लॉग एन का क्या अर्थ है?
ओ (लॉग एन) मूल रूप से इसका मतलब है समय रैखिक रूप से ऊपर जाता है जबकि n घातीय रूप से ऊपर जाता है. इसलिए यदि 10 तत्वों की गणना करने में 1 सेकंड का समय लगता है, तो 100 तत्वों की गणना करने में 2 सेकंड लगेंगे, 1000 तत्वों की गणना करने में 3 सेकंड लगेंगे, इत्यादि। यह ओ (लॉग एन) है जब हम एल्गोरिदम के प्रकार को विभाजित और जीतते हैं जैसे बाइनरी खोज।
ओ और लॉग एन क्या है?
आकार n के इनपुट के लिए, an O(n) का एल्गोरिथम n . के समानुपाती चरणों को निष्पादित करेगा , जबकि O(log(n)) का एक और एल्गोरिदम मोटे तौर पर log(n) चरणों का प्रदर्शन करेगा। स्पष्ट रूप से लॉग (एन) एन से छोटा है इसलिए जटिलता ओ (लॉग (एन)) का एल्गोरिदम बेहतर है।
आप लॉग एन की गणना कैसे करते हैं?
विचार यह है कि एक एल्गोरिदम ओ (लॉग एन) है यदि संरचना 1 से 1 के माध्यम से स्क्रॉल करने के बजाय, आप संरचना को बार-बार आधे में विभाजित करते हैं और प्रत्येक विभाजन के लिए निरंतर संचालन करते हैं। खोज एल्गोरिदम जहां उत्तर स्थान विभाजित होता रहता है, वे हैं O(log n) ।
लॉग एन स्क्वायर क्या है?
लॉग^2 (एन) का अर्थ है कि यह के समानुपाती है लॉग का लॉग आकार की समस्या के लिए एन. लॉग(एन)^2 इसका अर्थ है कि यह के समानुपाती है वर्ग का लॉग.
लघुगणक, समझाया - स्टीव केली
लॉग एन का मान क्या है?
लघुगणक, प्रतिपादक या शक्ति जिसके लिए किसी दिए गए नंबर को प्राप्त करने के लिए आधार को ऊपर उठाया जाना चाहिए। गणितीय रूप से व्यक्त किया गया, x n . का लघुगणक है आधार b तक यदि bx = n, जिस स्थिति में कोई x = log . लिखता हैबी एन। उदाहरण के लिए, 23 = 8; इसलिए, 3 आधार 2 का 8 का लघुगणक है, या 3 = log2 8.
लॉग एन एन से तेज क्यों है?
आकार n के इनपुट के लिए, O(n) का एक एल्गोरिथम n के समानुपाती चरणों को निष्पादित करेगा, जबकि O(log(n)) का एक अन्य एल्गोरिथम मोटे तौर पर लॉग (n) चरणों का प्रदर्शन करेगा। स्पष्ट रूप से log(n) n से छोटा है इसलिए जटिलता का एल्गोरिथ्म O(log(n)) बेहतर है. चूंकि यह बहुत तेज होगा।
लॉग एन फैक्टोरियल क्या है?
आप सीधे लॉग फैक्टोरियल की गणना करना चाहते हैं। ... यदि आपको केवल मध्यम श्रेणी के भीतर n के लिए लॉग (एन!) की गणना करने की आवश्यकता है, तो आप केवल मानों को सारणीबद्ध कर सकते हैं। के लिए लॉग (एन!) की गणना करें एन = 1, 2, 3,…, एन किसी भी तरह से, चाहे कितना भी धीमा हो, और परिणामों को एक सरणी में सहेजें। फिर रनटाइम पर, बस परिणाम देखें।
कौन सा बेहतर है ओ एन या ओ नलोगन?
लेकिन यह आपके प्रश्न का उत्तर नहीं देता है कि क्यों है O(n*logn) . से बड़ा है पर)। आमतौर पर आधार 4 से कम होता है। इसलिए उच्च मूल्यों के लिए n, n*log(n) n से बड़ा हो जाता है। और इसीलिए O(nlogn) > O(n)।
क्या एन लॉग एन एन 2 से तेज है?
अगर आपको कोई संदेह है तो बस वोल्फ्रामाल्फा से पूछें। इसका मत n^2 तेजी से बढ़ता है, इसलिए n log(n) छोटा (बेहतर) होता है, जब n काफी अधिक होता है। बिग-ओ नोटेशन एसिम्प्टोटिक जटिलता का एक संकेतन है। इसका मतलब है कि यह जटिलता की गणना करता है जब एन मनमाने ढंग से बड़ा होता है।
एन का बिग ओ क्या है?
} ओ (एन) का प्रतिनिधित्व करता है एक फ़ंक्शन की जटिलता जो रैखिक रूप से और इनपुट की संख्या के प्रत्यक्ष अनुपात में बढ़ती है. यह एक अच्छा उदाहरण है कि कैसे बिग ओ नोटेशन सबसे खराब स्थिति का वर्णन करता है क्योंकि फ़ंक्शन पहले तत्व को पढ़ने के बाद सही या सभी एन तत्वों को पढ़ने के बाद गलत हो सकता है।
लॉग एन बार लॉग एन क्या है?
पुनरावृत्त लघुगणक या लॉग*(n) is परिणाम 1 . से कम या उसके बराबर होने से पहले लॉगरिदम फ़ंक्शन को बार-बार लागू किया जाना चाहिए. अनुप्रयोग: इसका उपयोग एल्गोरिदम के विश्लेषण में किया जाता है (विवरण के लिए विकी देखें) जावा।
आप लॉग एन कैसे ढूंढते हैं?
उदाहरण के लिए यदि आपके पास 4 तत्व हैं, तो पहला चरण खोज को 2 तक कम कर देता है, दूसरा चरण खोज को 1 तक कम कर देता है और आप रुक जाते हैं। इस प्रकार आपको इसे लॉग (4) करना था आधार 2 = 2 बार। दूसरे शब्दों में यदि लॉग एन बेस 2 = x, 2 घात तक बढ़ा हुआ x n है। तो अगर आप बाइनरी सर्च कर रहे हैं तो आपका आधार 2 होगा।
एन लॉग एन का क्या मतलब है?
लॉग (एन)) , जहां एन संसाधित होने वाले तत्वों की संख्या है, इसका मतलब है कि चलने का समय तेजी से नहीं बढ़ता है कि N.
ओ एन में एन क्या है?
ओ (एन) बिग ओ नोटेशन है और किसी दिए गए एल्गोरिदम की जटिलता को संदर्भित करता है। n इनपुट के आकार को संदर्भित करता है, आपके मामले में यह आपकी सूची में आइटम्स की संख्या है। ओ (एन) का अर्थ है कि आपका एल्गोरिथ्म किसी आइटम को सम्मिलित करने के लिए n संचालन के क्रम पर ले जाएगा.
लघुगणक के 5 नियम क्या हैं?
लघुगणक के नियम
- नियम 1: उत्पाद नियम। ...
- नियम 2: भागफल नियम। ...
- नियम 3: शक्ति नियम। ...
- नियम 4: शून्य नियम। ...
- नियम 5: पहचान नियम। ...
- नियम 6: घातांक नियम का लॉग (एक शक्ति नियम के आधार का लघुगणक) ...
- नियम 7: लॉग नियम का प्रतिपादक (लॉगरिदमिक पावर नियम का आधार)
यदि आप लॉग का लॉग लेते हैं तो क्या होता है?
लॉगरिदम के नियमों के रूप में जाने जाने वाले कई नियम हैं। ... यह नियम हमें बताता है कि दो लघुगणक को एक साथ कैसे जोड़ा जाए। जोड़ा जा रहा है लॉग ए और लॉग बी का परिणाम ए के उत्पाद के लघुगणक में होता है और बी, जो लॉग एबी है।
लॉग का उपयोग क्यों किया जाता है?
लघुगणक हैं बड़ी संख्या को व्यक्त करने का एक सुविधाजनक तरीका. (किसी संख्या का आधार-10 लघुगणक मोटे तौर पर उस संख्या में अंकों की संख्या है, उदाहरण के लिए।) स्लाइड नियम काम करते हैं क्योंकि लघुगणक जोड़ना और घटाना गुणा और भाग के बराबर है। (यह लाभ आज थोड़ा कम महत्वपूर्ण है।)
क्या लॉग एन हमेशा एन से कम होता है?
किसी भी लघुगणक और रैखिक फलन की तुलना करते हुए, लॉगरिदमिक फ़ंक्शन हमेशा रैखिक फ़ंक्शन से छोटा होगा किसी परिमित संख्या से बड़े N के सभी मानों के लिए। आप कहेंगे कि O(logN) फंक्शन, O(N) फंक्शन की तुलना में बिना लक्षण के धीमी गति से बढ़ता है।
एन फैक्टोरियल का बिग ओ क्या है?
ओ (एन!) ओ (एन!) एक फैक्टोरियल एल्गोरिदम का प्रतिनिधित्व करता है कि प्रदर्शन करना चाहिए एन! गणना। तो 1 आइटम में 1 सेकंड लगता है, 2 आइटम में 2 सेकंड लगते हैं, 3 आइटम में 6 सेकंड लगते हैं और इसी तरह।
एन लॉग एन का बिग ओ क्या है?
बाइनरी ट्री के प्रत्येक स्तर पर मर्ज फ़ंक्शन पर कॉल की संख्या दोगुनी हो जाती है लेकिन मर्ज का समय आधा हो जाता है, इसलिए मर्ज प्रति स्तर कुल N पुनरावृत्तियों को निष्पादित करता है। ... इसका मतलब है कि मर्ज सॉर्ट की समग्र समय जटिलता ओ (एन लॉग एन) है।
सबसे अच्छा एल्गोरिदम क्या है?
शीर्ष एल्गोरिदम:
- बाइनरी सर्च एल्गोरिथम।
- चौड़ाई पहली खोज (बीएफएस) एल्गोरिदम।
- गहराई पहली खोज (डीएफएस) एल्गोरिदम।
- इनऑर्डर, प्रीऑर्डर, पोस्टऑर्डर ट्री ट्रैवर्सल।
- इंसर्शन सॉर्ट, सिलेक्शन सॉर्ट, मर्ज सॉर्ट, क्विकसॉर्ट, काउंटिंग सॉर्ट, हीप सॉर्ट।
- क्रुस्कल का एल्गोरिथ्म।
- फ्लोयड वारशेल एल्गोरिथम।
- दिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिथ्म।
डेटा संरचना में लॉग एन क्या है?
पूर्णांकों के एक सेट को संग्रहीत करने के लिए एक डेटा संरचना की आवश्यकता होती है जैसे कि निम्नलिखित में से प्रत्येक ऑपरेशन (लॉग एन) समय में किया जा सकता है, जहां n सेट में तत्वों की संख्या है. o सबसे छोटे तत्व का चयन o किसी तत्व का सम्मिलन यदि वह पहले से सेट में मौजूद नहीं है।
कौन सी समय जटिलता सबसे अच्छी है?
सर्वोत्तम स्थिति में त्वरित सॉर्ट की समय जटिलता है हे (nlogn). सबसे खराब स्थिति में, समय जटिलता ओ (एन ^ 2) है। सबसे अच्छे और औसत मामलों में O(nlogn) के प्रदर्शन के कारण Quicksort को सबसे तेज़ सॉर्टिंग एल्गोरिदम माना जाता है।