Queue MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Queue - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें

सही उत्तर विकल्प 1 है।

Key Points

• एक पंक्ति डेटा संरचना में, इंसर्शन और डिलीशन के संचालन इस प्रकार परिभाषित किए गए हैं:
  • इंसर्शन (enqueue) पंक्ति के पश्च छोर पर होता है।
  • डिलीशन (dequeue) पंक्ति के अग्र छोर पर होता है।

Additional Information

• एक पंक्ति एक रैखिक डेटा संरचना है जो फर्स्ट इन फर्स्ट आउट (FIFO) सिद्धांत का पालन करती है।
• इसका अर्थ है कि पंक्ति में जोड़ा गया पहला तत्व सबसे पहले हटाया जाएगा।
• पंक्ति आमतौर पर उन परिदृश्यों में उपयोग किए जाते हैं जहाँ प्रसंस्करण का क्रम महत्वपूर्ण होता है, जैसे कि कार्य शेड्यूलिंग, वेब सर्वर में रिक्वेस्टों को संभालना और ब्रेड्थ-फर्स्ट खोज एल्गोरिदम।
• पंक्ति के कुछ सामान्य कार्यान्वयन में सरणियों और संबंधी सूचियों का उपयोग करना शामिल है।
• एक वृत्ताकार पंक्ति में, अंतिम स्थिति को पहली स्थिति से जोड़ा जाता है ताकि एक वृत्त बन सके, जो अंतरिक्ष का अधिक कुशलतापूर्वक उपयोग करने में मदद करता है।

सही उत्तर ओवरफ्लो है।

Key Points

• ओवरफ्लो तब होता है जब किसी पंक्ति में पहले से ही भरे हुए तत्व में एक तत्व जोड़ने का प्रयास किया जाता है।
  • एक पंक्ति में, तत्वों को पीछे से डाला जाता है और आगे से हटाया जाता है।
  • एक पंक्ति का एक निश्चित आकार होता है, और जब यह अपनी क्षमता तक पहुँच जाता है, तब तक कोई और तत्व नहीं डाला जा सकता जब तक कि कुछ हटा नहीं दिए जाते।
  • किसी पूर्ण पंक्ति में एक तत्व डालने का प्रयास करने से ओवरफ्लो की स्थिति उत्पन्न होगी, जो आम तौर पर एक त्रुटि या एक्सेप्शन को ट्रिगर करती है।

Additional Information

• पंक्ति एक मौलिक डेटा संरचना है जिसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें कार्य शेड्यूलिंग और अतुल्यकाली डेटा को संभालना शामिल है।
• विभिन्न प्रकार की पंक्तियाँ होते हैं, जैसे कि परिपत्र पंक्ति, प्राथमिकता पंक्ति और डबल-एंडेड पंक्ति (डेक्स)।
• संभावित त्रुटियों से बचने और एप्लिकेशन की स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए ओवरफ्लो की स्थिति को ठीक से संभालना महत्वपूर्ण है।
• कुछ प्रोग्रामिंग वातावरणों में, ओवरफ्लो को अधिक सुचारू रूप से संभालने के लिए पंक्ति के गतिशील आकार बदलने को लागू किया जा सकता है।

सही उत्तर है विकल्प 2: फ्रंट 100, रियर 100

Key Points

एक क्यू एक FIFO (फर्स्ट-इन-फर्स्ट-आउट) डेटा संरचना है। तत्वों को पीछे से डाला जाता है और आगे से हटाया जाता है।

प्रारंभिक क्यू:

क्यू: 50 → 90 → 7 → 21 → 73 → 77

फ्रंट = 50, रियर = 77

प्रचालन:

1. dequeue() → 50 हटाता है → क्यू: [90, 7, 21, 73, 77]
2. dequeue() → 90 हटाता है → क्यू: [7, 21, 73, 77]
3. dequeue() → 7 हटाता है → क्यू: [21, 73, 77]
4. dequeue() → 21 हटाता है → क्यू: [73, 77]
5. dequeue() → 73 हटाता है → क्यू: [77]
6. enqueue(100) → 100 जोड़ता है → क्यू: [77, 100]
7. dequeue() → 77 हटाता है → क्यू: [100]

अंतिम क्यू: [100]

फ्रंट = 100, रियर = 100

अतः, सही उत्तर है: विकल्प 2: फ्रंट 100, रियर 100

सही उत्तर collections है।

Key Points 

• Python में, collections मॉड्यूल एक डबल एंडेड क्यू (deque) प्रदान करता है जो स्टैक और क्यू का एक सामान्यीकरण है (नाम का उच्चारण “डेक” किया जाता है और यह “डबल-एंडेड क्यू” का संक्षिप्त रूप है)।
  • collections.deque क्लास थ्रेड-सुरक्षित, मेमोरी कुशल अपेंड और पॉप को deque के दोनों ओर से लगभग समान O(1) प्रदर्शन के साथ दोनों दिशाओं में सपोर्ट करता है।
  • Deques स्टैक और क्यू का एक सामान्यीकरण हैं (नाम का उच्चारण “डेक” किया जाता है और यह “डबल-एंडेड क्यू” का संक्षिप्त रूप है)।
  • यह आइटम के संग्रह को संभालने का एक अधिक कुशल तरीका प्रदान करता है जिसमें आप दोनों सिरों से तत्वों को कुशलतापूर्वक जोड़ या हटा सकते हैं।

Additional Information 

• collections मॉड्यूल Python 2.4 में पेश किया गया था।
• collections मॉड्यूल द्वारा प्रदान किए गए अन्य उपयोगी डेटा प्रकारों में namedtuple(), Counter, OrderedDict, defaultdict, और ChainMap शामिल हैं।
• यहाँ बताया गया है कि collections मॉड्यूल से deque का उपयोग कैसे करें:

# Importing deque from collections module
from collections import deque

# Creating a deque
d = deque()

# Adding elements to the deque
d.append(1)
d.append(2)
d.appendleft(0)

# Removing elements from the deque
d.pop()
d.popleft()

# Printing the deque
print(d)  # Output: deque([1])

सही उत्तर विकल्प 4) अर्थात केवल (A),(C) और (D) है।Key Points एक प्रायोरिटी क्यू को निम्नलिखित डेटा संरचनाओं का उपयोग करके इम्प्लीमेंट किया जा सकता है:

• ऐरे: एक साधारण ऐरे का उपयोग प्रायोरिटी क्यू इम्प्लीमेंट करने के लिए किया जा सकता है, लेकिन यह सम्मिलन और हटाने के संचालन के लिए कुशल नहीं है। हालाँकि, यह इसे कार्यान्वित करने का एक मान्य तरीका है।
• हीप डाटा स्ट्रक्चर: एक हीप (विशेष रूप से एक बाइनरी हीप) प्रायोरिटी क्यू इम्प्लीमेंट करने का सबसे सामान्य और कुशल तरीका है। यह तत्वों के सम्मिलन और हटाने के लिए O(log n) समय जटिलता की अनुमति देता है।
• लिंक्ड लिस्ट: एक लिंक्ड लिस्ट का उपयोग प्रायोरिटी क्यू इम्प्लीमेंट करने के लिए भी किया जा सकता है, लेकिन ऐरे के समान, यह अधिकांश संचालन के लिए हीप जितना कुशल नहीं है।
• फिबोनाकी ट्री: यहप्रायोरिटी क्यू इम्प्लीमेंट करने के लिए एक मानक डेटा संरचना नहीं है। फाइबोनैचि हीप का उपयोग किया जाता है, लेकिन वे अधिक जटिल हैं और आमतौर पर बुनियादी कार्यान्वयन में शामिल नहीं होते हैं।

इस प्रकार, सही विकल्प (A) ऐरे, (C) हीप डेटा स्ट्रक्चर और (D) लिंक्ड लिस्ट हैं।

R, P और T के बीच खड़ा है ⇒ PRT या TRP

P, Q के ठीक पीछे है ⇒ QPRT (TRPQ संभव नहीं है)

Q कतार में दूसरा है ⇒ SQPRT (क्योंकि केवल S शेष है)

जब हम एक सरणी का उपयोग करके क्यू  के एक सामान्य कार्यान्वयन पर विचार करते हैं, तो उस मामले में enqueue और dequeue ऑपरेशन के लिए, हमें हर दूसरे तत्व को स्थानांतरित करना होगा। इसमें, हर बार जब हम क्यू की शुरुआत से आइटम को हटाते हैं, तो क्यू के बाकी सभी आइटम एक-एक करके अन्य आइटम को हटाने के लिए बने स्थान को भरने के लिए नीचे चले जाते हैं।

लेकिन अगर हम एक क्यू के वृत्ताकार सरणी कार्यान्वयन पर विचार करते हैं, तो इस मामले में, O(1) समय में enqueue और dequeue दोनों का प्रदर्शन किया जा सकता है।

आरेख

सही उत्तर O(1) है।

Key Points

• क्यू एक प्रकार की डेटा स्ट्रक्चर है जो फर्स्ट इन, फर्स्ट आउट (फीफो) प्रिंसिपल का पालन करती है। इसका मतलब यह है कि जो पहला एलिमेंट जोड़ा गया है वह सबसे पहले हटाया जाने वाला है।
• जब हम किसी एलिमेंट को क्यू में जोड़ते हैं (एनक्यू ), तो इसे आम तौर पर क्यू के अंत में जोड़ा जाता है।
• एक ऐरे-बेस्ड क्यू में, अतिरिक्त ऑपरेशन में नए एलिमेंट को "रियर" पॉइंटर द्वारा इंडिकेटेड पोजीशन पर रखना और फिर उस पॉइंटर को इंक्रेमेंटिंग। क्यू में अन्य एलिमेंट को शिफ्टेड या चेक्ड की आवश्यकता नहीं है। यह ऑपरेशन टाइम में कांस्टेंटहै, अर्थात, O(1).
• इसी तरह, एक लिंक्ड-लिस्ट आधारित क्यू में, एक एलिमेंट को जोड़ने में एक नया नोड बनाना, उसका वैल्यू सेट करना और पॉइंटर्स को अपडेट करना शामिल होता है (आमतौर पर लास्ट नोड के "नेक्स्ट " संदर्भ को न्यूली एडेड नोड पर पॉइंट करता है)। यह ऑपरेशन क्यू के साइज पर भी निर्भर नहीं करता है, इसलिए यह एक कांस्टेंट-टाइम ऑपरेशन भी है, यानी, O(1).

क्यू के साइज के बावजूद, एनक्यू ऑपरेशन हमेशा एक कांस्टेंट-टाइम ऑपरेशन होता है, जिसमें O(1) की टाइम कम्प्लेक्सिटी होती है।

संकल्पना:

• डेक को दोहरे अंत कतार के रूप में भी जाना जाता है
• नई वस्तु या तो आगे या पीछे जोड़े जा सकती है इसी तरह मौजूदा वस्तु को किसी भी छोर से हटाया जा सकता है।

व्याख्या: (आरेख)

अतः विकल्प 1 सही उत्तर है।

दो स्टैक P और Q रखें

एन्क्यू:

P पर नए तत्व को पुश करें

डीएन्क्यू:

यदि Q रिक्त है, तो P से प्रत्येक तत्व को पॉप करके और Q पर पुश करके इसे फिर से भरें

Q से शीर्ष तत्व पॉप और वापस।

क्यूस पर ऑपरेशन के लिए जिस टिपिकल टाइम रिक्वारमेंट की आवश्यकता होती है, वह O(1) है।  

Key Points

इंसर्शन

एक क्यू में इंसर्शन ऑपरेशन, एक नया नोड जोड़ा जाता है, नया नोड क्यू के रियर पॉइंटर को इंगित करता है और रियर पॉइंटर नए नोड को इंगित करता है; इस ऑपरेशन में कांस्टेंट समय लगता है, इसलिए, क्यू में इंसर्शन की जटिलता O(1) है।

डिलीशन

एक क्यू में डिलीट ऑपरेशन, डिलीट किया जाने वाला एलिमेंट एक फ्रंट एलिमेंट है, फ्रंट पॉइंटर का एड्रेस एक अस्थायी वेरिएबल में स्टोर किया जाता है, फ्रंट पॉइंटर इसके तत्काल अगले नोड की ओर इशारा करता है और एक अस्थायी वेरिएबल में स्टोर किया गया स्थान खाली हो जाता है; इस ऑपरेशन में कांस्टेंट समय लगता है, इसलिए, एक क्यू में इंसर्शन की जटिलता O(1) है

Additional Information

• क्यू डेटा संरचना है जो फर्स्ट इन फर्स्ट आउट (FIFO) या लास्ट इन लास्ट आउट (LILO) है जिसका अर्थ है कि जो एलिमेंट पहले डाला जाता है वह पहले क्यू से बाहर आता है या आखिरी बार डाला गया एलिमेंट क्यू से आखिर में बाहर आता है। 
• ब्रेड्थ फर्स्ट सर्च (BFS) एल्गोरिथम एक ग्राफ़ को चौड़ाई के हिसाब से ट्रेस करता है और किसी भी पुनरावृत्ति में एक अंत होने पर सर्च शुरू करने के लिए अगला वर्टेक्स प्राप्त करने के लिए याद रखने के लिए एक क्यू का उपयोग करता है। 

• एक सरणी, एक लिंक्ड सूची, एक ढेर डेटा संरचना का उपयोग करके प्राथमिकता कतार को लागू किया जा सकता है। इन डेटा संरचनाओं के बीच, ढेर डेटा संरचना प्राथमिकता कतारों का कुशल कार्यान्वयन प्रदान करती है।

• एक सामान्य कतार में, FIFO के आधार पर कतार लागू की जाती है लेकिन प्राथमिकता के आधार पर कतार में नोड्स को हटा दिया जाता है।

बाइनरी हीप या बाइनरी सर्च ट्री का उपयोग करके प्राथमिकता कतार की समय जटिलता:

इन्सर्ट प्रचालन में होगा: O( log n )

डिलीट प्रचालन में होगा: O (log n )

अतः विकल्प 1 सही उत्तर है।

Circular Queue: It is a type of queue which covers up the limitation of unusable space after enqueues and dequeues in the regular queue by connecting the last node to the first node, hence, performing cyclic structure. All other operations are the same as the queue. It also follows the FIFO property (First in first out).

Explanation:

A circular queue is shown as:

For storing the front and rear in circular queue, we use rear = (rear + 1) % size and front = (front + 1) % size.

A circular queue will be full when Front = -1 and Rear = max – 1.

• Now, let us consider an empty circular queue C which has front and rear pointers F and R, pointing to the first and last element of the queue.
• Since the queue is empty, the pointers won't be pointing to any node, hence, they will be pointing to NULL.
• Now, let there be an element X which will be enqueued in C.
• After this, both F and R will start pointing to the first node which is storing X.
• At this point, F = R and is not NULL. Similarly, whenever there will be one single element, F will be equal to R, that is, F and R will point to the same node.
• And F and R will point to NULL only when an empty circular queue is created. If a single element is enqueued and dequeued, it (F and R) can never point to NULL.

एक पंक्ति एक क्रमबद्ध सूची होती है जिसमें अंतर्वेशन एक छोर (पीछे) पर और विलोपन दूसरे छोर (सामने) पर किया जाता है। डाला जाने वाला पहला पद हटाया जाने वाला पहला पद होता है। इसलिए, इसे फर्स्ट इन फर्स्ट आउट (FIFO) या लास्ट इन लास्ट आउट (LILO) सूची कहा जाता है।

जब एक पद को एक पंक्ति में डाला जाता है, तो उस धारणा को EnQueue कहा जाता है, और जब एक पद को पंक्ति से हटाया जाता है, तो उस धारणा को DeQueue कहा जाता है।

R, P और T के बीच खड़ा है ⇒ PRT या TRP

P, Q के ठीक पीछे है ⇒ QPRT (TRPQ संभव नहीं है)

Q कतार में दूसरा है ⇒ SQPRT (क्योंकि केवल S शेष है)