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

कई लाइब्रेरी सॉर्टिंग रूटीन बहुत छोटे सबऐरे के लिए इंसर्शन सॉर्ट पर क्यों चली जाती हैं?

  1. Aरिकर्सिव एल्गोरिदम 10 से कम तत्वों वाले ऐरे नहीं सँभाल सकते
  2. Bइंसर्शन सॉर्ट का ओवरहेड कम है और यह छोटे या लगभग सॉर्टेड इनपुट पर तेज़ है
  3. Cबड़े इनपुट पर इंसर्शन सॉर्ट किसी भी अन्य सॉर्टिंग एल्गोरिदम से कम मेमोरी उपयोग करता है
  4. Dइंसर्शन सॉर्ट वर्स्ट केस में O(n log n) है
2.एल्गोरिदम और जटिलताकठिन

इनमें से कौन-सी संतुष्टि समस्या बहुपदी समय में हल होने योग्य ज्ञात है?

  1. Aकंजंक्टिव नॉर्मल फ़ॉर्म में सूत्रों पर सामान्य SAT
  2. B3-SAT, जिसमें हर क्लॉज़ में ठीक तीन लिटरल होते हैं
  3. C2-SAT, जिसमें हर क्लॉज़ में अधिकतम दो लिटरल होते हैं
  4. Dसर्किट संतुष्टि
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

इंडेक्स 0 से शुरू होने वाले ऐरे में संग्रहीत बाइनरी हीप में इंडेक्स i वाले नोड का पैरेंट कहाँ है?

  1. Aइंडेक्स ⌊i / 2⌋ + 1 पर
  2. Bइंडेक्स ⌊(i − 1) / 2⌋ पर
  3. Cइंडेक्स i − 1 पर
  4. Dइंडेक्स 2i + 1 पर
4.डेटा संरचनाएँकठिन

टोपोलॉजिकल सॉर्टिंग के लिए कान का एल्गोरिदम बार-बार in-degree 0 वाले शीर्ष हटाता है। उन शीर्षों को कौन-सी संरचना रखती है?

  1. Ain-degree 0 वाले शीर्षों की एक क्यू (या कोई भी संग्रह)
  2. Bएक एडजेसेंसी मैट्रिक्स जो दर्ज करे कि कौन-से शीर्ष पहले ही हटाए जा चुके हैं
  3. Cसभी देखे गए किनारों का स्टैक
  4. Dout-degree के अनुसार क्रमित मैक्स-हीप
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

एक वृक्ष में घात 3 वाले 3 शीर्ष, घात 4 वाले 4 शीर्ष है, और उसके बाकी सभी शीर्ष पत्ते (घात 1) हैं। उसमें कितने पत्ते L हैं?

3 × deg 34 × deg 4
L =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
126212159941414ABCDEFG

भारित ग्राफ़ में A से F तक के सबसे छोटे पथ की लंबाई d(F) डाइक्स्ट्रा के एल्गोरिथ्म से ज्ञात करें।

प्रारंभ: Aअंत: F
d(F) =

3विलयन

1.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: B · इंसर्शन सॉर्ट का ओवरहेड कम है और यह छोटे या लगभग सॉर्टेड इनपुट पर तेज़ है

यह उत्तर क्यों है

छोटे n के लिए इंसर्शन सॉर्ट का सरल लूप क्विकसॉर्ट या मर्ज सॉर्ट के रिकर्शन ओवरहेड को पीछे छोड़ देता है, भले ही वह O(n²) हो।

उत्तर

B · इंसर्शन सॉर्ट का ओवरहेड कम है और यह छोटे या लगभग सॉर्टेड इनपुट पर तेज़ है
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: C · 2-SAT, जिसमें हर क्लॉज़ में अधिकतम दो लिटरल होते हैं

यह उत्तर क्यों है

2-SAT, P में है (स्ट्रॉन्गली कनेक्टेड कंपोनेंट्स से रैखिक समय), जबकि 3-SAT NP-complete है।

उत्तर

C · 2-SAT, जिसमें हर क्लॉज़ में अधिकतम दो लिटरल होते हैं
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: B · इंडेक्स ⌊(i − 1) / 2⌋ पर

यह उत्तर क्यों है

i के चाइल्ड 2i + 1 और 2i + 2 पर हैं, इसलिए i का पैरेंट ⌊(i − 1) / 2⌋ है; 1-आधारित इंडेक्सिंग में यह ⌊i / 2⌋ है।

उत्तर

B · इंडेक्स ⌊(i − 1) / 2⌋ पर
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: A · in-degree 0 वाले शीर्षों की एक क्यू (या कोई भी संग्रह)

यह उत्तर क्यों है

तैयार शीर्ष एक क्यू में रखे जाते हैं; एक को हटाने से उसके पड़ोसियों की in-degree घटती है, और जो 0 तक पहुँचें उन्हें जोड़ दिया जाता है, जिससे O(V + E) समय मिलता है।

उत्तर

A · in-degree 0 वाले शीर्षों की एक क्यू (या कोई भी संग्रह)
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 + 25 = 2(L + 7) − 2
L = 13

उत्तर

L = 13

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

6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: d(F) = 27

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।

डाइक्स्ट्रा चक्र-दर-चक्र

हर पंक्ति: निर्धारित शीर्ष, उसकी अंतिम दूरी, और वे पड़ोसी जिनकी दूरी सुधरती है।

A (0): B: 12, C: 6
C (6): B: 8, E: 18
B (8): G: 12
G (12): D: 26
E (18): F: 27
D (26)
F (27)

सबसे छोटा पथ

A → C → E → F
d(F) = 27

उत्तर

d(F) = 27

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