Força Bruta vs Programação Dinâmica: Diferença e Comparação

São muitos os problemas que surgem em nosso dia a dia. Da mesma forma, existem muitos problemas no campo da programação.

Existem muitos métodos para resolver um problema específico relacionado a algoritmos e programação. Tanto a força bruta quanto a programação dinâmica são tipos de técnicas para resolver um problema e encontrar uma solução.

Principais lições

1. Os algoritmos de força bruta pesquisam exaustivamente todas as soluções possíveis, enquanto a programação dinâmica divide os problemas em subproblemas sobrepostos menores e armazena soluções para reutilização.
2. A programação dinâmica oferece eficiência aprimorada e complexidade computacional reduzida em comparação com abordagens de força bruta.
3. Os métodos de força bruta são mais fáceis de implementar, enquanto a programação dinâmica requer uma compreensão mais profunda do problema para identificar a subestrutura ideal e os subproblemas sobrepostos.

Força Bruta vs Programação Dinâmica

A diferença entre Brute Force e Programação Dinâmica é eficiência. Ambas as técnicas têm sua eficiência. O força bruta O método itera sobre o conjunto de dados fornecido muitas vezes, levando a uma eficiência ruim, enquanto o método de Programação Dinâmica itera no conjunto de dados apenas uma vez, levando a uma boa eficiência. Mas sim, ambos os métodos são úteis em diferentes situações.

A abordagem Brute Force encontra todas as soluções possíveis relacionadas a um determinado problema até encontrar uma solução satisfatória. É sempre a forma mais fácil de implementar e garantir uma solução caso exista.

Essa natureza da técnica de força bruta leva a retardar seu funcionamento. A abordagem de força bruta é sempre a abordagem mais simples para obter uma solução.

A Programação Dinâmica é uma versão otimizada de resolução de um problema em menor tempo e com menos esforço. É a otimização da recursão porque, na recursão, continuamos resolvendo o mesmo conjunto de entrada várias vezes, enquanto na programação Dinâmica resolvemos apenas os casos não resolvidos do problema dado.

Tabela de comparação

Parâmetros de comparação	Brute Force	Programaçao dinamica
Metodologia	Ele encontra todas as soluções possíveis para um determinado problema.	Ele encontra apenas uma solução ótima.
Complexidade de tempo	O(mn), onde m é o número de caracteres a serem encontrados e n é o tamanho da entrada.	O(n), onde n é o número de subproblemas únicos
Exemplo	Ordenação de seleção	Concha de Guerra Floyd
Iterações	O número de iterações é maior	O número de iterações é menor
Eficiência	Menos eficiente	Mais eficiente

O que é Força Bruta?

No campo de Ciência da Computação, Brute Force é uma técnica popular para encontrar uma solução. O método Brute Force garante a solução de um determinado problema, mas leva muito tempo para ser executado e é ineficiente.

Ele começa enumerando sistematicamente todos os casos e verificando se eles satisfazem a condição ou não.

Se tomarmos um exemplo de classificação dos elementos de um array, então, pela abordagem de força bruta, percorreremos o array várias vezes até obter a solução desejada. Isso levará ao desperdício de tempo.

Esta é a razão pela qual é chamado de demorado.

A técnica Brute Force é usada quando o conjunto de dados é limitado porque levará a muitas complicações se aplicarmos muitos cálculos, muitos números vezes em grandes quantidades de dados. Sempre que surge um novo problema cuja solução apropriada não é conhecida, então a técnica Brute Force é utilizada como método de linha de base.

A maior desvantagem do Brute Force para resolver problemas do mundo real é que ele aumenta o número de casos a serem verificados. Por exemplo, se quisermos encontrar um divisor de um número e digamos que seu divisor seja 16, a força bruta executará 10 ^ 15 cálculos para encontrar a solução.

O que é Programação Dinâmica?

A Programação Dinâmica é um método otimizado para resolver problemas matemáticos e de ciência da computação. Foi desenvolvido por Richard Bellman na década de 1950.

Hoje possui aplicações em diversas áreas devido ao seu poder de otimização.

Ele resolve um problema complexo dividindo-o em subproblemas mais simples de forma recursiva. Então cada subproblema é resolvido recursivamente.

O ponto principal é que se uma subcaso “a” ocorrer 4 vezes em um problema complexo, a Programação Dinâmica resolverá apenas uma vez, enquanto a recursão resolverá 4 vezes.

Esta é a razão pela qual a Programação Dinâmica é preferida. No caso da matemática, a programação dinâmica refere-se à simplificação de uma decisão dividindo-a em subproblemas.

No caso da ciência da computação, temos dois termos importantes onde aplicamos a programação dinâmica, primeiro é a subestrutura ótima e o outro é o subproblema sobreposto.

Subestrutura ótima significa que a solução do problema de otimização é obtida combinando uma solução otimizada de todos os subproblemas. A sobreposição de subproblemas significa que o espaço de subproblemas deve ser pequeno.

Também tem contras, como toda moeda tem dois lados. Como sabemos, ele armazena o resultado intermediário enquanto resolve o subproblema, o que leva a um grande uso de memória.

Principais diferenças entre força bruta e programação dinâmica

1. A abordagem Brute Force resolve o problema iterando sobre o conjunto de dados um grande número de vezes. Enquanto a Programação Dinâmica itera apenas uma vez e fornece a solução ideal.
2. A solução fornecida pelo Brute Force não é garantida como ótima porque fornece todas as soluções possíveis. Considerando que a solução fornecida pela Programação Dinâmica será sempre ótima.
3. O método Brute Force resolve considerando todo o conjunto de dados de uma vez, enquanto a Programação Dinâmica resolve um problema dividindo o problema dado em vários subproblemas.
4. A abordagem de força bruta não usa o conceito de subestrutura ótima e subproblemas sobrepostos. A programação dinâmica usa esses conceitos.
5. O método de força bruta não é ideal e eficiente. Ele resolve o mesmo cálculo várias vezes, enquanto a programação Dynamin é ideal e eficiente porque resolve um cálculo apenas uma vez e usa memoização.

Referências

1. https://www.science.org/doi/abs/10.1126/science.153.3731.34
2. https://dl.acm.org/doi/fullHtml/10.1145/3107239

Última atualização: 14 de julho de 2023