প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ হলো কম্পিউটার সিস্টেমে প্রোগ্রাম রচনার জন্য ব্যবহৃত শব্দ, বর্ণ, সংখ্যা, সংকেত এবং এগুলোর বিন্যাসের নিয়মের সমষ্টি। বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজকে প্রধানত পাঁচ ভাগে ভাগ করা যায়:

1. Machine Language

2. Assembly Language

3. High Level Language

4. Very High Level Language

5. Natural Language

কিছু জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ:

• জাভা (Java):

  • হাই লেভেল প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ।

  • ১৯৯১ সালে সান মাইক্রো সিস্টেম এই ভাষার সূচনা করে।

  • ১৯৯৫ সালে জেমস গসলিং জাভা প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ উদ্ভাবন করেন।

• পাইথন (Python):

  • হাই লেভেল, অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ।

  • ১৯৮৯ সালে ভ্যান রোসাম পাইথন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ উদ্ভাবন করেন।

• C#:

  • অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড, কম্পোনেন্ট-ভিত্তিক প্রোগ্রামিং ভাষা।

উৎস:

Hamiltonian Cycle হলো এমন একটি চক্র (cycle) যা একটি গ্রাফের সবগুলো শীর্ষবিন্দু একবার করে ভিজিট করে, এবং শেষে শুরু বিন্দুতেই ফিরে আসে। তাই সঠিক উত্তর হলো ঘ) All vertices once।

বিস্তারিতভাবে—

• Hamiltonian Cycle: এটি গ্রাফ (G(V, E))-এর এমন একটি বন্ধ পথ যা প্রতিটি শীর্ষবিন্দু একবার করে ভিজিট করে এবং শুরু ও শেষ বিন্দু একই হয়।

• Hamiltonian Path: এটি প্রতিটি শীর্ষবিন্দু একবার করে ভিজিট করে, তবে শুরু বিন্দুতে ফিরে আসে না।

• Eulerian Cycle (ভুলভাবে মিলিয়ে ফেলা হয়): এটি এমন একটি চক্র যা প্রতিটি edge একবার করে অতিক্রম করে, কিন্তু শীর্ষবিন্দুগুলো একাধিকবার অতিক্রম করতে পারে।

অতএব, Hamiltonian Cycle-এর মূল বৈশিষ্ট্য হলো— এটি সব শীর্ষবিন্দু একবার করে ভিজিট করে।

Suffix tree সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয় দ্রুত string search বা pattern matching-এর ক্ষেত্রে। তাই সঠিক উত্তর হলো ক) Fast string search।

Suffix Tree ব্যাখ্যা:

• এটি একটি বিশেষ ডেটা স্ট্রাকচার যা কোনো স্ট্রিংয়ের সব suffix সংরক্ষণ ও সূচিবদ্ধ (indexed) করে।

• এর প্রধান সুবিধা হলো বড় টেক্সটে দ্রুত সাবস্ট্রিং অনুসন্ধান করা যায়, কারণ সার্চের সময় জটিলতা কেবল pattern-এর দৈর্ঘ্যের ওপর নির্ভরশীল (O(|P|)), টেক্সটের দৈর্ঘ্যের ওপর নয়।

মূল ব্যবহার ক্ষেত্র:

• Substring Search: কোনো নির্দিষ্ট প্যাটার্ন (P) টেক্সট (T)-এর মধ্যে কতবার ও কোথায় আছে তা দ্রুত খুঁজে বের করা।

• Longest Repeated Substring: স্ট্রিংয়ে সবচেয়ে বড় পুনরাবৃত্ত সাবস্ট্রিং শনাক্ত করা।

• Longest Common Substring: দুই বা ততোধিক স্ট্রিংয়ের মধ্যে সাধারণ সবচেয়ে বড় সাবস্ট্রিং খুঁজে বের করা।

• Shortest Unique Substring: এমন সবচেয়ে ছোট সাবস্ট্রিং নির্ধারণ করা যা পুরো স্ট্রিংয়ে মাত্র একবার পাওয়া যায়।

ভুল বিকল্পগুলো:

• (খ) Minimum cut: এটি গ্রাফ থিওরির সমস্যা, যার সমাধানে Max-Flow Min-Cut theorem বা Edmonds-Karp, Dinic’s algorithm ব্যবহৃত হয়।

• (গ) Sorting numbers: এটি Merge Sort, Quick Sort, বা Radix Sort দিয়ে সম্পন্ন হয়, suffix tree দিয়ে নয়।

• (ঘ) Graph coloring: এটি একটি combinatorial optimization সমস্যা, যা সাধারণত backtracking বা heuristic algorithm দিয়ে সমাধান করা হয়।

অতএব, suffix tree সবচেয়ে উপযোগী দ্রুত string search ও pattern matching-এর জন্য।