গ্রীড অ্যালগরিদমের জন্য ফ্র্যাকশনাল ন্যাপস্যাক (Fractional Knapsack) খুব পরিচিত একটি সমস্যা। অনেকের কাছে এই অ্যালগরিদম কঠিন মনে হলেও, এটি অনেক সহজ একটি অ্যালগরিদম। এমনকি এর ইমপ্লিমেন্টেশন ও খুব সহজ।

ছোট্ট একটা উদাহরণ দিলেই বুঝতে পারবে। ধরে নাও একটি চোর চুরি করার জন্য একটি মুদি দোকানে ঢুকেছে। সেখানে চাল আছে, ডাল আছে, চিনি, লবণ এরকম অনেক জিনিস আছে। এখন সে মানে চোর তো আর সব জিনিস চুরি করতে পারবে না। কেননা তার কাছে যে থলে আছে তার ধারণক্ষমতা ধরে নিলাম ২০ কেজি। তাহলে সে কিভাবে চুরি করলে সব থেকে বেশি লাভবান হবে?

খুবই সহজ এবং সিম্পল একটি সমস্যা। যে জিনিসের দাম বেশি সেই জিনিস আগে নেওয়া শুরু করবে। যদি দেখে ঐ জিনিস শেষ এবং এখনো থলেতে কিছু জায়গা আছে, তাহলে সে আরেকটি দামি জিনিস নেওয়া শুরু করবে। এরকম করে থলে না ভরা পর্যন্ত, অর্থাৎ থলের ধারণক্ষমতা শেষ না হওয়া পর্যন্ত সে নিতে থাকবে।

এখানে খেয়াল রাখতে হবে, দাম বেশি মানে কিন্তু প্রতি কেজিতে দাম। ধরি চাল আছে ১ কেজি, যার দাম ১০০ টাকা এবং ডাল আছে ৫০০ গ্রাম, কিন্তু এর দাম ৬০ টাকা। এখানে কিন্তু ডাল নেওয়া লাভজনক হবে, কেননা ডালের দাম প্রতি কেজি ১২০ টাকা, যেখানে চালের দাম ১০০ টাকা।

এই সমাধান ঠিক থাকবে যদি তুমি কোন জিনিসের যে কোন পরিমাণ নিতে পারো। তবে সমস্যাটি যদি চাল ডালের দোকানে না হয়ে ইলেকট্রনিক্সের দোকানে হয়, তাহলে তুমি আর এয়াভে সমাধান করতে পারবে না। চোর নিশ্চয় একটি টেলিভিশন ভেঙ্গে তার অর্ধেক চুরি করবে না, তাই না? টেলিভিশিন, ল্যাপটপ বা মোবাইল হোক চোর যাই নিতে চাক না কেন, পুরোটাই নিতে হবে।এক্ষেত্রে কিন্তু আমাদের গ্রীডি পদ্ধতি কাজ করবে না।

একটি উধাহরন দেওয়া যাক, মনে করো ১টি টেলিভিশনের দাম ১৫০০০ টাকা এবং ওজন ১৫ কেজি, দুটি মনিটর আছে যাদের ওজন ১০ কেজি করে এবং প্রতিটির দাম ৯০০০ টাকা। তোমার কাছে ২০ কেজি ধারণক্ষমতার একটি থলে আছে, তাহলে তুমি কি করবে? টেলিভিশন নেওয়া কিন্তু বোকামি হবে, যদিও এর প্রতি কেজির দাম বেশি। তারপরেও একটি টেলিভিশনের থেকে দুটি মনিটর নিলেই বরং লাভ বেশি হবে। সুতরাং এটি ভেবো না যে গ্রীডি পদ্ধতি সব সময় কাজ করবে।

এখানে মনে রাখতে হবে, যদি তুমি জিনিসের “কিছু” অংশ নিতে পারো, তাহলে সে সমস্যাক  বলা হয় ফ্র্যাকশনাল ন্যাপস্যাক (Fractional Knapsack), আর যদি পুরোপুরি নিতে হয়, তাহলে তা হবে ০-১ ন্যাপস্যাক (0-1 Knapsack)।

একটি প্রবলেম এবং তার সমাধানঃ

ধরেনি আমাদের একটি ন্যাপস্যাক আছে, যার ম্যাক্সিমাম ধারণ ক্ষমতা হচ্ছে ১৬। এখন আমাদের টার্গেট হচ্ছে, এই ন্যাপস্যাক কে এমন ভাবে ভরা যেন আমরা সর্বোচ্চটি নিতে পারি সর্বোচ্চ প্রফিটের জন্য।

ধরি যে জিনিস গুলো আছে তার সংখা এবং ওজন নিম্নরুপঃ

ITEM WEIGHT VALUE
i1 6 6
i2 10 2
i3 3 1
i4 5 8
i5 1 3
i6 3 5

সমাধানঃ

  • প্রতিটি জিনিস বা আইটেমের ভ্যালু বে ক্রুতে হবে ওয়েট অনুসারে, অর্থাৎ ভ্যালু ডেনসিটি।
  • ডিসেন্ডিং অর্ডারে আইটেম গুলোর সর্টিং করতে হবে ভ্যালু ডেনসিটি অনুসারে।
  • একটি আইটেমের যতবেশি সম্ভব নেওয়া যায়, তা নিতে হবে।

Compute density = (value/weight)

ITEM WEIGHT VALUE DENSITY
i1 6 6 1.000
i2 10 2 0.200
i3 3 1 0.333
i4 5 8 1.600
i5 1 3 3.000
i6 3 5 1.667

আইটেম গুলোর ভ্যালু ডেনসিটি অনুসারে ডিসেন্ডিং অনুসারে সাজালে আমাদের টেবল হবে নিম্নরুপঃ

ITEM WEIGHT VALUE DENSITY
i5 1 3 3.000
i6 3 5 1.667
i4 5 8 1.600
i1 6 6 1.000
i3 3 1 0.333
i2 10 2 0.200

এখন আমরা খুব সহজেই ঐ জিনিস গুলো নিতে পারবো, যা নিলে আমরা বেশি লাভবান হবো। তবে এখানেও যদি কনফিউশান থাকে বা ঠিক কিভাবে নিবে বুঝতে না পারো, তবে নিচের ন্যাপস্যাক টেবলের সাহায্য নিতে পারোঃ

ITEM WEIGHT VALUE TOTAL
WEIGHT
BENEFIT

এই উদাহরনের ক্ষেত্রে মনে রাখতে হবে যে, আমাদের সর্বোচ্চ আইটেম নিতে হবে, কিন্তু তার ওয়েট যেন ১৬ এর বেশি না হয়। তুমি যদি সব ঠিক মত ক্যালকুলেশন করতে পারো, তাহলে তোমার ফলাফল হবে নিচের মতঃ

ITEM WEIGHT VALUE TOTAL WEIGHT TOTAL BENEFIT
i5 1 3 1.000 3.000
i6 3 5 4.000 8.000
i4 5 8 9.000 16.000
i1 6 6 15.000 22.000
i3 1 0.333 16.000 22.333

কিভাবে বেনিফিট ক্যালকুলেট করতে হয়?

যদি আইটেম ভ্যালু থাকে ১০ এবং ওয়েট থাকে ৫, আর তুমি যদি সম্পূর্ণ জিনিসই নিতে চাও, তাহলে বেনিফট হিসাবের পদ্ধতি হবেঃ

আবার তুমি যদি কোন জিনিসের ১/২ নিতে চাও, তাহলে বেনিফিট হিসাব করতে হবেঃ

ইমপ্লিমেন্টেশন দেখলে আরো ভালো করে বুঝতে পারবেঃ

উপরের কোডের আউটপুট আসবেঃ

আশাকরি ফ্র্যাকশনাল ন্যাপস্যাক অ্যালগরিদম নিয়ে তোমার মনে আর কোন প্রশ্ন নেই, যদি থাকে তবে অবশ্যয় জানাবে।

About the Author

Shameem Reza

Software Developer

Shameem is a Software Developer with over 08+ years of experience in developing Mobile and Web Applications. He loves to work with JavaScript, ReactJs, PHP, Laravel, WordPress and other web based technologies.

View All Articles