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

for i = 1 to n: (j = 1; while j < n: j = j × 2) — इसकी टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?

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

केवल अंतिम दो मान रखने वाले लूप से n-वीं फ़िबोनाची संख्या की गणना की समय और स्पेस लागत क्या है?

  1. AO(n) समय और O(1) स्पेस
  2. BO(n) समय और O(n) स्पेस
  3. CO(2ⁿ) समय और O(1) स्पेस
  4. DO(log n) समय और O(n) स्पेस
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

V शीर्षों वाले ग्राफ़ का एडजेसेंसी मैट्रिक्स कितनी मेमोरी लेता है?

  1. AO(log V)
  2. BO(E)
  3. CO(V²)
  4. DO(V + E)
4.डेटा संरचनाएँकठिन

AVL ट्री में एक कुंजी डालने से किसी नोड का बायाँ सबट्री बहुत ऊँचा हो जाता है, और नई कुंजी उसके बाएँ चाइल्ड के बाएँ सबट्री में गई (left-left स्थिति)। कौन-सा सुधार लागू होता है?

  1. Aचाइल्ड पर बायाँ रोटेशन, फिर नोड पर दायाँ रोटेशन
  2. Bअसंतुलित नोड पर एक एकल बायाँ रोटेशन
  3. Cअसंतुलित नोड पर एक एकल दायाँ रोटेशन
  4. Dनोड और उसके चाइल्ड का रंग बदलना
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

एक संबद्ध ग्राफ़ में 15 शीर्ष और 15 कोरें हैं। स्पैनिंग ट्री बचाने के लिए कितनी कोरें k हटानी होंगी?

|V| = 15|E| = 15
k =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
1514618571992ABCDEFG

क्रुस्कल का एल्गोरिथ्म न्यूनतम स्पैनिंग ट्री बनाता है। उस कोर पर क्लिक करें जिसे वह कोर संख्या 5 के रूप में जोड़ता है; छोड़ी गई कोरें नहीं गिनी जातीं।

k = 5
  1. 1कोर AB
  2. 2कोर AC
  3. 3कोर BC
  4. 4कोर DE
  5. 5कोर DF
  6. 6कोर EF
  7. 7कोर GB
  8. 8कोर GD
  9. 9कोर GE

3विलयन

1.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: C · O(n log n)

यह उत्तर क्यों है

n बाहरी इटरेशन में से हर एक के लिए भीतरी लूप लगभग log₂ n बार चलता है, जिससे O(n log n) मिलता है।

उत्तर

C · O(n log n)
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: A · O(n) समय और O(1) स्पेस

यह उत्तर क्यों है

हर चरण को केवल पिछले दो मान चाहिए, इसलिए बॉटम-अप विधि की तालिका को दो वेरिएबल से बदला जा सकता है।

उत्तर

A · O(n) समय और O(1) स्पेस
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: C · O(V²)

यह उत्तर क्यों है

एडजेसेंसी मैट्रिक्स V × V प्रविष्टियाँ संग्रहीत करता है, जो सघन ग्राफ़ के लिए कुशल है; एडजेसेंसी लिस्ट O(V + E) लेती है, जो विरल ग्राफ़ के लिए बेहतर है।

उत्तर

C · O(V²)
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: C · असंतुलित नोड पर एक एकल दायाँ रोटेशन

यह उत्तर क्यों है

Left-left स्थिति में एक दायाँ रोटेशन बाएँ चाइल्ड को ऊपर उठाकर संतुलन बहाल करता है; zig-zag स्थितियों में दोहरा रोटेशन चाहिए।

उत्तर

C · असंतुलित नोड पर एक एकल दायाँ रोटेशन
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: k = 1

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।

स्पैनिंग ट्री की कोरें

15 − 1 = 14

हटाई जाने वाली कोरें

k = 15 − 14 = 1

उत्तर

k = 1
6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: कोर AC

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. GE (2)
2. DF (5)
3. BC (6)
4. EF (7)
5. AC (14)
6. GB (19)

कोर संख्या 5

AC

उत्तर

कोर AC

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