एसिम्प्टोटिक नोटेशनएसिम्प्टोटिक नोटेशन एल्गोरिदम की जटिलताओं को एसिम्प्टोटिक विश्लेषण के लिए दर्शाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। ये नोटेशन जटिलताओं को दर्शाने के लिए गणितीय उपकरण हैं। तीन नोटेशन आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं।बिग ओ नोटेशनबिग-ओह (O) नोटेशन एक फंक्शन f(n) के लिए एक कॉन्स्टेंट फैक्टर के भी

एसिम्प्टोटिक नोटेशनएसिम्प्टोटिक नोटेशन एल्गोरिदम की जटिलताओं को एसिम्प्टोटिक विश्लेषण के लिए दर्शाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। ये नोटेशन जटिलताओं को दर्शाने के लिए गणितीय उपकरण हैं। तीन नोटेशन आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं।बिग ओ नोटेशनबिग-ओह (O) नोटेशन एक फंक्शन f(n) के लिए एक कॉन्स्टेंट फैक्टर के भी

एसिम्प्टोटिक नोटेशनएसिम्प्टोटिक नोटेशन एल्गोरिदम की जटिलताओं को एसिम्प्टोटिक विश्लेषण के लिए दर्शाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। ये नोटेशन जटिलताओं को दर्शाने के लिए गणितीय उपकरण हैं। तीन नोटेशन आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं।बिग ओमेगा नोटेशनबिग-ओमेगा (Ω) नोटेशन एक फंक्शन f(n) के लिए एक कॉन्स्टेंट फैक्ट

लिटिल o नोटेशनबिग-ओह, बिग-ओमेगा और बिग-थीटा नोटेशन के अलावा कुछ अन्य नोटेशन मौजूद हैं। लिटिल o नोटेशन उनमें से एक है।लिटिल o नोटेशन का उपयोग एक ऐसी ऊपरी सीमा का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो टाइट नहीं हो सकती। दूसरे शब्दों में, f(n) की ढीली ऊपरी सीमा। 0।लिटिल o नोटेशन का गणितीय संबंधगणितीय संबंध

एमोर्टाइज़्ड एनालिसिसयह विश्लेषण तब उपयोग किया जाता है जब कभी-कभार होने वाला ऑपरेशन बहुत धीमा होता है, लेकिन अधिकांश ऑपरेशन जो बहुत बार निष्पादित होते हैं, वे तेज़ होते हैं। डेटा संरचनाओं में हमें हैश टेबल, डिसजॉइंट सेट आदि के लिए एमोर्टाइज़्ड विश्लेषण की आवश्यकता होती है।हैश टेबल में, अधिकांश समय स

ग्राफ एक नॉन-लीनियर डेटा संरचना है। यह नोड्स का उपयोग करके डेटा का प्रतिनिधित्व करता है, और किनारों का उपयोग करके उनके संबंध। एक ग्राफ G के दो भाग होते हैं। वर्टेक्स, और एज। वर्टेक्स को सेट V द्वारा दर्शाया जाता है, और एज को सेट E के रूप में दर्शाया जाता है। इसलिए ग्राफ नोटेशन G(V,E) है। आइए एक उदाह

डेप्थ फर्स्ट सर्च (DFS) एक ग्राफ ट्रैवर्सल एल्गोरिदम है। इस एल्गोरिदम में एक प्रारंभिक वर्टेक्स दिया जाता है, और जब एक आसन्न वर्टेक्स मिलता है, तो यह पहले उस आसन्न वर्टेक्स पर जाता है और उसी तरीके से ट्रैवर्स करने का प्रयास करता है।यह पूरे डेप्थ के माध्यम से चलता है, जहां तक जा सकता है, उसके बाद यह

ब्रेडथ फर्स्ट सर्च (BFS) ट्रैवर्सल एक एल्गोरिदम है, जिसका उपयोग दिए गए ग्राफ के सभी नोड्स को विजिट करने के लिए किया जाता है। इस ट्रैवर्सल एल्गोरिदम में एक नोड चुना जाता है और फिर सभी आसन्न नोड्स को एक-एक करके विजिट किया जाता है। सभी आसन्न वर्टेक्स को पूरा करने के बाद, यह दूसरे वर्टेक्स की जांच करने

डिवाइड एंड कंकर एल्गोरिदम पैराडाइम में से एक है। इसके मुख्य रूप से तीन अलग-अलग चरण हैं -डिवाइड − इस चरण में समस्या को उसी प्रकार की कुछ छोटी उप-समस्याओं में विभाजित किया जाता है।कंकर − उप-समस्याओं को रिकर्सिवली हल करें।कंबाइन − अंतिम उत्तर प्राप्त करने के लिए उप-समस्याओं के उत्तरों को संयोजित करें।इ

बैकट्रैकिंग एक एल्गोरिदमिक तकनीक है जो एक समस्या को वृद्धिशील तरीके से हल करती है। यह समस्याओं को हल करने के लिए रिकर्सिव दृष्टिकोण का उपयोग करता है। हम कह सकते हैं कि बैकट्रैकिंग का उपयोग एक ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या को हल करने के लिए सभी संभावित संयोजनों को खोजने के लिए किया जाता है।इस सेक्शन में हम कव

हमने विभिन्न सेक्शन में विभिन्न समस्याएं देखी हैं। कुछ अन्य समस्याएं हैं जो वर्गीकृत नहीं हैं। इस सेक्शन में हम कुछ रैंडम समस्याएं देखेंगे।इस सेक्शन में हम कवर करेंगे।बेस n संख्याओं को जोड़नावर्गमूल खोजने के लिए बेबीलोनियन विधिबड़ी संख्या का फैक्टोरियलचेक करें कि दिया गया बिंदु बहुभुज के अंदर है या

पैटर्न सर्चिंग एल्गोरिदम का उपयोग किसी बड़े स्ट्रिंग से पैटर्न या सबस्ट्रिंग खोजने के लिए किया जाता है। अलग-अलग एल्गोरिदम हैं। इन प्रकार के एल्गोरिदम को डिजाइन करने का मुख्य लक्ष्य समय जटिलता को कम करना है। पारंपरिक दृष्टिकोण लंबे टेक्स्ट के लिए पैटर्न सर्चिंग कार्य को पूरा करने में बहुत समय ले सकता

सर्चिंग एल्गोरिदम का उपयोग डेटासेट से एक या एक से अधिक तत्वों को खोजने या ढूंढने के लिए किया जाता है। इस प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग विशिष्ट डेटा संरचनाओं से तत्वों को खोजने के लिए किया जाता है।सर्चिंग अनुक्रमिक हो सकती है या नहीं। यदि डेटासेट में डेटा रैंडम है, तो हमें अनुक्रमिक खोज का उपयोग करने

सॉर्टिंग का तात्पर्य डेटा को एक विशेष प्रारूप में व्यवस्थित करना है। सॉर्टिंग एल्गोरिदम डेटा को एक विशेष क्रम में व्यवस्थित करने का तरीका निर्दिष्ट करता है। सबसे आम क्रम संख्यात्मक या शब्दकोशीय क्रम हैं।सॉर्टिंग का महत्व इस तथ्य में निहित है कि यदि डेटा सॉर्टेड तरीके से संग्रहीत है तो डेटा खोज को बह

लालची एल्गोरिदम को दी गई समस्या के लिए इष्टतम समाधान प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। लालची एल्गोरिदम दृष्टिकोण में, निर्णय दिए गए समाधान डोमेन से लिए जाते हैं। लालची होने के नाते, वह निकटतम समाधान चुना जाता है जो इष्टतम समाधान प्रदान करता प्रतीत होता है।लालची एल्गोरिदम एक स्थानीयकृत इष्टतम

डायनामिक प्रोग्रामिंग एल्गोरिदम पैराडाइम में से एक है। इस दृष्टिकोण में, समस्याओं को कुछ उप-समस्याओं में विभाजित किया जा सकता है और यह कुछ पिछली उप-समस्याओं के आउटपुट को भविष्य में उपयोग के लिए संग्रहीत करता है। यह कार्य के लिए कम्प्यूटेशनल समय को कम करने में मदद करता है।डायनामिक प्रोग्रामिंग तकनीक

ग्राफ एक नॉन-लीनियर डेटा स्ट्रक्चर है, जिसमें परिमित संख्या में नोड्स और किनारों का एक समुच्चय होता है जिनका उपयोग नोड्स के एक जोड़े को जोड़ने के लिए किया जाता है।ग्राफ का उपयोग कुछ वास्तविक समय की समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है जैसे नेटवर्क का प्रतिनिधित्व करना आदि। विभिन्न सोशल नेटवर्क मे

एल्गोरिदम के सैद्धांतिक विश्लेषण में, उनकी जटिलता का अनुमान एसिम्प्टोटिक अर्थ में लगाना आम है, यानी मनमाने ढंग से बड़े इनपुट के लिए जटिलता फंक्शन का अनुमान लगाना। एल्गोरिदम का विश्लेषण शब्द डोनाल्ड नुथ द्वारा गढ़ा गया था।एल्गोरिदम विश्लेषण कम्प्यूटेशनल कॉम्प्लेक्सिटी थ्योरी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा ह

मैजिक स्क्वायर एक वर्ग मैट्रिक्स है, जिसका क्रम विषम होता है और जहां प्रत्येक पंक्ति या प्रत्येक कॉलम या प्रत्येक विकर्ण के तत्वों का योग समान होता है।प्रत्येक पंक्ति या प्रत्येक कॉलम या प्रत्येक विकर्ण का योग इस सूत्र का उपयोग करके पाया जा सकता है: n(n² + 1)/2मैजिक स्क्वायर बनाने के नियम यहां दिए ग

यह एल्गोरिदम एक ऐरे लेगा और ऐरे की सामग्री को फेरबदल करेगा। यह ऐरे तत्वों का एक रैंडम परम्युटेशन उत्पन्न करेगा।इस समस्या को हल करने के लिए, हम अंतिम इंडेक्स से शुरू करके ऐरे में रैंडमली उत्पन्न इंडेक्स पर तत्वों को स्वैप करेंगे।इनपुट और आउटपुटइनपुट: पूर्णांकों का एक ऐरे: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8} आउट