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 कुछ ऐसा है जो बड़ी मात्रा में डेटा से संबंधित है और चूंकि डेटा की मात्रा बहुत बड़ी है इसलिए मोटे तौर पर तीन श्रेणियां हैं जो इस आधार पर परिभाषित की गई हैं कि डेटा

संभाव्यता सिद्धांत में, बूल की असमानता के अनुसार, जिसे यूनियन बाउंड भी कहा जाता है, किसी भी परिमित या गणनीय घटनाओं के समुच्चय के लिए, कम से कम एक घटना होने की संभावना व्यक्तिगत घटनाओं की संभावनाओं के योग से अधिक नहीं होती है।गणित में, संभाव्यता सिद्धांत को एक महत्वपूर्ण शाखा के रूप में दर्शाया जाता

हमारे विश्वासों को अपडेट करने का एक तरीका जो नए, प्रासंगिक साक्ष्य के आगमन पर निर्भर करता है, बेयस नियम द्वारा प्रदान किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि हम यह प्रदान करने की कोशिश कर रहे थे कि किसी दिए गए व्यक्ति को कैंसर होने की संभावना क्या है, तो हम शुरू में सिर्फ यह निष्कर्ष निकालेंगे कि यह आबादी

डिक्शनरी को ऑब्जेक्ट्स के समूह को संग्रहीत करने के लिए एक जनरल-पर्पस डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया जाता है। एक डिक्शनरी कुंजियों के एक सेट से जुड़ी होती है और प्रत्येक कुंजी का एक संबद्ध मान होता है। जब एक कुंजी प्रस्तुत की जाती है, तो डिक्शनरी केवल संबद्ध मान लौटाएगी।उदाहरण के लिए, कक्षा परी

परिभाषाहफमैन कोडिंग कैरेक्टर को कोड प्रदान करती है जैसे कि कोड की लंबाई संबंधित कैरेक्टर की सापेक्ष आवृत्ति या वजन पर निर्भर करती है। हफमैन कोड वेरिएबल-लेंथ के होते हैं, और बिना किसी प्रीफिक्स के (यानी कोई कोड किसी अन्य का प्रीफिक्स नहीं होता)। किसी भी प्रीफिक्स-फ्री बाइनरी कोड को एन्कोडेड कैरेक्टर

डेटा वेयरहाउस संरचित, फ़िल्टर्ड डेटा का 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 ETL प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा को ट्रांसफॉर्म करता है फिर इसे व्यावसायिक उद्देश्य के लिए डेटा वेयरहाउस में लोड करता है।ऑपरेशनल डेटाबे

मान लें कि हमें एक डेटा संरचना डिज़ाइन करनी है जो निम्नलिखित दो ऑपरेशन का समर्थन करती है -addWord(word)search(word)search(word) मेथड एक शाब्दिक शब्द या केवल अक्षर a-z या . वाला एक रेगुलर एक्सप्रेशन स्ट्रिंग खोज सकता है। एक . का अर्थ है कि यह किसी एक अक्षर को दर्शा सकता है। इसलिए उदाहरण के लिए, यदि ह

स्टेग्नोग्राफीस्टेग्नोग्राफी, या कवर राइटिंग, एक विधि है जहां एक गुप्त संदेश को नकली दिखने वाले संदेश में बदल दिया जाता है। यह तकनीक एक संदेश को गुप्त रखने में मदद करती है। इसका उपयोग करना और समझना काफी मुश्किल है। स्टेग्नोग्राफी में डेटा की संरचना अपरिवर्तित रहती है। इसका उपयोग टेक्स्ट, ऑडियो, वीडि

एक कनेक्टेड ग्राफ G(V,E) है और हर एज के लिए वजन या लागत दी गई है। कर्स्कल का एल्गोरिदम ग्राफ और लागत का उपयोग करके मिनिमम स्पैनिंग ट्री ढूंढेगा।यह मर्ज ट्री दृष्टिकोण है। प्रारंभ में अलग-अलग ट्री हैं, यह एल्गोरिदम उन्हें उन एज को लेकर मर्ज करेगा जिनकी लागत न्यूनतम है, और एक सिंगल ट्री बनाएगा।इस समस्

एक कनेक्टेड ग्राफ G(V,E) है और हर एज के लिए वजन या लागत दी गई है। प्रिम का एल्गोरिदम ग्राफ G से मिनिमम स्पैनिंग ट्री ढूंढेगा।यह ग्रोइंग ट्री दृष्टिकोण है। इस एल्गोरिदम को ट्री शुरू करने के लिए एक सीड मान की आवश्यकता होती है। सीड वर्टेक्स पूरे ट्री को बनाने के लिए बढ़ता है।समस्या को दो सेट का उपयोग क

सिंगल सोर्स शॉर्टेस्ट पाथ एल्गोरिदम (नॉन-नेगेटिव वेट के लिए) को डिज्क्स्ट्रा एल्गोरिदम के रूप में भी जाना जाता है। एक दिया गया ग्राफ G(V,E) अपने एडजेसेंसी मैट्रिक्स प्रतिनिधित्व के साथ, और एक सोर्स वर्टेक्स भी प्रदान किया गया है। डिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिदम सोर्स वर्टेक्स से ग्राफ G के किसी अन्य वर्टे

सिंगल सोर्स शॉर्टेस्ट पाथ एल्गोरिदम (मनमाने वजन पॉजिटिव या नेगेटिव के लिए) को बेलमैन-फोर्ड एल्गोरिदम के रूप में भी जाना जाता है, जिसका उपयोग सोर्स वर्टेक्स से किसी अन्य वर्टेक्स तक न्यूनतम दूरी खोजने के लिए किया जाता है। इस एल्गोरिदम और डिज्क्स्ट्रा के एल्गोरिदम के बीच मुख्य अंतर यह है कि डिज्क्स्ट्

ऑल पेयर शॉर्टेस्ट पाथ एल्गोरिदम को फ्लॉयड-वार्शल एल्गोरिदम के रूप में भी जाना जाता है, जिसका उपयोग दिए गए वेटेड ग्राफ से ऑल पेयर शॉर्टेस्ट पाथ समस्या को खोजने के लिए किया जाता है। इस एल्गोरिदम के परिणामस्वरूप, यह एक मैट्रिक्स उत्पन्न करेगा, जो ग्राफ में किसी भी नोड से अन्य सभी नोड्स तक की न्यूनतम दू

हफमैन कोडिंग एक लॉसलेस डेटा कम्प्रेशन एल्गोरिदम है। इस एल्गोरिदम में इनपुट के विभिन्न कैरेक्टर को एक वेरिएबल-लेंथ कोड असाइन किया जाता है। कोड की लंबाई इस बात से संबंधित होती है कि कैरेक्टर कितनी बार उपयोग किए जाते हैं। सबसे अधिक बार आने वाले कैरेक्टर के सबसे छोटे कोड होते हैं, और कम बार आने वाले कैर

रिकर्सन एक प्रक्रिया है जिसके द्वारा एक फंक्शन खुद को कॉल करता है। हम बड़ी समस्या को छोटी उप-समस्याओं में हल करने के लिए रिकर्सन का उपयोग करते हैं। एक बात ध्यान रखनी है कि यदि प्रत्येक उप-समस्या एक ही तरह के पैटर्न का पालन कर रही है, तो केवल हम रिकर्सिव दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं।एक रिकर्सिव फंक

स्टैक लास्ट इन फर्स्ट आउट (LIFO) डेटा संरचना है। इस डेटा संरचना के विभिन्न पहलुओं में कुछ महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं। ये नीचे दिए गए हैं -एक्सप्रेशन हैंडलिंग −इनफिक्स टू पोस्टफिक्स या इनफिक्स टू प्रीफिक्स रूपांतरण −स्टैक का उपयोग कुछ इनफिक्स एक्सप्रेशन को उसके पोस्टफिक्स समकक्ष या प्रीफिक्स समकक्ष में

डेटाबेस की संरचना को बदलने की प्रक्रिया को मूल रूप से दो तरीकों में वर्गीकृत किया गया है: एक नॉर्मलाइज़ेशन है और दूसरा डिनॉर्मलाइज़ेशन।नॉर्मलाइज़ेशन और डिनॉर्मलाइज़ेशन के बीच महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं।क्र. सं.मुख्य बिंदुनॉर्मलाइज़ेशनडिनॉर्मलाइज़ेशन1कार्यान्वयननॉर्मलाइज़ेशन का उपयोग डेटाबेस से अ

DDLDDL डेटा डेफिनिशन लैंग्वेज है और इसका उपयोग स्कीमा, डेटाबेस, टेबल, कंस्ट्रेंट आदि जैसी संरचनाओं को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। DDL के उदाहरण क्रिएट और अल्टर स्टेटमेंट हैं।DMLDML डेटा मैनिपुलेशन लैंग्वेज है और इसका उपयोग डेटा में हेरफेर करने के लिए किया जाता है। DML के उदाहरण इंसर्ट, अपडेट

इस सेक्शन में हम कुछ सामान्य गणितीय समस्याओं और उन्हें विभिन्न कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम का उपयोग करके हल करने के संभावित तरीके देखेंगे। हम देखेंगे कि डिफरेंशियल इक्वेशन, इंटीग्रेशन और कुछ अन्य जटिल गणितीय समस्याओं को कैसे हल किया जाए।इस सेक्शन में हम कवर करेंगे -इनफिक्स को पोस्टफिक्स एक्सप्रेशन में बद

एसिम्प्टोटिक एनालिसिसएसिम्प्टोटिक विश्लेषण का उपयोग करके, हम इनपुट आकार के आधार पर एल्गोरिदम के प्रदर्शन के बारे में एक विचार प्राप्त कर सकते हैं। हमें सटीक रनिंग टाइम की गणना नहीं करनी चाहिए, बल्कि रनिंग टाइम और इनपुट आकार के बीच संबंध ढूंढना चाहिए। हमें रनिंग टाइम का पालन करना चाहिए जब इनपुट का आक