لاگ لاگ این کیا ہے؟

جیسا کہ منسلک سوال کے جواب میں بتایا گیا ہے، الگورتھم کے لیے وقت کی پیچیدگی O(log n) کا ایک عام طریقہ اس الگورتھم کے لیے ہے بار بار ان پٹ کے سائز کو ہر تکرار پر کچھ مستقل عنصر کے ذریعہ کم کرکے کام کریں۔.

لاگ این کا کیا مطلب ہے؟

O(log N) کا بنیادی مطلب ہے۔ وقت لکیری طور پر اوپر جاتا ہے جبکہ n تیزی سے اوپر جاتا ہے۔. لہذا اگر 10 عناصر کی گنتی میں 1 سیکنڈ لگتے ہیں، تو 100 عناصر کی گنتی میں 2 سیکنڈ، 1000 عناصر کی گنتی کرنے میں 3 سیکنڈ اور اسی طرح کا وقت لگے گا۔ یہ O(log n) ہے جب ہم الگورتھم کی قسم کو تقسیم اور فتح کرتے ہیں جیسے بائنری تلاش۔

O اور log n کیا ہے؟

سائز n کے ان پٹ کے لیے، ایک O(n) کا الگورتھم n کے مطابق اقدامات کرے گا۔ جبکہ O(log(n)) کا ایک اور الگورتھم تقریباً log(n) کے مراحل کو انجام دے گا۔ واضح طور پر log(n) n سے چھوٹا ہے اس لیے پیچیدگی کا الگورتھم O(log(n)) بہتر ہے۔

آپ لاگ این کا حساب کیسے لگاتے ہیں؟

خیال یہ ہے کہ ایک الگورتھم O(log n) ہے اگر کسی ڈھانچے کو 1 سے 1 تک سکرول کرنے کے بجائے، آپ ڈھانچے کو بار بار آدھے حصے میں تقسیم کرتے ہیں اور ہر تقسیم کے لیے مسلسل تعداد میں آپریشن کرتے ہیں۔ الگورتھم تلاش کریں جہاں جواب کی جگہ تقسیم ہوتی رہتی ہے O(log n)۔

لاگ این اسکوائر کیا ہے؟

لاگ^2 (n) کا مطلب ہے کہ یہ متناسب ہے۔ لاگ کے لاگ سائز کے مسئلے کے لیے n. لاگ(n)^2 اس کا مطلب ہے کہ یہ متناسب ہے۔ مربع کے لاگ.

لوگارتھمز، وضاحت کی گئی - اسٹیو کیلی

لاگ این کی قدر کیا ہے؟

لوگارتھم، وہ کفایت یا طاقت جس کی طرف ایک دی گئی تعداد کو حاصل کرنے کے لیے بیس کو بڑھانا ضروری ہے۔ ریاضیاتی طور پر ظاہر کیا گیا ہے، x n کا لاگرتھم ہے۔ بیس b تک اگر bx = n، اس صورت میں کوئی لکھتا ہے x = لاگ_ب n مثال کے طور پر، 23 = 8; لہٰذا، 3 8 سے بیس 2 کا لوگارتھم ہے، یا 3 = لاگ₂ 8.

لاگ این n سے تیز کیوں ہے؟

سائز n کے ان پٹ کے لیے، O(n) کا ایک الگورتھم n کے متناسب مراحل انجام دے گا، جب کہ O(log(n)) کا ایک اور الگورتھم تقریباً log(n) کے مراحل کو انجام دے گا۔ واضح طور پر log(n) اس لیے n سے چھوٹا ہے۔ پیچیدگی O(log(n)) کا الگورتھم بہتر ہے۔. چونکہ یہ بہت تیز ہوگا۔

لاگ این فیکٹریل کیا ہے؟

آپ لاگ فیکٹوریل کا براہ راست حساب لگانا چاہتے ہیں۔ ... اگر آپ کو صرف ایک معتدل رینج میں n کے لیے لاگ(n!) کی گنتی کرنے کی ضرورت ہے، تو آپ صرف اقدار کو ٹیبلیٹ کر سکتے ہیں۔ لاگ(n!) کے لیے حساب لگائیں۔ n = 1، 2، 3، …، N کسی بھی طریقے سے، چاہے کتنی ہی سست ہو، اور نتائج کو ایک صف میں محفوظ کریں۔ پھر رن ٹائم پر، صرف نتیجہ دیکھیں۔

کون بہتر ہے O n یا O Nlogn؟

لیکن یہ آپ کے سوال کا جواب نہیں دیتا کہ ایسا کیوں ہے۔ O(n*logn) اس سے بڑا ہے۔ O(n)۔ عام طور پر بنیاد 4 سے کم ہوتی ہے۔ لہذا اعلی قدروں کے لیے n، n*log(n) n سے بڑا ہو جاتا ہے۔ اور اسی لیے O(nlogn) > O(n)۔

کیا n log n N 2 سے تیز ہے؟

اگر آپ کو شک ہے تو صرف wolframalpha سے پوچھیں۔ اس کا مطلب n^2 تیزی سے بڑھتا ہے۔، لہذا n log(n) چھوٹا (بہتر) ہے، جب n کافی زیادہ ہے۔ Big-O اشارے غیر علامتی پیچیدگی کا اشارہ ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ جب N من مانی طور پر بڑا ہوتا ہے تو یہ پیچیدگی کا حساب لگاتا ہے۔

N کا بڑا O کیا ہے؟

} O(n) کی نمائندگی کرتا ہے۔ کسی فنکشن کی پیچیدگی جو لکیری طور پر اور براہ راست ان پٹ کی تعداد کے تناسب سے بڑھتی ہے۔. یہ اس کی ایک اچھی مثال ہے کہ بگ او نوٹیشن کس طرح بدترین صورتحال کو بیان کرتا ہے کیونکہ فنکشن پہلے عنصر کو پڑھنے کے بعد صحیح یا تمام n عناصر کو پڑھنے کے بعد غلط واپس کر سکتا ہے۔

لاگ این اوقات لاگ این کیا ہے؟

تکرار شدہ لوگارتھم یا لاگ*(n) ہے۔ نتیجہ 1 سے کم یا اس کے برابر ہونے سے پہلے لاگرتھم فنکشن کو بار بار لاگو کیا جانا چاہیے. ایپلی کیشنز: یہ الگورتھم کے تجزیہ میں استعمال ہوتا ہے (تفصیلات کے لیے وکی سے رجوع کریں) جاوا۔

آپ لاگ این کو کیسے تلاش کرتے ہیں؟

مثال کے طور پر اگر آپ کے پاس 4 عناصر ہیں، تو پہلا مرحلہ تلاش کو 2 تک کم کر دیتا ہے، دوسرا مرحلہ تلاش کو 1 تک کم کر دیتا ہے اور آپ رک جاتے ہیں۔ اس طرح آپ کو اسے لاگ (4) بیس پر 2 = 2 بار کرنا پڑا۔ دوسرے الفاظ میں اگر لاگ n بیس 2 = x، 2 کو طاقت میں بڑھایا x n ہے۔ لہذا اگر آپ بائنری تلاش کر رہے ہیں تو آپ کی بنیاد 2 ہوگی۔

این لاگ این کا کیا مطلب ہے؟

Log(N))، جہاں N ان عناصر کی تعداد ہے جس پر عمل کیا جائے گا، اس کا مطلب ہے کہ چلنے کا وقت تیزی سے بڑھتا نہیں ہے کہ N.

O N میں N کیا ہے؟

O(n) بگ O نوٹیشن ہے اور ایک دیئے گئے الگورتھم کی پیچیدگی سے مراد ہے۔ n ان پٹ کے سائز سے مراد ہے، آپ کے معاملے میں یہ آپ کی فہرست میں آئٹمز کی تعداد ہے۔ O(n) کا مطلب ہے۔ کہ آپ کا الگورتھم کسی آئٹم کو داخل کرنے کے لیے n آپریشنز کے حکم پر عمل کرے گا۔.

لوگارتھمز کے 5 اصول کیا ہیں؟

لوگارتھمز کے قواعد

• اصول 1: پروڈکٹ کا اصول۔ ...
• قاعدہ 2: اقتباس کا اصول۔ ...
• قاعدہ 3: پاور رول۔ ...
• قاعدہ 4: زیرو رول۔ ...
• قاعدہ 5: شناخت کا اصول۔ ...
• قاعدہ 6: لاگ آف ایکسپوننٹ رول (ایک پاور رول کی بنیاد کا لوگارتھم) ...
• قاعدہ 7: لاگ رول کا ایکسپوننٹ (لوگارتھمک پاور رول کی بنیاد)

اگر آپ لاگ کا ایک لاگ لیتے ہیں تو کیا ہوتا ہے؟

لوگارتھمز کے قوانین کے نام سے جانے والے بہت سے اصول ہیں۔ ... یہ قانون ہمیں بتاتا ہے کہ دو لوگارتھمز کو ایک ساتھ کیسے جوڑا جائے۔ شامل کرنا log A اور log B کا نتیجہ A کی مصنوع کے لوگارتھم میں ہوتا ہے۔ اور B، وہ لاگ AB ہے۔

لاگ کیوں استعمال کیا جاتا ہے؟

لوگارتھمز ہیں۔ بڑی تعداد کے اظہار کا ایک آسان طریقہ. (مثال کے طور پر کسی نمبر کا بیس-10 لوگارتھم تقریباً اس نمبر میں ہندسوں کی تعداد ہے۔) سلائیڈ کے اصول کام کرتے ہیں کیونکہ لاگرتھم کو جوڑنا اور گھٹانا ضرب اور تقسیم کے برابر ہے۔ (یہ فائدہ آج قدرے کم اہم ہے۔)

کیا log n ہمیشہ N سے کم ہوتا ہے؟

کسی بھی لوگارتھمک اور لکیری فنکشن کا موازنہ کرنا، لوگارتھمک فنکشن ہمیشہ لکیری فنکشن سے چھوٹا ہوگا۔ کچھ محدود تعداد سے بڑی N کی تمام اقدار کے لیے۔ آپ کہیں گے کہ ایک O(logN) فنکشن O(N) فنکشن سے غیر علامتی طور پر آہستہ بڑھتا ہے۔

N factorial کا بڑا O کیا ہے؟

O(N!) O(N!) ایک فیکٹریل الگورتھم کی نمائندگی کرتا ہے۔ انجام دینا ضروری ہے ن! حسابات لہذا 1 آئٹم میں 1 سیکنڈ، 2 آئٹمز میں 2 سیکنڈ، 3 آئٹمز میں 6 سیکنڈ لگتے ہیں وغیرہ۔

n log n کا بڑا O کیا ہے؟

بائنری ٹری کے ہر لیول پر مرج فنکشن کے لیے کالز کی تعداد دگنی ہو جاتی ہے لیکن انضمام کا وقت آدھا رہ جاتا ہے، اس لیے انضمام ہر سطح پر کل N تکرار کرتا ہے۔ ... اس کا مطلب ہے کہ انضمام کی ترتیب کی مجموعی وقت کی پیچیدگی O(N log N) ہے۔

بہترین الگورتھم کیا ہے؟

سرفہرست الگورتھم:

• بائنری تلاش الگورتھم۔
• بریڈتھ فرسٹ سرچ (BFS) الگورتھم۔
• ڈیپتھ فرسٹ سرچ (DFS) الگورتھم۔
• ان آرڈر، پری آرڈر، پوسٹ آرڈر ٹری ٹراورسلز۔
• اندراج کی ترتیب، انتخاب کی ترتیب، ضم ترتیب، فوری ترتیب، گنتی کی ترتیب، ہیپ ترتیب۔
• کرسکل کا الگورتھم۔
• فلائیڈ وارشل الگورتھم۔
• Dijkstra کا الگورتھم۔

ڈیٹا ڈھانچے میں لاگ این کیا ہے؟

عدد کے ایک سیٹ کو ذخیرہ کرنے کے لیے ڈیٹا سٹرکچر کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ مندرجہ ذیل میں سے ہر ایک آپریشن (لاگ این) وقت میں کیا جا سکتا ہے، جہاں n سیٹ میں عناصر کی تعداد ہے۔. o سب سے چھوٹے عنصر کو حذف کرنا o کسی عنصر کو داخل کرنا اگر وہ سیٹ میں پہلے سے موجود نہیں ہے۔

کون سا وقت کی پیچیدگی بہترین ہے؟

بہترین صورت میں Quick Sort کی وقت کی پیچیدگی ہے۔ O(nlogn). بدترین صورت میں، وقت کی پیچیدگی O(n^2) ہے۔ Quicksort بہترین اور اوسط صورتوں میں O(nlogn) کی کارکردگی کی وجہ سے ترتیب دینے والے الگورتھم میں سب سے تیز سمجھا جاتا ہے۔