এই ব্লগটি বিভাজন এবং বিজয় পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে। মার্জ বাছাই একটি 'বিভাজন এবং বিজয়' অ্যালগরিদম যেখানে সমস্যাটি সাব-প্রবলেমগুলিতে বিভক্ত হয় এবং এরপরে সমাধানটি জয় করার জন্য একত্রীকরণ করা হয়। এই ব্লগটি মার্জ করে সাজান ইন in নীচের বিষয়গুলি আপনাকে বিশদে বিস্তারিত আলোচনা করবে -
- পাইথনে মার্জ বাছাই কী?
- ভাগ এবং বিজয়ী পদ্ধতির
- পাইথনে মার্জ বাছাই কার্যকর করা হচ্ছে
- মার্জ সাজ্ট বাস্তবায়নের জন্য ফ্লোচার্ট
- সুবিধা এবং ব্যবহার
পাইথনে মার্জ বাছাই কী?
মার্জ বাছাই বিভাজন এবং বিজয়ী অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে যেখানে ইনপুট অ্যারে দুটি ভাগে বিভক্ত হয়, তারপরে পৃথকভাবে বাছাই করা হয় এবং সমাধানটিতে পৌঁছানোর জন্য ফিরে একত্রিত করা হয়। সাজানো মার্জ করার জন্য ফাংশন মার্জ () ব্যবহার করা হয় ।
SAS প্রোগ্রামিং ভাষা কি
ভাগ এবং বিজয়ী পদ্ধতির
- অ্যারে অর্ধেকভাগে বিভক্ত হয় এবং প্রতিটি অর্ধেক 1 বা 0 আকার না হওয়া পর্যন্ত প্রক্রিয়াটি প্রতিটি অর্ধেকের সাথে পুনরাবৃত্তি হয়।
- আকার 1 এর অ্যারে তুচ্ছভাবে বাছাই করা হয়।
- এখন দুটি সাজানো অ্যারে এক বিশাল অ্যারেতে একত্রিত হয়েছে are এবং এটি অব্যাহত থাকবে যতক্ষণ না সমস্ত উপাদান একত্রিত হয়ে অ্যারে বাছাই করা হয়।
আপনার জন্য ছবি সাফ করার জন্য এখানে মার্জ সাজ্টের ভিজ্যুয়ালাইজেশন দেওয়া হয়েছে
ইনপুট অ্যারে = [3,1,4,1,5,9,2,6,5,4]
এখন, বাস্তবায়নের দিকে এগিয়ে যাওয়া যাক।
পাইথনে মার্জ বাছাই কার্যকর করা হচ্ছে
ডিফ মার্জারসোর্ট (এনলিস্ট): প্রিন্ট করুন ('বিভক্ত', এনলিস্ট) যদি লেন (এনলিস্ট)> 1: মাঝারি = লেন (এনলিস্ট) // 2 বামদিকে শেল্ফ = এনলিস্ট [: মধ্য] রাইটহেল্ফ = এনলিস্ট [মাঝারি:] মার্জসার্ট (বামদিকে) বিভক্ত করুন (ডানহেলফ) i = j = k = 0 যখন iআউটপুট:
$ পাইথন মেইন.পি
(‘বিভাজন’, [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 4])
(‘বিভাজন’, [3, 1, 4, 1, 5])
(‘বিভাজন’, [৩, ১])
(‘বিভাজন’, [৩])
(‘মার্জ করা’, [৩])
(‘বিভক্তকরণ’, [১])
(‘মার্জ করা’, [১])
(‘মার্জিং’, [১, ৩])
(‘বিভাজন’, [৪, ১, ৫])
(‘বিভক্তকরণ’, [৪])
(‘মার্জ করা’, [৪])
(‘বিভাজন’, [১, ৫])
(‘বিভক্তকরণ’, [১])
(‘মার্জ করা’, [১])
(‘বিভাজন’, [৫])
(‘মার্জ করা’, [৫])
(‘মার্জিং’, [১, ৫])
(‘মার্জিং’, [১, ৪, ৫])
(‘মার্জিং’, [১, ১, ৩, ৪, ৫])
(‘বিভাজন’, [9, 2, 6, 5, 4])
(‘বিভাজন’, [9, 2])
(‘বিভক্তকরণ’, [9])
(‘মার্জ করা’, [9])
(‘বিভক্তকরণ’, [২])
(‘মার্জ করা’, [২])
(‘মার্জিং’, [২, ৯])
(‘বিভাজন’, [,, ৫, ৪])
(‘বিভাজন’, [6])
(‘মার্জ করা’, []])
(‘বিভাজন’, [৫, ৪])
(‘বিভাজন’, [৫])
(‘মার্জ করা’, [৫])
(‘বিভক্তকরণ’, [৪])
(‘মার্জ করা’, [৪])
(‘মার্জিং’, [৪, ৫])
(‘মার্জিং’, [৪, ৫,]])
(‘মার্জিং’, [২, ৪, ৫,,, ৯])
(‘মার্জিং’, [1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 9])
[1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 9]
অজগর __init__ পদ্ধতিমার্জ সাজ্ট বাস্তবায়নের জন্য ফ্লো চার্ট
সাজানোর বাছাইয়ের সুবিধা এবং ব্যবহার
অন্যান্য অন্যান্য অ্যালগরিদমগুলি ফাইল এবং লিঙ্কযুক্ত তালিকার মতো ক্রমিক ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে খারাপ সম্পাদন করে। এই কাঠামোগুলিতে একটি এলোমেলো উপাদান অ্যাক্সেস করতে নিয়মিত ধ্রুবক সময় নয়, লিনিয়ার সময় লাগে। এবং মার্জ সাজানোর প্রকৃতি এ জাতীয় ডেটা কাঠামোর জন্য সহজ এবং দ্রুত করে তোলে makesমার্জ সাজানোর সর্বোত্তম বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হ'ল এর তুলনা কম number এটি ও (এন * লগ (এন)) সংখ্যার তুলনা করে, তবে কুইকোর্টের তুলনায় ধ্রুবক ফ্যাক্টরটি ভাল, যা তুলনা ফাংশনটি যখন ধীর গতিতে হয় তখন এটি দরকারী করে তোলে।এছাড়াও, মার্জ সাজানোর বিভাজন এবং বিজয়ী পদ্ধতির সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের জন্য এটি সুবিধাজনক করে তোলে।
এটির সাথে, আমরা 'পাইথনগুলিতে মার্জ বাছাইটি কীভাবে বাস্তবায়ন করব' এই ব্লগটির শেষে এসেছি। আমি আশা করি বিষয়বস্তুটি পাইথনের আপনার জ্ঞানের কিছু মূল্য যুক্ত করেছে। পাইথনের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন সহ গভীরতর জ্ঞান পেতে, আপনি লাইভের জন্য তালিকাভুক্ত করতে পারেন 24/7 সমর্থন এবং আজীবন অ্যাক্সেস সহ।