बिग डेटा के संदर्भ में हम जानते हैं कि यह बड़ी मात्रा में डेटा और उसके निष्पादन से संबंधित है। तो संक्षेप में हम कह सकते हैं कि बिग डेटा एक ऐसी चीज है जो बड़ी मात्रा में डेटा से संबंधित है और चूंकि डेटा की मात्रा इतनी बड़ी है तो मोटे तौर पर तीन श्रेणियां हैं जिन्हें इस आधार पर परिभाषित किया जाता है

संभाव्यता सिद्धांत में, Boole की असमानता के अनुसार, जिसे संघ बाध्य भी कहा जाता है, घटनाओं के किसी भी परिमित या गणनीय सेट के लिए, घटनाओं में से कम से कम एक के घटित होने की प्रायिकता इससे अधिक नहीं है व्यक्तिगत घटनाओं की संभावनाओं का योग। गणित में, संभाव्यता सिद्धांत को एक महत्वपूर्ण शाखा के रूप में

बेयस नियम द्वारा नए, प्रासंगिक साक्ष्य के आगमन पर निर्भर हमारे विश्वासों को अद्यतन करने का एक तरीका प्रदान किया गया है। उदाहरण के लिए, यदि हम किसी दिए गए व्यक्ति को कैंसर होने की संभावना प्रदान करने का प्रयास कर रहे थे, तो हम शुरू में केवल यह निष्कर्ष निकालेंगे कि जनसंख्या के प्रतिशत को कैंसर है। हा

एक शब्दकोश को वस्तुओं के समूह को संग्रहीत करने के लिए एक सामान्य-उद्देश्य डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया गया है। एक शब्दकोश कुंजियों के एक सेट से जुड़ा होता है और प्रत्येक कुंजी का एक ही संबद्ध मान होता है। जब एक कुंजी के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो शब्दकोश केवल संबंधित मान लौटाएगा। उदाहरण

परिभाषा हफमैन कोडिंग वर्णों को कोड प्रदान करता है जैसे कि कोड की लंबाई संबंधित वर्ण की सापेक्ष आवृत्ति या वजन पर निर्भर करती है। हफ़मैन कोड चर-लंबाई के होते हैं, और बिना किसी उपसर्ग के (अर्थात कोई भी कोड किसी अन्य का उपसर्ग नहीं होता है)। किसी भी उपसर्ग-मुक्त बाइनरी कोड को पत्तियों पर संग्रहीत एन्को

डेटा वेयरहाउस संरचित, फ़िल्टर किए गए डेटा के लिए एक भंडार है जिसे पहले से ही एक विशिष्ट उद्देश्य के लिए संसाधित किया जा चुका है। डेटावेयर कई स्रोतों से डेटा एकत्र करता है और ईटीएल प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा को रूपांतरित करता है और फिर इसे व्यावसायिक उद्देश्य के लिए डेटा वेयरहाउस में लोड करता है।

मान लीजिए कि हमें एक डेटा संरचना तैयार करनी है जो निम्नलिखित दो कार्यों का समर्थन करती है - ऐडवर्ड (शब्द) खोज (शब्द) खोज (शब्द) विधि एक शाब्दिक शब्द या एक नियमित अभिव्यक्ति स्ट्रिंग खोज सकती है जिसमें केवल अक्षर a-z या .. A हो। इसका मतलब है कि यह किसी एक अक्षर का प्रतिनिधित्व कर सकता है। तो

स्टेग्नोग्राफ़ी स्टेग्नोग्राफ़ी, या कवर राइटिंग, एक ऐसी विधि है जहाँ एक गुप्त विधि को नकली दिखने वाले संदेश में बदल दिया जाता है। यह तकनीक किसी संदेश को गुप्त रखने में मदद करती है। इसका उपयोग करना और समझना काफी कठिन है। स्टेग्नोग्राफ़ी में डेटा की संरचना अपरिवर्तित रहती है। इसका उपयोग टेक्स्ट, ऑडिय

एक जुड़ा हुआ ग्राफ G(V,E) है और प्रत्येक किनारे के लिए वजन या लागत दी गई है। क्रुस्कल का एल्गोरिथम ग्राफ और लागत का उपयोग करके न्यूनतम फैले हुए पेड़ का पता लगाएगा। यह मर्ज ट्री अप्रोच है। प्रारंभ में अलग-अलग पेड़ हैं, यह एल्गोरिथम उन किनारों को लेकर उनका विलय करेगा जिनकी लागत न्यूनतम है, और एक ही प

एक जुड़ा हुआ ग्राफ G(V,E) है और प्रत्येक किनारे के लिए वजन या लागत दी गई है। प्राइम का एल्गोरिदम ग्राफ जी से न्यूनतम फैले हुए पेड़ को ढूंढेगा। यह वृक्ष दृष्टिकोण बढ़ रहा है। इस एल्गोरिदम को पेड़ शुरू करने के लिए बीज मूल्य की आवश्यकता है। बीज के शीर्ष को पूरा पेड़ बनाने के लिए उगाया जाता है। दो स

सिंगल सोर्स शॉर्टेस्ट पाथ एल्गोरिथम (गैर-नकारात्मक वजन के लिए) को दिज्क्स्ट्रा एल्गोरिथम भी कहा जाता है। इसके आसन्न मैट्रिक्स प्रतिनिधित्व के साथ एक दिया गया ग्राफ G(V,E) है, और एक स्रोत शीर्ष भी प्रदान किया गया है। ग्राफ़ जी के किसी अन्य शीर्ष से स्रोत शीर्ष के बीच न्यूनतम सबसे छोटा पथ खोजने के लिए

सिंगल सोर्स शॉर्टेस्ट पाथ एल्गोरिथम (मनमाने ढंग से वजन सकारात्मक या नकारात्मक के लिए) को बेलमैन-फोर्ड एल्गोरिथम के रूप में भी जाना जाता है, जिसका उपयोग स्रोत के शीर्ष से किसी अन्य शीर्ष तक न्यूनतम दूरी खोजने के लिए किया जाता है। दिज्क्स्ट्रा के एल्गोरिथ्म के साथ इस एल्गोरिथ्म के बीच मुख्य अंतर यह है

सभी जोड़ी सबसे छोटे पथ एल्गोरिदम को फ़्लॉइड-वारशॉल एल्गोरिदम के रूप में भी जाना जाता है जिसका उपयोग किसी दिए गए भारित ग्राफ से सभी जोड़ी सबसे छोटी पथ समस्या को खोजने के लिए किया जाता है। इस एल्गोरिथम के परिणामस्वरूप, यह एक मैट्रिक्स उत्पन्न करेगा, जो ग्राफ़ में किसी भी नोड से अन्य सभी नोड्स के लिए न

हफ़मैन कोडिंग दोषरहित डेटा संपीड़न एल्गोरिथम है। इस एल्गोरिथम में विभिन्न वर्णों को इनपुट करने के लिए एक चर-लंबाई कोड असाइन किया गया है। कोड की लंबाई इस बात से संबंधित है कि वर्णों का कितनी बार उपयोग किया जाता है। ज़्यादातर वर्णों में सबसे छोटे कोड होते हैं, और कम से कम बार-बार आने वाले वर्णों के लि

रिकर्सन एक प्रक्रिया है जिसके द्वारा एक फ़ंक्शन स्वयं को कॉल करता है। हम बड़ी समस्या को छोटी उप-समस्याओं में हल करने के लिए रिकर्सन का उपयोग करते हैं। एक बात हमें ध्यान में रखनी है, कि यदि प्रत्येक उप-समस्या एक ही प्रकार के पैटर्न का अनुसरण कर रही है, तभी हम पुनरावर्ती दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं

स्टैक लास्ट इन फर्स्ट आउट (LIFO) डेटा संरचना है। इस डेटा संरचना में विभिन्न पहलुओं में कुछ महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं। ये नीचे की तरह हैं - अभिव्यक्ति प्रबंधन - इंफिक्स टू पोस्टफिक्स या इंफिक्स टू प्रीफिक्स रूपांतरण - स्टैक का उपयोग कुछ इन्फिक्स एक्सप्रेशन को इसके पोस्टफिक्स समकक्ष, या उपसर्ग समकक

डेटाबेस की संरचना को बदलने की प्रक्रिया को मूल रूप से दो तरीकों से वर्गीकृत किया जाता है, एक है सामान्यीकरण और दूसरा है डीनोर्मलाइज़ेशन। नॉर्मलाइज़ेशन और डीनॉर्मलाइज़ेशन के बीच महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं। Sr. नहीं. कुंजी सामान्यीकरण असामान्यीकरण 1 कार्यान्वयन सामान्यीकरण का उपयोग डेटाबेस से अ

डीडीएल डीडीएल डेटा डेफिनिशन लैंग्वेज है और इसका उपयोग स्कीमा, डेटाबेस, टेबल, बाधाओं आदि जैसी संरचनाओं को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। डीडीएल के उदाहरण हैं बयान बनाना और बदलना। डीएमएल DML डेटा मैनिपुलेशन लैंग्वेज है और इसका उपयोग डेटा में हेरफेर करने के लिए किया जाता है। डीएमएल के उदाहरण हैं,

इस खंड में हम कुछ सामान्य गणितीय समस्याओं को देखेंगे और विभिन्न कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम का उपयोग करके उनके संभावित तरीके को हल करेंगे। हम देखेंगे कि अंतर समीकरणों, एकीकरणों और कुछ अन्य जटिल गणितीय समस्याओं को कैसे हल किया जाए। इस खंड में हम − . को कवर करने जा रहे हैं इन्फिक्स को पोस्टफिक्स एक्सप्रेश

एसिम्प्टोटिक विश्लेषण स्पर्शोन्मुख विश्लेषण का उपयोग करके, हम इनपुट आकार के आधार पर एल्गोरिथ्म के प्रदर्शन के बारे में एक विचार प्राप्त कर सकते हैं। हमें सटीक रनिंग टाइम की गणना नहीं करनी चाहिए, लेकिन हमें रनिंग टाइम और इनपुट साइज के बीच संबंध का पता लगाना चाहिए। इनपुट का आकार बढ़ने पर हमें रनिंग ट