Merge Sort MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Merge Sort - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें
Last updated on Jun 10, 2025
Latest Merge Sort MCQ Objective Questions
Merge Sort Question 1:
मर्ज सॉर्ट एल्गोरिथम और बाइनरी सर्च एल्गोरिथम की काल जटिलता क्रमशः __________ हैं।
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 1 Detailed Solution
मर्ज सॉर्ट
यह डिवाइड और कान्क्वर के दृष्टिकोण पर आधारित है।
मर्ज सॉर्ट के लिए पुनरावर्ती संबंध निम्न बन जाएगा:
T(n) = 2T (n/2) + Θ (n)
मास्टर प्रमेय का उपयोग करके
T (n) = n × log2n
इस प्रकार, मर्ज सॉर्ट की काल जटिलता θ(nlogn) है।
बाइनरी सर्च
सर्च अंतराल को बार-बार आधे में विभाजित करके क्रमबद्ध सरणी खोजें।
बाइनरी सर्च के लिए पुनरावर्ती T(n) = T(n/2) + θ(1)
मास्टर प्रमेय का उपयोग करके
T (n) = log2n
इनपुट सूची के केवल आधे हिस्से पर विचार करें और दूसरे आधे को हटा दें। इसलिए काल जटिलता O(log n) है।
Merge Sort Question 2:
मर्ज सॉर्ट किस एल्गोरिथम डिजाइन प्रतिमान का एक उदाहरण है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 2 Detailed Solution
सही उत्तर विभाजन और कॉक्वेर है।
Key Points
- मर्ज सॉर्ट एल्गोरिथम डिज़ाइन प्रतिमान विभाजन और कॉक्वेर का एक उदाहरण है।
- विभाजन और कॉक्वेर प्रतिमान में, प्रश्न को छोटी उप-प्रश्नों में विभाजित किया जाता है, जिनमें से प्रत्येक को स्वतंत्र रूप से हल किया जाता है, और फिर मूल प्रश्न को हल करने के लिए उप-प्रश्नों के हलों को मिलाया जाता है।
- मर्ज सॉर्ट सरणी को आधे में विभाजित करके, प्रत्येक आधे को सॉर्ट करके और फिर सॉर्ट किए गए हिस्सों को वापस एक साथ मिलाकर काम करता है।
Additional Information
- ग्रीडी: ग्रीडी एल्गोरिथम प्रतिमान में, वैश्विक इष्टतम ज्ञात करने की अपेक्षा के साथ प्रत्येक चरण में सबसे अच्छा विकल्प बनाया जाता है। उदाहरणों में न्यूनतम स्पनिंग ट्री (MST) ज्ञात करने के लिए प्रिम और क्रुस्कल के एल्गोरिथम शामिल हैं।
- गतिक प्रोग्रामन: यह प्रतिमान प्रश्नों को सरल उप-प्रश्नों में तोड़कर और इन उप-प्रश्नों के परिणामों को संग्रहीत करके हल करता है ताकि अनावश्यक गणनाओं से बचा जा सके। उदाहरणों में फिबोनासी अनुक्रम और नैपसैक प्रश्न शामिल हैं।
Merge Sort Question 3:
निम्न में से कौन मर्ज-सॉर्ट एल्गोरिथम की सबसे खराब स्थिति वाली समय जटिलता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 3 Detailed Solution
सही उत्तर विकल्प 1 है।
संकल्पना:
मर्ज-सॉर्ट एल्गोरिथ्म:
मर्ज सॉर्ट एक डिवाइड एंड कॉनकॉर एल्गोरिथम है। यह इनपुट ऐरे को दो अर्ध हिस्सों में विभाजित करता है, दो अर्ध हिस्सों के लिए खुद को कॉल करता है, और फिर दो सॉर्ट किए गए अर्ध हिस्सों को मर्ज कर देता है।
मर्ज () फ़ंक्शन का उपयोग दो अर्ध हिस्सों को मर्ज करने के लिए किया जाता है। मर्ज (arr, l, m, r) एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जो मानती है कि arr[l..m] और arr[m+1..r] सॉर्ट किए गए हैं और दो सॉर्ट किए गए उप-सरणी को एक में मिलाते हैं।
एल्गोरिथ्म:
MergeSort(arr[ ], l, r)
अगर r > l
- सरणी को दो अर्ध हिस्सों में विभाजित करने के लिए मध्य बिंदु खोजें: middle m = l+ (r-l)/2
- पहले अर्ध के लिए mergeSort कॉल करें: Call mergeSort(arr, l, m)
- दूसरे अर्ध के लिए mergeSort कॉल करें: Call mergeSort(arr, m+1, r)
- चरण 2 और 3 में सॉर्ट किए गए दो अर्ध हिस्सों को मर्ज करें: Call merge(arr, l, m, r)
समय जटिलता:
विभिन्न मशीनों पर सरणियों को सॉर्ट करना। Merge Sort एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म है और समय की जटिलता को निम्नलिखित पुनरावृत्ति संबंध के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
T(n) = 2T(n/2) + θ(n)
सबसे खराब स्थिति = Θ(n lg n)
सर्वोत्तम स्थिति = Θ(n lg n)
औसत स्थिति = Θ(n lg n)
इसलिए सही उत्तर Θ(n lg n) है।
Merge Sort Question 4:
निम्न में से कौन मर्ज-सॉर्ट एल्गोरिथम की सबसे खराब स्थिति वाली समय जटिलता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 4 Detailed Solution
सही उत्तर विकल्प 1 है।
संकल्पना:
मर्ज-सॉर्ट एल्गोरिथ्म:
मर्ज सॉर्ट एक डिवाइड एंड कॉनकॉर एल्गोरिथम है। यह इनपुट ऐरे को दो अर्ध हिस्सों में विभाजित करता है, दो अर्ध हिस्सों के लिए खुद को कॉल करता है, और फिर दो सॉर्ट किए गए अर्ध हिस्सों को मर्ज कर देता है।
मर्ज () फ़ंक्शन का उपयोग दो अर्ध हिस्सों को मर्ज करने के लिए किया जाता है। मर्ज (arr, l, m, r) एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जो मानती है कि arr[l..m] और arr[m+1..r] सॉर्ट किए गए हैं और दो सॉर्ट किए गए उप-सरणी को एक में मिलाते हैं।
एल्गोरिथ्म:
MergeSort(arr[ ], l, r)
अगर r > l
- सरणी को दो अर्ध हिस्सों में विभाजित करने के लिए मध्य बिंदु खोजें: middle m = l+ (r-l)/2
- पहले अर्ध के लिए mergeSort कॉल करें: Call mergeSort(arr, l, m)
- दूसरे अर्ध के लिए mergeSort कॉल करें: Call mergeSort(arr, m+1, r)
- चरण 2 और 3 में सॉर्ट किए गए दो अर्ध हिस्सों को मर्ज करें: Call merge(arr, l, m, r)
समय जटिलता:
विभिन्न मशीनों पर सरणियों को सॉर्ट करना। Merge Sort एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म है और समय की जटिलता को निम्नलिखित पुनरावृत्ति संबंध के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
T(n) = 2T(n/2) + θ(n)
सबसे खराब स्थिति = Θ(n lg n)
सर्वोत्तम स्थिति = Θ(n lg n)
औसत स्थिति = Θ(n lg n)
इसलिए सही उत्तर Θ(n lg n) है।
Merge Sort Question 5:
निम्नलिखित प्रकार के एल्गोरिथ्म में, जिसमें निष्पादन समय होता है जो इनपुट के प्रारंभिक क्रम पर कम से कम निर्भर होता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 5 Detailed Solution
विकल्प_1: सम्मिलन सॉर्ट
सम्मिलन सॉर्ट में, यदि सरणी पहले से ही क्रमबद्ध है, तो इसमें O(n) समय लगता है और यदि इसे घटते क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है तो सरणी को क्रमबद्ध करने में O(n2) समय लगता है।
विकल्प_2: त्वरित सॉर्ट
त्वरित सॉर्ट में, यदि सरणी पहले से ही घटती या गैर-घटती क्रम में क्रमबद्ध है, तो इसमें O(n2) समय लगता है।
विकल्प_3 - मर्ज सॉर्ट
मर्ज सॉर्ट हर मामले में O(nlogn) की समय जटिलता देता है, चाहे वह सबसे अच्छा, औसत या सबसे खराब हो। मर्ज सॉर्ट में, इनपुट अनुक्रम के क्रम से प्रदर्शन कम से कम प्रभावित होता है।
विकल्प_4: चयन सॉर्ट
चयन क्रम के लिए, चयन का सबसे अच्छा-केस और सबसे खराब-केस प्रदर्शन केवल O(n2)है। लेकिन अगर सरणी पहले से ही क्रमबद्ध है तो कम स्वैप की आवश्यकता होती है।Top Merge Sort MCQ Objective Questions
निम्नलिखित प्रकार के एल्गोरिथ्म में, जिसमें निष्पादन समय होता है जो इनपुट के प्रारंभिक क्रम पर कम से कम निर्भर होता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 6 Detailed Solution
Download Solution PDFविकल्प_1: सम्मिलन सॉर्ट
सम्मिलन सॉर्ट में, यदि सरणी पहले से ही क्रमबद्ध है, तो इसमें O(n) समय लगता है और यदि इसे घटते क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है तो सरणी को क्रमबद्ध करने में O(n2) समय लगता है।
विकल्प_2: त्वरित सॉर्ट
त्वरित सॉर्ट में, यदि सरणी पहले से ही घटती या गैर-घटती क्रम में क्रमबद्ध है, तो इसमें O(n2) समय लगता है।
विकल्प_3 - मर्ज सॉर्ट
मर्ज सॉर्ट हर मामले में O(nlogn) की समय जटिलता देता है, चाहे वह सबसे अच्छा, औसत या सबसे खराब हो। मर्ज सॉर्ट में, इनपुट अनुक्रम के क्रम से प्रदर्शन कम से कम प्रभावित होता है।
विकल्प_4: चयन सॉर्ट
चयन क्रम के लिए, चयन का सबसे अच्छा-केस और सबसे खराब-केस प्रदर्शन केवल O(n2)है। लेकिन अगर सरणी पहले से ही क्रमबद्ध है तो कम स्वैप की आवश्यकता होती है।निम्न में से कौन मर्ज-सॉर्ट एल्गोरिथम की सबसे खराब स्थिति वाली समय जटिलता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 7 Detailed Solution
Download Solution PDFसही उत्तर विकल्प 1 है।
संकल्पना:
मर्ज-सॉर्ट एल्गोरिथ्म:
मर्ज सॉर्ट एक डिवाइड एंड कॉनकॉर एल्गोरिथम है। यह इनपुट ऐरे को दो अर्ध हिस्सों में विभाजित करता है, दो अर्ध हिस्सों के लिए खुद को कॉल करता है, और फिर दो सॉर्ट किए गए अर्ध हिस्सों को मर्ज कर देता है।
मर्ज () फ़ंक्शन का उपयोग दो अर्ध हिस्सों को मर्ज करने के लिए किया जाता है। मर्ज (arr, l, m, r) एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जो मानती है कि arr[l..m] और arr[m+1..r] सॉर्ट किए गए हैं और दो सॉर्ट किए गए उप-सरणी को एक में मिलाते हैं।
एल्गोरिथ्म:
MergeSort(arr[ ], l, r)
अगर r > l
- सरणी को दो अर्ध हिस्सों में विभाजित करने के लिए मध्य बिंदु खोजें: middle m = l+ (r-l)/2
- पहले अर्ध के लिए mergeSort कॉल करें: Call mergeSort(arr, l, m)
- दूसरे अर्ध के लिए mergeSort कॉल करें: Call mergeSort(arr, m+1, r)
- चरण 2 और 3 में सॉर्ट किए गए दो अर्ध हिस्सों को मर्ज करें: Call merge(arr, l, m, r)
समय जटिलता:
विभिन्न मशीनों पर सरणियों को सॉर्ट करना। Merge Sort एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म है और समय की जटिलता को निम्नलिखित पुनरावृत्ति संबंध के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।
T(n) = 2T(n/2) + θ(n)
सबसे खराब स्थिति = Θ(n lg n)
सर्वोत्तम स्थिति = Θ(n lg n)
औसत स्थिति = Θ(n lg n)
इसलिए सही उत्तर Θ(n lg n) है।
मर्ज सॉर्ट ________ का उपयोग करता है।
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 8 Detailed Solution
Download Solution PDF- मर्ज सॉर्ट एक कुशल सॉर्टिंग एल्गोरिथम है जो किसी सरणी में तत्वों को ऑर्डर करने के लिए डिवाइड-एंड-कॉनकॉर दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
- मर्जसॉर्ट के दो चरण हैं:
- मर्जिंग
- सॉर्टिंग
- एल्गोरिथ्म एक सूची को मर्ज और सॉर्ट करने के लिए डिवाइड-एंड-कॉनकॉर दृष्टिकोण का उपयोग करता है।
पुनरावर्ती मर्ज सॉर्ट एल्गोरिथ्म है
1. यदि सूची में केवल एक तत्व है, तो सूची लौटाएं और समाप्त करें। (आधार स्थिति)
2. सूची को दो हिस्सों में विभाजित करें जो यथासंभव लंबाई के बराबर हों। (विभाजित)
3. प्रतिवर्तन का उपयोग करके, मर्जसॉर्ट का उपयोग करके दोनों सूचियों को क्रमबद्ध करें। (कॉन्कर)
4. दो क्रमबद्ध सूचियों को मिलाएं और परिणाम लौटाएं। (जोड़ना)
यदि कोई निम्नलिखित तत्वों 20, 47, 15, 8, 9, 4, 40, 30, 12, 17 को आरोही क्रम में क्रमबद्ध करने के लिए सीधे दो-तरफ़ा मर्ज सॉर्ट एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है तो एल्गोरिथम के दूसरे पास के बाद इन तत्वों का क्रम क्या है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 9 Detailed Solution
Download Solution PDFसही उत्तर विकल्प 2 है।
Key Points
- निम्नलिखित तत्वों 20, 47, 15, 8, 9, 4, 40, 30, 12, 17 को आरोही क्रम में क्रमबद्ध करने के लिए दो-तरफ़ा मर्ज सॉर्ट एल्गोरिथ्म
इसलिए, दूसरा पास सूची के बाद 8, 15, 20, 47, 4, 9, 30 40, 12, 17 होगा।
Additional Information
- कई कंप्यूटरों के माध्यम से सरणियों की सॉर्टिंग करना। मर्ज सॉर्ट समय जटिलता के लिए निम्नलिखित पुनरावृत्ति संबंध के साथ एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म है।
- T(n) = 2T(n/2) + θ(n)
- समय जटिलता दो-तरफा मर्ज सॉर्ट O(N log N) है
- उदाहरण सरणी के लिए पूर्ण मर्ज सॉर्ट प्रक्रिया {38, 27, 43, 3, 9, 82, 10}
निम्नलिखित में से किस सॉर्टिंग एल्गोरिदम में, जिसमें एक रनिंग टाइम होता है जो इनपुट के प्रारंभिक क्रम पर कम से कम निर्भर होता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 10 Detailed Solution
Download Solution PDFमर्ज़ सॉर्ट:
मर्ज सॉर्ट जटिलता डेटा के वितरण से स्वतंत्र है। मर्ज सॉर्ट विभाजन और अधिकार के दृष्टिकोण पर आधारित है। मर्ज सॉर्ट के लिए पुनरावर्ती संबंध बन जाएगा:
T(n) = 2T (n/2) + Θ (n)
T(n) = n + Θ (n)
T (n) = n × logn
मर्ज सॉर्टिंग एल्गोरिदम, जिसमें रनिंग टाइम जटिलता कम से कम इनपुट के प्रारंभिक क्रम पर निर्भर करती है जो कि O(n × log2n) है
सन्निवेश सॉर्ट:
सन्निवेश सॉर्ट में, सबसे खराब स्थिति में Θ (n2) समय लगता है, सन्निवेश सॉर्ट का सबसे खराब मामला तब होता है जब तत्वों को उल्टे क्रम में सॉर्ट किया जाता है। उस स्थिति में तुलनाओं की संख्या इस प्रकार होगी:
\(\mathop \sum \limits_{{\rm{p}} = 1}^{{\rm{N}} - 1} {\rm{p}} = 1 + 2 + 3 + \ldots . + {\rm{N}} - 1 = {\rm{\;}}\frac{{{\rm{N}}\left( {{\rm{N}} - 1} \right)}}{2} - 1\)
यह Θ (n2) समय जटिलता देगा।
क्विक सॉर्ट:
क्विक सॉर्ट में, सबसे खराब स्थिति में Θ (n2) समय लगता है। क्विकसॉर्ट का सबसे खराब मामला तब होता है जब पहले या आखिरी तत्व को पिवट तत्व के रूप में चुना जाता है।
\(\mathop \sum \limits_{{\rm{p}} = 1}^{{\rm{N}} - 1} {\rm{p}} = 1 + 2 + 3 + \ldots . + {\rm{N}} - 1 = {\rm{\;}}\frac{{{\rm{N}}\left( {{\rm{N}} - 1} \right)}}{2} - 1\)
यह Θ (n2) समय जटिलता देगा।
क्विक सॉर्ट एल्गोरिथ्म के लिए पुनरावर्ती संबंध होगा,
T (n) = T (n-1) + Θ (n)
यह सबसे खराब स्थिति समय जटिलता को Θ (n2) के रूप में देगा।
यह स्पष्ट है कि क्विक सॉर्ट और सन्निवेश सॉर्ट समय जटिलता इनपुट अनुक्रम पर निर्भर करती है
महत्वपूर्ण बिंदु
|
एल्गोरिथ्म |
सबसे ख़राब स्थिति (Ω) |
औसत-स्थिति (Θ) |
सबसे खराब स्थिति (O) |
|
मर्ज़ सॉर्ट |
n × log2n |
n × log2n |
n × log2n |
|
क्विक सॉर्ट |
n × log2 n |
n2 |
n2 |
| सन्निवेश सॉर्ट | n | n2 | n2 |
|
चयन सॉर्ट |
n2 |
n2 |
n2 |
स्थिर सॉर्टिंग एल्गोरिथ्म का क्या अर्थ है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 11 Detailed Solution
Download Solution PDFअवधारणा
सॉर्टिंग एल्गोरिथ्म की स्थिरता इस बात से संबंधित है कि एल्गोरिथ्म समान (या दोहराए गए) एलिमेंट को कैसे व्यवहार करता है।
एक सॉर्टिंग एल्गोरिदम को स्थिर कहा जाता है यदि समान की वाले दो ऑब्जेक्ट सॉर्ट किए गए आउटपुट में उसी क्रम में दिखाई देते हैं जैसे वे सॉर्ट किए जाने वाले इनपुट एरे में दिखाई देते हैं।
कुछ सॉर्टिंग एल्गोरिदम स्वभाव से स्थिर होते हैं जैसे इंसर्शन सॉर्ट, मर्ज सॉर्ट, बबल सॉर्ट आदि और कुछ सॉर्टिंग एल्गोरिदम नहीं होते हैं, जैसे हीप सॉर्ट, क्विक सॉर्ट आदि।
मर्ज सॉर्ट की जटिलता क्या है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 12 Detailed Solution
Download Solution PDFमर्ज़ सॉर्ट:
मर्ज सॉर्ट विभाजन और अधिकार के दृष्टिकोण पर आधारित है।
मर्ज सॉर्ट के लिए पुनरावृत्ति संबंध निम्न बन जाएगा:
T(n) = 2T (n/2) + Θ (n)
मास्टर प्रमेय का उपयोग करना
T (n) = n × log2n
इसलिए, मर्ज सॉर्ट की समय जटिलता θ(nlogn) है।
मर्ज सॉर्ट एल्गोरिथम और बाइनरी सर्च एल्गोरिथम की काल जटिलता क्रमशः __________ हैं।
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 13 Detailed Solution
Download Solution PDFमर्ज सॉर्ट
यह डिवाइड और कान्क्वर के दृष्टिकोण पर आधारित है।
मर्ज सॉर्ट के लिए पुनरावर्ती संबंध निम्न बन जाएगा:
T(n) = 2T (n/2) + Θ (n)
मास्टर प्रमेय का उपयोग करके
T (n) = n × log2n
इस प्रकार, मर्ज सॉर्ट की काल जटिलता θ(nlogn) है।
बाइनरी सर्च
सर्च अंतराल को बार-बार आधे में विभाजित करके क्रमबद्ध सरणी खोजें।
बाइनरी सर्च के लिए पुनरावर्ती T(n) = T(n/2) + θ(1)
मास्टर प्रमेय का उपयोग करके
T (n) = log2n
इनपुट सूची के केवल आधे हिस्से पर विचार करें और दूसरे आधे को हटा दें। इसलिए काल जटिलता O(log n) है।
निम्नलिखित में से कौन सा सॉर्टिंग एल्गोरिदम उपयोगकर्ता रिकर्सन करता है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 14 Detailed Solution
Download Solution PDFहीपसॉर्ट :
हीप डेटा संरचना एक सरणी ऑब्जेक्ट है जिसे लगभग पूर्ण बाइनरी ट्री के रूप में देखा जा सकता है। एक हीप एक अधिकतम या एक न्यूनतम-हीप हो सकता है। एक अधिकतम हीप में, अधिकतम तत्व ट्री के मूल होंगे, और न्यूनतम हीप में न्यूनतम तत्व ट्री के मूल होंगे। सही तत्व बनाने के लिए जड़ को सॉर्ट करना होगा। यह पुनरावृत्ति का उपयोग नहीं करता है। यह एक प्राथमिकता क्यू की अवधारणा पर आधारित है।
बबल सॉर्ट
यह बार-बार सबसे बड़े तत्व को सरणी की उच्चतम सूचकांक स्थिति में ले जाकर काम करता है। इसे तत्वों की स्वैपिंग की जरूरत है। यह आसन्न तत्वों की तुलना करता है और यदि वे क्रम में नहीं हैं तो उनकी स्थिति को बदल देता है। क्रम आरोही या अवरोही हो सकता है।
इंसर्शन सॉर्ट:
इसमें सरणी तत्वों की तुलना क्रमानुसार और क्रम में की जाती है। यह अनुपयुक्त तत्व को उसकी सही स्थिति में रखता है। यह बार-बार सॉर्ट किए गए सबअरे में एक तत्व को बाईं ओर इन्सर्ट करता है।
मर्ज़ सॉर्ट:
यह एक डिवाइड और कॉन्कर आधारित एल्गोरिथम है। यह सरणी के तत्वों को सॉर्ट करने के लिए रिकर्सन का उपयोग करता है। इसमें, सरणी को दो भागों में विभाजित किया जाता है जब तक कि हमें सॉर्ट किया गया सबअरे नहीं मिल जाता है, फिर उन्हें फिर से संयोजित और सॉर्ट करें और अंतिम परिणाम तत्वों की सॉर्ट की गई सरणी होगी।
इसलिए सॉर्ट एल्गोरिदम उपयोगकर्ता रिकर्सन मर्ज करें।
मर्ज सॉर्ट एल्गोरिथ्म के विभाजन व संघटन अवस्थाओं की समय जटिलता दर्शाने वाला क्रमित युग्म क्या है?
Answer (Detailed Solution Below)
Merge Sort Question 15 Detailed Solution
Download Solution PDF- उप-सरणी आकार की परवाह किए बिना, विभाजित चरण स्थिर समय लेता है। यह Θ(1) बाएं कोष्ठक, 1, दायां कोष्ठक द्वारा स्थिर समय को इंगित करता है।
- कॉन्कर चरण, जहां हम लगभग n/2 तत्वों के दो उपसरणियों को पुनरावर्ती रूप से क्रमबद्ध करते हैं, यह कुछ समय लेता है, लेकिन हम उस समय के लिए रखते हैं जब हम उप-समस्याओं पर विचार करते हैं।
- संयुक्त चरण (n), बायां कोष्ठक, n, दायां कोष्ठक समय लेते हुए कुल Θ(n) तत्वों को लेताहै।
इसलिए उत्तर विकल्प 1 है