টপ-ডাউন এবং ডাউন-ডাউন ডায়নামিক প্রোগ্রামিংয়ের মধ্যে কি মৌলিক পার্থক্য রয়েছে?
বিশেষত, এমন কোনও সমস্যা আছে যা নীচের অংশে সমাধান করা যায় তবে টপ-ডাউন নয়? বা টপ-আপ পদ্ধতির উপরের-ডাউন পদ্ধতির পুনরাবৃত্তির কেবল একটি অনিচ্ছাকৃত?
টপ-ডাউন এবং ডাউন-ডাউন ডায়নামিক প্রোগ্রামিংয়ের মধ্যে কি মৌলিক পার্থক্য রয়েছে?
বিশেষত, এমন কোনও সমস্যা আছে যা নীচের অংশে সমাধান করা যায় তবে টপ-ডাউন নয়? বা টপ-আপ পদ্ধতির উপরের-ডাউন পদ্ধতির পুনরাবৃত্তির কেবল একটি অনিচ্ছাকৃত?
উত্তর:
নীচের অংশটি ব্যবহার করার জন্য আপনাকে "নীচ" কী তা দক্ষতার সাথে নির্ধারণ করতে সক্ষম হতে হবে, যার অর্থ সাধারণত আপনার একটি ভারী বাধা সমস্যার জায়গা প্রয়োজন। আপনি যদি জানেন যে সর্বনিম্ন স্তরের গণনাগুলি কী হতে চলেছে এবং নির্ভরতা ক্রমটি wardর্ধ্বমুখী হয়ে চলেছে, তবে পুনরাবৃত্তভাবে যথাযথ ক্রমে এটি করা এবং সেই ফলাফলগুলি সংরক্ষণ করে রাখা বোধগম্য হয়। ফ্যাক্টরিয়ালস, নিষ্পাপ ফিবোনাচি এবং পার্টিশনের জন্য ইউলারের পুনরাবৃত্তি সম্পর্ক এই পদ্ধতির জন্য উপযুক্ত সমস্যার সর্বোত্তম উদাহরণ।
কিছু সমস্যার গণনার জন্য খুব সহজেই নির্ধারিত নীচে বা নির্ভরতার আদেশ থাকে না। উদাহরণস্বরূপ দাবা পজিশনের মূল্যায়নগুলি অবস্থান অনুসারে কার্যকরীভাবে স্মৃতিচারণ করা হয়, মূল্যায়নের স্কোরটি সংরক্ষণ করা হয় যাতে এটি পুনরায় গণনার প্রয়োজন হয় না। স্থানান্তর স্থানান্তর এবং পুনরাবৃত্তির কারণে অনুসন্ধান গাছের একাধিক স্তরে অবস্থানগুলি পুনরাবৃত্তি করতে পারে তাই মূল্যায়নের ফলাফল সংরক্ষণ করা সার্থক। তবে গাছের সর্বনিম্ন স্তরের অবস্থানগুলি পুনরাবৃত্তভাবে অবতরণ না করে (এবং অ্যাকাউন্টটি মধ্যবর্তী ছাঁটাইকে গ্রহণ করা) কী হতে পারে তা জানার উপায় নেই, সুতরাং শীর্ষে নিচটি সত্যই একমাত্র সম্ভাব্য পন্থা।
টপ-ডাউন অ্যাপ্রোচ: এটি যে কোনও সমস্যার পুনরাবৃত্তিমূলক গঠনের সরাসরি পতন। যদি কোনও সমস্যার সমাধানটি এর উপ-সমস্যার সমাধানটি পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে তৈরি করা যায় এবং যদি এর উপ-সমস্যাগুলি ওভারল্যাপিং হয়, তবে সহজেই কোনও উপ-সমস্যার সমাধানগুলি একটি টেবিলের মধ্যে স্মৃতিচারণ করতে বা সংরক্ষণ করতে পারে। যখনই আমরা একটি নতুন উপ-সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করি, আমরা প্রথমে টেবিলটি এটির সমাধান হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করে দেখি। যদি কোনও সমাধান রেকর্ড করা থাকে তবে আমরা এটি সরাসরি ব্যবহার করতে পারি, অন্যথায় আমরা উপ-সমস্যাটি সমাধান করি এবং এর সমাধানটি টেবিলের সাথে যুক্ত করি।
নীচে আপ পদ্ধতির: একবার আমরা যখন কোনও সমস্যার সমাধান এর উপ-সমস্যার হিসাবে পুনরাবৃত্তভাবে সমাধান করি তখন আমরা নীচের অংশে সমস্যাটি সংস্কার করার চেষ্টা করতে পারি: প্রথমে সাব-সমস্যাগুলি সমাধান করার চেষ্টা করুন এবং তার সমাধানগুলি বিল্ডিংয়ের জন্য ব্যবহার করুন- আরও বড় সাব-সমস্যার সমাধানে পৌঁছে যান। এটি সাধারণত একটি টেবুলার আকারে পুনরাবৃত্তভাবে ছোট ছোট সাব-সমস্যার সমাধানগুলি ব্যবহার করে বড় এবং বৃহত্তর উপ-সমস্যার সমাধান তৈরি করেও করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, আমরা যদি ইতিমধ্যে F41 এবং F40 এর মানগুলি জানি তবে আমরা সরাসরি F42 এর মান গণনা করতে পারি।