উদাহরণ সহ জাভাতে মিন হিপ

আমরা শুরু করার আগে, এটা ধরে নেওয়া হয় যে আপনি একটি বাইনারি ট্রি সম্পর্কে জানেন (একটি বাইনারি ট্রিতে, প্রতিটি নোড তার বাম সাবট্রির সমস্ত কীগুলির চেয়ে বড় এবং ডান সাবট্রিতে থাকা সমস্ত কীগুলির চেয়ে কম একটি কী সংরক্ষণ করে ) । যেখানে, একটি বাইনারি হিপ হল একটি সম্পূর্ণ বাইনারি ট্রি যা হয় মিন-হিপ বা ম্যাক্স-হিপ অর্ডারিং সম্পত্তিকে সন্তুষ্ট করে।. আপনি যদি এই ধারণাগুলির সাথে পরিচিত না হন তবে আমরা আপনাকে এগুলিকে পূর্বশর্ত হিসাবে বোঝার পরামর্শ দিই৷ অনেক নবীন প্রোগ্রামার হিপস, মিন হিপস এবং অগ্রাধিকার সারিগুলির ধারণার সাথে লড়াই করতে পারে। এই পোস্টে আমরা একটি গভীর ডুব দিয়ে দেখব যে কীভাবে স্তূপগুলি মিন-হ্যাপগুলি থেকে আলাদা এবং কীভাবে আমরা সর্বনিম্ন হিপগুলি বাস্তবায়নের জন্য অগ্রাধিকার সারিগুলি ব্যবহার করতে পারি।

একটি মিন হিপ কি?

একটি মিন-হ্যাপের বৈশিষ্ট্য রয়েছে যে 'n' স্তরের প্রতিটি নোড একটি মান সঞ্চয় করে যা 'n+1' স্তরে তার বাচ্চাদের তুলনায় কম বা সমান। যেহেতু মূলের তার বাচ্চাদের থেকে কম বা সমান মান রয়েছে, যার ফলস্বরূপ তাদের বাচ্চাদের চেয়ে কম বা সমান মান রয়েছে, মূল গাছে ন্যূনতম সমস্ত মান সঞ্চয় করে।

উদাহরণ

চিত্র 1: একটি সাধারণ মিনিট গাদা মনে রাখবেন যে একটি নোডের মান এবং তার ভাইবোনের মধ্যে মিন-হ্যাপ বা ম্যাক্স-হিপের মধ্যে কোনও প্রয়োজনীয় সম্পর্ক নেই। উদাহরণস্বরূপ, এটা সম্ভব যে রুটের বাম সাবট্রির সমস্ত নোডের মান ডান সাবট্রির প্রতিটি নোডের মানের থেকে বেশি। চিত্র 2: বাম চাইল্ড নোড > ডান চাইল্ড নোড সহ মিন হিপ

জাভাতে মিন হিপের প্রতিনিধিত্ব

একটি মিন হিপ প্রতিনিধিত্ব করার জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত ডেটা স্ট্রাকচার হল একটি সাধারণ অ্যারে। একজন শিক্ষানবিশ হিসাবে আপনাকে একটি "অ্যারে" কে "মিন-হ্যাপ" এর সাথে বিভ্রান্ত করার দরকার নেই। আপনি এটি দেখতে পারেন যে, একটি মিন-হিপের নোড/এলিমেন্টের মান একটি অ্যারেতে সংরক্ষণ করা হয় । ঠিক যেমন জাভাতে একটি " ট্রি " সংরক্ষণ করার জন্য আমাদের কাছে কোনও ডেটা স্ট্রাকচার নেই এবং আমরা এটির জন্য একটি "নোড" তৈরি করি, বা যেভাবে আমরা একটি " গ্রাফ " সংরক্ষণ করতে "মানচিত্র " ব্যবহার করি। চিত্র 3: চিত্র 2-এ হিপের অ্যারে উপস্থাপনা নিম্নলিখিত সূত্রগুলি ব্যবহার করে আপনি কীভাবে কেবল পিতামাতা, ডান বা বাম চাইল্ড নোডগুলি অ্যাক্সেস করতে পারেন তা আমরা প্রদর্শন করতে যাচ্ছি।

• ধরুন minHeap[] হল একটি পূর্ণসংখ্যা অ্যারে যার রুট ইনডেক্স “ i = 0; ”
• minHeap[(i - 1) / 2] প্যারেন্ট নোড প্রদান করে।
• minHeap[(i * 2) + 2] ডান চাইল্ড নোড প্রদান করে।
• minHeap[(i * 2) + 1] বাম চাইল্ড নোড প্রদান করে।

উপরে প্রদত্ত চিত্র # 2 বিবেচনা করলে, রুটের মান (প্যারেন্ট) = 3, বাম চাইল্ড নোড 13 এবং ডান চাইল্ড নোড = 7।

জাভাতে মিন হিপের বাস্তবায়ন - অ্যারে ব্যবহার করা

চলুন অ্যারে ব্যবহার করে Heaps-এর বেসিক ইমপ্লিমেন্টেশনের দিকে তাকাই, যেখানে এলিমেন্টের বর্তমান অবস্থান হিসেবে সূচক যুক্ত করা হবে এবং অ্যারের মোট সাইজ হিসাবে সাইজ।

import java.util.Arrays;
public class MinHeap 
{
	private int[] Heap;
	private int index;
	private int size;

	public MinHeap(int size) {
		this.size = size;
		this.index = 0;
		Heap = new int[size];
	}

	private int parent(int i) {
		return (i - 1) / 2;
	}

	private int leftChild(int i) {
		return (i * 2) + 1;
	}

	private int rightChild(int i) {
		return (i * 2) + 2;
	}

	private boolean isLeaf(int i) {
		if (rightChild(i) >= size || leftChild(i) >= size) {
			return true;
		}
		return false;
	}

	public void insert(int element) {
		if (index >= size) {
			return;
		}
		Heap[index] = element;
		int current = index;

		while (Heap[current] < Heap[parent(current)]) {
			swap(current, parent(current));
			current = parent(current);
		}
		index++;
	}

	// removes and returns the minimum element from the heap
	public int remove() {
     // since its a min heap, so root = minimum
		int popped = Heap[0]; 
		Heap[0] = Heap[--index];
		minHeapify(0);
		return popped;
	}

	// heapify the node at i
	private void minHeapify(int i) {
	// If the node is a non-leaf node and any of its child is smaller
		if (!isLeaf(i)) {
			if (Heap[i] > Heap[leftChild(i)] || 
                  Heap[i] > Heap[rightChild(i)]) {
				if (Heap[leftChild(i)] < Heap[rightChild(i)]) {
					swap(i, leftChild(i));
					minHeapify(leftChild(i));
				} else {
					swap(i, rightChild(i));
					minHeapify(rightChild(i));
				}
			}
		}
	}

	// builds the min-heap using the minHeapify
	public void minHeap() {
		for (int i = (index - 1 / 2); i >= 1; i--) {
			minHeapify(i);
		}
	}

     // Function to print the contents of the heap
	public void printHeap() {
		for (int i = 0; i < (index / 2); i++) {
			System.out.print("Parent : " + Heap[i]);
			if (leftChild(i) < index)
				System.out.print(" Left : " + Heap[leftChild(i)]);
			if (rightChild(i) < index)
				System.out.print(" Right :" + Heap[rightChild(i)]);
			System.out.println();
		}
	}
	// swaps two nodes of the heap
	private void swap(int x, int y) {
		int tmp;
		tmp = Heap[x];
		Heap[x] = Heap[y];
		Heap[y] = tmp;
	}
	public static void main(String[] arg) 
      {
	    MinHeap minHeap = new MinHeap(7);
	    minHeap.insert(3);
	    minHeap.insert(13);
	    minHeap.insert(7);
          minHeap.insert(16);
	    minHeap.insert(21);
	    minHeap.insert(12);
	    minHeap.insert(9);
	    minHeap.minHeap();

	   System.out.println("The Min Heap is : " + Arrays.toString(minHeap.Heap);
	   minHeap.printHeap();
	   System.out.println("\nThe Min Value is : " + minHeap.remove());
	   System.out.println("\nThe Min Heap is :"+ Arrays.toString(minHeap.Heap));
	   minHeap.printHeap();
	}
}

আউটপুট

অগ্রাধিকার সারি

একটি অগ্রাধিকার সারি হল একটি বিশেষ ধরনের সারি যেখানে প্রতিটি উপাদান একটি অগ্রাধিকারের সাথে যুক্ত থাকে এবং তার অগ্রাধিকার অনুযায়ী স্থাপন করা হয়। মিন হিপের সহজ বাস্তবায়নের জন্য, আমরা জাভা দ্বারা প্রদত্ত PriorityQueue ক্লাস java.util.PriorityQueue ব্যবহার করি। যদি প্রদত্ত উপাদানগুলিকে একটি অগ্রাধিকারে সাজানো/স্থাপিত করার কথা হয় তবে একটি অগ্রাধিকার সারি ব্যবহার করা হয়। একটি অগ্রাধিকার সারি একটি সাধারণ সারি থেকে আলাদা কারণ স্ট্যান্ডার্ড সারিগুলি ফার্স্ট-ইন-ফার্স্ট-আউট ( FIFO ) অ্যালগরিদম অনুসরণ করে, তবে কখনও কখনও সারির উপাদানগুলি অগ্রাধিকার অনুযায়ী প্রক্রিয়া করা প্রয়োজন, এজন্যই অগ্রাধিকার সারিটি ডিজাইন করা হয়েছে। যখন আপনি একটি অগ্রাধিকার সারিতে উপাদান যোগ করেন, তখন একটি মিন হিপ ডিফল্টরূপে নির্মিত হয়।

সাধারণ অপারেশন

আমরা বাস্তবায়নে এগিয়ে যাওয়ার আগে এখানে java.util.PriorityQueue- তে কয়েকটি সাধারণ অপারেশন রয়েছে যা আপনাকে জানতে হবে।

• add(int element) একটি অগ্রাধিকার সারিতে নির্দিষ্ট উপাদান সন্নিবেশ করায়।
• remove(int element) এই সারি থেকে নির্দিষ্ট উপাদানের একটি একক উদাহরণ সরিয়ে দেয়, যদি এটি উপস্থিত থাকে।
• peek() পুনরুদ্ধার করে, কিন্তু অপসারণ করে না, এই সারির প্রধান, অথবা সারিতে খালি থাকলে নাল ফেরত দেয়।
• poll() পুনরুদ্ধার করে এবং এই সারির মাথাটি সরিয়ে দেয়, অথবা যদি এই সারিটি খালি থাকে তবে নাল ফেরত দেয়।
• contains() "সত্য" প্রদান করে যদি এই সারিতে নির্দিষ্ট উপাদান থাকে।
• size() এই অগ্রাধিকার সারি/মিনহেপের উপাদানের সংখ্যা প্রদান করে।

অগ্রাধিকার সারি ব্যবহার করে জাভাতে মিন হিপ বাস্তবায়ন

এখানে আপনি কিভাবে জাভা দ্বারা অগ্রাধিকার সারি ক্লাস ব্যবহার করে একটি মিন হিপ বাস্তবায়ন করতে পারেন।

import java.util.*;

class MinHeapPriorityQueue {

	static PriorityQueue minHeap = new PriorityQueue();

	public static void view() {
		for (Integer x : minHeap) {
			System.out.print(x + " ");
		}
		System.out.println();
	}

	public static void main(String args[]) {
		// using "add" operation to insert elements
		minHeap.add(3);
		System.out.print("minHeap.add(3) = ");
		view();
		minHeap.add(13);
		minHeap.add(7);
		minHeap.add(16);
		minHeap.add(21);
		minHeap.add(12);
		minHeap.add(9);

		// printing Min-Heap
		System.out.print("minHeap.view() = ");
		view();

		// using "peek" method to view the head
		System.out.println("minHeap.peek() = " + minHeap.peek());

		// using "poll" method to remove and retrieve the head
		minHeap.poll();
		System.out.print("minHeap.poll() = ");
		view();

		// using "remove" method to remove specified element
		minHeap.remove(7);
		System.out.print("minHeap.remove(7) = ");
		view();

		// Check if an element is present using contains()
		boolean elementFound = minHeap.contains(11);
		System.out.println("minHeap.contains(11) = " + elementFound);
		elementFound = minHeap.contains(16);
		System.out.println("minHeap.contains(16) = " + elementFound);
	}
}

আউটপুট

উপসংহার

ধ্রুবক সময়ের মধ্যে উপাদানগুলির পুলে ক্ষুদ্রতম উপাদান পুনরুদ্ধার করতে মিন হিপগুলি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। এই ডেটা স্ট্রাকচারের প্রচুর অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, তবে আপনি এটি বাস্তবায়নের জন্য যেকোনো পদ্ধতি বেছে নিতে পারেন। বলাই বাহুল্য, এতে ভালো হওয়ার জন্য আপনাকে ধৈর্যের সাথে অনুশীলন করতে হবে। তাই আসুন আমাদের পেশীগুলিকে সচল করি এবং কাজ শুরু করি!