python-basic

⌘K
  2. Home
  4. python-basic
  6. ডেটা স্ট্রাকচার ও এলগরিদম

ডেটা স্ট্রাকচার ও এলগরিদম

1. ভূমিকা (Introduction)

  • ডেটা স্ট্রাকচার ও এলগরিদম কী?
  • টাইম কমপ্লেক্সিটি এবং স্পেস কমপ্লেক্সিটি (Big O Notation, Omega, Theta)
  • ইটারেশন বনাম রিকারশন (Recursion)
  • কার্যকারিতা এবং অপ্টিমাইজেশনের গুরুত্ব

2. বেসিক ডেটা স্ট্রাকচার (Basic Data Structures)

a. Arrays (List in Python)

  • অ্যারে কী এবং কীভাবে কাজ করে
  • টাইম কমপ্লেক্সিটি: অ্যাক্সেস, সার্চ, ইনসার্ট, ডিলিট
  • অ্যারে ভিত্তিক এলগরিদম: Linear Search, Binary Search

b. Strings

  • স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন (Reverse, Palindrome, Anagram)
  • স্ট্রিং সার্চিং এলগরিদম: Naive Search, KMP Algorithm

c. Linked Lists

  • Singly Linked List (Insert, Delete, Traverse)
  • Doubly Linked List (Insert, Delete, Traverse)
  • Circular Linked List
  • লিংকড লিস্ট ভিত্তিক এলগরিদম: Floyd’s Cycle Detection, Reverse Linked List

d. Stacks

  • স্ট্যাক কী এবং কোথায় ব্যবহার হয়
  • স্ট্যাক অপারেশন: Push, Pop, Peek
  • স্ট্যাক ব্যবহার করে সমস্যার সমাধান: Balanced Parentheses, Infix to Postfix

e. Queues

  • কিউ কী এবং কোথায় ব্যবহার হয়
  • টাইপস: Simple Queue, Circular Queue, Priority Queue, Deque
  • কিউ ভিত্তিক সমস্যার সমাধান: Implementing a Queue using Stack, BFS Algorithm

3. অ্যাডভান্সড ডেটা স্ট্রাকচার (Advanced Data Structures)

a. Trees

  • Binary Tree, Binary Search Tree (BST)
  • Traversal Methods (Inorder, Preorder, Postorder, Level Order)
  • AVL Tree (Balanced BST)
  • Tree Based Problems: Lowest Common Ancestor, Diameter of a Tree

b. Heaps

  • Max Heap, Min Heap
  • Priority Queue with Heap
  • Heap Sort
  • Heap ভিত্তিক সমস্যার সমাধান: Merge K Sorted Arrays, Top K Frequent Elements

c. Hashing

  • Hash Table এবং Hash Functions
  • Collisions এবং তাদের সমাধান (Chaining, Open Addressing)
  • HashMap ভিত্তিক সমস্যার সমাধান: Two Sum Problem, Longest Substring Without Repeating Characters

d. Graphs

  • Representation (Adjacency Matrix, Adjacency List)
  • গ্রাফ ট্রাভার্সাল এলগরিদম: DFS, BFS
  • Minimum Spanning Tree: Kruskal’s Algorithm, Prim’s Algorithm
  • Shortest Path Algorithm: Dijkstra’s Algorithm, Bellman-Ford Algorithm

4. সার্চিং এবং সর্টিং এলগরিদম (Searching and Sorting Algorithms)

  • Linear Search, Binary Search
  • Sorting Techniques: Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort, Heap Sort
  • Searching and Sorting Based Problems: Find Kth Largest Element, Merge Two Sorted Arrays

5. রিকারশন এবং ব্যাকট্র্যাকিং (Recursion and Backtracking)

  • Recursion কীভাবে কাজ করে (Base Case, Recursive Case)
  • Backtracking Introduction
  • Problems: N-Queens Problem, Rat in a Maze, Subset Sum

6. ডায়নামিক প্রোগ্রামিং (Dynamic Programming)

  • Memoization এবং Tabulation
  • DP এর ক্লাসিক্যাল সমস্যাগুলো: Fibonacci, Longest Common Subsequence, 0/1 Knapsack, Coin Change
  • DP অপ্টিমাইজেশনের কৌশল: Space Optimization

7. গ্রিড এবং ম্যাট্রিক্স (Grid and Matrix Problems)

  • Matrix Traversal Techniques
  • Problems: Unique Paths, Word Search, Rotate Matrix

8. স্ট্রিং এলগরিদম (Advanced String Algorithms)

  • String Matching: Rabin-Karp, Boyer-Moore Algorithm
  • Z Algorithm, Suffix Array, Suffix Tree
  • Problems: Longest Palindromic Substring, String Compression

9. গ্রাফ থিওরি (Advanced Graph Theory)

  • Strongly Connected Components (Tarjan’s Algorithm)
  • Graph Coloring
  • Problems: Traveling Salesman Problem, Maximum Flow (Ford-Fulkerson)

10. এলগরিদম ডিজাইন টেকনিকস (Algorithm Design Techniques)

  • Divide and Conquer
  • Greedy Algorithms
  • Dynamic Programming
  • Problems: Job Scheduling, Huffman Coding

11. ট্রি এবং গ্রাফ ভিত্তিক সমস্যার সমাধান (Tree and Graph Based Problems)

  • LCA in a Binary Tree
  • Articulation Points, Bridges in Graphs
  • Euler Tour Technique

12. কম্প্লেক্স এলগরিদম (Complex Algorithms)

  • Segment Tree
  • Fenwick Tree (Binary Indexed Tree)
  • Suffix Array Construction
  • Heavy Light Decomposition (HLD)

13. কম্পিউটেশনাল জিওমেট্রি (Computational Geometry)

  • Convex Hull Algorithm (Graham’s Scan, Jarvis’s March)
  • Line Intersection
  • Closest Pair of Points

14. গেম থিওরি (Game Theory)

  • Minimax Algorithm
  • Alpha-Beta Pruning
  • Problems: Tic-Tac-Toe, Nim Game

15. এনপী-কমপ্লিটনেস এবং এনপী-হার্ড সমস্যাসমূহ (NP-Completeness and NP-Hard Problems)

  • P vs NP Problem
  • Cook-Levin Theorem
  • Reductions: Vertex Cover, Traveling Salesman Problem

16. অনুশীলনের জন্য বিখ্যাত সমস্যা (Famous Problem Solving Platforms)

  • LeetCode
  • Codeforces
  • HackerRank
  • GeeksforGeeks

অনুশীলন টিপস:

  1. প্রতি টপিক শেখার পর সেগুলোর উপর অনুশীলন করুন।
  2. প্রতি সমস্যার টাইম ও স্পেস কমপ্লেক্সিটি বিশ্লেষণ করুন।
  3. প্রতিদিন নিয়মিতভাবে সমস্যা সমাধানের মাধ্যমে দক্ষতা বাড়ান।

এই সিলেবাসটি যথাযথভাবে অনুসরণ করলে একজন শিক্ষার্থী ডেটা স্ট্রাকচার এবং এলগরিদমে পর্যাপ্ত দক্ষতা অর্জন করতে সক্ষম হবে।

Articles

How can we help?