Algorithms MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Algorithms - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें
Last updated on May 6, 2025
Latest Algorithms MCQ Objective Questions
Algorithms Question 1:
निम्नलिखित में से कौन सी सर्च तकनीक सर्च सूची का आकार बढ़ाने पर प्रभावित नहीं होती है?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 1 Detailed Solution
सही विकल्प हैशिंग के द्वारा सर्च है।
संकल्पना:
रैखिक सर्च में, दी गई सूची के प्रत्येक घटक की तुलना किसी भी घटक को छोड़े बिना दी गई कुंजी(की) के साथ एक-एक करके की जाती है।
यह तब उपयोगी होता है जब हमें एक छोटी सी अवर्गीकृत सूची में किसी आइटम को खोजने की आवश्यकता होती है, लेकिन सूची के आकार में वृद्धि के साथ सूची को खोजने में समय लगता है।
उदाहरण के लिए, लंबाई 5 की एक सूची पर विचार करें और मुख्य घटक इस सूची के अंत में मौजूद है। प्रमुख घटक को खोजने के लिए आवश्यक तुलनाओं की संख्या = सूची का आकार अर्थात् 5
यदि हम उसी सूची का आकार बढ़ाते हैं (मान लीजिए 15) और मुख्य घटक इस सूची के अंत में मौजूद है। प्रमुख घटक को खोजने के लिए आवश्यक तुलनाओं की संख्या = सूची का आकार अर्थात् 15
बाइनरी सर्च में, खोजी जाने वाली कुंजी(की) की तुलना वर्गीकृत सूची के बीच के घटक से की जाती है, इसके परिणामस्वरूप तीन में से कोई भी संभावना हो सकती है:
i) यदि मध्य स्थिति का घटक कुंजी(की) से मेल खाता है तो खोज सफल होती है।
ii) यदि मध्य स्थिति का घटक कुंजी(की) से बड़ा है तो मुख्य घटक सूची के बाएं भाग में मौजूद हो सकता है।
iii) यदि मध्य स्थान पर स्थित घटक कुंजी(की) से छोटा है, तो कुंजी घटक सूची के दाहिने हिस्से में मौजूद हो सकता है।
यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक कि घटक नहीं मिल जाता या सूची पूरी तरह से ट्रेवर्स्ड नहीं हो जाती।
इस प्रकार जैसे-जैसे सूची का आकार बढ़ता है, सूची को खोजने में लगने वाला समय बढ़ता जाता है। लेकिन यह रैखिक सर्च के लिए आवश्यक समय जितना बड़ा नहीं होगा।
हैश-आधारित सर्चिंग के लिए कुंजी(की) की स्थिति का पता लगाने के लिए केवल एक कुंजी(की) तुलना की आवश्यकता होती है, बशर्ते कि प्रत्येक घटक हैश फलन द्वारा तय की गई अपनी निर्दिष्ट स्थिति में मौजूद हो।
उदाहरण के लिए, लंबाई 5 और हैश फलन की सूची पर विचार करें:
फलन: h(element) = element % size(list)
हैशिंग फलन एक गणितीय फलन है जो स्थिर समय में हैश फलन को प्रदान किए गए प्रत्येक अद्वितीय मान के लिए अद्वितीय परिणाम उत्पन्न करता है।
उदाहरण के लिए: लंबाई 5 की एक सूची पर विचार करें और यदि हम कुंजी(की) = 12 की खोज करना चाहते हैं, तो हैश फलन द्वारा रिटर्न किया गया सूचकांक h(12) = 12% 5 = 2 है और सूचकांक पर कुंजी(की) खोजने के लिए केवल एक कुंजी(की) तुलना की आवश्यकता होती है।
उसी तरह सूची का आकार बढ़ाना (15 मान लें) और यदि हम कुंजी(की) = 12 की खोज करना चाहते हैं, तो हैश फलन द्वारा रिटर्न किया गया सूचकांक h(12) = 12% 5 = 12 है और सूचकांक पर कुंजी(की) खोजने के लिए केवल एक कुंजी तुलना की आवश्यकता है।
इस प्रकार यह सूची की लंबाई से स्वतंत्र होता है।
Algorithms Question 2:
कौन सी ओपन एड्रेसिंग तकनीक क्लस्टरिंग समस्याओं से मुक्त है?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 2 Detailed Solution
प्राथमिक क्लस्टरिंग:
- यह ओपन एड्रेस आधारित हैश तालिकाओं के दो प्रमुख विफलता मोडों में से एक है, विशेष रूप से रैखिक प्रोबिंग का उपयोग करने वाले।
- यह हैश आघात के बाद हैश तालिका में दो अभिलेखों को एक ही स्थान पर हैश करने का कारण बनता है, और एक रिकॉर्ड को उसके जांच क्रम में अगले स्थान पर ले जाने का कारण बनता है।
द्वितीयक क्लस्टरिंग:
द्वितीयक क्लस्टरिंग आम तौर पर रैखिक संबोधन और द्विघात प्रोबिंग सहित ओपन एड्रेसिंग मोड के साथ होता है जिसमें प्रोब अनुक्रम कुंजी और साथ ही हैश श्रृंखलन में भी स्वतंत्र होता है,।
दोहरी हैशिंग:
दोहरी हैशिंग एक कंप्यूटर प्रोग्रामिंग तकनीक है जिसका उपयोग हैश आघात को हल करने के लिए हैश टेबलों में ओपन-एड्रेसिंग के साथ किया जाता है, जब आघात होता है तो ऑफसेट के रूप में कुंजी के द्वितीयक हैश का उपयोग करके।
दोहरी हैशिंग तकनीक क्लस्टिंग समस्याओं से मुक्त है
Algorithms Question 3:
निम्नलिखित में से किस कार्य के लिए स्टैक उपयुक्त डेटा संरचना नहीं है?
(a) एक ऐरे में बाइनरी सर्च
(b) ब्रेड्थ फर्स्ट सर्च
(c) फ़ंक्शन कॉल लागू करना
(d) प्रक्रिया शेड्यूलिंग
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 3 Detailed Solution
संकल्पना:
स्टैक एक डेटा संरचना है जिसमें तत्वों को केवल एक छोर यानी स्टैक के ऊपर से डाला और हटाया जा सकता है। यह LIFO प्रॉपर्टी यानी लास्ट इन फर्स्ट आउट का अनुसरण करता है।
व्याख्या:
(a) एक ऐरे में बाइनरी सर्च
स्टैक की मदद से किसी ऐरे में बाइनरी सर्च किया जा सकता है। बाइनरी सर्च डिवाइड एंड कॉनकॉर अप्रोच पर काम करता है और मध्य तत्व को सर्च करता है और फिर बाईं ओर सर्च करता है यदि तत्व मध्य तत्व से छोटा है अन्यथा सर्च मध्य तत्व के दाईं ओर आगे बढ़ता है।
(b) ब्रेड्थ फर्स्ट सर्च
चौड़ाई फर्स्ट सर्च ग्राफ़ ट्रैवर्सल एल्गोरिथम है। यह ग्राफ या ट्री को पार करने के लिए क्यू डेटा संरचना का उपयोग करता है। इसका उपयोग ग्राफ में जुड़े घटकों को खोजने के लिए भी किया जाता है।
(c) फ़ंक्शन कॉल लागू करना
स्टैक डेटा संरचना का उपयोग करके फ़ंक्शन कॉल लागू किए जाते हैं। जैसे, जब कोई फंक्शन कॉल आता है तो स्टेट या वर्तमान में संचालित डेटा को स्टैक पर संग्रहीत किया जाता है जहां फ़ंक्शन कॉल के निष्पादन के बाद इसे फिर से शुरू किया जाता है।
(d) प्रक्रिया शेड्यूलिंग
प्रक्रिया शेड्यूलिंग को क्यू डेटा संरचना का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है। निष्पादन के लिए तैयार प्रक्रियाओं के लिए तैयार क्यू को बनाए रखा जाता है।
Algorithms Question 4:
निम्नलिखित में से कौन सी तुलनात्मक छंटाई नहीं है?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 4 Detailed Solution
-
तुलना-आधारित छँटाई में, क्रमबद्ध सरणी को खोजने के लिए एक सरणी के तत्वों की एक दूसरे के साथ तुलना की जाती है।
-
बकेट छंटाई एक छंटाई कलनविधि है जो एक सरणी के तत्वों को कई बकेट में वितरित करके काम करता है। फिर प्रत्येक बकेट को अलग-अलग छांटा किया जाता है, या तो एक अलग छंटाई कलनविधि का उपयोग करके, या बकेट छंटाई कलनविधि को पुनरावर्ती रूप से लागू करके।
-
अंतर्वेशन छंटाई, बुलबुली छंटाई और चयन छंटाई तुलना आधारित छंटाई कलनविधि हैं।
Algorithms Question 5:
k-Means एल्गोरिथ्म एक _______ एल्गोरिथ्म है।
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 5 Detailed Solution
सही उत्तर अनसुपरवाइज्ड लर्निंग है।
Key Points
1. पर्यवेक्षित शिक्षण:
- पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को एक लेबल वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां इनपुट डेटा को संबंधित आउटपुट लेबल के साथ जोड़ा जाता है।
- लक्ष्य इनपुट से आउटपुट तक मैपिंग फ़ंक्शन को सीखना है ताकि एल्गोरिदम नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां या वर्गीकरण कर सके।
2. बिना पर्यवेक्षण के सीखना:
- बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को बिना किसी स्पष्ट निर्देश के डेटा दिया जाता है कि इसके साथ क्या करना है।
- एल्गोरिदम स्वयं डेटा के भीतर पैटर्न, संबंध या संरचना ढूंढने का प्रयास करता है।
- क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, जैसे के-मीन्स, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के अंतर्गत आते हैं क्योंकि वे लेबल किए गए आउटपुट जानकारी का उपयोग किए बिना समान डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहित करते हैं।
3. अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण:
- अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण का एक संयोजन है।
- इसमें एक डेटासेट शामिल होता है जिसमें लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों उदाहरण होते हैं।
- एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, और फिर यह लेबल किए गए डेटा से सीखे गए पैटर्न का लाभ उठाकर गैर-लेबल वाले डेटा पर भविष्यवाणियां करने का प्रयास करता है।
4. सुदृढीकरण सीखना:
- सुदृढीकरण सीखने में एक एजेंट पर्यावरण के साथ बातचीत करता है और पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करके निर्णय लेना सीखता है।
- एजेंट ऐसे कार्य करना सीखता है जो समय के साथ संचयी इनाम को अधिकतम करते हैं।
- पर्यवेक्षित शिक्षण के विपरीत, जहां एल्गोरिदम को स्पष्ट लेबल वाले उदाहरण प्रदान किए जाते हैं, सुदृढीकरण सीखने में, एल्गोरिदम परीक्षण और त्रुटि से सीखता है।
के-मीन्स एल्गोरिदम के मामले में, यह बिना पर्यवेक्षित शिक्षण है क्योंकि यह लेबल किए गए आउटपुट डेटा पर निर्भर नहीं करता है। इसके बजाय, इसका लक्ष्य पूर्वनिर्धारित वर्ग लेबल का उपयोग किए बिना, समानता के आधार पर इनपुट डेटा को क्लस्टर में विभाजित करना है।
Top Algorithms MCQ Objective Questions
एक _________ का उपयोग फ्लोचार्ट में होने वाली प्रोसेसिंग को दिखाने के लिए किया जाता है।
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 6 Detailed Solution
Download Solution PDFअवधारणा:
फ़्लोचार्ट एक प्रक्रिया में विभिन्न प्रकार के कार्यों या चरणों का प्रतिनिधित्व करने के लिए विशेष आकृतियों का उपयोग करते हैं। रेखाएं और तीर चरणों का क्रम और उनके बीच के संबंधों को दिखाते हैं। इन्हें फ्लोचार्ट प्रतीक के रूप में जाना जाता है।
इसलिए विकल्प 4 सही है
निम्नलिखित में से कौन T(1) = 1 के साथ पुनरावर्तन संबंध के हल को सही ढंग से निर्धारित करता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 7 Detailed Solution
Download Solution PDFके साथ तुलना करने पर:
a = 2, b = 2, f(n) = log n
मास्टर के प्रमेय द्वारा
फ्लोचार्ट (प्रवाह संचित्र) प्रतिनिधित्व में निम्न में से कौन सा प्रतीक इनपुट/आउटपुट को दर्शाता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 8 Detailed Solution
Download Solution PDFस्पष्टीकरण:
- एक अंडाकार एक शुरुआत या अंत बिंदु का प्रतिनिधित्व करता है
- एक लाइन एक योजक है जो प्रतिनिधि आकृतियों के बीच संबंधों को दर्शाता है
- एक समांतर चतुर्भुज इनपुट और आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है
- एक आयत एक प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करती है
- एक हीरा निर्णय का संकेत देता है
दिए गए प्रतीक उप-नियमित या एक मॉड्यूल जैसे पूर्वनिर्धारित प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करते हैं।
|
डिजाइन तत्व |
आकार |
डिजाइन तत्व |
आकार |
डिजाइन तत्व |
आकार |
|
प्रक्रिया |
|
अनुक्रमिक डेटा |
|
समानांतर मोड |
|
|
टर्मिनेटर |
|
प्रत्यक्ष डेटा |
|
लूप सीमा |
|
|
निर्णय |
|
नियम इनपुट |
|
ऑन-पेज संदर्भ |
|
|
दस्तावेज़ |
|
कार्ड |
|
ऑफ-पेज संदर्भ |
|
|
डेटा (इनपुट और आउटपुट) |
|
पेपर टेप |
|
हां/नहीं निर्णय संकेतक |
|
|
पूर्वनिर्धारित प्रक्रिया (जैसे सबरूटीन या एक मॉड्यूल) |
|
डिस्प्ले |
|
स्थिति |
|
|
संग्रहीत डेटा |
|
हस्तचालित संचालन |
|
नियंत्रण स्थानांतरण |
|
|
आंतरिक भंडारण |
|
तैयारी |
|
टिप्पणी |
|
हैश फंक्शन H (k) = k% 7, और छद्म यादृच्छिक i = (i + 5)% 7 के साथ आकार 7 की हैश तालिका पर विचार कीजिये। हम निम्नलिखित कुंजियों को एक-एक करके बाएं से दाएं इन्सर्ट करना चाहते हैं।
15, 11, 25, 16, 9, 8, 12
यदि हम यादृच्छिक प्रोबिंग का उपयोग करते हैं, तो कुंजी 25 की स्थिति क्या होगी?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 9 Detailed Solution
Download Solution PDFचूंकि हम यादृच्छिक प्रोबिंग का उपयोग कर रहे हैं:
इन्सर्ट 15:
(15)%7 = 1
इन्सर्ट 11:
(11)%7 = 4
इन्सर्ट 25:
(25)%7 = 4 / संघट्टन:
i = 4
i = (i + 5) % 7 / यादृच्छिक फ़ंक्शन का उपयोग करना
i = (4 + 5)%7 = 2
अत: 25 की स्थिति 2nd है
निम्नलिखित C फलन पर विचार करें।
int fun(int n) {
int i, j;
for (i = 1; i
for (j = 1; j
printf (‘’ %d %d’’, i, j);
}
}
}
Θ अंकन के संदर्भ में फन की समय जटिलता क्या है?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 10 Detailed Solution
Download Solution PDFहमें यह जांचना होगा कि यहां कितनी बार आंतरिक लूप निष्पादित किया जाएगा।
i=1 के लिए,
j 1 + 2 + 3 + ………… (n बार) रन होगा
i=2 के लिए
j 1,3,5, 7, 9, 11, ……… .. (n/2 बार) रन होगा
i = 3 के लिए
j 1,4,7,10, 13 ………… (n/3 बार) रन होगा
इस प्रकार,
तो, दिए गए प्रोग्राम की समय जटिलता = Θ (n log n)
k-Means एल्गोरिथ्म एक _______ एल्गोरिथ्म है।
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 11 Detailed Solution
Download Solution PDFसही उत्तर अनसुपरवाइज्ड लर्निंग है।
Key Points
1. पर्यवेक्षित शिक्षण:
- पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को एक लेबल वाले डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, जहां इनपुट डेटा को संबंधित आउटपुट लेबल के साथ जोड़ा जाता है।
- लक्ष्य इनपुट से आउटपुट तक मैपिंग फ़ंक्शन को सीखना है ताकि एल्गोरिदम नए, अनदेखे डेटा पर भविष्यवाणियां या वर्गीकरण कर सके।
2. बिना पर्यवेक्षण के सीखना:
- बिना पर्यवेक्षित शिक्षण में, एल्गोरिदम को बिना किसी स्पष्ट निर्देश के डेटा दिया जाता है कि इसके साथ क्या करना है।
- एल्गोरिदम स्वयं डेटा के भीतर पैटर्न, संबंध या संरचना ढूंढने का प्रयास करता है।
- क्लस्टरिंग एल्गोरिदम, जैसे के-मीन्स, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण के अंतर्गत आते हैं क्योंकि वे लेबल किए गए आउटपुट जानकारी का उपयोग किए बिना समान डेटा बिंदुओं को एक साथ समूहित करते हैं।
3. अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण:
- अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण पर्यवेक्षित और गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण का एक संयोजन है।
- इसमें एक डेटासेट शामिल होता है जिसमें लेबल किए गए और बिना लेबल वाले दोनों उदाहरण होते हैं।
- एल्गोरिदम को लेबल किए गए डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, और फिर यह लेबल किए गए डेटा से सीखे गए पैटर्न का लाभ उठाकर गैर-लेबल वाले डेटा पर भविष्यवाणियां करने का प्रयास करता है।
4. सुदृढीकरण सीखना:
- सुदृढीकरण सीखने में एक एजेंट पर्यावरण के साथ बातचीत करता है और पुरस्कार या दंड के रूप में प्रतिक्रिया प्राप्त करके निर्णय लेना सीखता है।
- एजेंट ऐसे कार्य करना सीखता है जो समय के साथ संचयी इनाम को अधिकतम करते हैं।
- पर्यवेक्षित शिक्षण के विपरीत, जहां एल्गोरिदम को स्पष्ट लेबल वाले उदाहरण प्रदान किए जाते हैं, सुदृढीकरण सीखने में, एल्गोरिदम परीक्षण और त्रुटि से सीखता है।
के-मीन्स एल्गोरिदम के मामले में, यह बिना पर्यवेक्षित शिक्षण है क्योंकि यह लेबल किए गए आउटपुट डेटा पर निर्भर नहीं करता है। इसके बजाय, इसका लक्ष्य पूर्वनिर्धारित वर्ग लेबल का उपयोग किए बिना, समानता के आधार पर इनपुट डेटा को क्लस्टर में विभाजित करना है।
लीनियर सर्च (रैखिक खोज) की सर्वोत्तम-केस समय जटिलता क्या है?
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 12 Detailed Solution
Download Solution PDFअवधारणा:
- एक लीनियर सर्च (रैखिक खोज) या (सिक्वेंशियल सर्च) अनुक्रमिक खोज एक ऐरे या लिंक्ड सूची या किसी डेटा संरचना के भीतर एक घटक खोजने के लिए एक विधि है।
- यह अनुक्रमिक रूप से सूची के प्रत्येक घटक की तब तक जांच करता है जब तक कि कोई मैच नहीं मिलता है या पूरी सूची सर्च कर ली गई है।
स्पष्टीकरण:
int A[ ] = {2, 1, 4, 5 , 6, 7}
ऐरे का नाम: A
|
सूचक (index) |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
घटक (element) |
2 |
1 |
4 |
5 |
6 |
7 |
सर्च: 2
पहली तुलना में, 2 पाया जाता है
सर्वोत्तम-केस समय जटिलता O(1) है
डेप्थ फर्स्ट सर्च ग्राफ सर्च एल्गोरिथम इसके कार्यान्वयन के लिए _______ डेटा संरचना का उपयोग करता है।
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 13 Detailed Solution
Download Solution PDF- ब्रेड्थ-फर्स्ट सर्च (BFS) और डेप्थ फर्स्ट सर्च (DFS) ट्री या ग्राफ डेटा संरचनाओं को पार करने या खोजने के लिए एक एल्गोरिदम है।
- डेप्थ फर्स्ट सर्च (DFS) स्टैक डेटा संरचना का उपयोग करता है। DFS बैकट्रैकिंग तकनीक का उपयोग करता है। याद रखें कि स्टैक द्वारा बैकट्रैकिंग आगे बढ़ सकती है।
- ब्रेड्थ-फर्स्ट सर्च (BFS) एल्गोरिथम एक ग्राफ़ को चौड़ाई के हिसाब से ट्रेस करता है और किसी भी पुनरावृत्ति में एक अंतिम छोर होने पर खोज शुरू करने के लिए अगला शीर्ष प्राप्त करने के लिए याद रखने के लिए एक कतार का उपयोग करता है।
पंक्ति संरचना का उपयोग _______ में किया जाता है।
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 14 Detailed Solution
Download Solution PDF- चौड़ाई-प्रथम खोज (BFS) और गहराई प्रथम खोज (DFS) ट्री या ग्राफ डेटा संरचनाओं को चंक्रमण या खोजने के लिए एक एल्गोरिथ्म है।
- चौड़ाई प्रथम खोज (BFS) एल्गोरिथ्म चंक्रमण एक ग्राफ को चौड़ाई में बदल देता है और खोज शुरू करने के लिए अगला शीर्ष प्राप्त करने के लिए याद रखने के लिए एक पंक्ति का उपयोग करता है, जब किसी भी पुनरावृत्ति में एक आखिरी अंत होता है।
- गहराई प्रथम खोज (DFS) स्टैक डेटा संरचना का उपयोग करती है। DFS बैकट्रैकिंग तकनीक का उपयोग करता है। याद रखें बैकट्रैक स्टैक द्वारा आगे बढ़ सकता है।
कंप्यूटर एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण दो प्रकार की क्षमताएँ पहचानें।
Answer (Detailed Solution Below)
Algorithms Question 15 Detailed Solution
Download Solution PDFसही उत्तर अंतरिक्ष दक्षता और समय दक्षता है।
Key Points
- कंप्यूटर विज्ञान में, एल्गोरिथम दक्षता एक एल्गोरिथ्म की एक संपत्ति है जो एल्गोरिथम द्वारा उपयोग किए जाने वाले कम्प्यूटेशनल संसाधनों की संख्या से संबंधित है।
- एक एल्गोरिथ्म का विश्लेषण उसके संसाधन उपयोग को निर्धारित करने के लिए किया जाना चाहिए, और एक एल्गोरिथ्म की दक्षता को विभिन्न संसाधनों के उपयोग के आधार पर मापा जा सकता है।
- प्रदर्शन के लिए दो क्षेत्र महत्वपूर्ण हैं :
- अंतरिक्ष दक्षता - एक एल्गोरिथ्म को निष्पादित करने के लिए आवश्यक मेमोरी की मात्रा का एक उपाय।
- समय दक्षता - एक एल्गोरिथ्म को निष्पादित करने के लिए समय की मात्रा का एक उपाय।
Additional Information
इसके अलावा, प्रत्येक एल्गोरिथ्म को निम्न मानदंडों को पूरा करना चाहिए:
- इनपुट: शून्य या अधिक मात्रा में हैं जो बाहरी रूप से आपूर्ति की जाती हैं;
- आउटपुट: कम से कम एक मात्रा में उत्पादन किया जाता है;
- निश्चितता: प्रत्येक निर्देश स्पष्ट और स्पष्ट होना चाहिए;
- परिमितता: यदि हम एक एल्गोरिथ्म के निर्देशों का पता लगाते हैं, तो सभी मामलों के लिए एल्गोरिथ्म एक सीमित संख्या में चरणों के बाद समाप्त हो जाएगा;
- प्रभावशीलता: प्रत्येक निर्देश को पर्याप्त रूप से बुनियादी होना चाहिए कि यह केवल पेंसिल और कागज का उपयोग करके किसी व्यक्ति द्वारा किया जा सकता है। यह पर्याप्त नहीं है कि प्रत्येक ऑपरेशन निश्चित है, लेकिन यह संभव भी होना चाहिए।