डेटा संरचना और एल्गोरिदम: क्रैम पैक

सूत्र-पत्रक, हर विषय के मुख्य विधि-चरण और 6 अभ्यास प्रश्न, पूरे हल पीछे दिए गए हैं।

नए प्रश्नकोर्स पर वापस जाएँ

प्रिंट विंडो में “PDF के रूप में सहेजें” चुनें, ताकि एक प्रति आपके डिवाइस पर रहे।

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, पर केवल तब जब n 100 से छोटा हो
  2. Bनहीं, क्योंकि बड़े n के लिए n³, n² से छोटा है
  3. Cहाँ, क्योंकि Big O एक ऊपरी सीमा है और n², n³ से तेज़ नहीं बढ़ता
  4. Dनहीं, क्योंकि Big O को हमेशा फ़ंक्शन की सटीक वृद्धि दर बतानी चाहिए
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(n² 2ⁿ)
  3. CO(n³)
  4. DO(n!)
3.डेटा संरचनाएँमध्यम

कुंजियाँ 50, 30, 70, 20, 40 इसी क्रम में एक ख़ाली बाइनरी सर्च ट्री में डाली जाती हैं। 30 का बायाँ चाइल्ड क्या है?

  1. A70
  2. B50
  3. C40
  4. D20
4.डेटा संरचनाएँकठिन

n संख्याओं के ऐरे पर फ़ेनविक ट्री (बाइनरी इंडेक्स्ड ट्री) कौन-से ऑपरेशन O(log n) में समर्थित करता है?

  1. Aकिसी भी स्थिति पर तत्व डालना
  2. Bऐरे सॉर्ट करना और बाइनरी सर्च
  3. CO(1) में माध्यिका खोजना
  4. Dप्रीफ़िक्स-योग प्रश्न और एकल-तत्व अपडेट
5.ग्राफ़ सिद्धांतमध्यम

एक संबद्ध ग्राफ़ में 19 शीर्ष और 22 कोरें हैं। स्पैनिंग ट्री बचाने के लिए कितनी कोरें k हटानी होंगी?

|V| = 19|E| = 22
k =
6.ग्राफ़ सिद्धांतकठिन
141216107132114ABCDEF

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

|V| = 6|E| = 9
W =

3विलयन

1.एल्गोरिदम और जटिलता

उत्तर: C · 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

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

उत्तर: B · 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

B · O(n² 2ⁿ)
3.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: D · 20

यह उत्तर क्यों है

20, 50 से और 30 से छोटा है, इसलिए वह 30 का बायाँ चाइल्ड बनता है; 40 उसका दायाँ चाइल्ड बनता है।

उत्तर

D · 20
4.डेटा संरचनाएँ

उत्तर: D · प्रीफ़िक्स-योग प्रश्न और एकल-तत्व अपडेट

यह उत्तर क्यों है

फ़ेनविक ट्री हर इंडेक्स के निचले बिटों से निर्धारित रेंजों के आंशिक योग संग्रहीत करता है, इसलिए प्रीफ़िक्स योग और पॉइंट अपडेट दोनों में O(log n) लगता है।

उत्तर

D · प्रीफ़िक्स-योग प्रश्न और एकल-तत्व अपडेट
5.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: k = 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।

स्पैनिंग ट्री की कोरें

19 − 1 = 18

हटाई जाने वाली कोरें

k = 22 − 18 = 4

उत्तर

k = 4
6.ग्राफ़ सिद्धांत

उत्तर: W = 35

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

DF (2): लें
BE (4): लें
CE (7): लें
BD (10): लें
EF (11): छोड़ें, चक्र बनता है
AC (12): लें

कुल भार

W = 2 + 4 + 7 + 10 + 12 = 35

उत्तर

W = 35

ExamProblems · examproblems.com/courses/data-structures-and-algorithms