नुथ मॉरिस प्रैट (KMP) एक एल्गोरिथम है, जो बाएं से दाएं वर्णों की जांच करता है। जब किसी पैटर्न में एक उप-पैटर्न उप-पैटर्न में एक से अधिक दिखाई देता है, तो यह उस संपत्ति का उपयोग समय की जटिलता को बेहतर बनाने के लिए करता है, वह भी सबसे खराब स्थिति में। KMP की समय जटिलता O(n) है। इनपुट और आउटपुट इनपुट:

एक स्ट्रिंग से सबसे लंबे पैलिंड्रोमिक सबस्ट्रिंग को खोजने के लिए, हम Manachers Algorithm का उपयोग कर सकते हैं। प्रत्येक वर्ण का चयन करके, हम यह पता लगाने की कोशिश करेंगे कि क्या बाएँ और दाएँ सूचक का उपयोग करते हुए कोई पैलिंड्रोम है। जानकारी संग्रहीत करने के लिए एक और सरणी है, उस जानकारी से हम आसानी

भोले पैटर्न खोज अन्य पैटर्न खोज एल्गोरिदम के बीच सबसे सरल तरीका है। यह पैटर्न के लिए मुख्य स्ट्रिंग के सभी वर्णों की जाँच करता है। यह एल्गोरिथम छोटे पाठों के लिए सहायक है। इसे किसी पूर्व-प्रसंस्करण चरणों की आवश्यकता नहीं है। हम स्ट्रिंग के लिए एक बार जाँच करके सबस्ट्रिंग पा सकते हैं। यह ऑपरेशन करने

राबिन-कार्प एक और पैटर्न है जो अधिक कुशल तरीके से पैटर्न खोजने के लिए एल्गोरिदम खोज रहा है। यह विंडो को एक-एक करके ले जाकर पैटर्न की जांच भी करता है, लेकिन सभी मामलों के लिए सभी वर्णों की जांच किए बिना, यह हैश मान पाता है। जब हैश मान का मिलान किया जाता है, तभी यह प्रत्येक वर्ण की जाँच करने का प्रयास

किसी दिए गए स्ट्रिंग से, हम सभी संभव प्रत्यय प्राप्त कर सकते हैं। प्रत्ययों को शब्दावली क्रम में क्रमबद्ध करने के बाद, हम प्रत्यय सरणी प्राप्त कर सकते हैं। प्रत्यय सरणियों को प्रत्यय पेड़ों का उपयोग करके भी बनाया जा सकता है। प्रत्यय पेड़ों के डीएफएस ट्रैवर्सल का उपयोग करके, हम प्रत्यय सरणी प्राप्त क

पाठ से, हम पेड़ की संरचना बनाने के लिए सभी प्रत्यय उत्पन्न कर सकते हैं। हम जानते हैं कि पाठ में प्रस्तुत प्रत्येक पैटर्न, पाठ में संभावित प्रत्ययों में से एक का उपसर्ग होना चाहिए। सभी प्रत्ययों के ट्री का निर्माण करके, हम रैखिक समय में कोई भी सबस्ट्रिंग पा सकते हैं। प्रत्येक प्रत्यय स्ट्रिंग टर्मिने

इस एल्गोरिथम को Z एल्गोरिथम नाम दिया गया है, क्योंकि इस एल्गोरिथम में, हमें एक Z सरणी बनाने की आवश्यकता है। Z सरणी का आकार टेक्स्ट आकार के समान है। इस सरणी का उपयोग मुख्य स्ट्रिंग के वर्तमान वर्ण से शुरू होने वाले सबसे लंबे समय तक संभव सबस्ट्रिंग की लंबाई को संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। सबसे प

पहले शीर्ष पर। इस समस्या में, हम यह निर्धारित करने का प्रयास करेंगे कि ग्राफ में हैमिल्टनियन चक्र है या नहीं। और जब एक हैमिल्टनियन चक्र मौजूद हो, तो चक्र को भी प्रिंट करें। इनपुट और आउटपुट Input: The adjacency matrix of a graph G(V, E). Output: The algorithm finds the Hamiltonian path of the given

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 दृष्टिकोण है। प्रारंभ में, अलग-अलग पेड़ हैं, यह एल्गोरिथम उन किनारों को ले कर उनका विलय कर देगा जिनकी लागत न्यूनतम है, और

सिक्का C(c1, c2, ……Cn) की एक सूची है और एक मान V भी दिया गया है। अब समस्या यह है कि मौका वी बनाने के लिए सिक्कों की न्यूनतम संख्या का उपयोग किया जाए। नोट - मान लें कि सिक्कों की अनंत संख्या है C इस समस्या में, हम विभिन्न सिक्कों के एक सेट पर विचार करेंगे C{1, 2, 5, 10} दिए गए हैं, प्रत्येक प्रकार

आगमन और प्रस्थान समय की सूची दी गई है। अब समस्या यह है कि रेलवे के लिए न्यूनतम संख्या में प्लेटफॉर्म की आवश्यकता है क्योंकि कोई ट्रेन प्रतीक्षा नहीं करती है। सभी समयों को क्रमबद्ध क्रम में क्रमबद्ध करके, हम आसानी से समाधान ढूंढ सकते हैं, ट्रेन के आने पर ट्रैक करना आसान होगा लेकिन स्टेशन से नहीं छोड

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 एक बढ़ता हुआ वृक्ष दृष्टिकोण 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।

यह पिछले एल्गोरिथम के समान है। यहाँ केवल अंतर है, ग्राफ G(V, E) को एक आसन्न सूची द्वारा दर्शाया जाता है। समय जटिलता आसन्नता सूची प्रतिनिधित्व ओ (ई लॉग वी) है। इनपुट और आउटपुट इनपुट:लागत मैट्रिक्स:आउटपुट:एज:A--B और लागत:1Edge:B--E और लागत:2Edge:A --C और लागत:3Edge:A--D और लागत:4Edge:E--F और लागत:2Ed

वस्तुओं की एक सूची दी गई है, प्रत्येक वस्तु का अपना मूल्य और वजन है। वस्तुओं को एक थैले में रखा जा सकता है जिसकी अधिकतम वजन सीमा डब्ल्यू है। समस्या यह है कि वजन डब्ल्यू से कम या उसके बराबर है, और मूल्य अधिकतम है। Knapsack समस्या दो प्रकार की होती है। 0 - 1 बस्ता आंशिक थैला 0 - 1 नैपसेक के लिए, व

यह एल्गोरिथम कीवर्ड के सभी दिए गए सेट की सभी घटनाओं को खोजने में सहायक है। यह एक प्रकार का डिक्शनरी-मिलान एल्गोरिथम है। यह सभी कीवर्ड का उपयोग करके एक ट्री संरचना का उपयोग करता है। पेड़ बनाने के बाद, यह खोज को रैखिक समय में बनाने के लिए पेड़ को एक ऑटोमेटन के रूप में बदलने की कोशिश करता है। अहो-कोरास

विपर्यय मूल रूप से किसी दिए गए स्ट्रिंग या पैटर्न के सभी क्रमपरिवर्तन हैं। यह पैटर्न खोज एल्गोरिथ्म थोड़ा अलग है। इस मामले में, न केवल सटीक पैटर्न की खोज की जाती है, यह पाठ में दिए गए पैटर्न की सभी संभावित व्यवस्थाओं को खोजता है। इस समस्या को हल करने के लिए, हम पूरे पाठ को पैटर्न के समान लंबाई की क

बुरा चरित्र अनुमानी पद्धति बॉयर मूर एल्गोरिथम के दृष्टिकोणों में से एक है। एक अन्य दृष्टिकोण अच्छा प्रत्यय अनुमानी है। इस पद्धति में हम एक खराब चरित्र को खोजने की कोशिश करेंगे, जिसका अर्थ है कि मुख्य स्ट्रिंग का एक चरित्र, जो पैटर्न से मेल नहीं खाता है। जब बेमेल हो गया है, तब तक हम पूरे पैटर्न को तब

यह बॉयर मूर एल्गोरिथम का एक और तरीका है। कभी-कभी इसे गुड प्रत्यय अनुमानी पद्धति कहा जाता है। इस स्थिति के लिए, प्रत्यय तालिका के रूप में एक प्रीप्रोसेसिंग तालिका बनाई जाती है। इस प्रक्रिया में, पैटर्न के अंतिम वर्ण से सबस्ट्रिंग या पैटर्न की खोज की जाती है। जब मुख्य स्ट्रिंग का एक सबस्ट्रिंग पैटर्न

त्वरित छँटाई तकनीक सूची को दो भागों में विभाजित करके की जाती है। प्रारंभ में, विभाजन एल्गोरिथम द्वारा एक धुरी तत्व चुना जाता है। पिवट का बायां भाग पिवट की तुलना में छोटे मान रखता है, और दायां भाग बड़ा मान रखता है। विभाजन के बाद, प्रत्येक अलग सूची को उसी प्रक्रिया का उपयोग करके विभाजित किया जाता है।

रेडिक्स सॉर्ट एक गैर-तुलनात्मक सॉर्टिंग एल्गोरिथम है। यह सॉर्टिंग एल्गोरिदम समान स्थिति और मान साझा करने वाले अंकों को समूहीकृत करके पूर्णांक कुंजियों पर काम करता है। मूलांक एक संख्या प्रणाली का आधार है। जैसा कि हम जानते हैं कि दशमलव प्रणाली में मूलांक या आधार 10 होता है। इसलिए कुछ दशमलव संख्याओं को