ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম উইথ জাভাস্ক্রিপ্ট

যদি সময় করতে না চাও "লস", টুডূ লিস্ট ধরে হয়ে যাও "বস" । ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম উইথ জাভাস্ক্রিপ্ট এর বস হতে চাইলে এই পোষ্টটি রেখে দাও টাইমলাইনে ।
ধাপ ১: ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমের পরিচিতি
◼️ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম কী?
◼️ সমস্যার সমাধানে DSA এর গুরুত্ব।
◼️টাইম এবং স্পেস কমপ্লেক্সিটি (Big O Notation)।
◼️ টুল এবং ইনভাইরনমেন্ট সেটআপ (Node.js, JavaScript এর বেসিক)।
ধাপ ২: অ্যারে
◼️ অ্যারে পরিচিতি।
◼️ অ্যারে অপারেশন (ইনসারশন, ডিলিশন, সার্চিং, আপডেট)।
◼️ টু-ডাইমেনশনাল অ্যারে।
◼️ অ্যারে ভিত্তিক সমস্যার সমাধান (যেমন ম্যাক্সিমাম মিনিমাম খুঁজে বের করা, অ্যারে রোটেট ইত্যাদি )।
ধাপ ৩: স্ট্রিং
◼️ স্ট্রিং পরিচিতি
◼️ স্ট্রিং ম্যানিপুলেশন (কনক্যাটিনেশন, স্লাইসিং, সার্চিং, রিপ্লেসিং)
◼️ প্যালিনড্রোম চেকিং
◼️ স্ট্রিং প্যাটার্ন ম্যাচিং (যেমন সাবস্ট্রিং সার্চ)
◼️ স্ট্রিং ভিত্তিক সমস্যা (যেমন লংগেস্ট কমন প্রিফিক্স, অ্যানাগ্রাম চেক)
ধাপ ৪: লিংকড লিস্ট
◼️ লিংকড লিস্ট পরিচিতি (Singly, Doubly)
◼️ লিংকড লিস্ট অপারেশন (ইনসারশন, ডিলিশন, ট্রাভার্সাল)
◼️ সার্কুলার লিংকড লিস্ট
◼️ লিংকড লিস্ট ভিত্তিক সমস্যা (যেমন লিংকড লিস্ট রিভার্স করা, লুপ ডিটেকশন)
ধাপ ৫: স্ট্যাক
◼️ স্ট্যাক ডেটা স্ট্রাকচারের পরিচিতি
◼️ স্ট্যাক অপারেশন (পুশ, পপ, পীক)
◼️ স্ট্যাক এর প্রয়োগ (যেমন ব্যালেন্সড প্যারেথেসিস, ইনফিক্স টু পোস্টফিক্স কনভার্সন)
◼️ স্ট্যাক ভিত্তিক সমস্যা (যেমন পোস্টফিক্স এক্সপ্রেশন )
ধাপ ৬: কিউ
◼️ কিউ ডেটা স্ট্রাকচারের পরিচিতি
◼️ কিউ অপারেশন (এনকিউ, ডিকিউ, ফ্রন্ট, রিয়ার)
◼️ সার্কুলার কিউ
◼️ ডেক (ডাবল-এন্ডেড কিউ)
◼️ কিউ ভিত্তিক সমস্যা (যেমন দুটি স্ট্যাক ব্যবহার করে কিউ ইমপ্লিমেন্ট করা)
ধাপ ৭: রিকার্শন
◼️ রিকার্শন পরিচিতি
◼️ বেস কেস এবং রিকার্সিভ কেস
◼️ টেইল রিকার্শন
◼️ রিকার্শন ভিত্তিক সমস্যা (যেমন ফ্যাক্টোরিয়াল, ফিবোনাচ্চি সিরিজ, টাওয়ার অব হ্যানয়)
ধাপ ৮: ট্রি
◼️ ট্রি পরিচিতি
◼️ বাইনারি ট্রি এবং বাইনারি সার্চ ট্রি (BST)
◼️ ট্রি ট্র্যাভার্সাল (ইনঅর্ডার, প্রিঅর্ডার, পোস্টঅর্ডার)
◼️ ব্যালেন্সড ট্রি (AVL ট্রি, রেড-ব্ল্যাক ট্রি)
◼️ ট্রি ভিত্তিক সমস্যা (যেমন ট্রির হাইট খুঁজে বের করা, BST তে লোয়েস্ট কমন অ্যান্সেস্টর)
ধাপ ৯: হিপ
◼️ হিপ পরিচিতি (মিন হিপ, ম্যাক্স হিপ)
◼️- হিপ অপারেশন (ইনসারশন, ডিলিশন)
◼️ হিপ সোর্ট অ্যালগরিদম
◼️ হিপ ভিত্তিক সমস্যা (যেমন kth বৃহত্তম উপাদান খুঁজে বের করা)
ধাপ ১০: হ্যাশিং
◼️ হ্যাশিং পরিচিতি
◼️ হ্যাশ ফাংশন এবং কোলিশন রেজল্যুশন টেকনিক (চেইনিং, ওপেন অ্যাড্রেসিং)
◼️ হ্যাশিং এর প্রয়োগ (যেমন অ্যানাগ্রাম, ফ্রিকোয়েন্সি গণনা)
◼️ হ্যাশিং ভিত্তিক সমস্যা (যেমন ০ সমান সাবঅ্যারের সংখ্যা, লংগেস্ট কনসিকিউটিভ সিকোয়েন্স)
ধাপ ১১: গ্রাফ
◼️ গ্রাফ পরিচিতি (ডিরেক্টেড, আনডিরেক্টেড)
◼️ গ্রাফের উপস্থাপন (অ্যাডজেসেন্সি লিস্ট, অ্যাডজেসেন্সি ম্যাট্রিক্স)
◼️ গ্রাফ ট্র্যাভার্সাল টেকনিক (BFS, DFS)
◼️ শর্টেস্ট পাথ অ্যালগরিদম (ডিজকস্ট্রা, বেলম্যান-ফোর্ড)
◼️ গ্রাফ ভিত্তিক সমস্যা (যেমন সাইকেল ডিটেকশন, কানেক্টেড কম্পোনেন্টস)
ধাপ ১২: সর্টিং অ্যালগরিদম
◼️ সর্টিং পরিচিতি
◼️ বাবল সর্ট, সিলেকশন সর্ট, ইনসারশন সর্ট
◼️ মার্জ সর্ট এবং কুইক সর্ট
◼️ সর্টিং ভিত্তিক সমস্যা (যেমন অ্যারে কে ০, ১, এবং ২ দিয়ে সর্ট করা)
ধাপ ১৩: সার্চিং অ্যালগরিদম
◼️ লিনিয়ার সার্চ
◼️ বাইনারি সার্চ
◼️ রোটেটেড সর্টেড অ্যারেতে সার্চ
◼️ সার্চ ভিত্তিক সমস্যা (যেমন কোন উপাদানের প্রথম এবং শেষ অবস্থান খুঁজে বের করা)
ধাপ ১৪: ডায়নামিক প্রোগ্রামিং
◼️ ডায়নামিক প্রোগ্রামিং এর পরিচয়
◼️ মেমোইজেশন এবং ট্যাবুলেশন টেকনিক
◼️ সাধারণ DP সমস্যা (যেমন ফিবোনাচ্চি, ন্যাপস্যাক, লংগেস্ট ইনক্রিসিং সাবসিকোয়েন্স)
ধাপ ১৫: গ্রিডি অ্যালগরিদম
◼️ গ্রিডি অ্যালগরিদমের পরিচয়
◼️ গ্রিডি বনাম ডায়নামিক প্রোগ্রামিং
◼️ ক্লাসিক গ্রিডি সমস্যা (যেমন অ্যাক্টিভিটি সিলেকশন, কয়েন চেঞ্জ, জব স্কেডিউলিং)
ধাপ ১৬: ব্যাকট্র্যাকিং
◼️ ব্যাকট্র্যাকিং এর পরিচয়
◼️ N-কুইন্স সমস্যা
◼️ র‍্যাট ইন এ ম্যাজ সমস্যা
◼️ ব্যাকট্র্যাকিং ভিত্তিক সমস্যা (যেমন সুডোকু সমাধান)
© Rabbil Hasan Rupom