1.आसान
3n² + 5n + 2 का Big O क्या है?
- AO(5n)
- BO(n²)
- CO(3n²)
- DO(n³)
उत्तरों सहित एल्गोरिदम और जटिलता वर्कशीट
2.आसान
n संख्याओं के अनसॉर्टेड ऐरे में सबसे बड़ा मान खोजने की टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n log n)
- BO(log n)
- CO(n)
- DO(1)
3.आसान
स्पेस कॉम्प्लेक्सिटी (space complexity) क्या मापती है?
- Aकंप्यूटर का भौतिक आकार
- Bकोड की पंक्तियों की संख्या
- Cप्रोग्राम फ़ाइल के कंपाइल हो जाने के बाद उसका डिस्क स्पेस
- Dइनपुट बढ़ने के साथ एल्गोरिदम को आवश्यक मेमोरी की मात्रा
4.मध्यम
एक सॉर्टेड ऐरे में आप दोनों सिरों से एक-एक पॉइंटर को भीतर की ओर खिसकाते हुए ऐसे दो तत्व खोजते हैं जिनका योग लक्ष्य के बराबर हो। टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n)
- BO(log n)
- CO(n log n)
- DO(n²)
5.मध्यम
रिकरेंस T(n) = 2T(n − 1) + O(1) का हल क्या है?
- AO(n log n)
- BO(n)
- CO(n²)
- DO(2ⁿ)
6.मध्यम
भर जाने पर अपनी क्षमता दोगुनी करने वाले डायनेमिक ऐरे में तत्व जोड़ने (append) की एमॉर्टाइज़्ड (amortised) टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n²)
- BO(log n)
- CO(1)
- DO(n)
7.कठिन
हैश टेबल में औसत लुकअप O(1) लेकिन वर्स्ट केस O(n) क्यों होता है?
- Aकई कुंजियाँ एक ही बकेट में टकरा (collide) सकती हैं
- Bहैश फ़ंक्शन धीमे होते हैं
- Cऐरे में एक्सेस O(n) होता है
- Dकुंजियों को पहले सॉर्ट करना पड़ता है
8.कठिन
log(n!) के लिए कौन-सी सीमा सही है?
- AΘ(n)
- BΘ(n log n)
- CΘ(log n)
- DΘ(n²)
उत्तर कुंजी
- 1. B · O(n²)
- 2. C · O(n)
- 3. D · इनपुट बढ़ने के साथ एल्गोरिदम को आवश्यक मेमोरी की मात्रा
- 4. A · O(n)
- 5. D · O(2ⁿ)
- 6. C · O(1)
- 7. A · कई कुंजियाँ एक ही बकेट में टकरा (collide) सकती हैं
- 8. B · Θ(n log n)
पूरे चरण-दर-चरण हल: इस विषय का अभ्यास examproblems.com पर करें।