Data Structure
  • টাইম এন্ড স্পেস কমপ্লেক্সিটি
    • সূচনা
    • টাইম কমপ্লেক্সিটি
    • O(N) টাইম কমপ্লেক্সিটি
    • O(logN) টাইম কমপ্লেক্সিটি
    • O(sqrt(N)) টাইম কমপ্লেক্সিটি
    • টাইম কমপ্লেক্সিটির কিছু উদাহরন
    • টাইম কমপ্লেক্সিটি থেকে টাইম ক্যালকুলেট করা
    • স্পেস কমপ্লেক্সিটি
  • মডিউল ২ঃ STL Vector
    • ২-০ঃ সূচনা
    • ২-১ঃ ভেক্টর ইনিশিয়ালাইজেশন এবং কন্সট্রাক্টর
    • ২-২ঃ ভেক্টর ক্যাপাসিটি ফাংশন
    • ২-৩ঃ ভেক্টর মডিফাইয়ার ফাংশন -১
    • ২-৪ঃ ভেক্টর মডিফাইয়ার ফাংশন -২
    • ২-৫ঃ ভেক্টর এক্সেস এবং ইটারেটর
    • ২-৬ঃ ভেক্টরে ইনপুট নেয়া
    • ২-৭ঃ স্ট্রিং এর ভেক্টর
  • Prefix Sum and Binary Search
    • সূচনা
    • Range Sum Query (Codeforces)
    • Prefix Sum পরিচিতি
    • Prefix sum ইমপ্লিমেন্টেশন
    • Binary Search (Codeforces)
    • বাইনারি সার্চ পরিচিতি
    • বাইনারি সার্চ ইমপ্লিমেন্টেশন
  • মডিউল ৫ঃ Singly Linked List
    • ৫-০ঃ সূচনা
    • ৫-১ঃ Linked List কেন?
    • ৫-২ঃ Linked List কেন? (পার্ট ২)
    • ৫-৩ঃ Create a Node
    • ৫-৪ঃ Constructor of Node
    • ৫-৫ঃ Dynamic Node
    • ৫-৬ঃ Singly Linked List কিভাবে তৈরি হয়
    • ৫-৭ঃ Printing Singly Linked List
    • ৫-৮ঃ Printing Singly Linked List (Animated)
  • মডিউল ৬ঃ Singly Linked List Operation
    • ৬-০ঃ সূচনা
    • ৬-১ঃ পয়েন্টারের রেফারেন্স
    • ৬-২ঃ Tail এ ভ্যালু Insertion
    • ৬-৩ঃ যেকোন পজিশনে ভ্যালু Insertion
    • ৬-৪ঃ Head এ ভ্যালু Insertion
    • ৬-৫ঃ যেকোন পজিশনের ভ্যালু Deletion
    • ৬-৬ঃ Head ডিলিট
    • ৬-৭ঃ Error Handling
    • ৬-৮ঃ Singly Linked List এ ইনপুট
  • মডিউল ৭ঃ Singly Linked List recap
    • ৭-০ঃ সূচনা
    • ৭-১ঃ Singly Linked List recap
    • ৭-২ঃ Insert at Singly Linked List Recap
    • ৭-৩ঃ Insert at Head and Tail at Singly Linked List Recap
    • ৭-৪ঃ Delete from Singly Linked List Recap
    • ৭-৫ঃ Delete Head from Singly Linked List Recap
    • ৭-৬ঃ Take Singly Linked List Input Recap
    • ৭-৭ঃ Printing Singly Linked List in Reverse
    • ৭-৮ঃ Sort Singly Linked List
    • ৭-বোনাসঃ Singly Linked list all operations complexity analysis
  • মডিউল ৯: Doubly Linked List
    • ৯-০ঃ সূচনা
    • ৯ -১ঃ Doubly Linked List
    • ৯-২ঃ Doubly Linked List দেখতে কেমন?
    • ৯-৩ঃ Doubly Linked List এর যেকোনো position এ value insert
    • ৯-৪ঃ Insert at Head and Tail in Doubly Linked List
    • ৯-৫ঃ Insert Operation on Doubly Linked List Animated
    • ৯-৬ঃ Delete Operations on Doubly Linked List
    • ৯-৭ঃ Complexity Analysis
    • মডিউল ৯-৮ঃ Doubly Linked List এ input নেয়া
  • মডিউল ১০: STL List and Cycle Detection
    • ১০-০ঃ সূচনা
    • ১০-১ঃ List Constructors
    • ১০-২ঃ List Capacity Functions
    • ১০-৩ঃ List Modifiers Functions
    • ১০-৪ঃ List Operations and Access Related Function
    • ১০-৫ , ১০-৬ঃ Reverse a Singly Linked List
    • ১০-৭ঃ Reverse a Doubly Linked List
    • ১০-৮ঃ Detect Cycle in Singly Linked List
  • মডিউল ১১ঃ Problem Solving using Linked list
    • মডিউল ১১-০ঃ সূচনা
    • মডিউল ১১-১ঃ Middle of the Linked List
    • মডিউল ১১-২ঃ Linked List Cycle
    • মডিউল ১১-৩ঃ Remove Duplicate from Sorted List
    • মডিউল ১১-৪ঃ Reverse Linked List
    • মডিউল ১১-৫ঃ Palindrome Linked List
    • মডিউল ১১-৬ঃ Delete Node in a Linked List
  • Module 13: Stack Implementation and STL
    • মডিউল ১৩-০ঃ সূচনা
    • মডিউল ১৩-১ঃ What is stack (animation)
    • মডিউল ১৩-২,৩ঃ What is stack
    • মডিউল ১৩- ৪,৫ঃ Stack Implement using Array
    • মডিউল ১৩-৬ঃ Stack Implement using List
    • মডিউল ১৩-৭ঃ Stack Implement using Doubly Linked List
    • মডিউল ১৩-৮ঃ STL Stack
  • মডিউল ১৪ঃ Queue Implmentation and STL
    • ১৪-০ঃ সূচনা
    • ১৪-১,১৪-২ঃ Queue কী এবং Queue এর কিছু বাস্তব উদাহরণ
    • ১৪-৩ঃ Singly Linked List এর সাহায্যে Queue তৈরি করা
    • ১৪-৪ঃ Doubly Linked List এর সাহায্যে Queue তৈরি করা
    • ১৪-৫ঃ STL List এর সাহায্যে Queue তৈরি করা
    • ১৪-৬ঃ Queue এর STL লাইব্রেরি
    • ১৪-৭ঃImplement Stack using Queue (Leetcode)
    • ১৪-৮ঃ Implement Queue using Stacks (Leetcode)
  • মডিউল ১৫ঃ Problem Solving using Stack & Queue
    • মডিউল ১৫-০ঃ সূচনা
    • মডিউল ১৫-১ঃ Valid Parentheses (Leetcode)
    • মডিউল ১৫-২ঃ Backspace String Compare (Leetcode)
    • মডিউল ১৫-৩ঃ Insert Element At Bottom of Stack (CodingNinjas)
    • মডিউল ১৫-৪ঃ Maximum Equal Stack Sum (CodingNinjas)
    • মডিউল ১৫-৫ঃ Reversing a Queue (CodingNinjas)
    • মডিউল ১৫-৬ঃ Reverse Stack Using Recursion (CodingNinjas)
  • মডিউল ১৭: Binary Tree Implementation
    • মডিউল ১৭-০ঃ সূচনা
    • মডিউল ১৭-১ঃ Discussion about Tree Data Structure
    • মডিউল ১৭-৩ঃ Discussion about Binary Tree
    • মডিউল ১৭- ৪ঃ Create a Binary Tree
    • মডিউল ১৭-৫ঃ Pre Order Traversal of Binary Tree
    • মডিউল ১৭-৭ঃ Post Order Traversal of Binary Tree
    • মডিউল ১৭-৮ঃ In Order Traversal of Binary Tree
  • মডিউল ১৮ঃ Operations On Binary Tree
    • ১৮-০ঃ সূচনা
    • ১৮-১ঃ Level Order Traversal of Binary Tree থিওরি
    • ১৮-২ঃ Level Order Traversal of Binary Tree ইমপ্লিমেন্টেশন
    • ১৮-৩ঃ Binary Tree Input থিওরি
    • ১৮-৪ঃ Binary Tree Input ইমপ্লিমেন্টেশন
    • ১৮-৫ঃ Count Number of Nodes of a Binary Tree
    • ১৮-৬ঃ Count Number of Leaf Nodes of a Binary Tree
    • মডিউল ১৮-৭ঃGet the Maximum Height of a Binary Tree
  • মডিউল ১৯ঃ Problem Solving using Binary Tree
    • মডিউল ১৯-০ঃ সূচনা
    • মডিউল ১৯-১ঃ Is Node Present (Coding Ninjas)
    • মডিউল ১৯-২ঃ STL Pair, Node Level (Coding Ninjas)
    • মডিউল ১৯-৩ঃ Left View Of a Binary Tree (Coding Ninjas)
    • মডিউল ১৯-৪ঃ Diameter Of Binary Tree (Coding Ninjas)
    • মডিউল ১৯-৫ঃ Special Binary Tree (Coding Ninjas)
    • মডিউল ১৯-৬ঃ Reverse Level Order Traversal (Coding Ninjas)
  • মডিউল ২১ঃ Binary Search Tree Implementation
    • মডিউল ২১-০ঃ সূচনা
    • মডিউল ১৭-১ঃ What is BST
    • মডিউল ২১-২ঃ How to Handle Duplicate in BST
    • মডিউল ২১-৩ঃ Search in BST
    • মডিউল ২১-৫ঃ Insert in BST
    • মডিউল ২১-৭ঃ Convert Array to BST
  • মডিউল ২২ঃ Heap Implmentation
    • ২২-০ঃ সূচনা
    • ২২-১ঃ Complete Binary Tree কী
    • ২২-২ঃ Complete Binary Tree এর Array Representation
    • ২২-৩ঃ Heap কী
    • ২২-৪ঃ Heap এ Insertion এর থিওরি
    • ২২-৫ঃ Heap এ Insertion ইমপ্লিমেন্টেশন
    • ২২-৬ঃ Heap এ Deletion থিওরি
    • ২২-৭ঃ Heap এ Deletion ইমপ্লিমেন্টেশন
  • মডিউল ২৩ঃ STL Priority Queue, Map and Set
    • মডিউল ২৩-০ঃ সূচনা
    • মডিউল ২৩-১ঃ Priority Queue কি?
    • মডিউল ২৩-২ঃ কিভাবে STL Priority Queue কাজ করে
    • মডিউল ২৩-৩ঃ Custom Compare Class for Priority Queue
    • মডিউল ২৩-৪ঃ map কি?
    • মডিউল ২৩-৫ঃ কিভাবে STL map কাজ করে
    • মডিউল ২৩-৬ঃ Count Words in a String using Map
    • মডিউল ২৩-৭ঃ কিভাবে STL set কাজ করে
Powered by GitBook
On this page
  1. মডিউল ১৮ঃ Operations On Binary Tree

মডিউল ১৮-৭ঃGet the Maximum Height of a Binary Tree

গত মডিউল গুলোতে আমরা দেখেছি কিভাবে Recursion এর সাহায্যে কোনো বাইনারী ট্রি এর Node এর কাউন্ট , কয়টি Leaf Node আছে তার কাউন্ট বের করা শিখেছি। Guess what ? এই প্রবলেম সল্ভ করার জন্য ও আমরা ঠিক একই ভাবে Recursive ওয়ে তে চিন্তা করে খুব সহজে সমস্যাটি সমাধান করে নিতে পারবো।

প্রথমে জেনে নেয়া যাক , কোনো একটি Binary Tree এর Maximum height কাকে বলে।

Root হতে সবচেয়ে দূরের Node এর মাঝে যত সংখ্যক Node আছে তাকে ঐ Binary Tree এর Maximum Node বলা হয়ে থাকে।

এখন দেখে নেয়া যাক , কীভাবে আমরা Recursive ওয়ে তে প্রবলেম টি চিন্তা করতে পারি

আমরা এমন একটি ফাংশন তৈরি করবো যেখানে আমরা একটি Binary Tree এর Root Node পাস করলে , ঐ ফাংশন টি আমাদের ঐ Binary Tree এর Maximum Height টি বের করে দিবে। এখন আমাদের কাজ হবে ঠিক ভাবে এই ভাবনা টা কে কাজে লাগানো এবং একটি Proper base case সেট করা

  • প্রথমত , আমরা যদি Binary Tree এর Node টি ফাংশনে পাস করি , এবং Root যদি নিজেই Null হয় তবে আমরা বলতে পারি এই Binary Tree তে কোনো Node নেই , এবং এই Binary Tree এর Maximum Height। এক্ষেত্রে ০ রিটার্ন হবে। ( Base Case )

  • যদি উপরের কোনোটি সত্যি না হয় তবে দেখার বিষয় হলো তার Left Subtree এর Maximum Height কত এবং তার Right Subtree তে Maximum Height কত ।

  • যেহেতু আমরা আমাদের ফাংশন কে এমন ভাবে ডিজাইন করেছি , তাকে একটি Root Node দেয়া হলে সে আমাকে ঐ Binary Tree এর Maximum Height কত তা বের করে দিবে , তাই আমরা নতুন করে আর ফাংশন না লিখে Left subtree এর Root Node একই ফাংশনে pass করে ঐ Subtree এর Maximum Height বের করে নিতে পারবো। এক্ষেত্রে Left subtree এর Root যা হলো Main Root এর Left child টি থেকে যে Tree উৎপন্ন হয়েছে , তাকে আমরা একটি Subtree বলতেছি .

  • Right subtree এর Maximum Height কতো তা বের করার জন্য আমরা একইভাবে আমাদের কাউন্ট করার ফাংশনটির হেল্প নিবো এবং তাকে Right subtree এর Root Node টি পাস করলে আমরা ঐ Subtree এর Maximum Height টি বের করে দিবে । এক্ষেত্রে Right subtree এর Root যা আসলে Main Root এর Right child টি থেকে যে Tree উৎপন্ন হয়েছে , তাকে আমরা একটি Subtree বলতেছি .

  • সবশেষে যেহেতু আমাকে Maximum Height টি বের করতে হবে , আমি Left subtree এর Maximum Height এবং Right subtree এর Maximum Height টি কম্পেয়ার করে দেখবো কোনটি Maximum তার সাথে ১ যোগ করে তা রিটার্ন করবো। ১ যোগ করার কারণে Root Node এর জন্য পুরো Tree এর Maximum Height এ একটি Node বাড়বে।

আসেন এইবার কোডটি দেখে নেয়া যাক Code:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
class Node
{
public:
    int val;
    Node *left;
    Node *right;
    Node(int val)
    {
        this->val = val;
        this->left = NULL;
        this->right = NULL;
    }
};

// বাইনারী ট্রি ইনপুট নেয়ার কোড যা গত পেজে ব্যাখ্যা করা হয়েছে। 
Node *input_tree()
{
    int val;
    cin >> val;
    Node *root;
    if (val == -1)
        root = NULL;
    else
        root = new Node(val);
    queue<Node *> q;
    if (root)
        q.push(root);
    while (!q.empty())
    {
    
        Node *p = q.front();
        q.pop();

       
        int l, r;
        cin >> l >> r;
        Node *myLeft;
        Node *myRight;
        if (l == -1)
            myLeft = NULL;
        else
            myLeft = new Node(l);
        if (r == -1)
            myRight = NULL;
        else
            myRight = new Node(r);

        p->left = myLeft;
        p->right = myRight;

        
        if (p->left)
            q.push(p->left);
        if (p->right)
            q.push(p->right);
    }
    return root;
}

// এই ফাংশনটিতে কোনো একটি Binary Tree এর Root Node দেয়া হলে তা ঐ Binary Tree এর Maximum Height Return করে  
int maxHeight(Node *root)
{ 
   // Tree টি খালি হলে তার Maximum Height ০ হবে 
    if (root == NULL)
        return 0;
    int l = maxHeight(root->left); // Left subtree এর Maximum Height কত তা maxHeight ফাংশনের মাধ্যমে বের  করা হচ্ছে
    // এই ক্ষেত্রে Left subtree এর Root হলো current root Node এর left child
    int r = maxHeight(root->right);// Right subtree এর Maximum Height কত তা maxHeight ফাংশনের মাধ্যমে বের  করা হচ্ছে
    // এই ক্ষেত্রে Right subtree এর Root হলো current root Node এর right child
   
    return max(l, r) + 1; // এরপর left এবং right এর মধ্যে compare করে max height টি নিবো এবং তার সাথে ১ যোগ করে Return করে দিবো। 
}
int main()
{
    Node *root = input_tree();
    cout << maxHeight(root) << endl;
    return 0;
}

Previous১৮-৬ঃ Count Number of Leaf Nodes of a Binary TreeNextমডিউল ১৯ঃ Problem Solving using Binary Tree

Last updated 9 months ago