single question %e0%a6%a7%e0%a6%b0%e0%a6%be %e0%a6%af%e0%a6%be%e0%a6%95 algorithm a %e0%a6%8f%e0%a6%b0 running time o(n2) %e0%a6%8f%e0%a6%ac%e0%a6%82 algorithm b %e0%a6%8f%e0%a6%b0 running time o(n)%e0%a5%a4 %e0%a6%a4%e0%a6%be%e0%a6%b9%e0%a6%b2%e0%a7%87 %e0%a6%a8%e0%a6%bf%e0%a6%9a%e0%a7%87%e0%a6%b0 %e0%a6%95%e0%a7%8b%e0%a6%a8%e0%a6%9f%e0%a6%bf %e0%a6%b8%e0%a6%ac%e0%a6%9a%e0%a7%87%e0%a7%9f%e0%a7%87 %e0%a6%b8%e0%a6%a0%e0%a6%bf%e0%a6%95BD Merit - Freelancing, BCS, Bank, Primary, Admission, NTRCA

1 . ধরা যাক Algorithm A এর running time O(n2) এবং Algorithm B এর running time O(n)। তাহলে নিচের কোনটি সবচেয়ে সঠিক?

A. Algorithm A, Algorithm B এর চেয়ে ধীর গতির
B. Algorithm A, Algorithm B এর চেয়ে দ্রুত গতির
C. Algorithm A, Algorithm B এর চেয়ে asymptotically ধীর গতির
D. Algorithm B সর্বদা Algorithm A এর চেয়ে দ্রুত চলে

View Answer

Discuss in Forum

Workspace

Report

Answer: Option C

Explanation:

সঠিক উত্তর হলো C. Algorithm A, Algorithm B এর চেয়ে অ্যাসিymptotically ধীর গতি সম্পন্ন। কারণ, \(O(n^{2})\) রানটাইম \(O(n)\) রানটাইমের চেয়ে দ্রুততর নয়, বিশেষ করে যখন ইনপুট সাইজ বড় হয়। অ্যাসিymptotically মানে হলো বড় আকারের ইনপুটের ক্ষেত্রে কর্মক্ষমতা। \(n^{2}\) এর চেয়ে \(n\) অনেক দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই \(O(n)\) রানটাইম \(O(n^{2})\) রানটাইমের চেয়ে ভালো।
Algorithm A (\(O(n^{2})\)): এর পারফরম্যান্স ইনপুটের আকারের বর্গের সাথে বৃদ্ধি পায়। অর্থাৎ, ইনপুট দ্বিগুণ হলে সময় চারগুণ বাড়তে পারে।
Algorithm B (\(O(n)\)): এর পারফরম্যান্স ইনপুটের আকারের সাথে সরাসরি সমানুপাতিক। ইনপুট দ্বিগুণ হলে সময় প্রায় দ্বিগুণ হবে।
অ্যাসিymptotically ধীর গতি: যখন \(n\) এর মান অনেক বড় হয়, তখন \(n^{2}\) এর মান \(n\) এর চেয়ে অনেক দ্রুত বৃদ্ধি পায়। তাই \(O(n^{2})\) কে \(O(n)\) এর চেয়ে ধীর গতির (slow) বা খারাপ (worse) হিসেবে বিবেচনা করা হয়।

প্রিমিয়াম প্ল্যান: ১ মাস

99 ৳

৩০ দিনের জন্য সকল লাইভ এবং আর্কাইভ মডেল টেস্ট, প্রশ্ন ব্যাংক ও লেকচার শিট সহ অ্যাপ এর প্রিমিয়াম সব এক্সেস পাবেন।

সাবস্ক্রিপশন লিংক

কোর্স ক্যাটাগরি

প্রয়োজনীয় লিঙ্ক