Graph থেকে Heap পর্যন্ত পুরো সিলেবাস, ১৩টা টপিকে ভাগ করা। প্রতিটা টপিকে একই ধাঁচ — প্রশ্ন → ধারণা → অ্যালগরিদম → ধাপে ধাপে সমাধান → ডায়াগ্রাম → চূড়ান্ত উত্তর → সাধারণ ভুল → ভাইভা → অনুশীলন। বই খোলার দরকার নেই।
| ধাপ | টপিক | কেন এই সময়ে | সময় |
|---|---|---|---|
| ১ | Graph Basics | Matrix ও List না বুঝলে পরের কোনো টপিকই বোঝা যাবে না | ৩০ মি |
| ২ | BFS ও DFS | Traversal এর ভিত্তি; Topological Sort এখান থেকেই আসে | ৪৫ মি |
| ৩ | Topological Sort | সরাসরি DFS + Stack এর প্রয়োগ | ৪৫ মি |
| ৪ | Dijkstra | Graph অধ্যায়ের সবচেয়ে বেশি নম্বরের প্রশ্ন | ৬০ মি |
| ৫ | Binary Tree Traversal | Tree অধ্যায়ের ভিত্তি; বাকি সব এর উপর দাঁড়ানো | ৪৫ মি |
| ৬ | Traversal থেকে Tree | Traversal ভালো করে জানার পরেই ধরতে হবে | ৪৫ মি |
| ৭ | BST Insertion | সবচেয়ে সহজ, নিশ্চিত নম্বর | ৩০ মি |
| ৮ | BST Deletion | Insertion এর গাছেই delete করা হয় — একসাথে পড়লে সহজ | ৪৫ মি |
| ৯ | Traversal থেকে BST | টপিক ৬ ও ৭ এর মিলিত রূপ | ৩০ মি |
| ১০ | Heap Insertion | Index এর নিয়ম এখানেই শিখতে হবে | ৩০ মি |
| ১১ | Heap Deletion | Insertion এর ঠিক উল্টো — পাশাপাশি পড়ো | ৪৫ মি |
| ১২ | Build Heap ও Heap Sort | Heapify Down জানার পরেই ধরা যায় | ৪৫ মি |
| ১৩ | Cheat Sheet | পরীক্ষার ঠিক আগে — সব একসাথে ঝালাই | ২০ মি |
Adjacency Matrix ও Adjacency List, degree, Handshaking Lemma, weighted ও directed graph, দুইটার তুলনা ও কোনটা কখন ব্যবহার করবে।
Queue ও Stack এর পূর্ণ trace, recursive DFS, level ও parent টেবিল দিয়ে shortest path, দুইটার পার্থক্য ও প্রয়োগ।
DAG কী, DFS + Stack পদ্ধতির পূর্ণ সমাধান, Kahn's in-degree পদ্ধতি, cycle থাকলে কেন হয় না।
Relaxation সূত্র, Selected Vertex টেবিল, undirected কে directed এ রূপান্তর, negative weight এর সমস্যা — সাথে চলমান demo।
Preorder, Inorder, Postorder ও Level order — সংজ্ঞা, মনে রাখার কৌশল, পূর্ণ trace আর terminology।
Preorder + Inorder ও Postorder + Inorder থেকে গাছ, আর কেন Preorder + Postorder দিয়ে unique গাছ হয় না — ৪টা উদাহরণ দিয়ে প্রমাণ।
BST property, ৯টা সংখ্যা ধাপে ধাপে insert করে গাছ বানানো, প্রতিটা ধাপের ছবি, তুলনার সংখ্যা, height ও তিন রকম traversal।
Leaf, এক child, দুই child — inorder successor ও predecessor, চারটা পরপর delete এর পূর্ণ সমাধান আর pseudocode।
কেন BST তে একটা traversal ই যথেষ্ট, তিনটা পদ্ধতি, preorder ও postorder থেকে গাছ, আর Catalan সংখ্যা দিয়ে মোট BST গণনা।
Max ও Min Heap, 1-based index এর নিয়ম, array ↔ tree রূপান্তর, শেষে বসিয়ে উপরে তোলার পূর্ণ trace।
Root মুছে শেষ element উপরে আনা, বড় child এর সাথে swap, size কমানো — স্যারের heap এ দুইবার delete এর পূর্ণ trace।
কেন n/2 থেকে শুরু, কেন নিচ থেকে উপরে, heap sort এর প্রতিটা pass, আর build heap কেন O(n) — O(n log n) নয়।