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

क्विकसॉर्ट हमेशा पहले तत्व को पिवट के रूप में उपयोग करता है। किस इनपुट पर यह अपना वर्स्ट-केस व्यवहार दिखाता है?

  1. Aलंबाई 2 का ऐरे
  2. Bएक ऐरे जो पहले से सॉर्टेड है
  3. Cयादृच्छिक क्रम वाला ऐरे
  4. Dऐसा ऐरे जिसके सभी तत्व भिन्न हैं
2.एल्गोरिदम और जटिलताकठिन

अनिर्णेय (undecidable) समस्या और दुःसाध्य (intractable) समस्या में क्या अंतर है?

  1. Aदोनों का अर्थ है कि समस्या का कोई एल्गोरिदम ही नहीं है
  2. Bदुःसाध्य समस्याएँ किसी भी एल्गोरिदम से हल नहीं हो सकतीं, जबकि अनिर्णेय समस्याओं को केवल घातांकी समय चाहिए
  3. Cअनिर्णेय समस्याएँ NP में हैं, जबकि दुःसाध्य समस्याएँ P में हैं
  4. Dअनिर्णेय समस्या के लिए सभी इनपुट पर कोई एल्गोरिदम नहीं होता; दुःसाध्य के लिए होता है, पर बहुत धीमा
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

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

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

डेटाबेस और फ़ाइल सिस्टम में B-ट्री का उपयोग क्यों किया जाता है?

  1. Aवे किसी भी ऐरे से कम मेमोरी लेते हैं, इसलिए पूरा इंडेक्स हमेशा मुख्य मेमोरी में समा जाता है
  2. Bउनका उच्च ब्रांचिंग फ़ैक्टर ट्री को उथला रखता है, जिससे धीमी डिस्क रीड कम होती हैं
  3. Cवे डेटा को अक्रमबद्ध संग्रहीत करते हैं
  4. Dउन्हें पुनर्संतुलन की आवश्यकता नहीं होती
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम
ABCDEFGयूलर परिपथयूलर पथ, परिपथ नहींदोनों में से कुछ नहीं

क्या संबद्ध ग्राफ़ में यूलर परिपथ है, परिपथ न होने वाला यूलर पथ है, या दोनों में से कुछ नहीं? अपना उत्तर क्लिक करें।

|V| = 7|E| = 9
  1. 1यूलर परिपथ
  2. 2यूलर पथ, परिपथ नहीं
  3. 3दोनों में से कुछ नहीं
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
73208141864ABCDEF

प्रिम का एल्गोरिथ्म शीर्ष E से शुरू करके न्यूनतम स्पैनिंग ट्री बनाता है। उस कोर पर क्लिक करें जिसे वह कोर संख्या 5 के रूप में जोड़ता है।

प्रारंभ: Ek = 5
  1. 1कोर AB
  2. 2कोर AC
  3. 3कोर BD
  4. 4कोर CE
  5. 5कोर DE
  6. 6कोर DF
  7. 7कोर EF
  8. 8कोर BE

3विलयन

1.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: B · एक ऐरे जो पहले से सॉर्टेड है

यह उत्तर क्यों है

सॉर्टेड इनपुट पर पिवट हमेशा न्यूनतम होता है, इसलिए एक भाग ख़ाली होता है और दूसरे में n − 1 तत्व, जिससे O(n²) मिलता है।

उत्तर

B · एक ऐरे जो पहले से सॉर्टेड है
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: D · अनिर्णेय समस्या के लिए सभी इनपुट पर कोई एल्गोरिदम नहीं होता; दुःसाध्य के लिए होता है, पर बहुत धीमा

यह उत्तर क्यों है

हॉल्टिंग समस्या का कोई एल्गोरिदम ही नहीं है; TSP जैसी NP-hard समस्या ब्रूट फ़ोर्स से हल हो सकती है, बस ज्ञात बहुपदी समय में नहीं।

उत्तर

D · अनिर्णेय समस्या के लिए सभी इनपुट पर कोई एल्गोरिदम नहीं होता; दुःसाध्य के लिए होता है, पर बहुत धीमा
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: C · 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

C · O(log n)
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: B · उनका उच्च ब्रांचिंग फ़ैक्टर ट्री को उथला रखता है, जिससे धीमी डिस्क रीड कम होती हैं

यह उत्तर क्यों है

B-ट्री प्रति नोड कई कुंजियाँ रखते हैं, इसलिए ऊँचाई कम होती है और प्रति लुकअप कम ब्लॉक रीड चाहिए; B+ ट्री रेंज स्कैन के लिए पत्तियों को भी जोड़ते हैं।

उत्तर

B · उनका उच्च ब्रांचिंग फ़ैक्टर ट्री को उथला रखता है, जिससे धीमी डिस्क रीड कम होती हैं
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: दोनों में से कुछ नहीं

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।

घात

deg(A) = 2, deg(B) = 4, deg(C) = 3, deg(D) = 4, deg(E) = 1, deg(F) = 1, deg(G) = 3

विषम शीर्ष

C, E, F, G → 4
दोनों में से कुछ नहीं

उत्तर

दोनों में से कुछ नहीं
6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: कोर DE

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।

प्रिम का एल्गोरिथ्म

1. BE (4)
2. EF (6)
3. AB (7)
4. AC (3)
5. DE (14)

कोर संख्या 5

DE

उत्तर

कोर DE

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