt tot een vertraging van de werking ervan. De Brute Force-benadering is altijd de eenvoudigste benadering om tot een oplossing te komen.
Dynamisch programmeren is een geoptimaliseerde versie van het oplossen van een probleem in minder tijd en met minder moeite. Het is de optimalisatie van recursie omdat we bij recursie dezelfde reeks invoer vele malen blijven oplossen, terwijl we bij dynamisch programmeren alleen onopgeloste gevallen van het gegeven probleem oplossen.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Brute Force | Dynamisch programmeren |
|---|---|---|
| Methodologie | Het vindt alle mogelijke oplossingen voor een bepaald probleem. | Het vindt slechts één optimale oplossing. |
| Tijdcomplexiteit | O(mn), waarbij m het aantal tekens is dat moet worden gevonden en n de grootte van de invoer. | O(n), waarbij n het aantal unieke deelproblemen is |
| Voorbeeld | Selectie sorteren | Floyd Warshell |
| Iteraties | Het aantal iteraties is meer | Het aantal iteraties is minder |
| Efficiënt | Minder efficient | Efficiënter |
Wat is brute kracht?
Op het gebied van Computer Science, Brute Force is een populaire techniek om een oplossing te vinden. De Brute Force-methode garandeert een oplossing voor een bepaald probleem, maar het kost veel tijd om uit te voeren en is inefficiënt.
Het begint met het systematisch opsommen van alle gevallen en na te gaan of ze al dan niet aan de voorwaarde voldoen.
Als we een voorbeeld nemen van het sorteren van de elementen van een array, dan zullen we met de Brute Force-benadering de array vaak doorlopen totdat we de gewenste oplossing krijgen. Dit zal leiden tot tijdverspilling.
Dit is de reden waarom het tijdrovend wordt genoemd.
De Brute Force-techniek wordt gebruikt wanneer de dataset beperkt is, omdat het tot veel complicaties zal leiden als we veel berekeningen vele malen op grote hoeveelheden data toepassen. Telkens wanneer een nieuw probleem ontstaat waarvan de juiste oplossing niet bekend is, wordt de Brute Force-techniek als basismethode gebruikt.
Het grootste nadeel van Brute Force voor het oplossen van echte problemen is dat het aantal te controleren zaken toeneemt. Als we bijvoorbeeld een deler van een getal willen vinden, en laten we zeggen dat de deler 16 is, dan zal brute kracht 10^15 berekeningen uitvoeren om de oplossing te vinden.
Wat is dynamisch programmeren?
Dynamisch programmeren is een geoptimaliseerde methode om zowel wiskundige als computerwetenschappelijke problemen op te lossen. Het werd in de jaren vijftig ontwikkeld door Richard Bellman.
Tegenwoordig heeft het toepassingen op verschillende gebieden vanwege zijn optimalisatiekracht.
Het lost een complex probleem op door het op een recursieve manier op te splitsen in eenvoudiger deelproblemen. Vervolgens wordt elk deelprobleem recursief opgelost.
Het belangrijkste punt is dat als een subcase "a" 4 keer voorkomt in een complex probleem, dynamisch programmeren het slechts één keer zal oplossen, terwijl recursie het 4 keer zal oplossen.
Dit is de reden waarom dynamisch programmeren de voorkeur heeft. In het geval van wiskunde verwijst dynamisch programmeren naar het vereenvoudigen van een beslissing door deze op te splitsen in deelproblemen.
In het geval van informatica hebben we twee belangrijke termen waar we dynamisch programmeren toepassen: ten eerste is optimale substructuur een andere is overlappend subprobleem.
Optimale onderbouw betekent dat de oplossing van het optimalisatieprobleem wordt verkregen door een geoptimaliseerde oplossing van alle deelproblemen te combineren. Overlappende deelproblemen betekent dat de ruimte van deelproblemen klein moet zijn.
Het heeft ook nadelen, zoals elke munt twee kanten heeft. Zoals we weten, slaat het het tussenresultaat op terwijl het deelprobleem wordt opgelost, wat leidt tot veel geheugengebruik.
Belangrijkste verschillen tussen brute kracht en dynamisch programmeren
- De Brute Force-benadering lost het probleem op door de dataset een groot aantal keren te herhalen. Terwijl dynamisch programmeren maar één keer itereert en een optimale oplossing geeft.
- De oplossing die wordt geboden door Brute Force is niet gegarandeerd optimaal omdat deze alle mogelijke oplossingen biedt. Terwijl de oplossing van Dynamic Programming altijd optimaal zal zijn.
- De Brute Force-methode lost op door alle gegevens tegelijk te beschouwen, terwijl dynamisch programmeren een probleem oplost door het gegeven probleem op te splitsen in verschillende deelproblemen.
- De brute force-benadering maakt geen gebruik van het concept van optimale onderbouw en overlappende deelproblemen. Dynamisch programmeren maakt gebruik van deze concepten.
- De brute force methode is niet optimaal en efficiënt. Het lost dezelfde berekening meerdere keren op, terwijl Dynamin-programmering optimaal en efficiënt is omdat het één berekening slechts één keer oplost en memoisatie gebruikt.
- https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.153.3731.34
- https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3107239
Laatst bijgewerkt: 14 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
