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

किसी समस्या में इष्टतम उप-संरचना (optimal substructure) होने का क्या अर्थ है?

  1. Aहर उप-समस्या का आकार समान है
  2. Bएक इष्टतम समाधान उसकी उप-समस्याओं के इष्टतम समाधानों से बनाया जा सकता है
  3. Cसमस्या को स्थिर समय में हल किया जा सकता है
  4. Dसमस्या का ठीक एक इष्टतम समाधान है, जो हर उप-समस्या में साझा होता है
2.एल्गोरिदम और जटिलताकठिन

सॉर्टेड ऐरे में किसी भी तुलना-आधारित खोज को वर्स्ट केस में Ω(log n) तुलनाएँ क्यों चाहिए?

  1. Aहर तुलना में लघुगणकीय समय लगता है
  2. Bn संभावित परिणामों वाले निर्णय वृक्ष (decision tree) की गहराई कम से कम log₂ n होनी चाहिए
  3. Cबाइनरी सर्च ही एकमात्र संभव एल्गोरिदम है, और उसे log₂ n तुलनाएँ चाहिए
  4. Dहर तत्व की कम से कम एक बार तुलना होनी चाहिए
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

कौन-सी टकराव समाधान (collision resolution) विधि टकराने वाली कुंजियों को उसी बकेट में एक सूची में संग्रहीत करती है?

  1. Aडबल हैशिंग (Double hashing)
  2. Bलीनियर प्रोबिंग (Linear probing)
  3. Cक्वाड्रैटिक प्रोबिंग (Quadratic probing)
  4. Dसेपरेट चेनिंग (Separate chaining)
4.डेटा संरचनाएँकठिन

स्प्ले ट्री हर पहुँच के बाद क्या करता है?

  1. Aखोज पथ के नोडों का रंग बदलता है
  2. Bपहुँचे गए नोड को एक लीफ़ पर ले जाता है
  3. Cपूरे ट्री को संतुलित रूप में फिर से बनाता है
  4. Dपहुँचे गए नोड को रोटेशन से रूट तक ले जाता है
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

एक संबद्ध ग्राफ़ में 20 शीर्ष और 28 कोरें हैं। स्पैनिंग ट्री बचाने के लिए कितनी कोरें k हटानी होंगी?

|V| = 20|E| = 28
k =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
9101113651047ABCDEF

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 · एक इष्टतम समाधान उसकी उप-समस्याओं के इष्टतम समाधानों से बनाया जा सकता है

यह उत्तर क्यों है

ग्रीडी एल्गोरिदम और डायनेमिक प्रोग्रामिंग दोनों के सही उत्तर देने के लिए इष्टतम उप-संरचना आवश्यक है।

उत्तर

B · एक इष्टतम समाधान उसकी उप-समस्याओं के इष्टतम समाधानों से बनाया जा सकता है
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: B · n संभावित परिणामों वाले निर्णय वृक्ष (decision tree) की गहराई कम से कम log₂ n होनी चाहिए

यह उत्तर क्यों है

हर तुलना शेष संभावनाओं के समुच्चय को अधिकतम आधा करती है, इसलिए n स्थितियों में अंतर करने के लिए कम से कम log₂ n तुलनाएँ चाहिए।

उत्तर

B · n संभावित परिणामों वाले निर्णय वृक्ष (decision tree) की गहराई कम से कम log₂ n होनी चाहिए
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: D · सेपरेट चेनिंग (Separate chaining)

यह उत्तर क्यों है

चेनिंग प्रत्येक बकेट के लिए एक लिंक्ड लिस्ट (या अन्य संरचना) रखती है; ओपन एड्रेसिंग टेबल में ही कोई अन्य खाली स्थान खोजती है।

उत्तर

D · सेपरेट चेनिंग (Separate chaining)
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: D · पहुँचे गए नोड को रोटेशन से रूट तक ले जाता है

यह उत्तर क्यों है

स्प्लेइंग रोटेशनों से पहुँचे गए नोड को रूट पर ले जाती है; एक ऑपरेशन में O(n) लग सकता है, पर एमॉर्टाइज़्ड लागत O(log n) है।

उत्तर

D · पहुँचे गए नोड को रोटेशन से रूट तक ले जाता है
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: k = 9

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

20 − 1 = 19

हटाई जाने वाली कोरें

k = 28 − 19 = 9

उत्तर

k = 9
6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: d(F) = 20

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: 9, C: 10
B (9): D: 22, E: 16
C (10)
E (16): D: 21, F: 20
F (20)
D (21)

सबसे छोटा पथ

A → B → E → F
d(F) = 20

उत्तर

d(F) = 20

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