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. Prefix Sum and Binary Search

Binary Search (Codeforces)

PreviousPrefix sum ইমপ্লিমেন্টেশনNextবাইনারি সার্চ পরিচিতি

Last updated 1 year ago

Problem Link :

Question Analysis :

প্রবলেমে বলা হয়েছে আপনাকে দুইটি নাম্বার N এবং Q দেয়া হবে। একটি N সাইজের এরে দেয়া হবে। এরপর থেকে Q সংখ্যক কুয়েরি জিজ্ঞেস করা হবে যেখানে প্রত্যেকটি কুয়েরি তে একটি ভ্যালু দেয়া থাকবে X . আপনার প্রত্যেকটি কুয়েরি এর জন্য উত্তর দিতে হবে , উক্ত এরেটি্র মধ্যে X ভ্যালুটি আছে কিনা ।

Example Analysis : আমরা Example টি নিয়ে আলোচনা করবো।

Array
1
5
4
3
2

Index

0
1
2
3

4

এখানে কুয়েরি গুলা হলোঃ প্রথম কুয়েরি -> X = 5 , অর্থাৎ 5 এই এরে এর মধ্যে আছে কিনা তা উত্তর দিতে বলা হয়েছে। এই এরে এর 1 নাম্বার ইনডেক্স এ ভ্যালু 5 আছে। তাই এর উত্তর হলো found.

দ্বিতীয় কুয়েরি -> X = 3 , অর্থাৎ 3 ভ্যালুটি এই এরে এর মধ্যে আছে কিনা তা উত্তর দিতে বলা হয়েছে। এই এরে এর 3 নাম্বার ইনডেক্স এ ভ্যালু 3 আছে। তাই এর উত্তর হলো found.

তৃতীয় কুয়েরি -> X = 6 , অর্থাৎ 6 ভ্যালুটি এই এরে এর মধ্যে আছে কিনা তা উত্তর দিতে বলা হয়েছে। এই এরে এর কোন ইন্ডেক্সে ভ্যালু 6 নেই। তাই এর উত্তর হলো not found.

Naive approach :

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{

    int N, Q;
    cin >> N >> Q;

    int array[N];

    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        cin >> array[i];
    }

    for (int i = 0; i < Q; i++) // O (Q) 
    {

        int X;
        cin >> X;

        int flag = 0;

        for (int j = 0; j < N; j++) // O (N) 
        {

            if (array[j] == X)
            {

                flag = 1;
            }
        }

        if (flag)
            cout << "found" << endl;
        else
            cout << "not found" << endl;
    } // O (Q*N) 
}

আমরা প্রতিটি কুয়েরি এর জন্য একটি লুপ চালাচ্ছি যার কমপ্লেক্সিটি হবে O (Q) এবং কোন ভ্যালু টা খুজতে হবে তা ইনপুট এ নিচ্ছি । এরপর ঐ লুপের এরে টির প্রত্যেকটি এলিমেন্টে লুপের সাহায্যে যেয়ে দেখবো যে আমাদের টার্গেট ভ্যালু এর সাথে মিলছে কিনা। এবং এরের সাইজ যেহেতু N তাই আমাদের প্রত্যেকটি কুয়েরি তে worst case এ পুরো এরেটি খুজে দেখতে হবে , তাই ভিতরের লুপের কমপ্লেক্সিটি O(N) , তাই এই কোডের overall টাইম কমপ্লেক্সিটি হলো O(Q*N).

এখন প্রবলেমের constraints এ N এবং Q এর মান ম্যাক্সিমাম 10^5 পর্যন্ত হতে পারে। সুতারাং worst case এ আমাদের O(Q*N) কমপ্লেক্সিটি এর কোড (10^5 * 10^5) টি = 10^10 অপারেশন করবে। এবং যেহেতু আমরা জানি 1sec e ম্যাক্সিমাম 10^8 টি অপারেশন করা যায় , তাই এই কোড এক সেকেন্ড এ পাস করবে না এবং TIME LIMIT EXCEEDED হবে।

সুতারাং আমাদের এই কোড টি আরও অপটিমাইজ করতে হবে। নেক্সট পেইজে আমরা এই বিষয় সম্পর্কে জানবো।

https://codeforces.com/group/MWSDmqGsZm/contest/219774/problem/Z