1.आसान
ट्री की ऊँचाई (height) सामान्यतः कैसे परिभाषित की जाती है?
- Aरूट और हर लीफ़ सहित ट्री में नोडों की कुल संख्या
- Bट्री में लीफ़ की संख्या
- Cरूट से किसी लीफ़ तक के सबसे लंबे पथ पर किनारों (edges) की संख्या
- Dरूट के चाइल्ड की संख्या
2.आसान
हैश टेबल में हैश फ़ंक्शन क्या करता है?
- Aगिनता है कि कितनी कुंजियाँ संग्रहीत हैं
- Bकुंजी को टेबल के एक इंडेक्स से मैप करता है
- Cटेबल की कुंजियों को सॉर्ट करता है
- Dटेबल के मानों को एन्क्रिप्ट करता है
3.आसान
बाइनरी सर्च ट्री में किसी नोड के बाएँ सबट्री के मान होते हैं:
- Aनोड के मान से छोटे
- Bयादृच्छिक क्रम में
- Cनोड के मान से बड़े
- Dनोड के मान के बराबर
4.मध्यम
n तत्वों के ऐरे के बीच में एक तत्व डालने की लागत क्या है?
- AO(n²), क्योंकि हर तत्व n बार खिसकता है
- BO(1), क्योंकि इंडेक्स ज्ञात है
- CO(log n), बाइनरी सर्च के कारण
- DO(n), क्योंकि बाद के तत्वों को खिसकना पड़ता है
5.मध्यम
आकार 7 की हैश टेबल h(k) = k mod 7 और लीनियर प्रोबिंग का उपयोग करती है। 10 डालने के बाद 17 कहाँ संग्रहीत होगा?
- Aइंडेक्स 6
- Bइंडेक्स 0
- Cइंडेक्स 3
- Dइंडेक्स 4
6.मध्यम
एक एप्लिकेशन को तेज़ खोज चाहिए और कुंजियों को सॉर्टेड क्रम में सूचीबद्ध करना तथा रेंज प्रश्नों के उत्तर देना भी चाहिए। कौन-सी संरचना सबसे उपयुक्त है?
- Aस्टैक
- Bसंतुलित बाइनरी सर्च ट्री
- Cअनसॉर्टेड लिंक्ड लिस्ट
- Dहैश टेबल
7.कठिन
क्रुस्कल के मिनिमम स्पैनिंग ट्री एल्गोरिदम में union-find संरचना का उपयोग किसलिए होता है?
- Aप्रारंभिक शीर्ष चुनने के लिए
- Bखोज के दौरान हर शीर्ष की स्रोत से वर्तमान दूरी संग्रहीत करने के लिए
- Cकिनारों को भार के अनुसार सॉर्ट करने के लिए
- Dयह जाँचने के लिए कि किसी किनारे के दोनों सिरे पहले से जुड़े हैं या नहीं
8.कठिन
n तत्वों वाले बाइनरी मिन-हीप में किसी मनमानी कुंजी को खोजने में कितना समय लगता है?
- AO(n)
- BO(log n)
- CO(log log n)
- DO(1)
उत्तर कुंजी
- 1. C · रूट से किसी लीफ़ तक के सबसे लंबे पथ पर किनारों (edges) की संख्या
- 2. B · कुंजी को टेबल के एक इंडेक्स से मैप करता है
- 3. A · नोड के मान से छोटे
- 4. D · O(n), क्योंकि बाद के तत्वों को खिसकना पड़ता है
- 5. D · इंडेक्स 4
- 6. B · संतुलित बाइनरी सर्च ट्री
- 7. D · यह जाँचने के लिए कि किसी किनारे के दोनों सिरे पहले से जुड़े हैं या नहीं
- 8. A · O(n)
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