क्यू फर्स्ट इन फर्स्ट आउट डेटा स्ट्रक्चर है। क्यू का उपयोग ग्राफ ट्रैवर्सल एल्गोरिदम ब्रेडथ फर्स्ट सर्च आदि के लिए विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। क्यू के कुछ प्रिमिटिव ऑपरेशन्स हैं। यहां हम क्यू के उन ऑपरेशन्स को देखेंगे, और क्यू ADT का उपयोग करके एक उदाहरण देखेंगे।ADT (एब्सट्रैक्ट डेटा टाइप) ए

स्टेप काउंट मेथड एल्गोरिदम का विश्लेषण करने की विधियों में से एक है। इस विधि में, हम गिनते हैं कि एक निर्देश कितनी बार निष्पादित हो रहा है। उससे हम एल्गोरिदम की जटिलता खोजने का प्रयास करेंगे।मान लीजिए हमारे पास अनुक्रमिक खोज करने के लिए एक एल्गोरिदम है। मान लीजिए प्रत्येक निर्देश को निष्पादित होने म

इस खंड में हम देखेंगे कि दो मैट्रिक्स को कैसे गुणा किया जाए। मैट्रिक्स गुणन केवल तभी किया जा सकता है जब यह शर्त पूरी होती है। मान लीजिए दो मैट्रिक्स A और B हैं, और उनके आयाम A (m x n) और B (p x q) हैं तो परिणाम मैट्रिक्स तभी पाया जा सकता है जब n = p। तब परिणाम मैट्रिक्स C का क्रम (m x q) होगा।एल्गोर

एमोर्टाइज़्ड विश्लेषणइस विश्लेषण का उपयोग तब किया जाता है जब कभी-कभार ऑपरेशन बहुत धीमा होता है, लेकिन अधिकांश ऑपरेशन जो बहुत बार निष्पादित होते हैं वे तेज़ होते हैं। डेटा स्ट्रक्चर में हमें हैश टेबल्स, डिस्जॉइंट सेट्स आदि के लिए एमोर्टाइज़्ड विश्लेषण की आवश्यकता होती है।हैश-टेबल में, अधिकांश समय खोज

यहां हम सरणी डेटा स्ट्रक्चर के कुछ बुनियादी ऑपरेशन्स देखेंगे। ये ऑपरेशन्स हैं:ट्रैवर्सइन्सर्शनडिलीशनसर्चअपडेटट्रैवर्स सरणी के सभी एलिमेंट्स को स्कैन करना है। इन्सर्ट ऑपरेशन दिए गए स्थान पर सरणी में कुछ एलिमेंट्स जोड़ना है, डिलीट सरणी से एलिमेंट हटाना और डिलीट करने के बाद अन्य एलिमेंट्स की संबंधित स्

यहां हम देखेंगे कि कंप्यूटर की मेमोरी में बाइनरी ट्री को कैसे दर्शाया जाए। प्रतिनिधित्व के लिए दो अलग-अलग तरीके हैं। ये सरणी और लिंक्ड लिस्ट का उपयोग करके हैं।मान लीजिए हमारे पास ऐसा एक ट्री है:सरणी प्रतिनिधित्व लेवल ऑर्डर फैशन का उपयोग करके एलिमेंट्स को स्कैन करके ट्री डेटा को स्टोर करता है। तो यह

इस खंड में हम बाइनरी ट्री डेटा स्ट्रक्चर के कुछ महत्वपूर्ण गुण देखेंगे। मान लीजिए हमारे पास ऐसा बाइनरी ट्री है।कुछ गुण हैं:लेवल l पर नोड्स की अधिकतम संख्या $2^{l-1}$ होगी। यहां लेवल रूट से नोड तक के पथ पर नोड्स की संख्या है, जिसमें रूट स्वयं शामिल है। हम रूट का लेवल 1 मान रहे हैं।ऊंचाई h के बाइनरी ट

इस खंड में हम बाइनरी सर्च ट्री में मौजूद कीज़ को ट्रैवर्स करने के लिए विभिन्न ट्रैवर्सल एल्गोरिदम देखेंगे। ये ट्रैवर्सल हैं: इनऑर्डर ट्रैवर्सल, प्रीऑर्डर ट्रैवर्सल, पोस्टऑर्डर ट्रैवर्सल और लेवल ऑर्डर ट्रैवर्सल।मान लीजिए हमारे पास ऐसा एक ट्री है:इनऑर्डर ट्रैवर्सल क्रम इस प्रकार होगा: 5 8 10 15 16 20

इस खंड में हम बाइनरी सर्च ट्री के लिए लेवल-ऑर्डर ट्रैवर्सल तकनीक देखेंगे।मान लीजिए हमारे पास ऐसा एक ट्री है:ट्रैवर्सल क्रम इस प्रकार होगा: 10, 5, 16, 8, 15, 20, 23एल्गोरिदमlevelOrderTraverse(root): Begin    नोड्स स्टोर करने के लिए कतार que परिभाषित करें    रूट को que में इन्सर्ट

इस खंड में हम बाइनरी सर्च ट्री के लिए पोस्ट-ऑर्डर ट्रैवर्सल तकनीक (रिकर्सिव) देखेंगे।मान लीजिए हमारे पास ऐसा एक ट्री है:ट्रैवर्सल क्रम इस प्रकार होगा: 8, 5, 15, 23, 20, 16, 10एल्गोरिदमpostorderTraverse(root): Begin    if root खाली नहीं है, then       postorderTraversal(root

इस खंड में हम बाइनरी सर्च ट्री के लिए प्री-ऑर्डर ट्रैवर्सल तकनीक (रिकर्सिव) देखेंगे।मान लीजिए हमारे पास ऐसा एक ट्री है:ट्रैवर्सल क्रम इस प्रकार होगा: 10, 5, 8, 16, 15, 20, 23एल्गोरिदमpreorderTraverse(root): Begin    if root खाली नहीं है, then       रूट का मान प्रिंट करें &nb

बाइनरी सर्च ट्री वे बाइनरी ट्री हैं जिनमें कुछ गुण होते हैं। ये गुण निम्न हैं:प्रत्येक बाइनरी सर्च ट्री एक बाइनरी ट्री हैप्रत्येक लेफ्ट चाइल्ड रूट से कम मान रखेगाप्रत्येक राइट चाइल्ड रूट से अधिक मान रखेगाआदर्श बाइनरी सर्च ट्री समान मान को दो बार नहीं रखेगा।मान लीजिए हमारे पास ऐसा एक ट्री है:यह ट्री

इस खंड में हम देखेंगे कि ग्राफ डेटा स्ट्रक्चर क्या है, और इसके ट्रैवर्सल एल्गोरिदम क्या हैं।ग्राफ एक नॉन-लीनियर डेटा स्ट्रक्चर है। जिसमें कुछ नोड्स और उनके कनेक्टेड एज होते हैं। एज डायरेक्टेड या अनडायरेक्टेड हो सकते हैं। इस ग्राफ को G(V, E) के रूप में दर्शाया जा सकता है। निम्नलिखित ग्राफ को G({A, B,

यहां हम देखेंगे कि ग्राफ के DFS और BFS एल्गोरिदम के विभिन्न अनुप्रयोग क्या हैं?DFS या डेप्थ फर्स्ट सर्च का उपयोग विभिन्न स्थानों में किया जाता है। कुछ सामान्य उपयोग हैं:यदि हम अनवेटेड ग्राफ पर DFS करते हैं, तो यह सभी जोड़े सबसे छोटे पथ ट्री के लिए न्यूनतम स्पैनिंग ट्री बनाएगाहम DFS का उपयोग करके ग्र

एक स्पैनिंग ट्री एक अनडायरेक्टेड ग्राफ का एक सबसेट है जिसमें सभी वर्टेक्स न्यूनतम संख्या में एज द्वारा जुड़े होते हैं।यदि ग्राफ में सभी वर्टेक्स जुड़े हुए हैं, तो कम से कम एक स्पैनिंग ट्री मौजूद होती है। एक ग्राफ में एक से अधिक स्पैनिंग ट्री मौजूद हो सकती हैं।न्यूनतम स्पैनिंग ट्रीएक न्यूनतम स्पैनिंग

बर्नौली वितरण एक डिस्क्रीट वितरण है जिसके दो संभावित परिणाम होते हैं जिन्हें x = 0 और x = 1 द्वारा लेबल किया जाता है। x = 1 सफलता है, और x = 0 विफलता है। सफलता प्रायिकता p से होती है, और विफलता प्रायिकता q से होती है जैसे q = 1 – p। तो$$P\lgroup x\rgroup=\begin{cases}1-p\:for & x = 0\\p\:for &am

बाइनोमियल वितरण N बर्नौली ट्रायल्स (दो संभावित परिणामों वाले जिनमें x = 0 और x = 1 लेबल हैं। x = 1 सफलता है, और x = 0 विफलता है। सफलता प्रायिकता p से होती है, और विफलता प्रायिकता q से होती है जैसे q = 1 – p।) में से n सफलताओं को प्राप्त करने का एक डिस्क्रीट प्रायिकता वितरण Pp(n | N) है। तो बाइनोमियल

ज्यामितीय वितरण n = 0, 1, 2, ... के लिए एक डिस्क्रीट प्रायिकता वितरण है। जिसका प्रायिकता घनत्व फलन है।$$P\lgroup n\rgroup=p\lgroup1-p\rgroup^{n}$$वितरण फलन है:$$D\lgroup n\rgroup=\displaystyle\sum\limits_{i=0}^n P\lgroup i \rgroup=1-q^{n+1}$$उदाहरण#include <iostream> #include <random> us

नेगेटिव बाइनोमियल वितरण एक रैंडम नंबर वितरण है जो नेगेटिव बाइनोमियल डिस्क्रीट वितरण के अनुसार पूर्णांक उत्पन्न करेगा। इसे पास्कल का वितरण भी कहा जाता है। तो नेगेटिव बाइनोमियल वितरण को इस प्रकार लिखा जा सकता है:$$P\lgroup i\arrowvert k,p\rgroup=\lgroup \frac{k+i-1}{i}\rgroup p^{k}\lgroup 1-p\rgroup^{

पूर्णांक का एक सेट सॉर्टेड क्रम में दिया गया है और दूसरा सरणी freq आवृत्ति गणना के लिए है। हमारा कार्य उन डेटा के साथ एक बाइनरी सर्च ट्री बनाना है ताकि सभी खोजों के लिए न्यूनतम लागत प्राप्त हो सके।सब-प्रॉब्लम्स के समाधान को हल करने और स्टोर करने के लिए एक सहायक सरणी cost[n, n] बनाई जाती है। कॉस्ट मै