2240115abinbabu
एल्गोरिदम
संपादित करेंगणित और कंप्यूटर विज्ञान में, एल्गोरिदम कठोर निर्देशों का एक सीमित अनुक्रम है, जिसका उपयोग आमतौर पर विशिष्ट समस्याओं के एक वर्ग को हल करने या गणना करने के लिए किया जाता है। एल्गोरिदम का उपयोग गणना करने और डेटा प्रोसेसिंग के लिए विशिष्टताओं के रूप में किया जाता है। अधिक उन्नत एल्गोरिदम विभिन्न मार्गों (स्वचालित निर्णय लेने के रूप में संदर्भित) के माध्यम से कोड निष्पादन को मोड़ने के लिए सशर्त का उपयोग कर सकते हैं और वैध निष्कर्ष निकाल सकते हैं (स्वचालित तर्क के रूप में संदर्भित), अंततः स्वचालन प्राप्त कर सकते हैं। मानवीय विशेषताओं को मशीनों के वर्णनकर्ता के रूप में रूपक तरीकों से उपयोग करना एलन ट्यूरिंग द्वारा "मेमोरी", "खोज" और "उत्तेजना" जैसे शब्दों के साथ पहले से ही अभ्यास किया गया था।
इसके विपरीत, अनुमानी समस्या समाधान के लिए एक दृष्टिकोण है जो पूरी तरह से निर्दिष्ट नहीं हो सकता है या सही या इष्टतम परिणामों की गारंटी नहीं दे सकता है, खासकर समस्या डोमेन में जहां कोई अच्छी तरह से परिभाषित सही या इष्टतम परिणाम नहीं है। उदाहरण के लिए, सोशल मीडिया अनुशंसा प्रणाली अनुमानों पर इस तरह से भरोसा करती है कि, हालांकि 21वीं सदी के लोकप्रिय मीडिया में इसे व्यापक रूप से "एल्गोरिदम" के रूप में जाना जाता है, लेकिन समस्या की प्रकृति के कारण यह सही परिणाम नहीं दे सकता है।
एक प्रभावी विधि के रूप में, एक एल्गोरिदम को किसी फ़ंक्शन की गणना के लिए स्थान और समय की एक सीमित मात्रा में और एक अच्छी तरह से परिभाषित औपचारिक भाषा में व्यक्त किया जा सकता है। प्रारंभिक स्थिति और प्रारंभिक इनपुट (शायद खाली) से शुरू होकर, निर्देश एक गणना का वर्णन करते हैं, जो निष्पादित होने पर, अच्छी तरह से परिभाषित क्रमिक राज्यों की एक सीमित संख्या के माध्यम से आगे बढ़ता है, अंततः "आउटपुट" उत्पन्न करता है और अंतिम समाप्ति स्थिति पर समाप्त होता है। एक अवस्था से दूसरी अवस्था में संक्रमण आवश्यक रूप से नियतात्मक नहीं है; कुछ एल्गोरिदम, जिन्हें यादृच्छिक एल्गोरिदम के रूप में जाना जाता है, यादृच्छिक इनपुट को शामिल करते हैं।
कंप्यूटर में एल्गोरिदम
संपादित करेंकंप्यूटर में एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है और इसमें कई प्रकार के एल्गोरिदम शामिल होते हैं जो विभिन्न कार्यों को सुरक्षित और तेजी से करने में मदद करते हैं। यहां कुछ क्षेत्रों में एल्गोरिदम का उपयोग होता है:
1. **डेटा संरचना और सर्चिंग:** एल्गोरिदम्स का उपयोग डेटा संरचना और खोज में किया जाता है। उच्च गति से डेटा को सोचूंगे और संग्रहित करने के लिए एल्गोरिदम्स का उपयोग किया जाता है, जैसे कि बाइनरी सर्च एल्गोरिदम।
2. **सॉर्टिंग एल्गोरिदम्स:** डेटा को विभिन्न आधारों पर क्रमबद्ध करने के लिए एल्गोरिदम्स का उपयोग होता है, जैसे कि बबल सॉर्ट, मर्ज सॉर्ट, और क्विक सॉर्ट।
3. **क्रिप्टोग्राफी:** एल्गोरिदम्स का उपयोग सुरक्षा क्षेत्र में भी होता है, जैसे कि डेटा एन्क्रिप्शन और डिक्रिप्शन के लिए विभिन्न एल्गोरिदम्स।
4. **गेम डेवेलपमेंट:** कंप्यूटर गेम्स में एल्गोरिदम्स का व्यापक उपयोग होता है, जैसे कि गेम का लॉजिक, कम्प्यूटर विरोधी खिलाड़ियों का गतिविधि मॉडलिंग, और कॉम्प्यूटर ग्राफिक्स के लिए एल्गोरिदम्स।
5. **मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस:** एल्गोरिदम्स का उपयोग मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में भी होता है, जो तंत्रिका सिस्टमों, न्यूरल नेटवर्क्स, और अन्य तकनीकियों के लिए अनुसंधान और विकास के लिए अनिवार्य है।
इसके अलावा, बैच प्रोसेसिंग, ग्राफ थ्योरी, रोबोटिक्स, और डेटा माइनिंग जैसे विभिन्न क्षेत्रों में भी एल्गोरिदम्स का व्यापक उपयोग होता है। ये एल्गोरिदम्स कंप्यूटर प्रोग्रामिंग और तकनीकी उन्नति का महत्वपूर्ण हिस्सा हैं जो विभिन्न कार्यों को सरल और तेजी से करने में मदद करते हैं।
एल्गोरिदम के विभिन्न उपयोग
संपादित करेंएल्गोरिदम कंप्यूटर विज्ञान के लिए मौलिक हैं और अनुप्रयोगों और उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में उपयोग किए जाते हैं। यहां एल्गोरिदम के कुछ विभिन्न उपयोग दिए गए हैं:
1. खोज और अनुकूलन: एल्गोरिदम का उपयोग विशाल समाधान स्थान के माध्यम से खोज करके समस्याओं का कुशलतापूर्वक समाधान खोजने के लिए किया जाता है। उदाहरणों में बाइनरी खोज, गहराई-पहली खोज, चौड़ाई-पहली खोज, और आनुवंशिक एल्गोरिदम या सिम्युलेटेड एनीलिंग जैसे अनुकूलन एल्गोरिदम शामिल हैं।
2. सॉर्टिंग: सॉर्टिंग एल्गोरिदम डेटा को एक विशिष्ट क्रम में व्यवस्थित करते हैं। सामान्य सॉर्टिंग एल्गोरिदम में बबल सॉर्ट, मर्ज सॉर्ट, क्विकसॉर्ट और हीप सॉर्ट शामिल हैं। डेटाबेस, खोज एल्गोरिदम और विभिन्न कम्प्यूटेशनल कार्यों में सॉर्टिंग आवश्यक है।
3. डेटा संपीड़न: भंडारण स्थान या ट्रांसमिशन बैंडविड्थ को कम करने के लिए डेटा को संपीड़ित करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। उदाहरणों में हफ़मैन कोडिंग, रन-लेंथ एन्कोडिंग और लेम्पेल-ज़िव-वेल्च (LZW) संपीड़न शामिल हैं, जिसका उपयोग GIF और TIFF जैसे प्रारूपों में किया जाता है।
4. मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: एल्गोरिदम मशीन लर्निंग और एआई सिस्टम के मूल में हैं। इनका उपयोग वर्गीकरण, प्रतिगमन, क्लस्टरिंग, सुदृढीकरण सीखने और तंत्रिका नेटवर्क जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। उदाहरणों में सपोर्ट वेक्टर मशीनें, डिसीजन ट्री, के-मीन्स क्लस्टरिंग, और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) और आवर्तक न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) जैसे गहन शिक्षण एल्गोरिदम शामिल हैं।
5. क्रिप्टोग्राफी: संचार को सुरक्षित करने और संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए डेटा को एन्क्रिप्ट और डिक्रिप्ट करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। उदाहरणों में RSA एन्क्रिप्शन, AES एन्क्रिप्शन और SHA-256 जैसे क्रिप्टोग्राफ़िक हैश फ़ंक्शन शामिल हैं।
6. छवि और सिग्नल प्रोसेसिंग: एल्गोरिदम का उपयोग डिजिटल छवियों और संकेतों का विश्लेषण और हेरफेर करने के लिए किया जाता है। उदाहरणों में एज डिटेक्शन, इमेज सेगमेंटेशन, फूरियर ट्रांसफॉर्म और वेवलेट ट्रांसफॉर्म शामिल हैं।
ये विभिन्न डोमेन में एल्गोरिदम के कई उपयोगों के कुछ उदाहरण हैं। अनिवार्य रूप से, एल्गोरिदम समस्याओं की एक विशाल श्रृंखला के कम्प्यूटेशनल समाधान के निर्माण खंड हैं।
एल्गोरिदम कैसे डिज़ाइन करें?
संपादित करेंएक एल्गोरिदम लिखने के लिए, पूर्व-आवश्यकता के रूप में निम्नलिखित चीजों की आवश्यकता होती है:
1. वह समस्या जिसे इस एल्गोरिथम द्वारा हल किया जाना है यानी स्पष्ट समस्या परिभाषा।
2. समस्या का समाधान करते समय समस्या की बाधाओं पर विचार किया जाना चाहिए।
3.समस्या के समाधान हेतु लिया जाने वाला इनपुट।
4.समस्या हल होने पर आउटपुट की उम्मीद की जानी चाहिए।
5.इस समस्या का समाधान दी गई बाधाओं के भीतर है।
फिर एल्गोरिथ्म को उपरोक्त मापदंडों की मदद से लिखा जाता है ताकि यह समस्या का समाधान कर सके।
एल्गोरिदम के प्रकार:
संपादित करेंकई प्रकार के एल्गोरिदम उपलब्ध हैं। कुछ महत्वपूर्ण एल्गोरिदम हैं:
1. क्रूर बल एल्गोरिदम:
यह किसी समस्या का सबसे सरल तरीका है। जब हम कोई समस्या देखते हैं तो ब्रूट फ़ोर्स एल्गोरिथम वह पहला दृष्टिकोण है जो खोजने के लिए आता है।
2. पुनरावर्ती एल्गोरिदम:
एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म पुनरावर्तन पर आधारित है। इस मामले में, एक समस्या को कई उप-भागों में विभाजित किया जाता है और एक ही फ़ंक्शन को बार-बार कॉल किया जाता है।
3. बैकट्रैकिंग एल्गोरिदम:
बैकट्रैकिंग एल्गोरिदम सभी संभावित समाधानों के बीच खोज करके समाधान बनाता है। इस एल्गोरिथम का उपयोग करके, हम मानदंडों का पालन करते हुए समाधान बनाना जारी रखते हैं। जब भी कोई समाधान विफल हो जाता है तो हम विफलता बिंदु का पता लगाकर अगले समाधान पर काम करते हैं और इस प्रक्रिया को तब तक जारी रखते हैं जब तक हमें समाधान नहीं मिल जाता या सभी संभावित समाधानों पर ध्यान नहीं दिया जाता।
4. खोज एल्गोरिदम:
खोज एल्गोरिदम वे होते हैं जिनका उपयोग किसी विशेष डेटा संरचना से तत्वों या तत्वों के समूहों को खोजने के लिए किया जाता है। वे अपने दृष्टिकोण या डेटा संरचना के आधार पर विभिन्न प्रकार के हो सकते हैं जिसमें तत्व पाया जाना चाहिए।
5. सॉर्टिंग एल्गोरिदम:
आवश्यकता के अनुसार डेटा के समूह को एक विशेष तरीके से व्यवस्थित करना सॉर्टिंग है। जो एल्गोरिदम इस कार्य को करने में मदद करते हैं उन्हें सॉर्टिंग एल्गोरिदम कहा जाता है। आमतौर पर सॉर्टिंग एल्गोरिदम का उपयोग डेटा के समूहों को बढ़ते या घटते तरीके से सॉर्ट करने के लिए किया जाता है।
6. हैशिंग एल्गोरिदम:
हैशिंग एल्गोरिदम खोज एल्गोरिदम के समान ही काम करता है। लेकिन उनमें एक कुंजी आईडी वाला एक सूचकांक होता है। हैशिंग में, विशिष्ट डेटा को एक कुंजी सौंपी जाती है।
7. फूट डालो और जीतो एल्गोरिदम:
यह एल्गोरिदम एक समस्या को उप-समस्याओं में तोड़ता है, एक उप-समस्या को हल करता है, और अंतिम समाधान प्राप्त करने के लिए समाधानों को मर्ज करता है। इसमें निम्नलिखित तीन चरण शामिल हैं:
- विभाजित करना
- हल करना
- मिलाना