पॉइंट क्वाडट्री (Point Quadtree) 2-आयामी पॉइंट डेटा को प्रस्तुत करने के लिए लागू बाइनरी ट्री (Binary Tree) का एक अनुकूलन (Adaptation) है। सभी क्वाडट्रीज़ की विशेषताएं पॉइंट क्वाडट्री द्वारा साझा की जाती हैं। यह अक्सर 2-आयामी, क्रमबद्ध डेटा बिंदुओं की तुलना में बहुत कुशल होता है, आमतौर पर O(log n) स

रीजन क्वाडट्री (Region Quadtree) दो आयामों में स्थान के विभाजन (Partition of Space) को प्रस्तुत करने के लिए उपयोगी है, क्षेत्र को चार बराबर चतुर्थांश (Quadrants), उप-चतुर्थांश (Subquadrants), और इसी तरह विभाजित करके, प्रत्येक लीफ नोड (Leaf Node) में एक विशिष्ट उपक्षेत्र (Subregion) से संबंधित डेटा ह

कंप्रेस्ड क्वाडट्रीज़ (Compressed Quadtrees) प्रत्येक उपविभाजित सेल (Subdivided Cell) से संबंधित नोड को स्टोर करते समय, हम बहुत सारे खाली नोड्स स्टोर कर सकते हैं। ऐसे विरल ट्रीज़ (Sparse Trees) के आकार को कम करना केवल उन सबट्रीज़ को स्टोर करके संभव है जिनके लीफ में दिलचस्प डेटा होता है (यानी महत्वपू

कंप्यूटर साइंस में, बाइनरी स्पेस पार्टीशनिंग (BSP) नामक एक विधि को हाइपरप्लेन्स (Hyperplanes) को पार्टीशन के रूप में लागू करके एक स्पेस को दो कन्वेक्स सेट्स (Convex Sets) में पुनरावर्ती रूप से उप-विभाजित (Recursively Subdividing) करने के लिए लागू किया जाता है। उप-विभाजन की यह प्रक्रिया क्षेत्र में व

स्थानिक खोज संरचनाएं (Spatial Search Structures) उन्हीं विचारों पर आधारित हैं जिनका आविष्कार कंप्यूटर साइंस में 60 और 70 के दशक में बड़ी संख्या में प्रतीकात्मक डेटा (Symbolic Data) को जल्दी से संसाधित करने की समस्या को हल करने के लिए किया गया था, ज्यामितीय डेटा (Geometric Data) के विपरीत, उदाहरण के

1 B-rep स्ट्रीम्स (B-rep Streams) किसी मानक बहुभुज प्रारूप (Standard Polygonal Format) द्वारा बाह्य रूप से परिभाषित B-rep को आयात करने के लिए एक निर्माता प्रक्रिया (Producer Process) स्थापित करना स्पष्ट रूप से कहा गया है, उदाहरण के लिए वेव फ्रंट (Wave Front) या Java3D obj फ़ाइल, को हमारे ज्यामितीय प

मूल अवधारणा (Basic Concept) डेटा प्रोसेसिंग के मामले में, R*-ट्री को R-ट्री के एक संस्करण के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसे स्थानिक जानकारी (Spatial Information) को इंडेक्स करने के लिए लागू किया जाता है। R*-ट्री का निर्माण लागत मानक R-ट्री से थोड़ा अधिक होता है, क्योंकि डेटा को पुनः सम्मिलित (R

हिल्बर्ट R-ट्री, R-ट्री का एक संस्करण (Variant), बहुआयामी वस्तुओं जैसे रेखाएं, क्षेत्र, 3-D ऑब्जेक्ट्स, या उच्च-आयामी फीचर-आधारित पैरामीट्रिक ऑब्जेक्ट्स के लिए एक इंडेक्स के रूप में परिभाषित किया गया है। इसे बहुआयामी वस्तुओं के लिए B+-ट्री के विस्तार के रूप में कल्पना किया जा सकता है। R-ट्री का प्र

मूल अवधारणा (Basic Concept) काइनेटिक डेटा स्ट्रक्चर को एक ऐसे डेटा स्ट्रक्चर के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसे लगातार गतिमान ज्यामितीय प्रणाली (Geometric System) के एक गुण को ट्रैक करने के लिए लागू किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक काइनेटिक कन्वेक्स हल (Kinetic Convex Hull) डेटा स्ट्रक्चर n गतिमान

मूल अवधारणा (Basic Concept) डेटा स्ट्रक्चर्स को विशेष क्लासेस के रूप में परिभाषित किया जाता है जिन्हें केवल डेटा रखने के लिए लागू किया जाता है, यानी शुद्ध मॉडल (Pure Models), जैसे Car, Kid, Animal, Event, Employee, Company, Customer आदि। उन डेटा को आमतौर पर अन्य क्लासेस की शुरुआत में इंस्टेंस वेरिएब

एक एल्गोरिदम को निर्देशों के एक परिमित समूह (Finite Set of Instructions) के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसका पालन करने पर एक विशेष कार्य पूरा होता है। सभी एल्गोरिदम निम्नलिखित मानदंडों को पूरा करना चाहिए: इनपुट (Input): एक एल्गोरिदम में शून्य या अधिक इनपुट होते हैं, जो वस्तुओं के एक निर्दिष्ट स

एल्गोरिदम विश्लेषण (Algorithm Analysis) एल्गोरिदम की दक्षता का विश्लेषण दो अलग-अलग चरणों में किया जा सकता है: कार्यान्वयन से पहले और कार्यान्वयन के बाद, जैसे - ए प्रायोरी विश्लेषण (A Priori Analysis) - यह एल्गोरिदम का सैद्धांतिक विश्लेषण है। एल्गोरिदम की दक्षता को यह मानकर मापा जाता है कि अन्य सभी

मूल अवधारणा (Basic Concept) ADT का अर्थ एब्स्ट्रैक्ट डेटा टाइप (Abstract Data Type) है। एरे (Arrays) को ADT के रूप में परिभाषित किया जाता है क्योंकि वे सन्निहित एलिमेंट्स (Contiguous Elements) को उसी क्रम में रखने में सक्षम हैं। और वे इंडेक्स या पोजीशन के माध्यम से विशिष्ट एलिमेंट तक पहुंच की अनुमत

मूल अवधारणा (Basic Concept) बाइनरी ट्री को एक ऐसे ट्री के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसमें कोई भी नोड दो से अधिक बच्चे (Children) नहीं रख सकता। किसी भी नोड की उच्चतम डिग्री (Degree) दो होती है। इसका अर्थ है कि बाइनरी ट्री की डिग्री शून्य, एक या दो हो सकती है। उपरोक्त आकृति में, बाइनरी ट्री मे

ओवरफ्लो उस समय होता है जब एक नई जोड़ी (Key, Element) के लिए होम बकेट (Home Bucket) भर जाती है। हम ओवरफ्लो को निम्न तरीकों से संभाल सकते हैं: हैश टेबल में किसी व्यवस्थित तरीके से ऐसे बकेट की खोज करें जो भरा न हो। लीनियर प्रोबिंग (Linear Probing / Linear Open Addressing) क्वाड्रेटिक प्रोबिंग (Quad

स्टैक और क्यू के अंतर से पहले प्रोग्रामिंग में डेटा टाइप की अवधारणा को समझना बेहतर है जिसमें कहा गया है कि डेटा टाइप वे डेटा के प्रकार हैं जिनमें डेटा स्टोर करने के लिए वेरिएबल बनाए जाते हैं। मुख्य रूप से दो प्रकार के डेटा टाइप होते हैं जो प्रिमिटिव (Primitive) और नॉन-प्रिमिटिव (Non-Primitive) डेटा

हम जानते हैं कि प्रोग्रामिंग पूरी तरह से डेटा के इर्द-गिर्द घूमती है। यह डेटा ही है जिस पर सारी बिजनेस लॉजिक लागू होती है और यह डेटा का प्रवाह ही है जो किसी एप्लिकेशन या प्रोजेक्ट की कार्यक्षमता को पूरा करता है। इसलिए डेटा को इसके अनुकूलित उपयोग के लिए व्यवस्थित और स्टोर करना बहुत महत्वपूर्ण हो जाता

प्रोग्रामिंग में डेटा टाइप उस डेटा के प्रकार और प्रकृति को दर्शाता है जिसे उपयोगकर्ता द्वारा उपयोग करने का इरादा होता है। यह वह डेटा टाइप है जिसे कंपाइलर या इंटरप्रेटर संभालता है और मेन मेमोरी में संबंधित स्टोरेज लोकेशन प्रदान करता है। अब डेटा स्टोर करने के लिए हमने डेटा की प्रकृति के आधार पर विभिन्

रिकरेंस रिलेशन (Recurrence Relations) वे समीकरण होते हैं जो बहुआयामी सरणी (Multidimensional Array) को पुनरावर्ती रूप से परिभाषित करते हैं। यहां हम रिकरेंस रिलेशन पर आधारित कुछ प्रश्नों को हल करेंगे। प्रश्न 1: रिकरेंस रिलेशन हल करें: T(n) = 12T(n/2) + 9n² + 2 यहाँ, a = 12, b = 2, और f(n) = 9n² + 2

प्राइवेट की और पब्लिक की शब्द एन्क्रिप्शन और डिक्रिप्शन में उपयोग किए जाते हैं। ये कीज़ संवेदनशील जानकारी को एन्क्रिप्ट/डिक्रिप्ट करने के लिए उपयोग होती हैं। प्राइवेट की (Private Key) प्राइवेट की का उपयोग डेटा को एन्क्रिप्ट और डिक्रिप्ट दोनों के लिए किया जाता है। यह की एन्क्रिप्टेड संवेदनशील जानकार