चयन सॉर्ट तकनीक में, सूची को दो भागों में बांटा गया है। एक भाग में सभी तत्वों को क्रमबद्ध किया जाता है और दूसरे भाग में वस्तुओं को क्रमबद्ध नहीं किया जाता है। सबसे पहले, हम सरणी से अधिकतम या न्यूनतम डेटा लेते हैं। डेटा प्राप्त करने के बाद (न्यूनतम कहें) हम इसे पहले स्थान के डेटा को न्यूनतम डेटा के स

खोल छँटाई तकनीक सम्मिलन छँटाई पर आधारित है। सम्मिलन क्रम में कभी-कभी हमें किसी वस्तु को सही स्थान पर सम्मिलित करने के लिए बड़े ब्लॉक को स्थानांतरित करने की आवश्यकता होती है। शेल सॉर्ट का उपयोग करके, हम बड़ी संख्या में स्थानांतरण से बच सकते हैं। छँटाई एक विशिष्ट अंतराल के साथ की जाती है। प्रत्येक पास

n अलग-अलग गतिविधियां हैं जो उनके प्रारंभ समय और समाप्ति समय के साथ दी गई हैं। एक व्यक्ति द्वारा हल की जाने वाली गतिविधियों की अधिकतम संख्या का चयन करें। हम अगली गतिविधि को खोजने के लिए लालची दृष्टिकोण का उपयोग करेंगे जिसका समापन समय बाकी गतिविधियों के बीच न्यूनतम है, और प्रारंभ समय अंतिम चयनित गतिवि

एक दिया गया ग्राफ़ G(V, E) है, जिसकी आसन्न सूची निरूपण के साथ 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 डिजस्ट्रा का एल्गोरिदम। इस समस्या को हल करने के लिए, हम दो सूचियों का उपयोग करेंगे। एक कोने को स्टोर करना

मुख्य समस्या पिछले वाले के समान ही है, आरंभिक नोड से लेकर किसी अन्य नोड तक, सबसे छोटी दूरी ज्ञात करें। इस समस्या में, मुख्य अंतर यह है कि ग्राफ को आसन्न मैट्रिक्स का उपयोग करके दर्शाया जाता है। (इस उद्देश्य के लिए लागत मैट्रिक्स और आसन्न मैट्रिक्स समान हैं)। आसन्न सूची प्रतिनिधित्व के लिए, समय जटिल

हफमैन कोडिंग एक दोषरहित डेटा कम्प्रेशन 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 क

पिछली हफमैन कोड समस्या में, आवृत्ति को क्रमबद्ध नहीं किया गया था। यदि आवृत्ति सूची क्रमबद्ध क्रम में दी गई है, तो कोड निर्दिष्ट करने का कार्य अधिक कुशल हो रहा है। इस समस्या में, हम दो खाली कतारों का उपयोग करेंगे। फिर प्रत्येक अद्वितीय वर्ण के लिए एक लीफ नोड बनाएं और इसे आवृत्ति के बढ़ते क्रम में कत

इस समस्या में दिए गए कार्यों की एक सूची है। सूची में प्रत्येक कार्य के लिए समय सीमा और लाभ भी दिया गया है। प्रत्येक कार्य में एक इकाई समय लगेगा, इसलिए किसी कार्य के लिए न्यूनतम समय सीमा 1 है। यदि एक समय में केवल एक कार्य निर्धारित किया जा सकता है, तो अधिकतम लाभ प्राप्त करें। इस समस्या को हल करने के

बकेट सॉर्टिंग तकनीक में, डेटा आइटम बकेट के एक सेट में वितरित किए जाते हैं। प्रत्येक बकेट एक समान प्रकार का डेटा रख सकता है। वितरण के बाद, प्रत्येक बाल्टी को दूसरे सॉर्टिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके सॉर्ट किया जाता है। उसके बाद, सॉर्ट किए गए फॉर्म को प्राप्त करने के लिए सभी तत्वों को मुख्य सूची में इकट

कंघी छँटाई और बबल छँटाई का मूल विचार समान है। दूसरे शब्दों में, कंघी छँटाई बबल प्रकार में सुधार है। बबल छँटाई तकनीक में, वस्तुओं की तुलना प्रत्येक चरण में अगले आइटम से की जाती है। लेकिन कंघी प्रकार के लिए, वस्तुओं को एक विशिष्ट अंतराल में क्रमबद्ध किया जाता है। प्रत्येक चरण को पूरा करने के बाद, अंतर

गणना छँटाई एक स्थिर छँटाई तकनीक है, जिसका उपयोग वस्तुओं को छोटी संख्याओं की कुंजियों के अनुसार क्रमबद्ध करने के लिए किया जाता है। यह उन कुंजियों की संख्या की गणना करता है जिनके प्रमुख मान समान हैं। यह छँटाई तकनीक तब प्रभावी होती है जब विभिन्न कुंजियों के बीच का अंतर इतना बड़ा न हो, अन्यथा, यह स्थान

साइकिल सॉर्ट एक इन-प्लेस सॉर्टिंग एल्गोरिथम है। यह किसी अन्य इन-प्लेस सॉर्टिंग तकनीक के लिए तुलना आधारित सॉर्ट और कुशल भी है। छँटाई कार्यों को करने के लिए यह न्यूनतम संख्या में मेमोरी लिखता है। साइकिल सॉर्ट तकनीक की जटिलता समय जटिलता:O(n^2) अंतरिक्ष जटिलता:O(1) इनपुट और आउटपुट इनपुट:बिना क्रमबद्ध

हीप डेटा संरचना पर हीप सॉर्ट किया जाता है। हम जानते हैं कि ढेर एक पूर्ण बाइनरी ट्री है। हीप ट्री दो प्रकार का हो सकता है। न्यूनतम ढेर या अधिकतम ढेर। न्यूनतम ढेर के लिए मूल तत्व न्यूनतम है और अधिकतम ढेर के लिए जड़ अधिकतम है। ढेर बनाने के बाद, हम एक तत्व को जड़ से हटा सकते हैं और अंतिम तत्व को जड़ में

यह सॉर्टिंग तकनीक कार्ड सॉर्टिंग तकनीक के समान है, दूसरे शब्दों में, हम इंसर्शन सॉर्ट मैकेनिज्म का उपयोग करके कार्ड को सॉर्ट करते हैं। इस तकनीक के लिए, हम डेटा सेट से एक तत्व उठाते हैं और डेटा तत्वों को डेटा सेट में वापस डालने के लिए जगह बनाने के लिए डेटा तत्वों को स्थानांतरित करते हैं। सम्मिलन क्रम

मर्ज छँटाई तकनीक डिवाइड और विजय तकनीक पर आधारित है। हम पूरे डेटासेट को छोटे भागों में विभाजित करते हैं और उन्हें क्रमबद्ध क्रम में एक बड़े टुकड़े में मिला देते हैं। यह सबसे खराब मामलों के लिए भी बहुत प्रभावी है क्योंकि इस एल्गोरिथ्म में सबसे खराब स्थिति के लिए भी कम समय की जटिलता है। मर्ज सॉर्ट तकनी

यह गैर-तुलना छँटाई तकनीक का एक उदाहरण है। इसका उपयोग वहां किया जाता है जहां मदों की संख्या और संभावित कुंजी मानों की सीमा लगभग समान होती है। ऐसा करने के लिए, हमें कुछ छेद बनाने की जरूरत है। आवश्यक छिद्रों की संख्या संख्याओं की सीमा से तय होती है। प्रत्येक छेद में, आइटम डाले जाते हैं। अंत में छेद से

स्टैशिंग से आप अपना कोड बाद के लिए Git रिपॉजिटरी में सेव कर सकते हैं। जब आप Git रिपॉजिटरी के साथ काम कर रहे होते हैं, तो आप उस फ़ाइल में बदलाव कर सकते हैं जिसे आप बाद में Git कमिट पर लागू करना चाहते हैं। यहीं से git stash कमांड काम आता है। स्टैशिंग आपको बाद की तारीख के लिए कोड को अपनी कार्यशील शाख

गिट पुश कमांड रिपॉजिटरी के आपके स्थानीय संस्करण को रिमोट रिपोजिटरी में अपलोड करता है। पुशिंग वह तंत्र है जिसके माध्यम से आप रिमोट रिपोजिटरी में परिवर्तन अपलोड करते हैं। एक बार जब आप अपने परिवर्तनों को आगे बढ़ा देते हैं, तो प्रोजेक्ट के सभी सहयोगी उन्हें डाउनलोड कर सकते हैं। अपने कोड को किसी दूरस्थ

किसी शाखा को अपने कोडबेस में मर्ज करने के बाद Git शाखाओं को हटाना आम बात है। आप git branch -d ध्वज का उपयोग करके अपनी स्थानीय मशीन पर एक Git शाखा को हटा सकते हैं। गिट पुश मूल-डिलीट कमांड रिमोट रिपोजिटरी से एक शाखा को हटा देता है। ब्रांचिंग से आप किसी प्रोजेक्ट के स्वतंत्र संस्करण बना सकते हैं जिसे

उपरोक्त त्रुटि अक्सर ट्रिगर होती है जब हम उस रिपॉजिटरी को क्लोन नहीं करते हैं जिससे हम खींचने की कोशिश कर रहे हैं। परियोजनाएं समान हो सकती हैं, लेकिन हम इसे जीथब पर रेपो से खींचने की कोशिश करते हुए स्थानीय रूप से काम कर रहे होंगे क्योंकि इसमें अन्य फाइलें या विशेषताएं हो सकती हैं जिन्हें हम अपने स्थ