Data 🎲 Structures 📝 and Algorithms 🤹🏻 | Code Katha 🥋 Series 🎞️ | Part 01 | Heaps 🧱

𝖨𝗇 𝗍𝗁𝖾 𝖼𝗈𝖽𝖾 𝗄𝖺𝗍𝗁𝖺 𝗌𝖾𝗋𝗂𝖾𝗌 𝖨'𝗅𝗅 𝗃𝗎𝗌𝗍 𝗌𝗁𝗈𝗐 𝗒𝗈𝗎 𝗍𝗁𝖾 𝗐𝖺𝗒 𝖨 𝗐𝗋𝗂𝗍𝖾 𝗎𝗉 𝖽𝗂𝖿𝖿𝖾𝗋𝖾𝗇𝗍 𝖽𝖺𝗍𝖺 𝗌𝗍𝗋𝗎𝖼𝗍𝗎𝗋𝖾𝗌 𝖺𝗇𝖽 𝖺𝗅𝗀𝗈𝗋𝗂𝗍𝗁𝗆𝗌 𝗐𝗂𝗍𝗁 𝖾𝖺𝗌𝖾 𝗂𝗇 𝖺 𝗐𝖺𝗒 𝗍𝗁𝖺𝗍 𝖨 𝗇𝖾𝗏𝖾𝗋 𝖿𝗈𝗋𝗀𝖾𝗍 𝗍𝗁𝖾𝗆 𝖺𝗇𝖽 𝗂𝗍 𝖼𝗈𝗆𝖾𝗌 𝗏𝖾𝗋𝗒 𝖾𝖺𝗌𝗂𝗅𝗒 𝖺𝗇𝖽 𝗂𝗇𝗍𝗎𝗂𝗍𝗂𝗏𝖾𝗅𝗒 𝖿𝗈𝗋 𝗆𝖾. 𝖨 𝖺𝗌𝗌𝗎𝗆𝖾 𝗒𝗈𝗎 𝖺𝗅𝗋𝖾𝖺𝖽𝗒 𝗄𝗇𝗈𝗐 𝗁𝗈𝗐 𝗁𝖾𝖺𝗉𝗌 𝗐𝗈𝗋𝗄.

𝖫𝖾𝗍'𝗌 𝗀𝖾𝗍 𝖺 𝖿𝖾𝗐 𝗍𝗁𝗂𝗇𝗀𝗌 𝗈𝗎𝗍 𝗈𝖿 𝗍𝗁𝖾 𝗐𝖺𝗒:

𝖺. 𝖶𝖾'𝗅𝗅 𝗎𝗌𝖾 𝖺 𝟣 𝖻𝖺𝗌𝖾𝖽 𝗂𝗇𝖽𝖾𝗑𝗂𝗇𝗀 𝖿𝗈𝗋 𝗈𝗎𝗋 𝗁𝖾𝖺𝗉 𝖺𝗌 𝗍𝗁𝗂𝗌 𝗌𝗂𝗀𝗇𝗂𝖿𝗂𝖼𝖺𝗇𝗍𝗅𝗒 𝗌𝗂𝗆𝗉𝗅𝗂𝖿𝗂𝖾𝗌 𝗍𝗁𝖾 𝖼𝗈𝖽𝖾.

𝖻. 𝖶𝖾'𝗅𝗅 𝗌𝗉𝖾𝖼𝗂𝖿𝗒 𝗐𝗁𝖾𝗍𝗁𝖾𝗋 𝗍𝗁𝖾 𝗁𝖾𝖺𝗉 𝗂𝗌 𝗆𝗂𝗇 𝗈𝗋 𝗆𝖺𝗑 𝗎𝗌𝗂𝗇𝗀 𝖺 𝗅𝖺𝗆𝖻𝖽𝖺 𝖺𝗇𝖽 𝗍𝗁𝖾 𝖽𝖾𝖿𝖺𝗎𝗅𝗍 𝗂𝗌 𝖺 𝗆𝗂𝗇 𝗁𝖾𝖺𝗉

𝖼. 𝖶𝖾'𝗅𝗅 𝗌𝗍𝖺𝗋𝗍 𝗐𝗂𝗍𝗁 𝗍𝗁𝖾 𝙝𝙚𝙖𝙥𝙞𝙛𝙮 𝗈𝗉𝖾𝗋𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖺𝗇𝖽 𝗐𝗈𝗋𝗄 𝗈𝗎𝗋 𝗐𝖺𝗒 𝗅𝗈𝗀𝗂𝖼𝖺𝗅𝗅𝗒 𝖻𝖺𝖼𝗄𝗐𝖺𝗋𝖽𝗌 𝖿𝗋𝗈𝗆 𝗍𝗁𝖾𝗋𝖾

𝖲𝗈 𝗐𝖾 𝗇𝖾𝖾𝖽 𝗍𝗈 𝗐𝗋𝗂𝗍𝖾 𝗌𝗂𝗇𝗄 𝗇𝗈𝗐

𝖨𝗍 𝗀𝖾𝗍𝗌 𝗌𝗂𝗀𝗇𝗂𝖿𝗂𝖼𝖺𝗇𝗍𝗅𝗒 𝖼𝗅𝖾𝖺𝗇𝖾𝗋 𝖺𝗇𝖽 𝗌𝗂𝗆𝗉𝗅𝗂𝖿𝗂𝖾𝖽 𝗂𝖿 𝗌𝗐𝖺𝗉 𝖺𝖼𝗍𝗎𝖺𝗅𝗅𝗒 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇𝗌 𝗈𝗇𝖾 𝗈𝖿 𝗍𝗁𝖾 𝗌𝗐𝖺𝗉𝗉𝖾𝖽 𝗂𝗇𝖽𝗂𝖼𝖾𝗌. 𝖨𝗇 𝗍𝗁𝗂𝗌 𝖼𝖺𝗌𝖾 𝖨 𝖼𝗁𝗈𝗈𝗌𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝖼𝗈𝗇𝗏𝖾𝗇𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗈𝖿 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇𝗂𝗇𝗀 𝗍𝗁𝖾 𝗌𝖾𝖼𝗈𝗇𝖽 𝗉𝖺𝗋𝖺𝗆𝖾𝗍𝖾𝗋. 𝖫𝖾𝗍'𝗌 𝗐𝗋𝗂𝗍𝖾 𝖻𝗈𝗍𝗁 𝗎𝗇𝖻𝖺𝗅_𝖽𝗇 𝖺𝗇𝖽 𝗌𝗐𝖺𝗉 𝗇𝗈𝗐:

𝖠𝗌 𝗒𝗈𝗎 𝖼𝖺𝗇 𝗌𝖾𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝗌𝗂𝗇𝗄 𝗈𝗉𝖾𝗋𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗂𝗌 𝗌𝗂𝗆𝗉𝗅𝗒 𝗌𝗐𝖺𝗉𝗉𝗂𝗇𝗀 𝗍𝗁𝖾 𝗉𝖺𝗋𝖾𝗇𝗍 𝗐𝗂𝗍𝗁 𝗂𝗍'𝗌 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽 𝖺𝗌 𝗅𝗈𝗇𝗀 𝖺𝗌 𝗍𝗁𝖾𝗋𝖾'𝗌 𝖺𝗇 𝖽𝗈𝗐𝗇𝗐𝖺𝗋𝖽 𝗂𝗆𝖻𝖺𝗅𝖺𝗇𝖼𝖾.

𝖲𝗈 𝗐𝖾 𝗄𝗇𝗈𝗐 𝖺 𝗉𝖺𝗋𝖾𝗇𝗍 𝗁𝖺𝗌 𝗍𝗐𝗈 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽𝗋𝖾𝗇 𝗌𝗈 𝗐𝗁𝖺𝗍 𝖽𝗈𝖾𝗌 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽(𝗉) 𝗆𝖾𝖺𝗇? 𝖨𝗇 𝗍𝗁𝗂𝗌 𝖼𝖺𝗌𝖾 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽 𝗀𝗂𝗏𝖾𝗌 𝗍𝗁𝖾 𝗉𝗋𝖾𝖿𝖾𝗋𝗋𝖾𝖽 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽 𝗈𝗎𝗍 𝗈𝖿 𝗅𝖾𝖿𝗍 𝖺𝗇𝖽 𝗋𝗂𝗀𝗁𝗍 𝗍𝗁𝖺𝗍 𝗇𝖾𝖾𝖽𝗌 𝗍𝗈 𝖻𝖾 𝗌𝗐𝖺𝗉𝗉𝖾𝖽.

𝖠𝗇𝖽 𝗂𝖿 𝗒𝗈𝗎 𝖼𝗈𝗎𝗅𝖽𝗇'𝗍 𝗍𝖾𝗅𝗅 𝖺𝗅𝗋𝖾𝖺𝖽𝗒 𝖨 𝗋𝖾𝖺𝗅𝗅𝗒 𝗅𝗂𝗄𝖾 𝗆𝗒 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌 𝗍𝗈 𝖻𝖾 𝗅𝖾𝗌𝗌 𝗍𝗁𝖺𝗇 𝟥 𝗅𝗂𝗇𝖾𝗌 𝗐𝗁𝖾𝗇𝖾𝗏𝖾𝗋 𝗉𝗈𝗌𝗌𝗂𝖻𝗅𝖾 𝖿𝗈𝗋 𝗌𝗂𝗆𝗉𝗅𝗂𝖼𝗂𝗍𝗒 𝖺𝗇𝖽 𝖾𝖺𝗌𝖾 𝗈𝖿 𝗎𝗇𝖽𝖾𝗋𝗌𝗍𝖺𝗇𝖽𝗂𝗇𝗀.

𝖠𝗌 𝗒𝗈𝗎 𝖼𝖺𝗇 𝗌𝖾𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇𝗌 𝗍𝗁𝖾 𝗉𝗋𝖾𝖿𝖾𝗋𝗋𝖾𝖽 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽 𝖺𝗆𝗈𝗇𝗀 𝗂𝗍'𝗌 𝗅𝖾𝖿𝗍 𝖺𝗇𝖽 𝗋𝗂𝗀𝗁𝗍 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽𝗋𝖾𝗇. 𝖠𝗇𝖽 𝗍𝗁𝖾 𝖻𝖺𝗅_𝖽𝗇 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽 𝖼𝗁𝖾𝖼𝗄𝗌 𝗂𝖿 𝗍𝗁𝖾𝗋𝖾'𝗌 𝖺 𝖽𝗈𝗐𝗇𝗐𝖺𝗋𝖽 𝖻𝖺𝗅𝖺𝗇𝖼𝖾.

𝖭𝗈𝗐 𝗍𝗈 𝗂𝗆𝗉𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 𝗍𝗁𝖾𝗌𝖾 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽 𝖺𝗇𝖽 𝖻𝖺𝗅_𝖽𝗇 𝗐𝖾 𝗇𝖾𝖾𝖽 𝗍𝗁𝖾 𝗅𝖾𝖿𝗍, 𝗋𝗂𝗀𝗁𝗍 𝖺𝗇𝖽 𝗉𝗋𝖾𝖿 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌 𝗍𝗈 𝖻𝖾 𝗂𝗆𝗉𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍𝖾𝖽.

𝖨 𝗉𝖾𝗋𝗌𝗈𝗇𝖺𝗅𝗅𝗒 𝖽𝗈𝗇'𝗍 𝗅𝗂𝗄𝖾 𝗍𝗈𝗈 𝗆𝗎𝖼𝗁 𝗈𝖿 𝗂𝗇𝖽𝖾𝗑 𝖺𝗇𝖽 𝖼𝗈𝗇𝖽𝗂𝗍𝗂𝗈𝗇 𝖼𝗁𝖾𝖼𝗄𝗂𝗇𝗀 𝖺𝗅𝗅 𝗈𝗏𝖾𝗋 𝗍𝗁𝖾 𝗉𝗅𝖺𝖼𝖾. 𝖨 𝖿𝗂𝗇𝖽 𝗉𝗎𝗍𝗍𝗂𝗇𝗀 𝗍𝗁𝖺𝗍 𝗂𝗇 𝗈𝗇𝖾 𝗉𝗅𝖺𝖼𝖾 𝗆𝖺𝗄𝖾𝗌 𝗆𝗒 𝖼𝗈𝖽𝖾 𝖼𝗅𝖾𝖺𝗇𝖾𝗋.

𝖶𝗁𝖾𝗇𝖾𝗏𝖾𝗋 𝗌𝗈𝗆𝖾 𝖻𝗈𝗎𝗇𝖽𝗌 𝗈𝗋 𝖼𝗈𝗇𝖽𝗂𝗍𝗂𝗈𝗇𝗌 𝖺𝗋𝖾 𝗏𝗂𝗈𝗅𝖺𝗍𝖾𝖽 𝖨 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇 𝖭𝗈𝗇𝖾 𝖺𝗇𝖽 𝗍𝗋𝗒 𝗍𝗈 𝗁𝖺𝗇𝖽𝗅𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝖿𝖺𝗂𝗅𝗎𝗋𝖾 𝗀𝗋𝖺𝖼𝖾𝖿𝗎𝗅𝗅𝗒 𝖻𝗒 𝗍𝖺𝖼𝗄𝗅𝗂𝗇𝗀 𝗐𝗂𝗍𝗁 𝖭𝗈𝗇𝖾 𝗏𝖺𝗅𝗎𝖾𝗌 𝖺𝗉𝗉𝗋𝗈𝗉𝗋𝗂𝖺𝗍𝖾𝗅𝗒.

𝖳𝗁𝖾 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽 𝖼𝗁𝖾𝖼𝗄𝗌 𝗂𝖿 𝖺𝗇𝗒 𝗂𝗇𝖽𝖾𝗑 𝗂𝗌 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽. 𝖠𝗇𝖽 𝗅𝗍 𝖺𝗇𝖽 𝗋𝗍 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌 𝗃𝗎𝗌𝗍 𝗀𝗂𝗏𝖾 𝗐𝗁𝖾𝗋𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝗅𝖾𝖿𝗍 𝖺𝗇𝖽 𝗋𝗂𝗀𝗁𝗍 𝖼𝗁𝗂𝗅𝖽𝗋𝖾𝗇 𝗆𝗂𝗀𝗁𝗍 𝖻𝖾 𝗐𝗂𝗍𝗁 𝗇𝗈 𝖼𝗁𝖾𝖼𝗄𝗌 𝖺𝗌 𝗒𝗈𝗎 𝖼𝖺𝗇 𝗌𝖾𝖾 𝖻𝖾𝗅𝗈𝗐.

𝖠𝗀𝖺𝗂𝗇 𝖨 𝗅𝗂𝗄𝖾 𝗌𝖾𝗉𝖺𝗋𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗅𝗂𝗄𝖾 𝗍𝗁𝗂𝗌 𝖻𝖾𝖼𝖺𝗎𝗌𝖾 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝗍𝖺𝗄𝖾𝗌 𝗎𝗉 𝗍𝗁𝖾 𝗋𝖾𝗌𝗉𝗈𝗇𝗌𝗂𝖻𝗂𝗅𝗂𝗍𝗒 𝗈𝖿 𝗆𝖺𝗄𝗂𝗇𝗀 𝗌𝗎𝗋𝖾 𝖺𝗇 𝗂𝗇𝖽𝖾𝗑 𝗂𝗌 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝖿𝗋𝖾𝖾𝗂𝗇𝗀 𝗎𝗉 𝖺𝗅𝗅 𝗈𝗍𝗁𝖾𝗋 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌 𝗈𝖿 𝗎𝗇𝗇𝖾𝖼𝖾𝗌𝗌𝖺𝗋𝗒 𝖻𝗈𝗎𝗇𝖽𝗌 𝖼𝗁𝖾𝖼𝗄𝗂𝗇𝗀.

𝖭𝗈𝗐 𝖺𝗇𝗒 𝗈𝖿 𝗈𝗎𝗋 𝗂𝗇𝖽𝗂𝖼𝖾𝗌 𝖼𝗈𝗎𝗅𝖽 𝖻𝖾 𝖭𝗈𝗇𝖾 𝖻𝖾𝖼𝖺𝗎𝗌𝖾 𝗐𝖾 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇 𝖭𝗈𝗇𝖾 𝖺𝗅𝗅 𝗈𝗏𝖾𝗋 𝗍𝗁𝖾 𝗉𝗅𝖺𝖼𝖾. 𝖲𝗈 𝗍𝗁𝖾 𝗉𝗋𝖾𝖿 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽 𝖼𝗁𝖾𝖼𝗄𝗌 𝗂𝖿 𝖻𝗈𝗍𝗁 𝗂 𝖺𝗇𝖽 𝗃 𝖺𝗋𝖾 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝗂𝗇𝖽𝗂𝖼𝖾𝗌 𝖿𝗂𝗋𝗌𝗍.

𝖳𝗁𝖾 𝗅𝖺𝗌𝗍 𝗅𝗂𝗇𝖾 𝗈𝖿 𝗉𝗋𝖾𝖿 𝗁𝖺𝗇𝖽𝗅𝖾𝗌 𝗍𝗁𝗋𝖾𝖾 𝖼𝖺𝗌𝖾𝗌 𝗂𝗇 𝗈𝗇𝖾 𝗅𝗂𝗇𝖾:

𝖺. 𝗂 𝗂𝗌 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝖺𝗇𝖽 𝗃 𝗂𝗌 𝗇𝗈𝗍

𝖻. 𝗂 𝗂𝗌 𝗇𝗈𝗍 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝖺𝗇𝖽 𝗃 𝗂𝗌 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽

𝖼. 𝖻𝗈𝗍𝗁 𝗂 𝖺𝗇𝖽 𝗃 𝖺𝗋𝖾 𝗂𝗇𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽

𝖧𝗈𝗐 𝖽𝗈 𝗐𝖾 𝖽𝗈 𝗍𝗁𝖺𝗍? 𝖲𝗈 𝗐𝗁𝖾𝗇 𝖻𝗈𝗍𝗁 𝗈𝖿 𝗍𝗁𝖾𝗆 𝖺𝗋𝖾 𝗂𝗇𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝗐𝖾 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇 𝖭𝗈𝗇𝖾. 𝖳𝗁𝖺𝗍'𝗌 𝗄𝗂𝗇𝖽 𝗈𝖿 𝗈𝖻𝗏𝗂𝗈𝗎𝗌 𝖺𝗇𝖽 𝗌𝗈 𝗂𝗇𝗌𝗍𝖾𝖺𝖽 𝗈𝖿 𝖾𝗑𝗉𝗅𝗂𝖼𝗂𝗍𝗅𝗒 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇𝗂𝗇𝗀 𝖭𝗈𝗇𝖾 𝖨 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇 𝗂 𝗐𝗁𝗂𝖼𝗁 𝗂𝗌 𝖭𝗈𝗇𝖾 𝖺𝗇𝗒𝗐𝖺𝗒.

𝖶𝗁𝖾𝗇 𝗂 𝗂𝗌 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽 𝖺𝗇𝖽 𝗃 𝗂𝗌 𝗇𝗈𝗍 𝖨 𝗇𝖺𝗍𝗎𝗋𝖺𝗅𝗅𝗒 𝗋𝖾𝗍𝗎𝗋𝗇 𝗂 𝖺𝗇𝖽 𝗏𝗂𝖼𝖾-𝗏𝖾𝗋𝗌𝖺. 𝖠𝗇𝖽 𝗃𝗎𝗌𝗍 𝗅𝗂𝗄𝖾 𝗍𝗁𝖺𝗍 𝗐𝖾 𝗁𝖺𝗏𝖾 𝖼𝗈𝗏𝖾𝗋𝖾𝖽 𝗍𝗁𝗋𝖾𝖾 𝖼𝖺𝗌𝖾𝗌 𝗂𝗇 𝗈𝗇𝖾 𝗅𝗂𝗇𝖾. 𝖭𝗈𝗐 𝗅𝖾𝗍'𝗌 𝗐𝗋𝗂𝗍𝖾 𝗅𝗍, 𝗋𝗍, 𝖼𝗈𝗆𝗉 𝖺𝗇𝖽 𝗏𝖺𝗅𝗂𝖽.

𝖭𝗈𝗍𝖾 𝗍𝗁𝖺𝗍 𝖼𝗈𝗆𝗉𝖺𝗋𝖾 𝗐𝖺𝗌 𝗀𝗂𝗏𝖾𝗇 𝖺𝗌 𝖺 𝗅𝖺𝗆𝖻𝖽𝖺 𝗂𝗇𝗉𝗎𝗍 𝗌𝗈 𝗐𝖾 𝖽𝗈𝗇'𝗍 𝗇𝖾𝖾𝖽 𝗍𝗈 𝗂𝗆𝗉𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 𝗂𝗍 𝗌𝖾𝗉𝖺𝗋𝖺𝗍𝖾𝗅𝗒. 𝖶𝖾 𝗃𝗎𝗌𝗍 𝗆𝖺𝗄𝖾 𝗎𝗌𝖾 𝗈𝖿 𝗂𝗍 𝖽𝗂𝗋𝖾𝖼𝗍𝗅𝗒 𝗂𝗇 𝗍𝗁𝖾 𝖼𝗈𝗆𝗉 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽.

𝖠𝗇𝖽 𝗌𝗂𝗇𝖼𝖾 𝗁𝖾𝖺𝗉𝗂𝖿𝗒 𝗈𝗇𝗅𝗒 𝗋𝖾𝗊𝗎𝗂𝗋𝖾𝖽 𝗌𝗂𝗇𝗄 𝗐𝖾 𝗁𝖺𝗏𝖾𝗇'𝗍 𝗒𝖾𝗍 𝗐𝗋𝗂𝗍𝗍𝖾𝗇 𝗂𝗍'𝗌 𝗌𝗒𝗆𝗆𝖾𝗍𝗋𝗂𝖼 𝖼𝗈𝗎𝗌𝗂𝗇 𝗌𝗐𝗂𝗆. 𝖡𝗎𝗍 𝗇𝗈𝗍𝗂𝖼𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝖻𝖾𝖺𝗎𝗍𝗂𝖿𝗎𝗅 𝗌𝗒𝗆𝗆𝖾𝗍𝗋𝗒 𝗂𝗇 𝗈𝗎𝗋 𝗂𝗆𝗉𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇𝗌 𝖻𝖾𝗅𝗈𝗐.

𝖲𝗂𝗆𝗂𝗅𝖺𝗋𝗅𝗒 𝗈𝗇𝗍𝗈 𝗍𝗈 𝗍𝗁𝖾 𝗉𝖺𝗋𝖾𝗇𝗍 𝖺𝗇𝖽 𝗎𝗉 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌. 𝖠𝗀𝖺𝗂𝗇 𝗇𝗈𝗍𝗂𝖼𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝖾𝗅𝖾𝗀𝖺𝗇𝗍 𝖾𝗆𝖾𝗋𝗀𝖾𝗇𝗍 𝗌𝗒𝗆𝗆𝖾𝗍𝗋𝗒 𝗂𝗇 𝖺𝗅𝗅 𝗈𝖿 𝗍𝗁𝖾𝗌𝖾 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌.

𝖭𝗈𝗐 𝗈𝗇𝗍𝗈 𝗍𝗁𝖾 𝗍𝗁𝗋𝖾𝖾 𝗆𝗈𝗌𝗍 𝗂𝗆𝗉𝗈𝗋𝗍𝖺𝗇𝗍 𝗋𝖾𝗆𝖺𝗂𝗇𝗂𝗇𝗀 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌 𝗍𝗈 𝖼𝗈𝗆𝗉𝗅𝖾𝗍𝖾 𝗈𝗎𝗋 𝖻𝖺𝗌𝗂𝖼 𝗂𝗆𝗉𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗈𝖿 𝖺 𝗁𝖾𝖺𝗉 𝗇𝖺𝗆𝖾𝗅𝗒: 𝗂𝗇𝗌𝖾𝗋𝗍, 𝗍𝗈𝗉 𝖺𝗇𝖽 𝗉𝗈𝗉 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽𝗌.

𝖳𝗁𝖾 𝗂𝗇𝗌𝖾𝗋𝗍 𝗆𝖾𝗍𝗁𝗈𝖽 𝖺𝗅𝗅𝗈𝗐𝗌 𝗎𝗌 𝗍𝗈 𝗂𝗇𝗌𝖾𝗋𝗍 𝖺 𝗇𝖾𝗐 𝖾𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍, 𝗍𝗈𝗉 𝗀𝗂𝗏𝖾𝗌 𝗎𝗌 𝖺 𝗉𝖾𝖾𝗄 𝗈𝖿 𝗍𝗁𝖾 𝗍𝗈𝗉 𝖾𝗅𝖾𝗆𝖾𝗇𝗍 (𝗆𝗂𝗇 𝗈𝗋 𝗆𝖺𝗑 𝖽𝖾𝗉𝖾𝗇𝖽𝗂𝗇𝗀) 𝖺𝗇𝖽 𝗉𝗈𝗉 𝗉𝗈𝗉𝗌 𝗍𝗁𝖾 𝗍𝗈𝗉 𝗈𝗎𝗍.

𝖠𝗇𝖽 𝖿𝗂𝗇𝖺𝗅𝗅𝗒 𝗌𝗈𝗋𝗍. 𝖥𝗈𝗋 𝗌𝗈𝗋𝗍 𝗐𝖾 𝖾𝗇𝖺𝖻𝗅𝖾 𝗍𝗁𝖾 𝖺𝗋𝗍𝗂𝖿𝗂𝖼𝗂𝖺𝗅 𝗀𝖺𝗍𝗂𝗇𝗀 𝗋𝖾𝗊𝗎𝗂𝗋𝖾𝖽 𝗎𝗌𝗂𝗇𝗀 𝖺𝗇 𝗂𝗇𝗌𝗍𝖺𝗇𝖼𝖾 𝗏𝖺𝗋𝗂𝖺𝖻𝗅𝖾 𝖭 𝖺𝗌 𝗒𝗈𝗎 𝖼𝖺𝗇 𝗌𝖾𝖾 𝖻𝖾𝗅𝗈𝗐 𝖺𝗇𝖽 𝗍𝗁𝖺𝗍 𝗋𝖾𝗊𝗎𝗂𝗋𝖾𝗌 𝖺 𝗌𝗅𝗂𝗀𝗁𝗍 𝗆𝗈𝖽𝗂𝖿𝗂𝖼𝖺𝗍𝗂𝗈𝗇 𝗍𝗈 𝗌𝗂𝗓𝖾.