डेटा संरचना और एल्गोरिदम: क्रैम पैक

सूत्र-पत्रक, हर विषय के मुख्य विधि-चरण और 6 अभ्यास प्रश्न, पूरे हल पीछे दिए गए हैं।

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1सूत्र और विधियाँ

ग्राफ़ सिद्धांत

हैंडशेक लेमा
Σ deg(v) = 2|E|
पूर्ण ग्राफ़
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
नियमित ग्राफ़
|E| = n·k/2
वृक्ष और वन
|E| = n − 1, |E| = n − c
वृक्ष के पत्ते
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
यूलर
परिपथ: सभी घात सम; पथ: ठीक 2 घात विषम
Kn में हैमिल्टन परिपथ
(n − 1)!/2
डाइक्स्ट्रा अद्यतन
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
लंबाई L की वॉक
(Mᴸ)ij

विधि

  1. हर शीर्ष की घात लिखें; घातों का योग कोरों की संख्या का दोगुना होता है।
  2. यूलर के प्रश्नों में जाँचें कि ग्राफ़ संबद्ध है और विषम घात वाले शीर्षों को गिनें।
  3. वृक्षों के लिए n − 1 कोरों और हैंडशेक लेमा का उपयोग करें।
  4. डाइक्स्ट्रा के लिए अस्थायी दूरियों की सारणी रखें और हर चक्र में सबसे छोटी दूरी वाले अनिर्धारित शीर्ष को निर्धारित करें।
  5. न्यूनतम स्पैनिंग ट्री के लिए कोरों को भार के अनुसार क्रमबद्ध करें और चक्र बनाने वाली हर कोर छोड़ दें (क्रुस्कल), या किसी प्रारंभिक शीर्ष से एक वृक्ष बढ़ाएँ (प्रिम)।

2अभ्यास प्रश्न

1.एल्गोरिदम और जटिलतामध्यम

रिकरेंस T(n) = 2T(n/2) + O(1) का हल क्या है?

  1. AO(n log n)
  2. BO(log n)
  3. CO(n)
  4. DO(n²)
2.एल्गोरिदम और जटिलताकठिन

डायनेमिक प्रोग्रामिंग से हल की गई 0/1 नैपसैक (knapsack) समस्या में O(nW) समय लगता है। इसे स्यूडो-पॉलिनोमियल (pseudo-polynomial) क्यों कहा जाता है?

  1. AW एक संख्या है, इसलिए समय W को लिखने में प्रयुक्त बिट्स की संख्या में घातांकी है
  2. Bक्योंकि एल्गोरिदम यादृच्छिक (randomised) है और उसका रनिंग टाइम हर इनपुट के साथ बदलता है
  3. Cक्योंकि यह केवल W = 0 के लिए काम करता है
  4. Dक्योंकि n हमेशा छोटा होता है
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

संतुलित बाइनरी सर्च ट्री में किसी कुंजी को खोजने की समय जटिलता क्या है?

  1. AO(n log n)
  2. BO(1)
  3. CO(n)
  4. DO(log n)
4.डेटा संरचनाएँकठिन

रेड-ब्लैक ट्री के नियम n कुंजियों वाले ट्री की ऊँचाई के बारे में क्या गारंटी देते हैं?

  1. Aऊँचाई अधिकतम log2 n + 1 है
  2. Bऊँचाई ठीक log2 n है
  3. Cऊँचाई अधिकतम 2 log2(n + 1) है
  4. Dऊँचाई अधिकतम n / 2 है
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

एक वृक्ष में घात 3 वाले 2 शीर्ष, घात 5 वाले 3 शीर्ष है, और उसके बाकी सभी शीर्ष पत्ते (घात 1) हैं। उसमें कितने पत्ते L हैं?

2 × deg 33 × deg 5
L =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
16111921731013ABCDEF

क्रुस्कल का एल्गोरिथ्म न्यूनतम स्पैनिंग ट्री बनाता है। उस कोर पर क्लिक करें जिसे वह कोर संख्या 3 के रूप में जोड़ता है; छोड़ी गई कोरें नहीं गिनी जातीं।

k = 3
  1. 1कोर AC
  2. 2कोर BC
  3. 3कोर BD
  4. 4कोर CE
  5. 5कोर DE
  6. 6कोर DF
  7. 7कोर EF
  8. 8कोर BE

3विलयन

1.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: C · O(n)

यह उत्तर क्यों है

मास्टर प्रमेय से nlog₂ 2 = n स्थिर कार्य पर प्रभावी होता है, इसलिए T(n) = Θ(n), जैसे आधे भागों में बाँटकर अधिकतम खोजने में।

उत्तर

C · O(n)
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: A · W एक संख्या है, इसलिए समय W को लिखने में प्रयुक्त बिट्स की संख्या में घातांकी है

यह उत्तर क्यों है

रनिंग टाइम W के मान में बहुपद है लेकिन उसकी लंबाई (log W बिट्स) में घातांकी है; 0/1 नैपसैक NP-complete है।

उत्तर

A · W एक संख्या है, इसलिए समय W को लिखने में प्रयुक्त बिट्स की संख्या में घातांकी है
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: D · O(log n)

यह उत्तर क्यों है

संतुलित ट्री की ऊँचाई लगभग log₂ n होती है, इसलिए खोज रूट से पत्ती तक एक ही पथ का अनुसरण करती है।

उत्तर

D · O(log n)
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: C · ऊँचाई अधिकतम 2 log2(n + 1) है

यह उत्तर क्यों है

हर पथ में समान संख्या में काले नोड होते हैं और लाल नोड आसन्न नहीं हो सकते, इसलिए सबसे लंबा पथ सबसे छोटे का अधिकतम दोगुना है, जिससे ऊँचाई O(log n) होती है।

उत्तर

C · ऊँचाई अधिकतम 2 log2(n + 1) है
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: L = 13

यूलर, हैमिल्टन और वृक्ष: संबद्ध ग्राफ़ में यूलर परिपथ (हर कोर एक बार, शुरुआत पर वापसी) तब होता है जब हर शीर्ष की घात सम हो, और परिपथ न होने वाला यूलर पथ तब जब ठीक दो शीर्षों की घात विषम हो; तब पथ एक विषम शीर्ष से दूसरे तक चलता है। हैमिल्टन परिपथ हर शीर्ष पर एक बार जाता है; Kn में ऐसे (n − 1)!/2 होते हैं। n शीर्षों वाले वृक्ष में n − 1 कोरें होती हैं, और m कोरों वाला संबद्ध ग्राफ़ m − n + 1 कोरें हटाने के बाद स्पैनिंग ट्री रखता है।

वृक्ष के लिए हैंडशेक लेमा

L + 21 = 2(L + 5) − 2
L = 13

उत्तर

L = 13

शॉर्टकट: L = 2 + Σ (d − 2), घात d ≥ 3 वाले शीर्षों पर।

6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: कोर EF

सबसे छोटे पथ और स्पैनिंग ट्री: डाइक्स्ट्रा का एल्गोरिथ्म हर चक्र में एक शीर्ष निर्धारित करता है: सबसे छोटी अस्थायी दूरी वाला अनिर्धारित शीर्ष। तब उसकी दूरी अंतिम होती है, और हर पड़ोसी v को d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v)) मिलता है। क्रुस्कल का एल्गोरिथ्म कोरों को हल्की से भारी की ओर लेकर और चक्र बनाने वाली हर कोर छोड़कर न्यूनतम स्पैनिंग ट्री बनाता है; प्रिम का एल्गोरिथ्म प्रारंभिक शीर्ष से एक वृक्ष बढ़ाता है और हमेशा उससे बाहर जाने वाली सबसे हल्की कोर जोड़ता है। n शीर्षों के स्पैनिंग ट्री में n − 1 कोरें होती हैं।

क्रुस्कल का एल्गोरिथ्म

1. CE (2)
2. DF (3)
3. EF (10)
4. BC (11)
5. AC (16)

कोर संख्या 3

EF

उत्तर

कोर EF

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