ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম শেখার সেরা উপায়

01 October 2023

1 min read

-----learn//

Introduction

আপনি হয়তো লোকমুখে শুনেছেন, “ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমে দক্ষ হওয়া গুরুত্বপূর্ণ ।“ কিন্তু আপনি কি কখনো ভেবে দেখেছেন কেন আপনার ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমের ভালো দখল থাকতে হবে?

ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম আমাদের রিয়েল-ওয়ার্ল্ড প্রবলেম সমাধান করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ওয়েবসাইট তৈরি করার সময়, আপনার ওয়েব পাইজগুলোর হায়ারার্কি পেতে আপনাকে একটি বাইনারি ট্রি ব্যবহার করতে হতে পারে।

কোম্পানিতে এর সর্বোচ্চ গুরুত্বের কারণে, ইঞ্জিনিয়ারিং পড়ুয়া স্টুডেন্ট এবং কর্মরত পেশাদাররা DSA এড়িয়ে যেতে পারেন না।

সৌভাগ্যবশত, শিক্ষার্থীরা তাদের সিনিয়র বা LinkedIn-এর মতো প্ল্যাটফর্ম থেকে, এমনকি জব-হান্টিং বা কর্মক্ষেত্রের বাস্তব জগতে প্রবেশের আগেই রিয়েলিটি চেক পেয়ে যায়। প্রায় প্রতিটি টেক-জায়ান্ট যেমন: Amazon , Google , Microsoft , এবং Adobe তে আবেদনকারীদের সমস্যা সমাধানের দক্ষতা এবং ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমের জ্ঞান মূল্যায়ন করতে একাধিক ইন্টারভিউয়ের আয়োজন করা হয়।

এর গুরুত্ব জানার পরে, আপনি ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম শেখার সর্বোত্তম উপায় খুঁজতে পারেন।

চিন্তা কোনো কারণ নেই; আজকের আর্টিকেলটি আপনার সমস্ত বিভ্রান্তি দূর করবে এবং ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম শেখার সর্বোত্তম উপায়ে আপনাকে গাইড করবে।

আপনার শেখাকে আরও এফিসিয়েন্ট এবং কনভেনিয়েন্ট করতে একটি স্ট্র্যাটেজিক পরিকল্পনা নিয়ে শুরু করা যাক।

Figure 1: How to Practice DSA? | Roadmap To Learn Data Structures DSA

1. Look Out for Best Resources (সেরা রিসোর্সগুলো খুঁজে বের করুন)

ইন্টারনেটের এই যুগে, আপনি পেইড বা আনপেইড ভিডিও লেকচার, টিউটোরিয়াল, আর্টিকেল, বই ইত্যাদির মতো অগণিত রিসোর্স খুঁজে পেতে পারেন। তবুও, প্রাসঙ্গিক উপাদান খুঁজে পাওয়া বেশ কঠিন কাজ।

নির্দেশনার অভাবে, শিক্ষার্থীরা প্রায়ই অপর্যাপ্ত লার্নিং রিসোর্সগুলোর সম্মুখীন হয় যা তাদের ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমে দক্ষ হতে সাহায্য তো করেই না, বরং তারা বিষয়টিতে তাদের আগ্রহ এবং কৌতূহলকে হত্যা করে।

অতএব, শিক্ষার্থীদের একটি নির্ভরযোগ্য প্ল্যাটফর্ম বেছে নেওয়া উচিত যেখানে তারা ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম শেখার জন্য ভিডিও লেকচার দেখতে পারে এবং ঘন ঘন বিরতির মধ্যে তাদের দক্ষতা মূল্যায়ন করতে পারে।

আপনি হয়তো বই কেনার কথা ভাবছেন, কিন্তু এই বইগুলো ডাটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদম শেখার সেরা উপায় নাও হতে পারে।

আমরা যত বেশি কোড লিখবো, তত বেশি শিখবো। তারপরও আপনি যদি কিছু ভালো রেফারেন্স বই খুঁজেন, তাহলে DSA-তে আপনার কনসেপ্ট আরো মজবুত করার জন্য এই পাঁচটি বই দেখতে পারেন।



2. Understand the fundamentals properly (ফান্ডামেন্টাল বিষয়গুলো সঠিকভাবে বুঝুন)

যদি কেউ আপনাকে জাপানি ভাষায় বক্তৃতা লিখতে বলে, কিন্তু আপনি জাপানি জানেন না তাহলে কী হবে। লিখতে পারবে তো? অবশ্যই না।

এখানেও তাই। সমস্যা নিয়ে কাজ শুরু করার জন্য, আপনাকে ফান্ডামেন্টাল কনসেপ্টগুলো আয়ত্ত করতে হবে।

সুতরাং, প্রাসঙ্গিক রিসোর্সগুলো সংগ্রহ করার পরে, বেসিক বিষয়গুলো দিয়ে শুরু করুন।

  • প্রতিটি ডেটা স্ট্রাকচার কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা শিখুন এবং আপনার পছন্দের যেকোনো প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ ব্যবহার করে তাদের হাতে কলমে প্রয়োগ করুন।

কোন প্রোগ্রামিং ভাষা বেছে নেবেন তা নিয়ে সন্দেহ আছে, এটি দেখুন

  • প্রতিটি ডেটা স্ট্রাকচার কীভাবে কাজ করে তার গভীর ধারণা অর্জন করে একটি শক্তিশালী ভিত্তি তৈরি করুন।
  • মাল্টিপল ইউজ কেস অনুযায়ী কোন ডাটা স্ট্রাকচার কিভাবে রিস্ট্রাকচার করতে হয় তা শিখুন।
  • টাইম এবং স্পেস কমপ্লেক্সিটির ধারণাটি বুঝুন ।
  • কলম এবং কাগজ দিয়ে কোড লেখার অভ্যাস করুন। এটি দীর্ঘমেয়াদে সাহায্য করবে- ইন্টারভিউ সহ।

নিচে ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমে একটি অর্ডার্ড লিস্ট দেওয়া হলো যা আপনাকে আয়ত্ত করতে হবে:

  • Array
  • Strings
  • Tuple and Sets
  • Lists and Two Dimensional Lists
  • HashMap and HashTable
  • Linked Lists
  • Stack and Queues
  • Recursion
  • Trees
  • Priority Queues
  • Graphs
  • Dynamic Programming
  • Trie

3. Increase your Problem-Solving Ability (আপনার সমস্যা-সমাধানের দক্ষতা বাড়ান)

প্রাসঙ্গিক রিসোর্সগুলো খোঁজার পর, আপনি DSA শিখেছেন। কিন্তু আমরা ‘ডেটা স্ট্রাকচার ভালো পারি’ এই কথাটা বলার আগে আমাদের যে সমস্যাগুলো সমাধান করতে হবে তার কী হবে?

একজনের সাধারণত প্রশ্ন থাকতে পারে যেমন "আমার কতটি প্রশ্ন অনুশীলন করতে হবে? একটি সমস্যা সমাধানে আমার কত সময় ইনভেস্ট করা উচিত?"

তো, আমাদের কাছে সেই সমস্ত স্ট্রাগলিং লার্নারদের জন্য একটি লাইন রয়েছে: “Focus on Quality over Quantity”. প্রথমে একটি ডেটা স্ট্রাকচার বেছে নিন এবং ১৫টি সহজ সমস্যা, তারপর ১০টি মিডিয়াম-লেভেলের সমস্যা এবং কমপক্ষে পাঁচটি কঠিন সমস্যা সমাধান করুন।

প্রশ্নের সংখ্যার উপর কোন সীমাবদ্ধতা নেই, তবে সহজ থেকে কঠিন সমস্যা দিকে লেভেল আপ করা আপনাকে আপনার কনসেপ্টগুলোকে শক্তিশালী করতে সাহায্য করবে। একবার আপনি প্রব্লেম সলভিং করা শুরু করলে, কিছু দিন আপনি সেগুলোকে একবারে সমাধান করতে পারবেন আর কিছু দিন আটকে যাবেন।

এইটা ব্যাপার না। কলম এবং কাগজ ব্যবহার করে দুই ঘন্টার জন্য এই সমস্যাটি সমাধান করার সর্বোচ্চ চেষ্টা করুন।

"গ্রেট জব," যদি আপনি এটি সমাধান করতে পারেন। যদি না হয়, আবার চেষ্টা করুন। এখনও না হলে; দয়া করে আশা হারাবেন না। এটা স্বাভাবিক এবং শিখতে আগ্রহী প্রত্যেকের সাথে ঘটে। এখন সমাধানটি দেখুন, এটিকে ড্রাই-রান করুন, আপনি কোন পয়েন্টগুলো মিস করেছেন তা পরীক্ষা করুন এবং এটি কোড করুন।

আপনি যে সমস্যাগুলি একবারে সমাধান করতে পারেননি সেগুলো বুকমার্ক করতে ভুলবেন না। তারপর, ১৫-২০ দিন পরে ফিরে আসুন এবং আবার একই সমস্যা সমাধান করার চেষ্টা করুন।



4. Spaced Repetition (স্পেসড রেপিটিশন)

“আমি অনেক সমস্যার সমাধান করেছি কিন্তু কেউ যখন অপ্রত্যাশিতভাবে বা এক সপ্তাহ পরে আমাকে জিজ্ঞাসা করে তখন সেগুলো সমাধান করতে পারি না। আমি কীভাবে তাদের মনে রাখব?"

সত্যি বলতে, কোডগুলোকে ক্র্যাম করে, আপনি যা করছেন তা হলো পরিস্থিতিকে আরও খারাপ করে তুলছেন এবং আপনি এখন পর্যন্ত যা শিখেছেন তাও হারাচ্ছেন।

যেকোন সমস্যা সমাধানের চাবিকাঠি হলো অনুশীলন এবং স্পেসড রেপিটিশন। স্পেসড রিপিটেশন হলো একটি মেমরি মেথড যা সম্পূর্ণভাবে না শেখা পর্যন্ত আদর্শ ব্যবধানের ইন্টারভ্যালে কনসেপ্টগুলো পর্যালোচনা করা এবং স্মরণ করা।

সর্বোত্তম উপায় হলো চার দিন পর সমস্যা সমাধান করা। তারপর ১০ দিনে, তারপর এক মাসে। আদর্শ ব্যবধানের ইন্টারভ্যালে কনসেপ্টগুলো সংশোধন করা আপনার জন্য শেষ পর্যন্ত অভ্যাস হয়ে যাবে।


5. Practice More and More (বেশি বেশি অনুশীলন করো)

এখন পর্যন্ত, আমরা ইতিমধ্যে ডিএসএ শিখেছি। ভালো হওয়া থেকে সেরাদের মধ্যে থাকার জন্য অনুশীলনই মূল বিষয়।

তাই এখন, নিয়মিত কোড শেখার এক থেকে দুই মাস পর, আপনার অনুশীলন শুরু করা উচিত — অনেক কিছু! উন্নত স্তরে পৌঁছানোর জন্য বিভিন্ন ওয়েবসাইটে আরও প্রশ্ন সমাধান করার চেষ্টা করুন।

অনেক ইন্টারেক্টিভ ওয়েবসাইট আপনার অনুশীলনের উপর ফোকাস করে, আপনাকে অগণিত প্রশ্ন এবং কোডিং প্রতিযোগিতা প্রদান করে।

কোডিং কনটেস্ট হচ্ছে নিজেকে আপগ্রেড করার সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য উপায়। এটি একটি স্পোর্টস ফিল্ডের মতো যেখানে আপনি নিজেকে চ্যালেঞ্জ করেন এবং অন্যদের ভালো দিকগুলো খুঁজে পান।

6. Notice the patterns (প্যাটার্নগুলো লক্ষ্য করুন)

একবার আপনি প্রচুর সমস্যা সমাধান করে ফেললে, আপনি প্যাটার্নগুলো লক্ষ্য করতে শুরু করবেন।

হ্যাঁ, আপনি ঠিকই পড়েছেন।

আপনি ইতিমধ্যে প্রায় সমস্ত বিষয়ের জন্য যথেষ্ট সমস্যা সমাধান করেছেন। নতুন সমস্যা সমাধান করা একটি সাবসেট বা ইতিমধ্যে শেখা ধারণার সমন্বয় হবে। আপনি বুঝতে পারবেন যে বেশিরভাগ লজিক এবং কোড তাদের মধ্যে কমন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রের উপর নির্ভর করে পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

আপনি এখানে যে স্মার্ট পদক্ষেপ নিতে পারেন তা হলো আপনার কমন কোডকে আলাদা করা এবং প্রায়ই এটি অনুশীলন করা। আপনি ভাবতে পারেন কেন আমাদের এটি দরকার।

কিন্তু পুনঃব্যবহৃত ইসোলেটিং টেকনিকের সুবিধাগুলো হলো:

  • আপনি এটিকে একবারে কোড করতে সক্ষম হবেন, যা দেখায় যে ডেটা স্ট্রাকচার বাস্তবায়নে আপনার ভালো দখল রয়েছে।
  • আপনি কোনো রকম কম্পাইলিং বা রানটাইম এরর ছাড়াই কোড করতে পারেন।
  • আপনি নতুন সমস্যার জন্য কোড দ্রুত রিস্ট্রাকচার করতে পারেন।

7. It’s time for Interview Problems (এখন ইন্টারভিউ সমস্যা ফেইস করার সময়)

একজন কলেজ ছাত্রের চূড়ান্ত লক্ষ্য হলো তাদের ফাইনাল ইয়ারের শেষে চাকরি পাওয়া।

অন্য প্রতিটি কোম্পানি, হয় ফাস্ট-গ্রোউইং স্টার্টআপ বা Google, Microsoft, Amazon, Facebook এর মতো প্রোডাক্ট-ভিত্তিক কোম্পানি, নিঃসন্দেহে আপনার জ্ঞান এবং সমস্যা সমাধানের দক্ষতা পরীক্ষা করবে।

চিন্তা করবেন না! আপনি যদি উপরে উল্লিখিত পথ অনুসরণ করে থাকেন, আমরা নিঃসন্দেহে বলতে পারি যে আপনি ডেটা স্ট্রাকচার শিখেছেন কারণ:

  • আপনি ডেটা স্ট্রাকচার এবং অ্যালগরিদমের ফান্ডামেন্টাল বিষয়গুলো জানেন।
  • আপনি প্রতিটি ডাটা স্ট্রাকচারের কোর ইমপ্লিমেন্টেশনের সাথে এর ইমপ্লিমেন্টেশন এবং সমস্ত মেথড কল জানেন।
  • আপনি বিভিন্ন ডিফিকাল্টি লেভেল সহ প্রায় ৩০০ থেকে ৪০০ সমস্যা অনুশীলন করেছেন।
  • আপনি একটি আইডিয়াল ইন্টারভ্যালের পরে কনসেপ্টগুলো রিভাইস করার অভ্যাস করেছেন।
  • আপনি কমন কোডগুলো জানেন যা ব্যবহারের ক্ষেত্রের উপর নির্ভর করে পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে।

এখন, আপনাকে যা করতে হবে তা হলো মূল সেটের মধ্য দিয়ে স্কিম করা এবং বিভিন্ন বিষয়ে কোম্পানির ভিত্তিতে স্ট্যান্ডার্ড প্রশ্নগুলো অনুশীলন করা।

আপনি মক ইন্টারভিউ সম্পর্কেও পড়তে পারেন।

Share this article

RELATED ARTICLES

What Are The Benefits Of Flutter App Development?

ফ্লাটার অ্যাপ ডেভেলপমেন্টের সুবিধা || What Are The Benefits Of Flutter App Development? || About Flutter App Benefits টেকনোলজির ব্যবহার মানুষের জীবনকে আগের তুলনায় অনেক সহজ করেছে। ধরুন, আপনি যদি কোডিং লেখা ছাড়াই, কোনো অ্যাপের মাধ্যমে , একটা লাইন ইনপুট দিলেন, আর সাথে সাথে এর নির্ভুল একটা কোড পেয়ে যান, তাহলে কি আপনার আর কোডিং শেখার  মতো কাজটি আর করতে হবে? আপনি নিশ্চয়ই আর কোডিং শিখতে যাবেন না। কেননা, মানুষ যে উপায়ে সহজে ও নির্ভুল ভাবে কোন একটি কাজ করতে পারে, সে সেটিই সবসময় ইউজ করে। তাই বর্তমানে ক

11 July 2024

1 min read

ফ্লাটার কি ফ্রন্টেড নাকি ব্যাকেন্ড? ।। Is Flutter Frontend Or Backend (Uses of Flutter)?

অ্যাপ ডেভেলমেন্টের এই যুগে কতশত ফ্রেমওয়ার্কের আলাপ আসে আর যায়, তবে কিছু কিছু ফ্রেমওয়ার্ক যেন অ্যাপ ডেভেলমেন্টের জগতকেই পালটে দেয়। ২০১৫ সালে গুগলের আনা একটি ফ্রেমওয়ার্ক ফ্লাটার ঠিক তেমনি একটি ফ্রেমওয়ার্ক। মোবাইল অ্যাপ ডেভেলমেন্টকে টার্গেট করে ডেভেলপ করা এই ফ্রেমওয়ার্কটির পটেনশিয়াল দিনদিন বেড়েই চলছে।  আর এই অ্যাপ ডেভেলপমেন্টের ক্ষেত্রে, যে দুইটি সাইড সুপ্রিমেসি নিয়ে আছে সেগুলো হল: ফ্রন্টএন্ড এবং ব্যাকএন্ড।  ফ্রন্টএন্ড হল চকচকে ঝকঝকে ইন্টারফেস যার সাথে ইউজাররা ইন্টারঅ্যাক্ট করে, আর ব্যাকএন্ড মূলত

08 July 2024

1 min read

ডাটা সায়েন্টিস্ট হওয়ার ৮ টি স্টেপ

আপনার কি মনে হচ্ছে না, ডেটা সাইনটিস্ট হওয়ার এখনি সময়? একবার চারপাশে খেয়াল করুন তো! তাহলে দেখতে পাবেন ডেটা সায়েন্স এখন সব জায়গায়। একের পর এক, ওয়ার্ল্ডওয়াইড কোম্পানিগুলো সবচেয়ে ডাইভার্স প্রবলেমগুলোর সলিউশনের জন্য ডেটা সায়েন্সের দিকে ঝুঁকছে।  এই পরিস্থিতি ডেটা সাইনটিস্টদের জব সেক্টর ও স্যালারি স্ট্রাকচার কিন্তু খুবই অ্যাডভান্টেজ পজিশনে আছে। তাই আর দেরি কেন?? ৮ টি স্টেপ ফলো করে, আপনিও হতে পারেন একজন ডাটা সায়েন্টিস্ট। 1. Learn data wrangling, data visualization, and reporting  আপনি যখন ডেটা সায

15 May 2024

দ্য ফিউচার অফ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স

আমি যদি সাম্প্রতিক সময়ের কথা বলি সেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স) বা AI বেশ বিপ্লব ঘটিয়েছে। হেলথকেয়ার থেকে শুরু করে ট্রান্সপোর্ট, এডুকেশন থেকে শুরু করে এন্টারটেইনমেন্ট এর ক্ষেত্রে AI এর ব্যবহার ব্যাপক। আর তাই ধীরে ধীরে আমরা নির্ভর হয়ে পড়ছি AI এর উপর। কিন্তু এই প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ কী? আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স আমাদের জীবনকে আরও ভালো করে তুলতে ব্যবহার করা হবে নাকি আমাদের অস্তিত্বের জন্য হুমকি সৃষ্টি করবে? এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার আগে আমি একটি সাম্প্রতিক ডাটা শেয়ার করি। 2023

13 May 2024

অনলাইন লাইভ স্কিল ডেভেলপমেন্ট প্ল্যাটফর্ম।

ডাউনলোড করুন ওস্তাদ অ্যাপ

কমিউনিটি -এর সাথে কানেক্টেড থাকতে