1.आसान
कौन-सा नोटेशन वृद्धि की ऊपरी सीमा (upper bound) को दर्शाता है?
- ABig O
- BLittle omega
- CBig Omega
- DBig Theta
उत्तरों सहित एल्गोरिदम और जटिलता वर्कशीट
2.आसान
सॉर्टेड ऐरे पर बाइनरी सर्च (binary search) की टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(1)
- BO(log n)
- CO(n)
- DO(n log n)
3.आसान
n तत्वों वाले अनसॉर्टेड ऐरे में लीनियर सर्च (linear search) की टाइम कॉम्प्लेक्सिटी (वर्स्ट केस) क्या है?
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(log n)
- DO(1)
4.मध्यम
n तत्वों के ऐरे के लिए मर्ज सॉर्ट के रिकर्शन में कितने स्तर होते हैं?
- Aलगभग log₂ n
- Bलगभग √n
- Cलगभग n
- Dलगभग n / 2
5.मध्यम
for i = 1 to n: for j = 1 to i: O(1) कार्य करें — इसकी टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n)
- BO(n log n)
- CO(n²)
- DO(n³)
6.मध्यम
वर्स्ट केस में तुलना-आधारित (comparison-based) सॉर्टिंग की निचली सीमा क्या है?
- AΩ(log n)
- BΩ(n²)
- CΩ(n log n)
- DΩ(n)
7.कठिन
for i = 1 to n: for (j = i; j ≤ n; j = j + i) O(1) कार्य करें — इसकी टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n²)
- BO(n √n)
- CO(n log n)
- DO(n)
8.कठिन
ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या का वर्गीकरण कैसे होता है?
- Aयह P में है क्योंकि डाइकस्ट्रा का एल्गोरिदम हर शहर को एक बार देखकर इसे हल करता है
- Bनिर्णय रूप P में है पर ऑप्टिमाइज़ेशन रूप NP-complete है
- Cयह अनिर्णेय है
- Dनिर्णय रूप NP-complete है और ऑप्टिमाइज़ेशन रूप NP-hard
उत्तर कुंजी
- 1. A · Big O
- 2. B · O(log n)
- 3. A · O(n)
- 4. A · लगभग log₂ n
- 5. C · O(n²)
- 6. C · Ω(n log n)
- 7. C · O(n log n)
- 8. D · निर्णय रूप NP-complete है और ऑप्टिमाइज़ेशन रूप NP-hard
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