Saturday, June 27, 2015

Greedy Part - 2

Greedy Problem নিয়ে এইটা আমার দ্বিতীয় ব্লগ । কেউ প্রথমটা দেখতে চাইলে এই লিঙ্ক  পাওয়া যাবে । এইখানে ইচ্ছা আছে কিছু ভাল greedy problem solution নিয়ে কথা বলার ।

The Double HeLiX :::

এই প্রবলেম এ আমাদের দুইটা নাম্বারের সিকুয়েন্স দেওয়া থাকবে । এই সিকুয়েন্স এর মধ্যে কিছু নাম্বার ইন্টারসেকশন থাকতে পারে । আমরা চাইলে যেকোন একটা সিকুয়েন্স ধরে যাইতে পারব । যে যে নাম্বার এর উপর দিয়ে যাব তা এড করতে থাকব । এখন যখনই আমরা কোন ইন্টারসেকশন নাম্বারে আসব । আমরা চাইলে সিকুয়েন্স চ্যাঞ্জ করে অন্য সিকুয়েন্স এর যেখানে ইন্টারসেকশন নাম্বারট আছে ওতে চলে যাইতে পারব , আবার চাইলে নাও যেতে পারি । আমাদের বলতে হবে আমরা হাইস্ট কত এইভাবে পেতে পারি ।

এইখানে সিকুয়েন্স এর লিমিট বলা হইছে <= ১০০০০ । আমরা এখন যদি চাই কোন কোন পয়েন্ট এ তারা ইন্টারসেকশন করছে তাহলে Naive process এ দুইটা ফর লুপ চালাইয়া পেয়ে যাব । রান টাইম O( n * m ) ( যেখানে 'n' একটা সিকুয়েন্স এর লেন্থ আর 'm' অন্য একটা সিকুয়েন্স এর লেন্থ ) । যদি A[] , B[] দুইটা সিকুয়েন্স নাম্বার হয় তাহলে A[n-1] & B[m-1] ইন্টারসেকশন করুক আর না করুক আমরা ধরে নিব এরা ইন্টারসেক্ট করছে ।  এখন কিছু Observation থেকে আমরা Greedy solution টা develop করতে পারি ।

 1. প্রথম এ লক্ষ্য করি কেন এইটা greedy process এ solve হবে । ধরি array A[] এর ইনডেক্স 'i' এবং array B[] এর ইনডেক্স 'j' intersect করছে । তাহলে অবশ্যই যদি A[0] - A[i] এর sum value B[0] - B[j] এর sum value থেকে বড় হয় তাহলে আমাদের সব সময়ই A সিকুয়েন্স থেকে যাত্রা করা লাভ যখন হবে । এবং এইভাবে যদি দেখি আমাদের প্রত্যকটা ইন্টারসেকশন independently এই ভাবে কাজ করতে পারে ।
২। এইখানে সব সময়ই এখন যেখানে আসি ( মানে ইন্টারসেকশন ইনডেক্স , যদি কোন ইন্টারসেকশন নাও থেকে থাকে আমরা n-1 , m-1 এর একটা dummy intersection করেছি বলে কম্পেয়ার করতে পারব ।
৩। রান টাইম কি হবে ? আমরা এইখানে যদি A[] array এর  ইনডেক্স ফিক্সকড করে ক্যালকুলেশন করি তাহলে m টা ইন্টারসেকশন পেতে পারি , যেখানে আমরা লিনিয়ার ভাবে মারজ করে ভ্যালু চেক করছি । মানে এই চ্যাকিং এবং কম্পায়ের কাজে আমাদের O(n+m) টাইম লাগবে । আমাদের ইন্টারসেকশন পয়েন্ট গুলা বের এর জন্য লাগছে O(n*m) . অর্থাৎ আমরা O(n*m) ( কোন কোডে যত অপারেশন হয় এর হাইস্ট যেটাতে টাইম লাগে ঐটাই কোন কোড এর রান টাইম ) greedy solution develop করতে পারি ।

কোড

Expedition :

এইটা খুব সুন্দর একটা প্রবলেম । priority_queue use কেন অনেক প্রবলেম solve সহজ করে দেয় , তা বুঝা যায় এই প্রবলেমটা করলে । এইখানে বলা হইছে গরু গাড়ি চালাইতে পারে :P ওরা একটা ট্রাক দখল করছে ,  এই ট্রাক এ করে নিকটবর্তী শহরে যাবে । যার দূরত্ব দেওয়া আছে । কিন্তু যেহেতু তারা ভাল মত গাড়ি চালাতে পারে না তারা গাড়ির ফুয়েল লিক করে ফেলছে , এখন কারেন্ট ফুয়েল দিলে ১ unit যাওয়া যায় । শহর আছে ট্রাকের অবস্থা থেকে d unit দূরে , এবং তাদের গাড়িতে ফুয়েল আছে f unit . এখন আরোও কিছু রিফ্রাইনিং স্টেশনের ইনফরমেশন দেওয়া আছে , এইটা কত দূরে ( শহর থেকে গাড়ি থেকে নয় , আমাদের এদের দূরত্ব গাড়ি থেকে প্রথমে বের করে নিতে হবে ) এবং কতটুকু ফুয়েল আছে ( গরুতে মেলা টাকা পয়সা :p তারা কতটা ফুয়েল করবে এইটা ব্যাপার না ) । এই প্রবলেম এ এই ইনফরমেশন গুলা নিয়ে বলা হইছে মিনিমাম কতটা ফুয়েল স্টেশনে থেমে গরুর দল নিকটবর্তী শহরে যাবে বা আদ্যও যাবে কিনা ।

  • আচ্ছা স্বাভাবিক ভাবেই আমরা ফাস্ট এ যে যে স্টেশনে আছে তাদের দূরত্ব দিয়ে সর্ট করে নিব । ক্যালকুলেশন এর সুবিধার জন্য আমরা শহরকে এড দিব যেন দেখতে পারি শহরে পৌঁছাতে পারছি কিনা । 
  • এইখানে অবশ্যই অবশ্যই যে যে স্টেশনে আমাদের কাছে এখন যা ফুয়েল আছে তা দিয়ে যাওয়া যায় তাদের মধ্যে থেকে ম্যাক্সিমাম যে যে স্টেশনে আছে তাদের থেকে ফুয়েল নিব ( যা না নিলেই নয় )  । এই কাজটা আমাদের priority_queue অনেক সহজে করে দেয় । 
  • আমরা যদি কোন স্টেশনে না যেতে পারি মানে হইল আমাদের পক্ষে  শহরে যাওয়া পসিবল না । 
  • কোড :
এই কোডের রান টাইম হবে O( nlg(n) ) .

GERGOVIA :

এই প্রবলেমটা অনেক সহজ একটা প্রবলেম , একই প্রবলেম আমি Uva তেও দেখছি । এমন কি codechef , hacckerrank এর কনটেস্ট এও আসতে দেখছি । তাই এইখানে include করলাম ।

খুবই simple idea এর প্রবলেম । solution টাই হইল 'Think simple" । এই প্রবলেম এ একটা city এর সামগ্রিক অবস্থা তুলে ধরা হইছে । এইখানে একজন salesman বিভিন্ন বাড়িতে ওয়াইন দেয় বা কিনে , যদি ইনপুট '-' হয় তাহলে কিনবে যদি '+' হয় তাহলে কিনে ঐখানে  বিক্রি করবেন । এক বাড়ি থেকে অন্য বাড়ি যতটা ওয়াইন সরবরাহ করতে তার মিনিমাম কত unit কাজ করতে হবে ।

এই প্রবলেম এ বলাই আছে চাহিদা এবং  যোগান সমান থাকবে । এইটাই আমাদের ক্লু । একটা সাম ভ্যারিএবল নিব । এখন প্রথম বাড়িথেকে শেষ বাড়িতে ক্রমানয়ে যাব সাথে সাথে তাদের যা লাগবে ( কেউ কিনবে বা কেউ বিক্রি করবে টা যোগ করতে থাকব ) সাথে সাথে আমরা আমাদের ans current sum value এর absolute value add করতে থাকব । এইটাই আমাদের আন্সার হবে ।

আমরা চাইলে এইটা প্রুভ করতে পারি কেন কাজ করে । ধরে নেই শুধু মাত্র দুইটা বাড়ি আছে  তাহলে কি হবে
 5 -5 তাহলে এক বাড়ি থেকে অন্যবাড়িতে শুধু 5 unit কাজ করলেই হবে ।  consecutive sum করার ফলে ফাস্ট এ 5 পরের বার ০ এড হবে । এখন যদি আরো একটু বড় কেইজ নেই । 3 2 -5 . এইখানে আমাদের 7 unit কাজ করতে হয় , আমরা যে খান থেকে শুরু করি প্রথম থেকে বা শেষ থেকে consecutive sum করে যেতে থাকলেই আমরা রেজাল্টটা পাই । এই অবজারবেশন থেকে আমরা প্রবলেমটা সল্ভ করতে পারি ।

এই প্রবলেম Uva এবং codechef এ ছিল । এখন আইডি আমার মনে আসতেছে না । আমি চেস্টা করব আইডি গুলা এড করে দেবার জন্য পরে ।

এই লিখাগুলা লিখার পিছনে অনেকে কস্ট করে কমেন্ট করতেছে , ভাল ভাল কথা লিখতেছে :p যেইটা শুনতে তো ভালই লাগে । তাই লিখা ভাল লাগলে অবশ্যই জানাইতে ভুলবেন না :D আরো কিভাবে লিখাগুলাকে ভাল করা যায় বলবেন । আশারাখি সামনেই তৃতীয় পর্বটা আসবে ।  

2 comments:

  1. nice one ...
    but in double helix , we don't need O(n^2) calculation to find insertion point :\
    O(nlogm) is enough to do this job :\
    BTW thanks for this nice tutorial ...

    ReplyDelete
  2. It is nice article .thank you for sharing useful info
    web programming tutorial
    welookups

    ReplyDelete