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

क्या यह कहना सही है कि एक O(n²) एल्गोरिदम O(n³) भी है?

  1. Aहाँ, क्योंकि Big O एक ऊपरी सीमा है और n², n³ से तेज़ नहीं बढ़ता
  2. Bनहीं, क्योंकि बड़े n के लिए n³, n² से छोटा है
  3. Cनहीं, क्योंकि Big O को हमेशा फ़ंक्शन की सटीक वृद्धि दर बतानी चाहिए
  4. Dहाँ, पर केवल तब जब n 100 से छोटा हो
2.एल्गोरिदम और जटिलताकठिन

हेल्ड–कार्प डायनेमिक प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या को ठीक-ठीक हल करता है। n शहरों के लिए इसका रनिंग टाइम क्या है?

  1. AO(2n²)
  2. BO(n!)
  3. CO(n³)
  4. DO(n² 2ⁿ)
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

एक एप्लिकेशन को तेज़ खोज चाहिए और कुंजियों को सॉर्टेड क्रम में सूचीबद्ध करना तथा रेंज प्रश्नों के उत्तर देना भी चाहिए। कौन-सी संरचना सबसे उपयुक्त है?

  1. Aस्टैक
  2. Bअनसॉर्टेड लिंक्ड लिस्ट
  3. Cहैश टेबल
  4. Dसंतुलित बाइनरी सर्च ट्री
4.डेटा संरचनाएँकठिन

कौन-सा गुण हर B-ट्री को पूर्णतः संतुलित रखता है?

  1. Aसभी लीफ़ समान गहराई पर होते हैं
  2. Bहर नोड एक कुंजी संग्रहीत करता है
  3. Cकुंजियाँ केवल रूट में संग्रहीत होती हैं
  4. Dहर नोड के ठीक दो चाइल्ड होते हैं
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

पूर्ण ग्राफ़ K8 में कितने भिन्न हैमिल्टन परिपथ H हैं? जो परिपथ केवल प्रारंभिक शीर्ष या दिशा में भिन्न हों, उन्हें एक ही गिना जाता है।

K8
H =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
6481416119ABCDE

भारित ग्राफ़ के न्यूनतम स्पैनिंग ट्री का कुल भार W ज्ञात करें।

|V| = 5|E| = 7
W =

3विलयन

1.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: A · हाँ, क्योंकि Big O एक ऊपरी सीमा है और n², n³ से तेज़ नहीं बढ़ता

यह उत्तर क्यों है

Big O एक ऊपरी सीमा है, इसलिए कथन सत्य है पर सटीक नहीं; Θ(n²) सटीक वृद्धि दर बताता है।

उत्तर

A · हाँ, क्योंकि Big O एक ऊपरी सीमा है और n², n³ से तेज़ नहीं बढ़ता
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: D · O(n² 2ⁿ)

यह उत्तर क्यों है

लगभग n 2ⁿ अवस्थाएँ हैं, हर एक की गणना O(n) में होती है; यह घातांकी है पर सभी (n − 1)! टूर आज़माने से कहीं तेज़ है।

उत्तर

D · O(n² 2ⁿ)
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: D · संतुलित बाइनरी सर्च ट्री

यह उत्तर क्यों है

संतुलित BST, O(log n) खोज देता है और कुंजियों को क्रम में रखता है, इसलिए इन-ऑर्डर ट्रैवर्सल और रेंज प्रश्न आसान हैं; हैश टेबल कुंजियों को बिखेर देती है।

उत्तर

D · संतुलित बाइनरी सर्च ट्री
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: A · सभी लीफ़ समान गहराई पर होते हैं

यह उत्तर क्यों है

भरने पर नोड ऊपर की ओर विभाजित होते हैं और ट्री तभी ऊँचा होता है जब रूट विभाजित हो, इसलिए सभी लीफ़ हमेशा एक ही स्तर पर रहते हैं।

उत्तर

A · सभी लीफ़ समान गहराई पर होते हैं
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: H = 2520

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।

गिनें

H = (8 − 1)!/2 = 5040/2 = 2520

उत्तर

H = 2520
6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: W = 25

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

DE (1): लें
AC (4): लें
AB (6): लें
BC (8): छोड़ें, चक्र बनता है
BD (14): लें

कुल भार

W = 1 + 4 + 6 + 14 = 25

उत्तर

W = 25

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