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

सही उत्तर विकल्प 2 है।

Key Points

हमें दिया गया है:

• हैश तालिका का आकार = 7
• हैश फलन: H(I) = डेटा तत्व मॉड 7

आइए सूत्र H(I) = I मॉड 7 का उपयोग करके सभी तत्वों के लिए हैश मानों की गणना करें:

अब टक्कर की जाँच करें (अर्थात, समान हैश मान):

• 13 → 6 और 27 → 6 → ❗टक्कर
• 17 → 3 और 31 → 3 → ❗टक्कर
• 7 → 0 और 35 → 0 → ❗टक्कर
• 25 → 4 → ✅ कोई टक्कर नहीं (अद्वितीय)

इसलिए सत्य कथन हैं:

• (A) 27 टक्कर पैदा करेगा → ✅
• (B) 25 टक्कर पैदा करेगा → ❌
• (C) 35 टक्कर पैदा करेगा → ✅
• (D) 31 टक्कर पैदा करेगा → ✅

अतः, सही उत्तर है: केवल (A), (C), और (D)

प्रमुख बिंदु

हैश तालिका वस्तुओं का एक संग्रह है जो इस तरह से संग्रहीत किया जाता है कि बाद में उन्हें ढूंढना आसान हो जाता है। हैश तालिका की प्रत्येक स्थिति जिसे अक्सर स्लॉट कहा जाता है, में एक वस्तु हो सकती है और एक पूर्णांक मान द्वारा नामित किया जाता है।

ट्रंकेशन विधि:

हैश तालिका के आकार के आधार पर, ट्रंकेशन विधि दी गई कुंजियों के एक हिस्से को ट्रंकेट कर देती है।

• हैशतालिका आकार चुनें।
• फिर संबंधित दाएं अधिकांश या बाएं-अधिकांश अंकों को छोटा कर दिया जाता है और हैश मान के रूप में उपयोग किया जाता है।

फोल्डिंग विधि:

कुंजी K को भागों की संख्या में विभाजित करें, जैसे K1, K2,.....Kn, फिर भागों को एक साथ जोड़ता है और कैरी को अनदेखा करता है, और इसे हैश मान के रूप में उपयोग करता है।

मॉड्यूलर अंकगणित हैश फ़ंक्शन प्राप्त करने की एक विधि है।

इसलिए सही उत्तर यादृच्छिक परीक्षण(प्रोबिंग) है।

डेटा:

स्लॉट की संख्या = 10

घटकों की संख्या = 1000

सूत्र:

\({\rm{Load\;factor}}\left( {\rm{\alpha }} \right) = \frac{{{\rm{number\;of\;elements}}}}{{{\rm{number\;of\;slots}}}}{\rm{\;}}\)

गणना:

\({\rm{Load\;factor}}\left( {\rm{\alpha }} \right) = \frac{{1000}}{{10}} = 100{\rm{\;}}\)

प्रमुख बिंदु

हैश तालिका वस्तुओं का एक संग्रह है जो इस तरह से संग्रहीत किया जाता है कि बाद में उन्हें ढूंढना आसान हो जाता है। हैश तालिका की प्रत्येक स्थिति जिसे अक्सर स्लॉट कहा जाता है, में एक वस्तु हो सकती है और एक पूर्णांक मान द्वारा नामित किया जाता है।

ट्रंकेशन विधि:

हैश तालिका के आकार के आधार पर, ट्रंकेशन विधि दी गई कुंजियों के एक हिस्से को ट्रंकेट कर देती है।

• हैशतालिका आकार चुनें।
• फिर संबंधित दाएं अधिकांश या बाएं-अधिकांश अंकों को छोटा कर दिया जाता है और हैश मान के रूप में उपयोग किया जाता है।

फोल्डिंग विधि:

कुंजी K को भागों की संख्या में विभाजित करें, जैसे K1, K2,.....Kn, फिर भागों को एक साथ जोड़ता है और कैरी को अनदेखा करता है, और इसे हैश मान के रूप में उपयोग करता है।

मॉड्यूलर अंकगणित हैश फ़ंक्शन प्राप्त करने की एक विधि है।

इसलिए सही उत्तर यादृच्छिक परीक्षण(प्रोबिंग) है।

अवधारणा: 

डबल हैशिंग विधि इस विचार पर आधारित है कि कोलिज़ं की स्थिति में हम इनपुट के रूप में कीय मान के साथ एक अन्य हैशिंग फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, यह पता लगाने के लिए कि ओपन एड्रेसिंग स्कीम में डेटा को वास्तव में कहाँ रखा जाना चाहिए।

• इस मामले में हम दो हैशिंग फ़ंक्शंस का उपयोग करते हैं, जैसे कि अंतिम हैशिंग फ़ंक्शन ऐसा दिखता है:H(x, i) = (H1(x) + i*H2(x))%N
• विशिष्ट रूप से H1(x) = x%N के लिए एक अच्छा H2 है H2(x) = P - (x%P), जहां P, N से छोटी एक अभाज्य संख्या है।

Additional Information 

क्वाडैट्रिक प्रोबिंग विधि महान कैशे प्रदर्शन और क्लस्टरिंग की समस्या के बीच में है।
सामान्य विचार समान रहता है, केवल अंतर यह है कि हम रिक्त बकेट को खोजते समय प्रत्येक पुनरावृत्ति पर Q(i) वृद्धि को देखते हैं, जहां Q(i) i की कुछ क्वाडैट्रिक अभिव्यक्ति है। Q की एक साधारण अभिव्यक्ति Q (i) = i^2, H(x, i) = (H (x) + i^2)%N होगी।

फोल्डिंग एक कोलिज़ं रीज़ाल्युशन नहीं है, बल्कि एक कीय से हैश मान बनाने की तकनीक है। फोल्डिंग में, कीय को समान भागों में विभाजित किया जाता है और फिर एक हैश मान बनाने के लिए एक साथ जोड़ा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कीय "123456789" है, तो इसे दो भागों में विभाजित किया जा सकता है: "12" और "34 56 78 9"। हैश मान बनाने के लिए भागों को एक साथ जोड़ा जाता है: 12 + 34 + 56 + 78 + 9 = 189।

अवधारणा: 

डबल हैशिंग विधि इस विचार पर आधारित है कि कोलिज़ं की स्थिति में हम इनपुट के रूप में कीय मान के साथ एक अन्य हैशिंग फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, यह पता लगाने के लिए कि ओपन एड्रेसिंग स्कीम में डेटा को वास्तव में कहाँ रखा जाना चाहिए।

• इस मामले में हम दो हैशिंग फ़ंक्शंस का उपयोग करते हैं, जैसे कि अंतिम हैशिंग फ़ंक्शन ऐसा दिखता है:H(x, i) = (H1(x) + i*H2(x))%N
• विशिष्ट रूप से H1(x) = x%N के लिए एक अच्छा H2 है H2(x) = P - (x%P), जहां P, N से छोटी एक अभाज्य संख्या है।

Additional Information 

क्वाडैट्रिक प्रोबिंग विधि महान कैशे प्रदर्शन और क्लस्टरिंग की समस्या के बीच में है।
सामान्य विचार समान रहता है, केवल अंतर यह है कि हम रिक्त बकेट को खोजते समय प्रत्येक पुनरावृत्ति पर Q(i) वृद्धि को देखते हैं, जहां Q(i) i की कुछ क्वाडैट्रिक अभिव्यक्ति है। Q की एक साधारण अभिव्यक्ति Q (i) = i^2, H(x, i) = (H (x) + i^2)%N होगी।

फोल्डिंग एक कोलिज़ं रीज़ाल्युशन नहीं है, बल्कि एक कीय से हैश मान बनाने की तकनीक है। फोल्डिंग में, कीय को समान भागों में विभाजित किया जाता है और फिर एक हैश मान बनाने के लिए एक साथ जोड़ा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कीय "123456789" है, तो इसे दो भागों में विभाजित किया जा सकता है: "12" और "34 56 78 9"। हैश मान बनाने के लिए भागों को एक साथ जोड़ा जाता है: 12 + 34 + 56 + 78 + 9 = 189।

संकल्पना:

हैशिंग फलन का उपयोग करके तालिका में प्रमुख मानों को एकसमान रूप से वितरित करने के लिए हैशिंग का उपयोग किया जाता है। रैखिक प्रोबिंग में कुंजी के मानों को स्थान आवंटित करते समय यदि कोई संघट्ट होता है तो हम अगले रिक्त स्थान के लिए रैखिक रूप से प्रोब करते हैं और उसे कुंजी को आवंटित करते हैं।

स्पष्टीकरण:

Hash फलन: h(key) = key mod 7

कुंजी 44, 45, 79, 55, 91, 18, 63 है।

तालिका का आकार = 7( 0 to 6)

चरण1: कुंजी 44 , h(44) = 44 mod 7 = 2,

कुंजी  44 इंडेक्स 2 में जाएगा।

चरण 2: अगला 45, h(45)= 45 mod 7 = 3

45 इंडेक्स 3 में जाएगा।

चरण 3: कुंजी 79, h(79) = 79 mod 7 = 2 (संघट्ट के रुप में,इंडेक्स  2 पर पहले से ही एक कुंजी मान है)।

इसलिए, 79 अगले खाली स्थान के लिए जाएगा, अर्थात् 4

चरण 4: अगली कुंजी 55 है, h(55) = 55 mod 7 = 6,

कुंजी 55 इंडेक्स 6 में जाएगी।

चरण 5: कुंजी 91, h(91) = 91 mod 7 = 0

चरण 6: कुंजी 18, h(18) = 18 mod 7 = 4 (संघट्ट, अगले खाली स्थान पर जाएँ अर्थात् 5)

चरण 7: कुंजी 63, h(63) = 63 mod 7 = 0 (संघट्ट के कारण, यह इंडेक्स 1 में जाएगा)

इस प्रकार, 18 घटक का स्थान 5 है।

डेटा:

स्लॉट की संख्या = 10

घटकों की संख्या = 1000

सूत्र:

\({\rm{Load\;factor}}\left( {\rm{\alpha }} \right) = \frac{{{\rm{number\;of\;elements}}}}{{{\rm{number\;of\;slots}}}}{\rm{\;}}\)

गणना:

\({\rm{Load\;factor}}\left( {\rm{\alpha }} \right) = \frac{{1000}}{{10}} = 100{\rm{\;}}\)

डेटा:

स्लॉट की संख्या = 10

घटकों की संख्या = 1000

सूत्र:

\({\rm{Load\;factor}}\left( {\rm{\alpha }} \right) = \frac{{{\rm{number\;of\;elements}}}}{{{\rm{number\;of\;slots}}}}{\rm{\;}}\)

गणना:

\({\rm{Load\;factor}}\left( {\rm{\alpha }} \right) = \frac{{1000}}{{10}} = 100{\rm{\;}}\)

अवधारणा: 

डबल हैशिंग विधि इस विचार पर आधारित है कि कोलिज़ं की स्थिति में हम इनपुट के रूप में कीय मान के साथ एक अन्य हैशिंग फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, यह पता लगाने के लिए कि ओपन एड्रेसिंग स्कीम में डेटा को वास्तव में कहाँ रखा जाना चाहिए।

• इस मामले में हम दो हैशिंग फ़ंक्शंस का उपयोग करते हैं, जैसे कि अंतिम हैशिंग फ़ंक्शन ऐसा दिखता है:H(x, i) = (H1(x) + i*H2(x))%N
• विशिष्ट रूप से H1(x) = x%N के लिए एक अच्छा H2 है H2(x) = P - (x%P), जहां P, N से छोटी एक अभाज्य संख्या है।

Additional Information 

क्वाडैट्रिक प्रोबिंग विधि महान कैशे प्रदर्शन और क्लस्टरिंग की समस्या के बीच में है।
सामान्य विचार समान रहता है, केवल अंतर यह है कि हम रिक्त बकेट को खोजते समय प्रत्येक पुनरावृत्ति पर Q(i) वृद्धि को देखते हैं, जहां Q(i) i की कुछ क्वाडैट्रिक अभिव्यक्ति है। Q की एक साधारण अभिव्यक्ति Q (i) = i^2, H(x, i) = (H (x) + i^2)%N होगी।

फोल्डिंग एक कोलिज़ं रीज़ाल्युशन नहीं है, बल्कि एक कीय से हैश मान बनाने की तकनीक है। फोल्डिंग में, कीय को समान भागों में विभाजित किया जाता है और फिर एक हैश मान बनाने के लिए एक साथ जोड़ा जाता है। उदाहरण के लिए, यदि कीय "123456789" है, तो इसे दो भागों में विभाजित किया जा सकता है: "12" और "34 56 78 9"। हैश मान बनाने के लिए भागों को एक साथ जोड़ा जाता है: 12 + 34 + 56 + 78 + 9 = 189।

सही उत्तर विकल्प 2 है।

Key Points

हमें दिया गया है:

• हैश तालिका का आकार = 7
• हैश फलन: H(I) = डेटा तत्व मॉड 7

आइए सूत्र H(I) = I मॉड 7 का उपयोग करके सभी तत्वों के लिए हैश मानों की गणना करें:

अब टक्कर की जाँच करें (अर्थात, समान हैश मान):

• 13 → 6 और 27 → 6 → ❗टक्कर
• 17 → 3 और 31 → 3 → ❗टक्कर
• 7 → 0 और 35 → 0 → ❗टक्कर
• 25 → 4 → ✅ कोई टक्कर नहीं (अद्वितीय)

इसलिए सत्य कथन हैं:

• (A) 27 टक्कर पैदा करेगा → ✅
• (B) 25 टक्कर पैदा करेगा → ❌
• (C) 35 टक्कर पैदा करेगा → ✅
• (D) 31 टक्कर पैदा करेगा → ✅

अतः, सही उत्तर है: केवल (A), (C), और (D)

प्रमुख बिंदु

हैश तालिका वस्तुओं का एक संग्रह है जो इस तरह से संग्रहीत किया जाता है कि बाद में उन्हें ढूंढना आसान हो जाता है। हैश तालिका की प्रत्येक स्थिति जिसे अक्सर स्लॉट कहा जाता है, में एक वस्तु हो सकती है और एक पूर्णांक मान द्वारा नामित किया जाता है।

ट्रंकेशन विधि:

हैश तालिका के आकार के आधार पर, ट्रंकेशन विधि दी गई कुंजियों के एक हिस्से को ट्रंकेट कर देती है।

• हैशतालिका आकार चुनें।
• फिर संबंधित दाएं अधिकांश या बाएं-अधिकांश अंकों को छोटा कर दिया जाता है और हैश मान के रूप में उपयोग किया जाता है।

फोल्डिंग विधि:

कुंजी K को भागों की संख्या में विभाजित करें, जैसे K1, K2,.....Kn, फिर भागों को एक साथ जोड़ता है और कैरी को अनदेखा करता है, और इसे हैश मान के रूप में उपयोग करता है।

मॉड्यूलर अंकगणित हैश फ़ंक्शन प्राप्त करने की एक विधि है।

इसलिए सही उत्तर यादृच्छिक परीक्षण(प्रोबिंग) है।

प्रमुख बिंदु

हैश तालिका वस्तुओं का एक संग्रह है जो इस तरह से संग्रहीत किया जाता है कि बाद में उन्हें ढूंढना आसान हो जाता है। हैश तालिका की प्रत्येक स्थिति जिसे अक्सर स्लॉट कहा जाता है, में एक वस्तु हो सकती है और एक पूर्णांक मान द्वारा नामित किया जाता है।

ट्रंकेशन विधि:

हैश तालिका के आकार के आधार पर, ट्रंकेशन विधि दी गई कुंजियों के एक हिस्से को ट्रंकेट कर देती है।

• हैशतालिका आकार चुनें।
• फिर संबंधित दाएं अधिकांश या बाएं-अधिकांश अंकों को छोटा कर दिया जाता है और हैश मान के रूप में उपयोग किया जाता है।

फोल्डिंग विधि:

कुंजी K को भागों की संख्या में विभाजित करें, जैसे K1, K2,.....Kn, फिर भागों को एक साथ जोड़ता है और कैरी को अनदेखा करता है, और इसे हैश मान के रूप में उपयोग करता है।

मॉड्यूलर अंकगणित हैश फ़ंक्शन प्राप्त करने की एक विधि है।

इसलिए सही उत्तर यादृच्छिक परीक्षण(प्रोबिंग) है।

डेटा:

m = हैश टेबल में सम्मिलित की जाने वाली कुंजियों की संख्या

n = हैश टेबल में स्लॉट की संख्या

सूत्र:

लोड फैक्टर, α = m/n

व्याख्या:

इसलिए, यदि लोड फैक्टर कम है, तो खाली स्थान अधिक होगा। इसका अर्थ है कि टकराव की संभावना कम है। इसलिए, खोज समय कम होगा।