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

एमॉर्टाइज़्ड विश्लेषण (amortised analysis) क्या मापता है?

  1. Aपूरे अनुक्रम में कहीं भी अकेले सबसे महँगे ऑपरेशन की लागत
  2. Bयादृच्छिक इनपुट पर अपेक्षित लागत
  3. Cऑपरेशनों के वर्स्ट-केस अनुक्रम पर प्रति ऑपरेशन औसत लागत
  4. Dसबसे अच्छे इनपुट पर एल्गोरिदम की लागत
2.एल्गोरिदम और जटिलताकठिन

ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या का वर्गीकरण कैसे होता है?

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

एक बाइनरी ट्री का रूट 1 है, जिसका बायाँ चाइल्ड 2 और दायाँ चाइल्ड 3 है; नोड 2 के चाइल्ड 4 (बायाँ) और 5 (दायाँ) हैं। पोस्टऑर्डर ट्रैवर्सल क्या है?

  1. A4 5 2 3 1
  2. B4 2 5 1 3
  3. C5 4 3 2 1
  4. D1 2 4 5 3
4.डेटा संरचनाएँकठिन

रेडिक्स ट्री (कंप्रेस्ड ट्राई) साधारण ट्राई में क्या सुधार करता है?

  1. Aयह हर नोड के चाइल्ड को आवृत्ति के अनुसार सॉर्ट करता है
  2. Bयह एकल-चाइल्ड नोडों की शृंखलाओं को एक स्ट्रिंग-लेबल वाले किनारे में मिला देता है
  3. Cयह हर शब्द का केवल पहला अक्षर रखता है
  4. Dयह हर शब्द को अलग नोडों के बजाय रूट पर हैश टेबल में संग्रहीत करता है
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

एक वृक्ष में घात 3 वाले 2 शीर्ष, घात 4 वाले 2 शीर्ष, घात 5 वाले 2 शीर्ष है, और उसके बाकी सभी शीर्ष पत्ते (घात 1) हैं। उसमें कितने पत्ते L हैं?

2 × deg 32 × deg 42 × deg 5
L =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
131115115651083ABCDEFG

डाइक्स्ट्रा का एल्गोरिथ्म A से चलता है। उस शीर्ष पर क्लिक करें जो चक्र 6 में निर्धारित (स्थायी) होता है; A स्वयं चक्र 1 है।

प्रारंभ: Aचक्र 6
  1. 1A
  2. 2B
  3. 3C
  4. 4D
  5. 5E
  6. 6F
  7. 7G

3विलयन

1.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: C · ऑपरेशनों के वर्स्ट-केस अनुक्रम पर प्रति ऑपरेशन औसत लागत

यह उत्तर क्यों है

एमॉर्टाइज़्ड विश्लेषण दुर्लभ महँगे ऑपरेशनों की लागत को कई सस्ते ऑपरेशनों पर फैलाता है, जिससे किसी भी अनुक्रम के लिए गारंटीशुदा औसत मिलता है।

उत्तर

C · ऑपरेशनों के वर्स्ट-केस अनुक्रम पर प्रति ऑपरेशन औसत लागत
2.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: A · 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

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

उत्तर: A · 4 5 2 3 1

यह उत्तर क्यों है

पोस्टऑर्डर 2 से पहले 4 और 5, फिर 3, और अंत में रूट 1 को संसाधित करता है।

उत्तर

A · 4 5 2 3 1
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: B · यह एकल-चाइल्ड नोडों की शृंखलाओं को एक स्ट्रिंग-लेबल वाले किनारे में मिला देता है

यह उत्तर क्यों है

बिना शाखा वाले पथों को संकुचित करने से नोडों की संख्या और प्रयुक्त मेमोरी घटती है, जबकि प्रीफ़िक्स खोज बनी रहती है।

उत्तर

B · यह एकल-चाइल्ड नोडों की शृंखलाओं को एक स्ट्रिंग-लेबल वाले किनारे में मिला देता है
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: L = 14

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 + 24 = 2(L + 6) − 2
L = 14

उत्तर

L = 14

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

6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: E

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

1. A (0): B: 13, C: 11
2. C (11): E: 26, G: 19
3. B (13): D: 14
4. D (14): E: 20, G: 17
5. G (17)
6. E (20): F: 25
7. F (25)

चक्र 6

E

उत्तर

E

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