कॉम्बिनेशन और पर्मुटेशन कॉम्बिनेटोरिक्स का हिस्सा हैं। पर्मुटेशन वे विभिन्न व्यवस्थाएं हैं जो एलिमेंट्स का एक सेट बना सकता है यदि एलिमेंट्स को एक समय में, कुछ समय में या सभी समय में लिया जाए। कॉम्बिनेशन एलिमेंट्स को चुनने के विभिन्न तरीके हैं यदि एलिमेंट्स को एक समय में, कुछ समय में या सभी समय में ल

मेंबर फंक्शन्स में स्टैटिक वेरिएबल्स को static कीवर्ड का उपयोग करके घोषित किया जाता है। स्टैटिक वेरिएबल्स के लिए स्पेस केवल एक बार आवंटित किया जाता है और यह पूरे प्रोग्राम के लिए उपयोग किया जाता है। साथ ही, पूरे प्रोग्राम में इन स्टैटिक वेरिएबल्स की केवल एक कॉपी होती है। C++ में मेंबर फंक्शन्स में स

स्टैटिक ऑब्जेक्ट्स को static कीवर्ड के साथ घोषित किया जाता है। वे केवल एक बार इनिशियलाइज़ होते हैं और स्टैटिक स्टोरेज एरिया में संग्रहीत होते हैं। स्टैटिक ऑब्जेक्ट्स केवल तब नष्ट होते हैं जब प्रोग्राम समाप्त होता है यानी वे प्रोग्राम समाप्ति तक जीवित रहते हैं। C++ में स्टैटिक ऑब्जेक्ट्स को प्रदर्शित

डेटा टाइप का आकार sizeof() का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। C++ में फंक्शन में सरणी पैरामीटर के आकार को प्रिंट करने को प्रदर्शित करने वाला एक प्रोग्राम निम्नलिखित है। उदाहरण #include <iostream> using namespace std; int func(int a[]) {    cout << "आकार: " <<

C++ में स्टैटिक क्लास जैसी कोई चीज नहीं है। सबसे निकटतम सन्निकटन एक क्लास है जिसमें केवल स्टैटिक डेटा मेंबर्स और स्टैटिक मेथड्स होते हैं। क्लास में स्टैटिक डेटा मेंबर्स क्लास के सभी ऑब्जेक्ट्स द्वारा साझा किए जाते हैं क्योंकि मेमोरी में उनकी केवल एक कॉपी होती है, चाहे क्लास के ऑब्जेक्ट्स की संख्या क

यह डायनामिक प्रोग्रामिंग का उपयोग करके 0-1 नैपसैक समस्या को हल करने के लिए एक C++ प्रोग्राम है। 0-1 नैपसैक समस्या में, आइटम्स का एक सेट दिया जाता है, प्रत्येक का एक वजन और एक मूल्य होता है। हमें प्रत्येक आइटम की संख्या निर्धारित करनी होती है जिसे एक संग्रह में शामिल किया जाए ताकि कुल वजन दी गई सीमा

शेकर सॉर्ट का उपयोग दिए गए डेटा को सॉर्ट करने के लिए किया जाता है। बबल सॉर्ट के विपरीत, शेकर सॉर्ट सरणी को दोनों दिशाओं में ऑर्डर करता है। इस एल्गोरिदम की सबसे खराब जटिलता O(n^2) है। एल्गोरिदम शुरुआत    ShakerSort() फ़ंक्शन में arr डेटा की सरणी और n मानों की संख्या, आर्गुमेंट सूची में होती

स्टूज सॉर्ट का उपयोग दिए गए डेटा को सॉर्ट करने के लिए किया जाता है। यह एक रिकर्सिव सॉर्टिंग एल्गोरिदम है। स्टूज सॉर्ट सरणी को दो ओवरलैपिंग भागों में विभाजित करता है, प्रत्येक 2/3 और सरणी को तीन चरणों में सॉर्ट करता है: पहले I फिर II और फिर से I भाग को सॉर्ट करके। इस एल्गोरिदम की सबसे खराब स्थिति की

क्विक सॉर्ट डिवाइड-एंड-कंकर पर आधारित है। इस एल्गोरिदम की औसत समय जटिलता O(n log n) है लेकिन सबसे खराब स्थिति की जटिलता O(n^2) है। सबसे खराब स्थिति की संभावना को कम करने के लिए यहां क्विकसॉर्ट को रैंडमाइजेशन का उपयोग करके लागू किया गया है। एल्गोरिदम partition(int a[], int l,int h) शुरुआत   &nbs

बाइनरी सर्च और अनुक्रमिक या लिनियर सर्च दोनों का उपयोग कंप्यूटर प्रोग्रामिंग में एलिमेंट खोजने के लिए किया जाता है। बाइनरी सर्च की समय जटिलता O(log n) है और अनुक्रमिक खोज की O(n) है। एल्गोरिदम शुरुआत    बाइनरी सर्च के लिए एल्गोरिदम:    BinarySearch() फ़ंक्शन arr डेटा की सरणी और n

सेल्फ-ऑर्गेनाइजिंग लिस्ट मूल रूप से दी गई आइटम्स की रेंज की सूची को अंतिम खोजे गए आइटम के आधार पर अपडेट करती है। इस विधि में, अनुक्रमिक खोज दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है। यह एल्गोरिदम अधिक महत्वपूर्ण डेटा को सूची की शुरुआत में शिफ्ट करता है। इस खोज तकनीक की समय जटिलता O(n) है। एल्गोरिदम शुरुआत &nb

इस प्रोग्राम में हमें सरणी में खोज अनुक्रम के अस्तित्व को खोजने के लिए बाइनरी सर्च लागू करने की आवश्यकता है। बाइनरी सर्च की समय जटिलता O(log n) है। आवश्यक चरण और छद्म कोड शुरुआत    BinarySearch() फ़ंक्शन में arr डेटा की सरणी और n मानों की संख्या, प्रारंभ और अंत इंडेक्स, इटरेशन काउंट और b[0

इस प्रोग्राम में हमें बाइनरी सर्च ट्री में खोज अनुक्रम के अस्तित्व को खोजने के लिए बाइनरी सर्च लागू करने की आवश्यकता है। बाइनरी सर्च की सबसे खराब स्थिति की समय जटिलता O(n) है लेकिन औसत स्थिति में O(log n)। एल्गोरिदम शुरुआत    दिए गए अनसॉर्टेड डेटा सरणी के लिए बाइनरी सर्च ट्री बनाएं डेटा को

इस प्रोग्राम में, हमें एक अनुक्रम से kवां सबसे बड़ा एलिमेंट निकालने की आवश्यकता है। इस समस्या को मैक्स-हीप का उपयोग करके हल करने पर समय जटिलता में सुधार किया जा सकता है। इस प्रोग्राम की समय जटिलता O(n + k*log n) है। एल्गोरिदम शुरुआत    हीप के मैक्स को अनुक्रम के अंत में भेजें।    

इस C++ प्रोग्राम में हम फाइबोनैचि संख्याओं का उपयोग करके डिवाइड एंड कंकर दृष्टिकोण को लागू करते हैं। फाइबोनैचि संख्याओं का उपयोग करके, हम डेटा सरणी के मध्य की गणना करके डेटा आइटम खोजते हैं। इस दृष्टिकोण की समय जटिलता O(log n) है। एल्गोरिदम शुरुआत    डेटा को सॉर्टेड तरीके से सरणी में निर्दि

यूनिफॉर्म बाइनरी सर्च में हम लुकअप टेबल का उपयोग करके बाइनरी सर्च को लागू करते हैं। यह बाइनरी सर्च में एक सुधार है क्योंकि टेबल लुकअप शिफ्ट और एडिशन से तेज होता है। इस दृष्टिकोण की समय जटिलता O(log n) है। एल्गोरिदम शुरुआत    डेटा को सॉर्टेड तरीके से सरणी में निर्दिष्ट करें।    लु

यह लिनियर सर्च दृष्टिकोण का उपयोग करके सरणी के न्यूनतम एलिमेंट को खोजने के लिए एक C++ प्रोग्राम है। इस प्रोग्राम की समय जटिलता O(n) है। एल्गोरिदम शुरुआत डेटा एलिमेंट को सरणी में निर्दिष्ट करें। 0 इंडेक्स पर मान को न्यूनतम वेरिएबल में निर्दिष्ट करें। न्यूनतम की तुलना अन्य डेटा एलिमेंट्स से क्रमिक रूप

यह बाइनरी सर्च ट्री का उपयोग करके सरणी के अधिकतम एलिमेंट को खोजने के लिए एक C++ प्रोग्राम है। इस प्रोग्राम की समय जटिलता O(log n) है। एल्गोरिदम शुरुआत दिए गए डेटा एलिमेंट्स का उपयोग करके बाइनरी सर्च ट्री बनाएं। अगला रूट पॉइंटर को दाएं सबसे चाइल्ड नोड पर ट्रैवर्स करें। नोड के डेटा भाग को दिए गए डेटा

यह बाइनरी सर्च दृष्टिकोण का उपयोग करके सरणी के न्यूनतम एलिमेंट को खोजने के लिए एक C++ प्रोग्राम है। इस प्रोग्राम की समय जटिलता O(log n) है। एल्गोरिदम शुरुआत दिए गए अनसॉर्टेड डेटा सरणी के लिए बाइनरी सर्च ट्री बनाएं। न्यूनतम एलिमेंट खोजने के लिए पॉइंटर को बाएं सबसे चाइल्ड नोड पर ले जाएं। इस मान को दिए

इस C++ प्रोग्राम में, हम बाइनरी सर्च दृष्टिकोण का उपयोग करके सरणी में एक पीक एलिमेंट ढूंढते हैं। यह एल्गोरिदम पहले मिले पीक को परिणाम के रूप में लौटाता है और इसकी समय जटिलता O(log n) है। एल्गोरिदम शुरुआत    PeakElement() फ़ंक्शन में arr डेटा की सरणी, प्रारंभ और अंत इंडेक्स आर्गुमेंट सूची म