1.आसान
O(2ⁿ) वृद्धि को क्या कहते हैं?
- Aबहुपदी (polynomial)
- Bलघुगणकीय (logarithmic)
- Cरैखिक (linear)
- Dघातांकी (exponential)
उत्तरों सहित एल्गोरिदम और जटिलता वर्कशीट
2.आसान
पहले से सॉर्टेड ऐरे पर इंसर्शन सॉर्ट की बेस्ट-केस टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n)
- BO(1)
- CO(n log n)
- DO(n²)
3.आसान
एक O(n²) एल्गोरिदम n = 1000 के लिए 1 सेकंड लेता है। n = 2000 के लिए लगभग कितना समय लगेगा?
- A4 सेकंड
- B8 सेकंड
- C1 सेकंड
- D2 सेकंड
4.मध्यम
रिकरेंस T(n) = T(n − 1) + O(1) का हल क्या है?
- AO(n)
- BO(2ⁿ)
- CO(n²)
- DO(log n)
5.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(log n)
- BO(n)
- CO(n²)
- DO(2ⁿ)
6.मध्यम
मानक तीन लूप से दो n × n मैट्रिक्स गुणा करने की टाइम कॉम्प्लेक्सिटी क्या है?
- AO(n)
- BO(n²)
- CO(n³)
- DO(n² log n)
7.कठिन
सबसे छोटे सरल पथ बहुपदी समय में खोजे जा सकते हैं। सामान्य ग्राफ़ में दो शीर्षों के बीच सबसे लंबा सरल पथ खोजने के बारे में क्या ज्ञात है?
- Aयह NP-hard है
- Bयह अनिर्णेय है
- Cइसे ऋणात्मक भारों के साथ डाइकस्ट्रा के एल्गोरिदम से हल किया जा सकता है
- Dयह हमेशा O(V + E) में हल होता है
8.कठिन
हॉल्टिंग समस्या (halting problem) क्या दर्शाती है?
- Aहर प्रोग्राम अंततः रुक जाता है
- Bकोई भी एल्गोरिदम हर प्रोग्राम और इनपुट के लिए यह तय नहीं कर सकता कि वह रुकेगा या नहीं
- Cकुछ प्रोग्राम तेज़ कंप्यूटरों पर तेज़ चलते हैं, इसलिए रुकना हार्डवेयर पर निर्भर करता है
- Dलूप से बचना चाहिए
उत्तर कुंजी
- 1. D · घातांकी (exponential)
- 2. A · O(n)
- 3. A · 4 सेकंड
- 4. A · O(n)
- 5. B · O(n)
- 6. C · O(n³)
- 7. A · यह NP-hard है
- 8. B · कोई भी एल्गोरिदम हर प्रोग्राम और इनपुट के लिए यह तय नहीं कर सकता कि वह रुकेगा या नहीं
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