বড় ওহ স্বরলিপি স্থির মান উল্লেখ করে না


13

আমি একজন প্রোগ্রামার এবং সবেমাত্র অ্যালগোরিদম পড়া শুরু করেছি। বগ ওহ, বিগ ওমেগা এবং বিগ থেটা নামক শিরোনামগুলির সাথে আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই। বিগ ওহর সংজ্ঞা অনুসারে এর কারণটি হল এটিতে বলা হয়েছে যে একটি ফাংশন জি (এক্স) হওয়া উচিত যা এটি সর্বদা চ (এক্স) এর চেয়ে বড় বা সমান। বা এন (এন) এর সমস্ত মানের জন্য চ (এক্স) <= সিএন।

সংজ্ঞায় আমরা কেন স্থির মান উল্লেখ করি না? উদাহরণস্বরূপ, আসুন একটি ফাংশন 6n + 4 বলি, আমরা এটিকে ও (এন) হিসাবে চিহ্নিত করি। তবে এটি সত্য নয় যে সংজ্ঞাটি সমস্ত ধ্রুবক মানের জন্য ভাল। এটি কেবল তখনই ভাল থাকে যখন সি> = 10 এবং এন> = 1 থাকে 6 এর চেয়ে কম সি এর মানগুলির জন্য, এন 0 এর মান বৃদ্ধি পায়। তাহলে আমরা সংজ্ঞার অংশ হিসাবে ধ্রুবক মানটি কেন উল্লেখ করি না?


4
আপনি কীভাবে ধ্রুবক মানটি উপস্থাপন করার প্রস্তাব দিচ্ছেন?
ড্যানিয়েল বি

1
আপনার বিন্দুটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যাওয়া, কোনও সমাপ্তি ফাংশন হ'ল (1) যদি আপনি এন আবদ্ধ হন।
ব্রায়ান

উত্তর:


23

বিভিন্ন কারণ রয়েছে, তবে সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ একটি হ'ল ধ্রুবকগুলি অ্যালগোরিদম বাস্তবায়নের একটি ফাংশন, নিজেই অ্যালগরিদম নয়। অ্যালগরিদমের ক্রম নির্ধারণ নির্বিশেষে অ্যালগরিদমগুলির তুলনা করার জন্য দরকারী।

কোনও কুইকোর্টের আসল রানটাইমটি সাধারণত সি বা পাইথন বা স্কালা বা পোস্টস্ক্রিপ্টে প্রয়োগ করা হলে পরিবর্তিত হবে। বুদ্বুদ বাছাইয়ের ক্ষেত্রেও একই প্রযোজ্য - প্রয়োগকালীন উপর ভিত্তি করে রানটাইম বিস্তৃত হবে।

যাইহোক, যেটি পরিবর্তন হবে না তা হ'ল অন্য সমস্তগুলি সমান হওয়ায় ডাবাসেট যেহেতু বুদ্বুদ বাছাই করার জন্য প্রয়োজনীয় সময়টি বড় হয় ততক্ষণে ভাষা বা মেশিন নির্বিশেষে তাত্ক্ষণিকভাবে চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় সময়ের চেয়ে দ্রুত বৃদ্ধি পাবে , যুক্তিসঙ্গতভাবে সঠিক বাস্তবায়ন ধরে ধরে এগুলি প্রয়োগ করা হয়েছে। এই সাধারণ সত্যটি আপনাকে যখন অ্যালগরিদমগুলি সম্পর্কে নিজেরাই বুদ্ধিমান ধারণা তৈরি করতে দেয় যখন কংক্রিটের বিবরণগুলি উপলব্ধ না হয়।

অর্ডার আউট কারণের একটি আলগোরিদিম ফিল্টার যে, যখন প্রকৃত বাস্তব জগতের পরিমাপ গুরুত্বপূর্ণ, শুধু গোলমাল হতে যখন বিমূর্ত মধ্যে আলগোরিদিম তুলনা ঝোঁক করুন।


22

ও (এন) এবং অন্যান্য ক্রম স্বরলিপিটি (সাধারণত) ছোট মানগুলির জন্য ফাংশনগুলির আচরণের সাথে সম্পর্কিত নয়। এটি অত্যন্ত বড় মানগুলির জন্য ক্রিয়াকলাপগুলির আচরণের সাথে সম্পর্কিত, যাহা সীমাকে সীমাহীনতার দিকে প্রবাহিত করে limits

ধ্রুবকগুলি প্রযুক্তিগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ তবে এগুলি সাধারণত যথেষ্ট পরিমাণে অপ্রাসঙ্গিক হয়ে ওঠার সাথে সাথে এগুলি সাধারণত বিমূর্ত হয়ে যায়। গ এর মান যদি গুরুত্বপূর্ণ হয় তবে আমরা এটিকে বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত করতে পারি তবে যদি না তুলনা করা ফাংশনগুলির খুব বড় ধ্রুবক কারণ থাকে বা দক্ষতা যদি বিশেষত গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগ হয় তবে তা সাধারণত হয় না।


3
উদাহরণস্বরূপ পিরামিডগুলি হ'ল ও (এন), তাদের চিত্রগুলি বাছাই করা ও (এন লগ এন) - কোনও পর্যায়ে আপনার কাছে পর্যাপ্ত পিরামিড থাকতে পারে যা কোনও নতুন তৈরির চেয়ে ছবিগুলি বাছাই করতে বেশি সময় নিতে পারে! তবে কেবল পিরামিডের একটি বিশাল সংখ্যার জন্য!
মার্টিন বেকেট

ভাল উত্তর, তবে একটি প্রদত্ত এন এবং দুটি জটিলতার জন্য যা সাধারণত একই জটিলতার "পরিবার" এর মধ্যে পড়ে, ওপির পরামর্শ অনুসারে ঠিক তেমন করার যোগ্যতা থাকতে পারে এবং কমপক্ষে আপেক্ষিক সহগগুলি সহ। অন্য হিসাবে উপাদান হিসাবে নির্দেশের দ্বিগুণ সংখ্যার সাথে একটি লিনিয়ার অ্যালগরিদমকে * O * (2N) দ্বিতীয় এলগের * ও * (এন) হিসাবে আপেক্ষিক পার্থক্য দেখাতে বলা যেতে পারে, কারণ যে কোনও এন এর জন্য প্রথম অ্যালগরিদম সর্বদা দ্বিগুণ হবে দ্বিতীয়টি কার্যকর করার সময়; তবে, বিভিন্ন জটিলতার পরিবারের সাথে যেমন * ও * (এনএলজিএন) এর সাথে তুলনা করার সময় সহগগুলি কিছুই বিবেচনা করে না।
কিথস

10

সংজ্ঞা অনুসারে বিগ ও স্বরলিপিটিতে বলা হয়েছে যে: বিগ ও নোটেশনটি অন্তর্নিহিতায় নির্মিত হয়েছে যে সমস্ত মান n এর এবং ডানদিকে N এর জন্য, f (n) এর মান সিজি (এন) এর নীচে বা নীচে থাকে। যখন আপনি উচ্চ মূল্যবান (পরিবর্তনশীল) কারণগুলিতে যান (যেমন এন-স্কোয়ার বা এন-কিউব) যান তখন ধ্রুবকগুলিও গুরুত্বপূর্ণ নয় কারণ তারা কেবলমাত্র ধ্রুবক এবং ভিন্ন ভিন্ন পরিমাণে নয় যা those কারণগুলির মতো বড় হয়ে উঠতে পারে। নীচে দেওয়া হয়েছে বিগ-ও স্বরলিপিটির গ্রাফ।
For a given function g(n), we denote by O(g(n)) the set of functions:
O(g(n)) = {f(n): there exist positive constants c and n' such that 0<=f(n)<=c.g(n) for all n > n'}




এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

এই স্বরলিপিটির সারমর্মটি আসলে " how lower is f(n) from c.g(n) and not when it starts becoming lower"।


সেক্ষেত্রে প্রতিটি ও (এন) এর ক্ষেত্রে n এর বৃহত্তর থাটাও যেহেতু কিছু ধ্রুবকের সংজ্ঞা অনুসারে এটি একটি নিম্ন বাউন্ড এবং কিছু ধ্রুবকের জন্য এটি একটি উপরের বাউন্ড হবে। উদাহরণস্বরূপ 6n + 4 হ'ল একটি বৃহত্তর থিটাও (এন) যেহেতু সি 10 এর চেয়ে কম থাকে এটি সর্বদা নিম্ন সীমা থাকে। এবং যখন সি 10 এর বেশি হয় তখন এটি একটি উপরের আবদ্ধ। সুতরাং আমরা কি বলতে পারি যে কোনও প্রদত্ত বিগ ওহ স্বরলিপিটিও একটি বৃহত থিটা?
প্রদীপ

1
আপনি এটিকে অন্য উপায়ে বলছেন: "বড় থেতা মানে বড় ওহ"। এবং বিগ-ওহকে বিস্মরণীয়ভাবে সঙ্কলিত সীমার জন্য বিগ-থেটা দিয়ে প্রতিস্থাপন করা যেতে পারে।
বৈভব আগরওয়াল

9

অ্যালগরিদম বিশ্লেষণে, অর্ডার অফ গ্রোথটি মূল বিমূর্ততা এবং এটি ইনপুট আকারের পরিবর্তনের সাথে সাথে চলমান সময় পরিবর্তনের হারকে দেয়। ধরা যাক একটি অ্যালগরিদমের চলমান সময় রয়েছে f(n) = 2n + 3। এখন আমরা কিছু ইনপুট আকার প্লাগ করি,

n = 10: 2 * 10 + 3 = 23

n = 100: 2 * 100 + 3 = 203

n = 10000: 2 * 10000 + 3 = 20003

n = 1000000: 2 * 1000000 + 3 = 2000003

n = 100000000 : 2 * 100000000 + 3 = 200000003

যেমন দেখা যায়, বৃদ্ধির ক্রম মূলত ভেরিয়েবল দ্বারা নির্ধারিত হয় n; ধ্রুবক 2 এবং 3 কম তাত্পর্যপূর্ণ এবং ইনপুট আকার বাড়ার সাথে সাথে তারা এটি নির্ধারণে আরও কম তাৎপর্যপূর্ণ হয়ে ওঠে। এ কারণেই অ্যালগরিদম বিশ্লেষণে ধ্রুবকগুলি কোনও ক্রমের বৃদ্ধির ক্রম নির্ধারণ করে ভেরিয়েবলের পক্ষে জমা হয়।


1

বিগ-ওহ স্বরলিপিটির পুরো ধারণাটি বিশেষত ধ্রুবককে উপেক্ষা করা এবং একটি অ্যালগরিদমের রান-টাইম বর্ণনা করে ফাংশনের সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ অংশটি উপস্থাপন করা।

এক মুহুর্তের জন্য আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞাটি ভুলে যান। কোনটি খারাপ (দ্রুত বর্ধমান) ফাংশন, n^2 - 5000বা 5000 n + 60000? জন্য n5000 চারপাশের কম, রৈখিক ফাংশন বড় (এবং এইভাবে আরও খারাপ) হয়। এর বাইরে (সঠিক মান 5013?), চতুর্ভুজ সমীকরণটি আরও বড়।

যেহেতু আরও কম (বেশ কয়েকটি আরও) ইতিবাচক সংখ্যা কম 5000 এর চেয়েও বেশি, তাই আমরা সাধারণত চতুর্ভুজটিকে 'বৃহত' (আরও খারাপ) ফাংশন হিসাবে বিবেচনা করি। অর্ডার নোটেশন (বিগ-ওহ ইত্যাদি) কার্যকর করে যে (আপনি সর্বদা একটি সংযোজনকারী এবং এই সংজ্ঞাগুলি ব্যবহার করে একটি গুণক ধ্রুবককে মুছে ফেলতে পারেন)।

অবশ্যই জিনিসগুলি সর্বদা সহজ হয় না। কখনও কখনও আপনি কি সেই ধ্রুবক জানতে চাই। সন্নিবেশ বাছাই বা বুদ্বুদ সাজান কোনটি ভাল? দুটোই O(n^2)। তবে সত্যিই একজন অপরটির চেয়ে ভাল। আরও বিস্তৃত বিশ্লেষণের সাহায্যে আপনার মতো অবাক হওয়া মতো ধ্রুবকগুলি পেতে পারে। আরও সঠিক ফাংশনের চেয়ে বিগ-ওহ ফাংশনটি গণনা করা খুব সহজ।

সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তুলনা সহজ ও সহজ করার জন্য এই ধ্রুবকগুলিকে বিগ-ওহ উপেক্ষা করে। আমরা স্বরলিপিটি পছন্দ করি কারণ সাধারণত আমরা (বেশিরভাগ অপ্রাসঙ্গিক) ধ্রুবক সম্পর্কে জানতে চাই না


1

(যেহেতু এটি দীর্ঘতর উত্তর, একটি সংক্ষিপ্তসার জন্য বোল্ডস পড়ুন )

আসুন আপনার উদাহরণটি ধরুন এবং আমরা কী করছি তার পিছনের উদ্দেশ্যটি বুঝতে পেরে ধাপে ধাপে এর মধ্য দিয়ে চলুন। আমরা আপনার ফাংশন এবং এর বড় ওহ স্বরলিপি সন্ধানের লক্ষ্য দিয়ে শুরু করি:

f(n) = 6n+4

প্রথমে, আমরা O(g(n))যে বিগ ওহ চিহ্নটি সন্ধানের চেষ্টা করছি তা হোনf(n) । বিগ ওহ সংজ্ঞা থেকে, আমরা একটি বের করতে হবে সরলীকৃত g(n) যেখানে কিছু ধ্রুবক অস্তিত্ব আছে cএবং n0যেখানে c*g(n) >= f(n)সবার জন্য সত্য nগুলি তার চেয়ে অনেক বেশী ' n0

প্রথমে, আসুন চয়ন করুন g(n) = 6n + 4(যা O(6n+4)বিগ ওহে উপার্জন করবে )। এক্ষেত্রে আমরা দেখতে পাই যে c = 1এবং n0বিগ ওহের আমাদের সংজ্ঞা থেকে যে কোনও মান গণিতের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করবে, যেহেতু g(n)সর্বদা সমান f(n):

c*g(n)      >=  f(n)    
1*(6n + 4)  >=  6n + 4    //True for all n's, so we don't need to pick an n0

এই সময়ে আমরা গাণিতিক প্রয়োজনীয়তা পূরণ করেছি। আমরা যদি থামতে থাকি তবেO(6n+4) এটি স্পষ্ট যে এটি লেখার চেয়ে বেশি সহায়ক নয় f(n), সুতরাং এটি বিগ ওহ স্বরলিপিটির আসল উদ্দেশ্যটি হারাবে: একটি অ্যালগরিদমের সাধারণ সময়-জটিলতা বুঝতে! সুতরাং, আসুন পরবর্তী পদক্ষেপে সরানো: সরলীকরণ।

প্রথমত, বিগ ওহ এতটা সহজ করে কি আমরা সরল করতে পারি ? না! 6nO(4) (পাঠকের জন্য অনুশীলন যদি তারা বুঝতে না পারে তবে)

দ্বিতীয়ত, আমরা কী 4এত সহজ করতে পারি যাতে বিগ ওহ হয় O(6n)? হ্যাঁ! সেক্ষেত্রে g(n) = 6n, তাই:

c*g(n)    >=  f(n)
c*6n      >=  6n + 4     

এই মুহুর্তে, আসুন c = 2তারপর থেকে বেছে নেওয়া যাক বাম দিকটি প্রতিটি বৃদ্ধির জন্য ডান পাশের (6 দ্বারা) তুলনায় দ্রুত (12 দ্বারা) বাড়বে n

2*6n      >=  6n + 4

এখন আমাদের একটি ইতিবাচক সন্ধান করতে হবে n0যেখানে উপরের সমীকরণটি nমানটির চেয়ে বড়গুলির জন্য সত্য । যেহেতু আমরা ইতিমধ্যে জানি যে বাম দিকটি ডানের চেয়ে দ্রুত বাড়ছে, তাই আমাদের কেবলমাত্র একটি ইতিবাচক সমাধান খুঁজে পাওয়া উচিত। সুতরাং, যেহেতু n0 = 2উপরেরটি সত্য করে তোলে, আমরা এটি জানি g(n)=6nবা O(6n)এটি সম্ভাব্য বিগ ওহ স্বরলিপি f(n)

এখন, আমরা কী 6এত সহজ করতে পারি যাতে বিগ ওহ হয় O(n)? হ্যাঁ! সেক্ষেত্রে g(n) = n, তাই:

c*g(n)      >=  f(n)    
c*n         >=  6n + 4    

c = 7বাম থেকে ডান তুলনায় দ্রুত বৃদ্ধি পাবে তাই চয়ন করা যাক ।

7*n         >=  6n + 4

আমরা দেখতে পাচ্ছি যে উপরেরটি সকলের nচেয়ে বড় বা সমান এর জন্য সত্য হবে n0 = 4। সুতরাং, O(n)এটি একটি সম্ভাব্য বিগ ওহ স্বরলিপি f(n)। আমরা কি আরও সহজ করতে পারি g(n)? নাঃ!

পরিশেষে, আমরা পেয়েছি জন্য সবচেয়ে সহজ বিগ ওহ স্বরলিপি f(n)হয় O(n) কেন আমরা এত কিছুর মধ্য দিয়ে গেলাম? কারণ এখন আমরা জানি যে f(n)এটি লিনিয়ার , যেহেতু এটি বিগ ওহ স্বরলিপিটি লিনিয়ার জটিলতার O(n)। সুন্দর জিনিসটি এখন আমরা f(n)অন্যান্য অ্যালগরিদমের সাথে সময়ের জটিলতা তুলনা করতে পারি ! উদাহরণস্বরূপ, আমরা এখন জানি যে f(n)ফাংশন সঙ্গে তুলনীয় সময় জটিলতা হয় h(n) = 123n + 72, i(n) = n, j(n) = .0002n + 1234, ইত্যাদি; কারণ উপরে বর্ণিত একই সরলকরণ প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করে তাদের সকলের রৈখিক সময়-জটিলতা রয়েছে O(n)

মিষ্টি !!!


হাই, ভাল ব্যাখ্যা। আমার এখনও কিছু সন্দেহ আছে। 1. আমরা 6n + 4 কে ও (4) হিসাবে তৈরি করতে পারি না কারণ একটি ভেরিয়েবলের মান 'এন' থাকে। এই কি উত্তর? ২. সরলীকরণের সময় আপনি সি = chose নির্বাচন করেছেন এবং আনুপাতিকভাবে এন0 থেকে 4 গণনা করেছেন? সি = 7 এবং 7 এর চেয়ে কম নয় কী সিদ্ধান্ত নেবে? কারণ সি এর মানের উপর ভিত্তি করে এন 0 পরিবর্তন হবে।
প্রদীপ

@ প্রদীপ: 1 এর জন্য, আপনি সঠিক বলেছেন। আরও গভীর ব্যাখ্যার জন্য: আমরা যদি চেষ্টা করি O(4), এটি আমাদের বৈষম্যকে সমীকরণ করে তুলবে c*4 >= 6n+4এবং cআমরা যে কোনওটিকে বেছে নিয়েছি, আমরা সর্বদা একটি মান খুঁজে পেতে পারি যেখানে nউপরের সমস্ত মান অসমতাটিকে মিথ্যা করে তোলে।
ব্রিগ্যুই 37

@ প্রদীপ: ২ এর জন্য, এর আসল মানগুলি গুরুত্বপূর্ণ cএবং n0তা গুরুত্বপূর্ণ নয়। কী গুরুত্বপূর্ণ তা আমরা বেছে নেওয়ার n0জন্য বিদ্যমান c। এটি সত্য হওয়ার জন্য, বৃহত্তর মানগুলির জন্য বৈষম্যের বাম দিকটি ডান দিকের চেয়ে দ্রুত বাড়তে হবে nc=6এটির পক্ষে ভাল নয় ( 6n >= 6n+4কখনও সত্য নয়), তাই আমি বেছে নিয়েছি c=7। আমি শুধু সহজে বাছাই করা থাকতে পারে c=10, c=734অথবা c=6.0000001এবং এখনও দেখতে কিছু ছিল যে সক্ষম হতো n0যে বৈষম্য সত্য কাজকে আপনার জন্য অস্তিত্ব n >= n0, যার মানে বিগ ওহ আমরা পরীক্ষা বৈধ।
ব্রিগ্যুই 37

পরিষ্কার ব্যাখ্যার জন্য ধন্যবাদ। এটাই আমি সুনির্দিষ্টভাবে খুঁজছিলাম। আবারও একবার ধন্যবাদ.
প্রদীপ

@ প্রদীপ: খুশী আমি সাহায্য করতে পারলাম :)
ব্রিগেয় 37 '

1

আপনার যদি পারফর্মেন্স ফাংশন থাকে 6n + 4তবে প্রাসঙ্গিক প্রশ্নটি হল, "6 কি?"। যেমন একটি মন্তব্য জিজ্ঞাসা: আপনার ধ্রুবক কি প্রতিনিধিত্ব করে? পদার্থবিজ্ঞানের ভাষায়, আপনার ধ্রুবক ফ্যাক্টরের ইউনিটগুলি কী কী?

অ্যালগোরিদম পারফরম্যান্স বর্ণনা করতে ও () স্বরলিপিটি এত বেশি কেন ব্যবহৃত হয় তা হ'ল সেই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার মতো কোনও বহনযোগ্য উপায় নেই। একই প্রাইমারী গণনা সম্পাদন করতে বিভিন্ন প্রসেসর বিভিন্ন ঘড়ির চক্র এবং বিভিন্ন পরিমাণ সময় নিতে পারে, বা তারা প্রাসঙ্গিক প্রাথমিক গণনা আলাদাভাবে লম্পট করতে পারে। বিভিন্ন কম্পিউটারের ভাষা, বা সিউডোকোডের মতো বিভিন্ন আনুষ্ঠানিক এবং অনানুষ্ঠানিক বিবরণ এমনভাবে আলগোরিদিমগুলিকে উপস্থাপন করবে যেগুলির সাথে সরাসরি তুলনা করা শক্ত difficult এমনকি একই ভাষায় প্রয়োগগুলি একই উপাচারকে একই উপায়ে বিভিন্ন উপায়ে উপস্থাপন করতে পারে - তুচ্ছ বিন্যাসের বিবরণ যেমন রেখার সংখ্যা একপাশে রেখে দেওয়া হয়, আপনার দেওয়া যেকোন অ্যালগরিদম বাস্তবায়নের জন্য সাধারণত বিভিন্ন ধরণের কাঠামোগত কাঠামোগত পছন্দ থাকবে।

এটি অন্যভাবে দেখুন: আমরা একটি নির্দিষ্ট বাস্তবায়ন বর্ণনা করার জন্য নয়, একই সাধারণ পদ্ধতির সম্ভাব্য বাস্তবায়নের পুরো শ্রেণীর বর্ণনা দেওয়ার জন্য "অ্যালগরিদম" ব্যবহার করি। এই বিমূর্ততা সাধারণ মানের কিছু নথিভুক্ত করার পক্ষে প্রয়োগের বিবরণ উপেক্ষা করে এবং ধ্রুবক পারফরম্যান্স ফ্যাক্টর এই বিশদগুলির মধ্যে একটি।

এটি বলেছিল, অ্যালগরিদমের বিবরণগুলি প্রায়শই লোককাহিনী, নোটস, বা এমনকি সত্যিকারের মানদণ্ডের সাথে থাকে যা প্রকৃত হার্ডওয়্যারে প্রকৃত বাস্তবায়নগুলির কার্যকারিতা বর্ণনা করে। এটি আপনাকে কী ধরণের ধ্রুবক ফ্যাক্টর আশা করাতে পারে তার মোটামুটি ধারণা দেয় তবে এটিকে নুনের দানার সাথেও নেওয়া উচিত কারণ প্রকৃত কর্মক্ষমতা কোনও নির্দিষ্ট প্রয়োগের অনুকূলকরণে কতটা কাজ চলে যায় তার মতো বিষয়ের উপর নির্ভর করে। এছাড়াও, দীর্ঘমেয়াদে, তুলনীয় অ্যালগরিদমের তুলনামূলক পারফরম্যান্স সর্বশেষ এবং সর্বশ্রেষ্ঠ প্রসেসরের পরিবর্তনের আর্কিটেকচার হিসাবে প্রবাহিত হতে থাকে ...

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.