কম্পিউটার বিজ্ঞান

এখানে আমরা দেখব যে পাইথনে জেনারেটর বিষয়টা কি । আমরা কিভাবে জেনারেটর বানাতে পারি । জেনারেটর এক্সপ্রেশন কি ? আমাদের কেন ও কি অবস্থায় জেনারেটর ব্যবহার করা দরকার । তো শুরু করা যাক । জেনারেটর কি ? পাইথনে iterator তৈরি করার সবচেয়ে সহজ উপয় হল জেনারেটর । সাধারণ ভাবে বলতে গেলে জেনারেটর একটা ফাংশন যেটা একটা iterator অবজেক্ট রিটার্ন করে । যেটাকে পরে আমরা iterate করতে পারি । এবং যেটা কেবল মাত্র একবারই iterate করা যাবে । এখন প্রশ্ন হল এই জেনারেটর কিভাবে বানানো যায় ? জেনারেটর বানানো খুব সহজ । আমরা সাধারণ ফাংশন যেভাবে লিখি ঠিক সেভাবেই আমরা জেনারেটর বানাতে পারি । কিন্তু এখানে return স্টেটমেন্টের পরিবর্তে yield স্টেটমেন্ট থাকবে । যদি কোন একটা ফাংশনে অন্তত একটা yield স্টেটমেন্ট থাকে তবে সেটা কে আমরা জেনারেটর বলতে পারি । তবে একটা জেনারেটরে একাধিক yield স্টেটমেন্ট থাকতে পারে । yield এবং return দুইটাই ফাংশন থেকে কোন ভেলু রিটার্ন করে কিন্তু দুইটার মধ্যে পার্থক্য হল return স্টেটমেন্ট একটা ফাংশন কে পুরাপুরি terminate করে ফেলে । কিন্তু yield ফাংশন কে terminate না করে ফাংশনকে pauses করে রাখ...

পাইথন মডিউল এবং প্যাকেজ আজকে আমরা পাইথনের মডিউল ও প্যাকেজ সম্পর্কে জানার চেষ্টা করব । এবং এগুলো কিভাবে কাজ করে সেটা দেখব । আরও জানবো পাইথন কিভাবে তার মডিউল কে খুঁজে বের করে । মডিউল কি ? যেকোনো সিঙ্গেল পাইথন ফাইল কে বলা হয় মডিউল । আমরা যেকোনো পাইথন ফাইল যেটা .py দিয়ে শেষ হয় সেটাকে আমরা যেকোনো পাইথন স্ক্রিপ্ট থেকে import করতে পারি । অনেক বড় প্রোগ্রাম কে ছোট ছোট অংশে ভাগ করার জন্য মডিউল আমাদের কে সাহায্য করে । মনে করি আমাদের arithmatic.py নামে একটা পাইথন ফাইল আছে । ফাইলটি আপনি এখন যে ডিরেক্টরিরে আছে সেই ডিরেক্টরিতেই থাকতে হবে । এবং এটার মধ্যে নিচের জিনিসগুলো আছে । এখন আমি যদি একই ডিরেক্টরিতে থাকি তবে এই arithmatic.py ফাইল কে নিচের মত করে import করতে পারব । এবং এর ফাংশন ও ভারিয়েবল কে ব্যবহার করতে পারব । প্যাকেজ কি ? উপরে আমরা দেখলাম যে আমরা যদি কোন মডিউল কে অন্য একটা মডিউল থেকে import করতে চাই তবে মডিউল গুলো কে একই ডিরেক্টরিতে রাখতে হয় । এটা একটা সমস্যা । এই সমস্যা দূর করার জন্যই মূলত পাকেজিং সিস্টেম । এর মাধ্যমে আমরা আমাদের লেখা বিভিন্ন পাইথন মডিউল কে ভিন্ন ভি...

Assembly তে দুইটা সংখ্যা গুন করার প্রোগ্রাম

Assembly তে দুইটা সংখ্যা বিয়োগ করার প্রোগ্রাম

Assembly প্রোগ্রামিং এ দুইটা সংখ্যা যোগ করার প্রোগ্রাম

আমরা যদি Eclipse এ পাইথন ডেভেলপ করতে চাই তবে আমাদের PyDev ইন্সটল প্লাগিন ইন্সটল করা থাকতে হবে । PyDev ইন্সটল করার সবথেকে সহজে উপায় হল Eclipse এর Install New Software অপশন ব্যবহার করে ইন্সটল করা । কিন্তু এইটা মাঝে মাঝে সমস্যা হয় । কাজ করে না । এই জন্য আমরা PyDev প্লাগিন ম্যানুয়ালি ইন্সটল করতে পারব । এবং এটা করার জন্য আমরা যেটা করতে পারি সেটা হল : এই প্লাগিনের সর্বশেষ জিপ ভার্সন টি ডাউনলোড করুন  এখান থেকে জিপ ফাইল টি আনজিপ করুন । আনজিপ করলে আমরা features ও plugins নামে ২ ফাইল পাব  । এই ফাইল ২ টি কপি করে আমরা Eclipse সফটওয়্যারের dropins ফোল্ডারে পেস্ট করে দিব । এখন আমাদের Eclipse যদি চালু করা থাকে তবে Eclipse রিস্টার্ট দিব ।  আমাদের ইন্সটল ঠিক ভাবে হয়েছে কি না সেটা দেখার জন্য আমরা Window -> Preferences এ গিয়ে দেখব PyDev আছে কি না । যদি থাকে তবে এখন আপনি Eclipse এ পাইথনের জন্য কোড লিখতে পারবেন । ধন্যবাদ :)

ডেক্সটপ অ্যাপ্লিকেশন বানানর জন্য ইলেকট্রন খুব সুন্দর একটি ফ্রেমওয়ার্ক । এইটা তে JavaScript, HTML, CSS ব্যবহার করে ডেক্সটপ অ্যাপ্লিকেশন বানানো যায় । package.json, main.js, index.html এই ৩ টা ইলেকট্রনের মুল ফাইল । এবং এইগুলো নিয়েই আপনাকে কাজ করতে হবে । ইলেকট্রন সম্পর্কে জানতে https://electron.atom.io/ ভিজিট করতে পারেন । এখানে আমরা দেখব ইলেকট্রনের সাথে কিভাবে SQLite3 ডাটাবেজ কানেক্ট করা যায় । আমাদের জাভাস্ক্রিপ্টের সাথে SQLite3 কানেক্ট করার জন্য আমাদের sql.js ফাইল ডাউনলোড করা লাগবে । ডাউনলোড লিঙ্ক  https://raw.githubusercontent.com/kripken/sql.js/master/js/sql.js   মনে করি আমাদের data3.sqlite নামে ডাটাবেজ আছে । এবং আমরা আমাদের এই ডাটাবেজ কে কানেক্ট করতে চাই । এই জন্য  আমাদের কোড এ   require() ফাংশনের মধ্যে sql.js ফাইলের সম্পূর্ণ পাথ দিয়ে দিতে হবে এবং readFileSync() ফাংশনের মধ্যে আমাদের ডাটাবেজ ফাইলর সম্পূর্ণ পাথ দিয়ে দিতে হবে । কোড : আরও বিভিন্ন ভাবে আমরা ডাটাবেজের সাথে কানেক্ট করতে পারি । তার জন্য  https://github.com/kripken/sql.js এই ওয়েবসাইট দে...

Yield কি সেটা বোঝার জন্য Generator বোঝা লাগবে । আবার Generator কি সেটা বোঝার জন্য Iterables বুঝতে হবে । কি প্রথমেই মাথা ঘুরে গেল ? আচ্ছা মাথা ঘুরলে ঘুরতে দেন :D  আমরা শুরু করে দেই  । Iterables কি ? আমরা যখন কোন লিস্ট ক্রিয়েট করি । আমরা লিস্টের আইটেম গুলি একটা একটা করে রিড করতে পারি । এটাকেই বলা হচ্ছে iteration code: এখানে my_list হল iterable . যখন আমরা list comprehension ব্যবহার করে কোন লিস্ট ক্রিয়েট করি সেটাও একটা iterable । code : Python এ যেসব জিনিস iterable যেমন: টাপল, লিস্ট, ফাইল, স্ট্রিং, .... ইত্যাদি কে আমরা for .... in ...: দিয়ে রিড করতে পারবো । ডাটা খুব সহজেই রিড করার জন্য এইটা খুব কাজে দেয় । কিন্তু এর একটা সমস্যা আছে । সেটা হল । এইটা সব সময় লিস্টের আইটেম গুলিকে মেমরি তে ষ্টোর করে রাখে । এখন আমাদের সবসময় মেমরি তে লিস্ট আইটেম গুলি সেভ করে নাও রাখা লাগতে পারে । তো এইটা আমরা কি ভাবে সমাধান করবো ? Generators কি ? Generators গুলো হল  একধরনের iterators । কিন্তু আমরা কেবল একবারই generator এ iterate করতে পারি । এর কারণ হল generator সব ভেলু কে মেমরি তে ষ্টোর...

গ্রাফ টি সবসময় connected নাও থাকতে পারে ।  সোর্স নোড টি মূল গ্রাফে নাও থাকতে পারে । সেই ক্ষেত্রে মূল গ্রাফে যতগুলি নোড আছে সেটা প্রিন্ট করতে হবে ।   TTL এর মান যত দেয়া থাকবে আমরা গ্রাফ কে ততো লেবেল পর্যন্ত সার্চ করে visited মার্ক করবে । এবং মোট নোড থেকে এই visited নোড কে বিয়োগ করে যেটা পাব সেটায় আমাদের প্রিন্ট করতে হবে ।  কোড :

আমরা এই সমস্যা তে যদি প্রথমেরই ৮ টা কুইনের জন্য সাম্ভাব সবগুলি অবস্থা হিসাব করে রাখি এবং পরে যেগুলো আমাদের কে প্রিন্ট করতে বলতেছে সেগুলো প্রিন্ট করি তবে খুব কম সময়ের মধ্যেই আমাদের প্রোগ্রাম রান করবে ।  কোড :

আমরা জানি ম্যাপ ডিফল্ট ভাবে তার key অনুসারে অ্যাসেন্ডিং অর্ডারে সর্ট হয় । কিন্তু আমরা যদি key অনুসারে  সর্ট না করে value অনুসারে সর্ট করতে চাই তখন এই কাজটা কি ভাবে করা যায় আজকে আমরা সেটা দেখব ।    সাধারণ ভাবে ম্যাপ কে তার ভেলু অনুসারে সর্ট করা যায় না । ম্যাপ কে তার value অনুসারে সর্ট করার জন্য প্রথমে ম্যাপ  এর সবগুলো element [ key, value ] কে একটা vector এ কপি করে রাখতে হবে । এবং আমাদের কে সেই vector কে সর্ট করতে হবে । মনে করি আমাদের এই রকম একটা ম্যাপ আছে এবং তার মধ্যে এই ভেলুগুলো আছে । 1 2 3 4 5 map < string, int > mp; mp[ "ABC" ] = 10 ; mp[ "DEF" ] = 9 ; mp[ "GHI" ] = 5 ; ম্যাপের এই ডাটা গুলো কে আমরা একটা vector এ কপি করে রাখব । 1 2 3 4 5 6 vector < pair < string, int >> v; for ( auto it = mp.begin(); it != mp.end(); ++ it) { v.push_back( * it); // or we can use // v.push_back(make_pair(it->first, it->second));   } আমাদের ম্যাপের যেহেতু key, value দুইটা ভালু থাকে তাই এই দু...

Magic Square এমন একটি Square যার যেকোনো row, column, diagonal ভেলু গুলো যোগ করলে যোগফল সবসময় একই হবে ।  এই সমস্যা তে আমাদের কে Magic Square এ সাইজ দেয়া থাকবে প্রিন্ট করতে হবে Magic Square টি ।  Siamese (De la Loub`ere) method ব্যবহার করে এই সমস্যার সমাধান করা যায় ।  কোড :

আমাদের প্রথম ইনপুট দেয়া আছে { 0000, 0001, 10101, 010 } . এই সেটের প্রথম ২ টা থেকে ৩ টা করে নিলে আমরা যে Prefix পাব সেটাই আমাদের Prefix goodness . কারণ । ৩ * ২ = ৬ ।  Prefix Tree ব্যবহার করলে খুব সহজেই এই সমস্যা সমাধান করা যায় । কোড :

এই সমস্যা টি prefix tree ব্যবহার করে খুব সহজেই সমধান করা যায় ।  কোড :

এই সমস্যা টা মিনি-ম্যাক্স টাইপের সমস্যা ।  এই সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রথমে আমাদের কে প্রত্যেক বিল্ডিং থেকে প্রত্যেক বিল্ডিং এ যাওয়ার মিনিমাম পাথ বের করতে হবে এই জন্য আমরা Floyd Warshall ব্যবহার করতে পারি ।  এর পর আমাদের কে যে source ও destination দেয়া থাকবে ।  আমরা প্রত্যেক বার source থেকে i হয়ে destination এ যেতে চেষ্টা করবে । যদি আমরা যতগুলি i ব্যবহার করে আমাদের লক্ষ্যে যেতে পারব তাদের মধ্যে যেটা ম্যাক্সিমাম সেটাই আমাদের কে প্রিন্ট করতে হবে ।   কোড :

এই সমস্যা তে আমাদের কে এমন একটা সিটি বের করতে হবে যে জায়গা তে আমরা প্রফেসারের সাথে দেখা করতে পারব ।  এবং আমাদের খরচ হবে মিনিমাম হবে যদি প্রফেসারে সাথে আমাদের দেখা করা সম্ভব হয় ।  এই জন্য আমরা আমাদের অবস্থান থেকে সবচেয়ে কম খরচে কোথাই  কোথাই যেতে পারি সেটা বের করতে হবে ।  এরপর প্রফেসর তার অবস্থান থেকে সবচেয়ে কম খরচে কোথাই  কোথাই যেতে পারে সেটা বের করতে হবে ।  এখন যে সকল সিটি তে প্রফেসর ও আমরা উভয়ে যেতে পারি সেই সিটি গুলো একটা ভেক্টরে জমা রাখতে হবে ।  ভেক্টরের যে সিটির খরচ সবচেয়ে কম হবে । সেটই আমাদের ও প্রফেসসের মিটিং করা জন্য সবচেয়ে ভাল জায়গা এবং  সেটাই প্রিন্ট করতে হবে । যদি এই রকম একাধিক জায়গা থাকে তবে সবগুলি শহর কে lexicographical order এ প্রিন্ট করতে হবে ।  যদি প্রফেসরের সাথে দেখা করা সম্ভব না হয় তবে প্রিন্ট আমরা You will never meet. প্রিন্ট করব । কোড :

এই সমস্যাতে আমাদের কে একটা নেটওয়ার্ক দেয়া থাকবে । এই নেটওয়ার্কে n সংখ্যক প্রসেস থাকবে ।  আমাদের কে বের করতে হবে ১ নং প্রসেস থেকে অন্য অন্য প্রসেসে কোন ম্যাসেজ পাঠাতে হলে মিনিমাম কত সময় খরচ করতেই হবে । অর্থাৎ আমাদের কে minimax বের করতে হবে ।  যেহেতু ম্যাক্সিমাম ১০০ টি প্রসেস থাকতে পারে সেহেতু আমরা Floyd Warshall ব্যবহার করে খুব সহজেই এই সমস্যার সমাধান করতে পারি ।  কোড :

Floyd Warshall's  এলগরিদম ব্যবহার করে খুব সহজেই এই সমস্যা সমাধান করা যায় ।  আমাদের ইনপুট গ্রাফে যদি u থেকে v তে যাওয়ার জন্য একবার টাইম দেয়া থাকল ২০ সেকেন্ড পরে আবার u থেকে v তে যাওয়ার টাইম দেয়া থাকল ৩০ সেকেন্ড । সেই ক্ষেত্রে আমাদের কে মিনিমাম টাইম অর্থাৎ ২০ সেকেন্ড কে নিতে হবে ।  কোড :

এই সমস্যা টি 2nd best MST বের করা সম্পর্কিত সমস্যা ।  এই সমস্যা সমাধান করার জন্য প্রথমে MST বের করতে হবে । MST বের করার পর আমরা চেক করবো সবগুলি নোড একই সেটে আছে কি না ? যদি না থাকে তবে No way প্রিন্ট করতে হবে ।  আর যদি সবগুলি একই সেটে থাকে তবে দেখব মোট নোড সংখ্যা ইনপুট দেয়া এজের থেকে ১ বেশি কি না? যদি কেবল মাত্র ১ বেশি হয় তবে 2nd best MST খুজে দেখার দরকার নাই । কারণ 2nd best MST পাওয়া যাবে না। এবং আমদের কে No second way প্রিন্ট করেতে হবে । যদি নোড থেকে এজের পার্থক্য ১ না হয় তবে আমাদের কে 2nd best MST খুজে বের করতে হবে । এবং আমাদের কে সেটাই প্রিন্ট করেতে হবে ।  এখন দেখা গেলও যে MST এবং 2nd best MST এর খরচ একই সেই ক্ষেত্রে আমদের কে প্রথমে পাওয়া MST খরচকেই প্রিন্ট করতে হবে । এই ক্ষেত্রে No second way প্রিন্ট করলে WA খেতে হবে ।  কোড :

আমরা MST তে যে কাজটা করি এই সমস্যাতে তার উল্টা কাজটা করতে হবে । অর্থাৎ আমাদের কে Maximum Spanning Tree বানাতে হবে ।  যে যে এজ নিয়ে আমাদের Maximum Spanning Tree গঠিত হবে । সেই এজ গুলির মধ্যে যে এজের ওয়েট সবচেয়ে কম সেই ওয়েট কে প্রিন্ট করতে হবে ।  এই সমস্যা তে আমাদের কে কিছু কর্নার কেইস বিবেচনা করতে হবে । যেমন : আমাদের ইনপুটে যদি  m = 0 হয় তবে max_cost কত হবে ? max_cost হবে int এর ম্যাক্সিমাম ভেলু অর্থাৎ INT_MAX = 2147483647  যদি একই এজ একের অধিক বার ইনপুটে দেয়া থাকে তবে তাদের মধ্যে যেটার ওয়েট ম্যাক্সিমাম সেই এজেটি নিয়ে বাকি গুলো বাদ দিতে হবে ।  [ প্রথম ইনপুট লক্ষণীয় ] যদি একই নোড থেকে একই নোডে আসার কোন পাথ থাকে অর্থাৎ যদি u == v হয়ে তবে আমাদের কে সেই এজটি গ্রাফ থেকে প্রথমেই বাদ দিতে হবে :)   কোড :

Just count the number of edges not taken by Kruskal's 😘 কোড : Happy Coding :)

এই সমস্যা তে আমাদের কে 2nd best MST বের করেত হবে ।  এই সমস্যা সমাধান করার জন্য আমাদের কে প্রথমে MST বের করতে হবে । এবং এই MST তে যে এজ গুলি নেয়া হয়েছে সেগুলো ইন্ডিকেট করে রাখতে হবে ।  এখন এই MST এর এজগুলি থেকে প্রতিবার একটা করে এজ বাদ দিয়ে নতুন MST গঠন করার চেষ্টা করবো । এবং সেটার মোট খরচ কত হয় সেটা হিসাবে করে রাখব ।  আমরা যখন আমাদের MST থেকে কোন এজ বাদ দিয়ে নতুন একটা ST বানাতে চেষ্টা করবো তখন শেষে আমাদেরকে চেক করতে হবে যে এই এজ টি বাদ দিয়ে আসলেই MST বানানো সম্ভব কি না ?  এটা নিশ্চিত করার জন্য যখন আমাদের MST বানানো শেষ হবে তখন দেখতে হবে যে আমাদের সবগুলি নোড একই সেটের মধ্যে আছে কি না ? যদি সবগুলি একই সেটের মধ্যে না থাকে তবে বুঝতে হবে । আমরা যে এজ কে বাদ দিয়ে MST বানানোর চেষ্টা করেছি । সেই এজ কে বাদ দিয়ে আসলে MST বানানো সম্ভব না । এই ভাবে যতগুলো MST গঠন করা যাবে তাদের মধ্যে যেটার খরচ সবচেয়ে কম সেটাই আমাদের 2nd best Minimum Spanning Tree .   কোড : Happy Coding :)

আমাকে কোন একটা শহরের একটা জায়গা থেকে অন্য একটা জায়গায় যেতে হবে । আমি বিভিন্ন রাস্তা ব্যাবহার করে আমার  কাঙ্ক্ষিত জায়গায় যেতে পারি । কিন্তু আমাকে এমন রাস্তা ব্যাবহার করে যেতে হবে যে রাস্তা দিয়ে গেলে আমাকে সবথেকে কম decibels এর শব্দ শুনতে হবে ।   এই সমস্যা টি সমাধান করার জন্য আমাদের কে  গ্রাফের ইনফরমেশন দেয়া হবে সেগুলো নিয়ে একটা Minimum Spanning Tree বানাতে হবে ।  এখন এই MST র উপর query করতে হলে আমাদের কে DFS/BFS চালাতে হবে ।  এইখান থেকে আমরা যে একটা নোড থেকে অন্য একটা নোডে যাওয়ার রাস্তা পাব তার মধ্যে খুজে দেখব কোন এজের ওয়েট সবথেকে বেশি । সেটাই আমাদের কে প্রিন্ট করেত হবে ।  যদি কোন রাস্তা না থাকে তবে no path প্রিন্ট করতে হবে ।  কোড : হ্যাপি কোডিং :)

আমাদের কে গ্রফল্যান্ডের শহরগুলির যে co-ordinate দেয়া থাকবে  তাদের সবগুলি থেকে সবগুলির দূরত্ব বের করে সেটা কে ওয়েট ধরে একটা গ্রাফ বানাতে হবে ।  এই গ্রাফ থেকে MST বের করেত  হবে ।  আমাদের মূল গ্রাফ থেকে MST বের করার সময় যখন প্রতিবার একটা করে নতুন এজ নিব তখন চেক করতে হবে নতুন এজটার ওয়েট আমাদের Threshold ( r )  থেকে বড় কি না ?  যদি সেটা r থেকে বড় হয় তবে সেই এজটা ওয়েট rail roads extension এ যোগ করতে হবে । আর যদি সেটা r থেকে ছোট হয় তবে সেটা state roads extension এ যোগ করতে হবে ।  মোট states সংখ্যা = mst তে  মোট node সংখ্যা - মোট এজ সংখ্যা [ rail road এজ বাদে ]  প্রিন্ট Extension rounded to the nearest integer ;)  কোড :  হ্যাপি কোডিং :D