هي الDynamic programming عبارة عن خوارزمية أم مفهوم برمجي ؟

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

إن ال (Dynamic Programming) البرمجة الديناميكية  هي تقنية في البرمجة وليست خوارزمية بنفهسا . ولكننا نستخدمها في الخوارزميات لحل المشاكل المعقدة عن طريق تقسيمها إلى مشاكل فرعية أبسط وحل كل مشكلة فرعية مرة واحدة وتخزين الحلول في جدول لتجنب الحسابات المتكررة.وبالتالي يمكن استخدامها لاحقا بدون الحاجة لإعادة حسابها. وهذا يؤدي إلى تقليل التعقيد الزمني بشكل كبير.

وإليك المقال التالي من موسوعة حسوب لشرح وتقاصيل أكثر :

• https://wiki.hsoub.com/Algorithms/Dynamic_Programming

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

البرمجة الديناميكية (Dynamic Programming) هي في الواقع منهجية أو تقنية لحل المشاكل البرمجية، وليست خوارزمية محددة. يمكن اعتبارها مفهوم برمجي أو أسلوب في حل المشكلات. والفكرة الأساسية للبرمجة الديناميكية تقوم على

• تقسيم المشكلة الكبيرة إلى مشاكل فرعية أصغر
• حل المشاكل الفرعية مرة واحدة وتخزين نتائجها
• استخدام هذه النتائج المخزنة لحل المشاكل الأكبر

https://wiki.hsoub.com/Algorithms/Dynamic_Programming

الف شكرااا جدا لحضرتكم 

جزاكم الله كل خير

ذلك هو مفهوم برمجي لتصميم تصميم خوارزميات بمعنى  Programming Concept/Algorithmic Paradigm وليس خوارزمية محددة بذاتها

فمن خلاله تستطيع حل مسائل معقدة عن طريق تقسيمها إلى مسائل فرعية أصغر، وحل كل مسألة فرعية مرة واحدة فقط (بتخزين النتائج) بمعنى المسائل الفرعية تتكرر أثناء الحل، لذا نحفظ نتائجها في ذاكرة (مصفوفة، جدول) بدل إعادة حسابها، الأمر الذي يقلل الوقت الحسابي، 

وهناك طريقتان لتطبيق ذلك المفهوم الأولى Memoization (Top-Down)، عن طريق حل المشكلة بشكل تعاودي (Recursion) + حفظ النتائج في Cache، كحساب Fibonacci(n) مع تخزين القيم 

memo = {}
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    if n not in memo:
        memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
    return memo[n]

الثانية Tabulation (Bottom-Up) عن طريق حل المسائل الفرعية من الأصغر إلى الأكبر باستخدام Iteration + جدول، مثل ملء جدول Fibonacci[0..n] بشكل تسلسلي.

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    table = [0] * (n+1)
    table[0], table[1] = 0, 1
    for i in range(2, n+1):
        table[i] = table[i-1] + table[i-2]
    return table[n]

بتاريخ 6 ساعة قال Mustafa Suleiman:

ذلك هو مفهوم برمجي لتصميم تصميم خوارزميات بمعنى  Programming Concept/Algorithmic Paradigm وليس خوارزمية محددة بذاتها

فمن خلاله تستطيع حل مسائل معقدة عن طريق تقسيمها إلى مسائل فرعية أصغر، وحل كل مسألة فرعية مرة واحدة فقط (بتخزين النتائج) بمعنى المسائل الفرعية تتكرر أثناء الحل، لذا نحفظ نتائجها في ذاكرة (مصفوفة، جدول) بدل إعادة حسابها، الأمر الذي يقلل الوقت الحسابي، 

وهناك طريقتان لتطبيق ذلك المفهوم الأولى Memoization (Top-Down)، عن طريق حل المشكلة بشكل تعاودي (Recursion) + حفظ النتائج في Cache، كحساب Fibonacci(n) مع تخزين القيم 

memo = {}
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    if n not in memo:
        memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
    return memo[n]

الثانية Tabulation (Bottom-Up) عن طريق حل المسائل الفرعية من الأصغر إلى الأكبر باستخدام Iteration + جدول، مثل ملء جدول Fibonacci[0..n] بشكل تسلسلي.

def fib(n):
    if n <= 1:
        return n
    table = [0] * (n+1)
    table[0], table[1] = 0, 1
    for i in range(2, n+1):
        table[i] = table[i-1] + table[i-2]
    return table[n]

الف شكراا جدا لحضرتك