संकेत एक कुशल एल्गोरिदम तैयार करने के लिए जो निम्न इनपुट लेता है और निम्न आउटपुट को थूकता है।पूर्णांक की 2 क्रमबद्ध सरणी के कुशल क्रमबद्ध कार्टेशियन उत्पाद
इनपुट: पूर्णांकों ए और बी के दो क्रमबद्ध सरणियों, लंबाई एन से प्रत्येक
आउटपुट: एक क्रमबद्ध सरणी सरणियों एक की कार्तीय उत्पाद और बी के होते हैं
For Example:
Input:
A is 1, 3, 5
B is 4, 8, 10
here n is 3.
Output:
4, 8, 10, 12, 20, 24, 30, 40, 50
यहाँ मेरी प्रयास कर रहे हैं इस समस्या को हल करने पर।
1) यह देखते हुए कि आउटपुट एन^2 है, कुशल एल्गोरिदम ओ (एन^2) समय जटिलता से बेहतर नहीं कर सकता है।
2) सबसे पहले मैंने एक सरल लेकिन अक्षम दृष्टिकोण की कोशिश की। ए और बी के कार्टेशियन उत्पाद उत्पन्न करें यह ओ (एन^2) समय जटिलता में किया जा सकता है। हमें स्टोर करने की जरूरत है, इसलिए हम इसे क्रमबद्ध कर सकते हैं। इसलिए ओ (एन^2) अंतरिक्ष जटिलता भी। अब हम एन^2 तत्वों को सॉर्ट करते हैं जिन्हें इनपुट पर कोई धारणा किए बिना ओ (एन^2 लॉग्न) से बेहतर नहीं किया जा सकता है।
अंत में मेरे पास ओ (एन^2 एलोग्न) समय और ओ (एन^2) अंतरिक्ष जटिलता एल्गोरिदम है।
एक बेहतर एल्गोरिदम होना चाहिए क्योंकि मैंने का उपयोग नहीं किया है इनपुट सरणी की प्रकृति को क्रमबद्ध किया है।
लिंक प्रदान करने के लिए धन्यवाद। यह इस तथ्य की पुष्टि करता है कि इस समस्या को O (n^2logn) समय जटिलता से बेहतर हल नहीं किया जा सकता है। किसी भी समस्या के लिए कड़े निचले बाध्यता (संभावित रूप से साबित) करने में सक्षम होने के लिए इसका उपयोगी कौशल। यह स्पष्ट है कि हम आसानी से मेरी समस्या को आपके लिंक बिंदुओं में कम कर सकते हैं लेकिन अंतरिक्ष के संदर्भ में हम कुछ कर सकते हैं। हो सकता है कि मैं कम या कोई समय व्यापार करके अंतरिक्ष का उपयोग किए बिना दूर हो जाऊं। – Srikanth
यदि आप इसे संग्रहीत करने के बजाय मैट्रिक्स जेनरेट कर सकते हैं, तो आप केवल ओ (* एन *) स्पेस का उपयोग करते हैं (आउटपुट के लिए जगह की गणना नहीं करते)। –
क्या आप कृपया विस्तार से बता सकते हैं कि यह कैसे किया जाता है। हम आसानी से एक सरणी पर चल रहे प्रत्येक लूप के लिए कार्टेशियन उत्पाद उत्पन्न कर सकते हैं लेकिन इसे सॉर्ट नहीं किया जाएगा और किसी भी स्थान का उपयोग नहीं किया जाएगा। यदि आउटपुट प्रोग्राम में संग्रहीत नहीं होता है तो हम इसे गिनते नहीं हैं अन्यथा इसे एल्गोरिदमिक स्पेस कॉम्प्लेक्टीटी का हिस्सा माना जाता है। – Srikanth