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

पहुँच योग्य बेस केस के बिना रिकर्सिव फ़ंक्शन के बारे में कौन-सा कथन सही है?

  1. Aयह O(1) समय में चलता है
  2. Bकंपाइलर हमेशा इसे ऐसे लूप में बदल देता है जो सुरक्षित रूप से समाप्त होता है
  3. Cयह अपने आप 0 लौटाता है
  4. Dयह तब तक स्वयं को कॉल करता रहता है जब तक कॉल स्टैक ओवरफ़्लो न हो जाए
2.एल्गोरिदम और जटिलताकठिन

ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या का वर्गीकरण कैसे होता है?

  1. Aनिर्णय रूप P में है पर ऑप्टिमाइज़ेशन रूप NP-complete है
  2. Bयह P में है क्योंकि डाइकस्ट्रा का एल्गोरिदम हर शहर को एक बार देखकर इसे हल करता है
  3. Cनिर्णय रूप NP-complete है और ऑप्टिमाइज़ेशन रूप NP-hard
  4. Dयह अनिर्णेय है
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

सर्कुलर बफ़र (रिंग बफ़र) का उपयोग आमतौर पर किसे लागू करने के लिए किया जाता है?

  1. Aबाइनरी सर्च ट्री
  2. Bनिश्चित आकार की क्यू
  3. Cग्राफ़ ट्रैवर्सल
  4. Dहैश फ़ंक्शन
4.डेटा संरचनाएँकठिन

रेड-ब्लैक ट्री को कौन-सा गुण अवश्य पूरा करना चाहिए?

  1. Aरूट लाल होना चाहिए
  2. Bहर नोड लाल होना चाहिए
  3. Cहर लाल नोड के चाइल्ड लाल होने चाहिए, इसलिए लाल नोड्स पत्तियों तक अटूट शृंखला बनाते हैं
  4. Dकिसी नोड से उसकी वंशज पत्तियों तक के हर पथ में काले नोड्स की संख्या समान होती है
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

एक वृक्ष में घात 3 वाले 2 शीर्ष, घात 2 वाले 2 शीर्ष है, और उसके बाकी सभी शीर्ष पत्ते (घात 1) हैं। उसमें कितने पत्ते L हैं?

2 × deg 32 × deg 2
L =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
126365111412415ABCDEFG

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: D · यह तब तक स्वयं को कॉल करता रहता है जब तक कॉल स्टैक ओवरफ़्लो न हो जाए

यह उत्तर क्यों है

बेस केस के बिना रिकर्शन कभी नहीं रुकता; व्यवहार में स्टैक फ़्रेम की मेमोरी समाप्त हो जाती है और प्रोग्राम क्रैश हो जाता है।

उत्तर

D · यह तब तक स्वयं को कॉल करता रहता है जब तक कॉल स्टैक ओवरफ़्लो न हो जाए
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: C · निर्णय रूप NP-complete है और ऑप्टिमाइज़ेशन रूप NP-hard

यह उत्तर क्यों है

"क्या अधिकतम k लंबाई का कोई टूर है?" NP-complete है; सबसे छोटा टूर खोजना NP-hard है, क्योंकि यह कम से कम उतना ही कठिन है।

उत्तर

C · निर्णय रूप NP-complete है और ऑप्टिमाइज़ेशन रूप NP-hard
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: B · निश्चित आकार की क्यू

यह उत्तर क्यों है

रिंग बफ़र head और tail इंडेक्स का उपयोग करता है जो घूमकर वापस आते हैं, जिससे निश्चित मेमोरी में O(1) enqueue और dequeue मिलते हैं।

उत्तर

B · निश्चित आकार की क्यू
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: D · किसी नोड से उसकी वंशज पत्तियों तक के हर पथ में काले नोड्स की संख्या समान होती है

यह उत्तर क्यों है

रेड-ब्लैक नियम: नोड लाल या काले होते हैं, रूट काला होता है, लाल नोड्स के चाइल्ड काले होते हैं, और सभी पथों की ब्लैक-हाइट समान होती है, जिससे ऊँचाई ≤ 2 log₂(n + 1) रहती है।

उत्तर

D · किसी नोड से उसकी वंशज पत्तियों तक के हर पथ में काले नोड्स की संख्या समान होती है
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: L = 4

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 + 10 = 2(L + 4) − 2
L = 4

उत्तर

L = 4

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

6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: d(F) = 23

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: 9, E: 11, G: 10
B (9): D: 15
G (10)
E (11): F: 23
D (15)
F (23)

सबसे छोटा पथ

A → C → E → F
d(F) = 23

उत्तर

d(F) = 23

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