1.आसान
किसी एल्गोरिदम का वर्स्ट-केस रनिंग टाइम क्या बताता है?
- Aधीमे कंप्यूटर पर लगने वाला समय
- Bआकार n के किसी यादृच्छिक इनपुट पर लगने वाला अपेक्षित समय
- Cसबसे छोटे इनपुट पर लगने वाला समय
- Dn आकार के सभी इनपुट पर लगने वाला अधिकतम समय
उत्तरों सहित एल्गोरिदम और जटिलता वर्कशीट
2.आसान
किसी एल्गोरिदम का रनिंग टाइम O(n) है। इस वृद्धि को क्या कहते हैं?
- Aद्विघाती (quadratic)
- Bलघुगणकीय (logarithmic)
- Cस्थिर (constant)
- Dरैखिक (linear)
3.आसान
किसी रिकर्सिव फ़ंक्शन का बेस केस क्या है?
- Aवह स्थिति जिसका उत्तर बिना कोई और रिकर्सिव कॉल किए सीधे दिया जाता है
- Bफ़ंक्शन की पहली पंक्ति
- Cसबसे बड़े इनपुट वाली स्थिति, जिसे किसी भी रिकर्सिव कॉल से पहले संभाला जाता है
- Dवह कॉल जो सबसे अधिक मेमोरी लेती है
4.मध्यम
एक फ़ंक्शन n इटरेशन का एक लूप चलाता है और फिर, अलग से, n इटरेशन का एक और लूप। इसकी टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n²)
- BO(n)
- CO(2ⁿ)
- DO(log n)
5.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
6.मध्यम
एक ग्रीडी एल्गोरिदम (greedy algorithm):
- Aहर चरण में स्थानीय रूप से सर्वोत्तम विकल्प चुनता है
- Bकेवल रिकर्शन का उपयोग करता है
- Cहर संभव समाधान आज़माता है
- Dहमेशा इष्टतम समाधान देता है
7.कठिन
V शीर्षों और E किनारों वाले ग्राफ़ पर बाइनरी हीप के साथ डाइकस्ट्रा के एल्गोरिदम का रनिंग टाइम क्या है?
- AO(V³)
- BO(V + E)
- CO((V + E) log V)
- DO(V × E)
8.कठिन
किसी मैक्सिमल मैचिंग के हर किनारे के दोनों सिरे लेने से एक वर्टेक्स कवर मिलता है। यह कवर कितना अच्छा है?
- Aमिनिमम वर्टेक्स कवर के आकार का अधिकतम दोगुना
- Bन्यूनतम का अधिकतम log n गुना
- Cहमेशा एक मिनिमम वर्टेक्स कवर
- Dइष्टतम की तुलना में अज्ञात गुणवत्ता का
उत्तर कुंजी
- 1. D · n आकार के सभी इनपुट पर लगने वाला अधिकतम समय
- 2. D · रैखिक (linear)
- 3. A · वह स्थिति जिसका उत्तर बिना कोई और रिकर्सिव कॉल किए सीधे दिया जाता है
- 4. B · O(n)
- 5. A · लगभग log₂ n
- 6. A · हर चरण में स्थानीय रूप से सर्वोत्तम विकल्प चुनता है
- 7. C · O((V + E) log V)
- 8. A · मिनिमम वर्टेक्स कवर के आकार का अधिकतम दोगुना
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