At Coder Educational DP-N | DP Series(Episode-22)

-

 Problem Description Click here

এটি ইন্টারভাল ডিপির আরো একটি প্রব্লেম। 

Problem: একটি সারিতে তোমাকে n টি Slime দেয়া আছে। এবং তাদের সাইজের অ্যারে a[n] দেয়া আছে। এখন তোমাকে সবগুলো Slime কম্বাইন করে একটি বড় Slime তৈরী করতে হবে। দুটি Slime শুধুমাত্র তখনই কম্বাইন করা যাবে যখন তারা পাশাপাশি অবস্থিত হবে। এবং দুটি Slime এর কস্ট X এবং Y হলে তাদেরকে কম্বাইন করার কস্ট হবে X+Y।

বলতে হবে, সর্বনিম্ন কত কস্টে সবগুলো Slime কম্বাইন করা যায়? 


Recursive Solution:

১) আমরা প্রব্লেমটিকে একটু উল্টোভাবে চিন্তা করি। অর্থাৎ, ধরে নেই শুরুতে সবগুলো Slime কম্বাইন করা আছে। আমাকে বের করতে হবে সবগুলো Slime আলাদা করার সর্বনিম্ন কস্ট। 

একটি Slime কে দুইভাগে ভাগ করার কস্ট হবে ঐ Slime এর মোট সাইজ।

২) স্টেট হবে দুটি।

স্টেট-১ঃ lft        (Starting position of this combined slime)

স্টেট-২ঃ rgt       (Ending position of this combined slime)

dp[lft][rgt] মানে হচ্ছে, ara[lft...rgt] সবগুলো Slime কম্বাইনড অবস্থায় আছে। তাদেরকে আলাদা করার কস্টই dp[lft][rgt]

৩) শুরুতে যদি আমরা ara র প্রিপিক্স সাম বের করে রাখি তাহলে ara[lft...rgt] Slime টি কে দুইভাগে ভাগ করার কস্ট হবে csum[rgt] - csum[lft-1]

এবং ara[lft...rgt] Slime টি কে আমরা lft পজিশন থেকে rgt পজিশনের আগ পর্যন্ত যেকোন জায়গায় কেটে দুইভাগ করতে পারি। এবং সম্ভাব্য সকল পজিশনের জন্য ট্রাই করে কস্ট মিনিমাইজ করবো। 



Iterative Solution:

ইতোপূর্বে আমরা ইন্টারভাল ডিপির একটি প্রব্লেম দেখেছি। এবং আমরা জানি, ইন্টারভাল ডিপির প্রব্লেমগুলো ছোট ছোট সাব-অ্যারের জন্য সলভ করে সেগুলো কম্বাইন করে বড় সাব-অ্যারের জন্য রেজাল্ট বের করি। 

এবং এই প্রব্লেম সলভ করার লজিক অলরেডি উপরে আলোচনা করে এসেছি। এবার কোড দেখা যাকঃ



Click here to read next episode

Happy Coding

Comments

Post a Comment

Trending Post

At Coder Educational DP-A | DP Series(Episode-1)

-
কিছু কথাঃ DP Series এ আমি মূলত  At Coder Educational DP  কন্টেস্টের প্রব্লেমগুলো নিয়ে আলোচনা করবো এবং সেই সাথে ডিপি সল্যুশন প্রিন্ট, ডিপি অপটিমাইজেশনসহ আরো কিছু বিষয় নিয়ে আলোচনা করবো।  এই সিরিজ টি পড়া শুরু করার আগে সবার ব্যাসিক ডিপি সম্পর্কে ধারণা থাকা আবশ্যক।  এজন্য  শাফায়েতের ব্লগ  থেকে ডাইনামিক প্রোগ্রামিং এর সবগুলো পর্ব পড়ে নেয়ার জন্য অনুরোধ করছি।  Problem Description  here Problem: প্রব্লেমটিতে বলা হয়েছে, আমাদেরকে n টি পাথর দেয়া থাকবে। এবং প্রতিটি পাথরের উচ্চতা দেয়া থাকবে।  একটি ব্যাঙ শুরুতে ১নম্বর পাথরে আছে। ব্যাঙ টি একঘর অথবা দুইঘর জাম্প করতে পারে। অর্থাৎ, i তম পাথর থেকে i+1 or i+2 তম পাথরে যেতে পারে। ith থেকে jth পাথরে যেতে তাকে দুইটি স্টোনের উচ্চতার পার্থক্যের সমান টাকা খরচ করতে হয়।  বের করতে হবে n তম পাথরে পৌঁছাতে তাকে সর্বনিম্ন কত খরচ করতে হবে?  Recursive Solution: ১) এই প্রব্লেমের জন্য আমাদের কয়টি স্টেট লাগবে? ভালোভাবে লক্ষ্য করলে বুঝবে শুধুমাত্র পজিশন ই স্টেট হিসেবে রাখা যথেষ্ট।  ২) এরপর, প্রতি পজিশন থেকে আমি একবার একঘর জাম্প করে দেখবো কত খরচ হয়। তারপর, যদি সম্ভব হয় দুইঘর
Read more

DP Optimization (Part-1) | DP Series(Episode-15)

-
 এই পর্বে আমরা মূলত ডিপি তে মেমোরি অপ্টিমাইজেশন কিভাবে করে সেটা দেখবো।  প্রব্লেম-১ঃ  এটি সাধারণ একটি ন্যাপস্যাক প্রব্লেম যেখানে তোমাকে n <= 500 টি জিনিস দেয়া থাকবে। ন্যাপস্যাকের সর্বোচ্চ সাইজ 2*10^6, প্রতিটি জিনিসের মূল্য v[i] <= 10^7, প্রতিটি জিনিসের ওজন wt[i] <= 10^7। এমনভাবে ন্যাপস্যাক এ আইটেমগুলো নিতে হবে যাতে সর্বোচ্চ মূল্যের জিনিস নেয়া যায়।  সাধারণ ন্যাপস্যাকের কোডটি দেখতে অনেকটা এরকমঃ  কিন্তু, উপরোল্লিখিত সমস্যার সমাধান না এই সল্যুশন! কারণ তুমি 500*2000000 সাইজের অ্যারে ই ডিক্লেয়ার করতে পারবা না! তার মানে আমাদের মূল সমস্যা হচ্ছে মেমোরি!  উপরের কোডের ১৬ নম্বর লাইনটা ভালো করে দেখো তো। আমি যখন ith to nth আইটেম কনসিডার করে কোন ওয়েট বানাতে চাচ্ছি তখন আমার জানা দরকার (i+1)th to nth আইটেম কনসিডার করে ঐ ওয়েট বানানো যায় সর্বোচ্চ কত লাভে। আমার কিন্তু তখন (i+2)th, (i+3)th,.... এসব সারির ভ্যালুগুলো জানার দরকার পড়ে না!   সবশেষে, আমার জানা দরকার 1st to nth আইটেম কনসিডার করে কোন ওয়েট বানানো যায় সর্বোচ্চ কত লাভে! তাহলে, i যদি জোড় হয় তখন (i+1) হবে বিজোড়। i যদি বিজোড় হয় তখন (i+1) হবে জোড়
Read more