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डेटा स्ट्रक्चर में E-Tree क्या है एवं इसके क्या उपयोग हैं, What Is E-Tree In Data Structure And What Are Its Uses In Hindi

    डेटा स्ट्रक्चर में E-Tree क्या है एवं इसके क्या उपयोग हैं, What Is E-Tree In Data Structure And What Are Its Uses In Hindi

    कोई कंप्यूटर ट्री का उपयोग डेटा की संरचना को बनाने और प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है जिस तरह से एक घर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है और सभी चीजों को कैसे और कहाँ सेट करना है इसके लिए एक संरचना तैयार की जाती है जैसे कि इस प्रकार के पेड़ का उपयोग किसी भी प्रकार के डेटा की संरचना तैयार करने के लिए किया जाता है। कंप्यूटर।

     

    डेटा संरचना में वृक्ष क्या है डेटा संरचना में वृक्ष क्या है

    डेटा संरचना में पेड़ एक पदानुक्रमित डेटा संरचना है जो किनारों से जुड़े नोड्स का संग्रह है। एक पेड़ में सभी नोड्स किसी वस्तु या डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं और प्रत्येक नोड के डेटा मान में चाइल्ड नोड भी हो सकते हैं और यहाँ तक कि | भी नहीं
    ट्री में मौजूद पहले नोड को रूट कहा जाता है और यदि रूट नोड किसी अन्य नोड से जुड़ा होता है, तो इस रूट को पैरेंट नोड कहा जाता है और इससे जुड़े नोड को चाइल्ड नोड कहा जाता है। इसलिए, सभी नोड्स और किनारों की व्यवस्था एक पेड़ जैसी संरचना बनाती है, जिसका उपयोग किया जा सकता है कंप्यूटर विज्ञान यह आमतौर पर फाइल सिस्टम, डेटाबेस सिस्टम और एल्गोरिदम आदि जैसे क्षेत्रों में किया जाता है। आइए अब नीचे ट्री डेटा स्ट्रक्चर में इस्तेमाल होने वाले मुख्य शब्दों और उनके उपयोग के बारे में समझते हैं।

    डेटा संरचना में वृक्ष की शब्दावली डेटा संरचना में वृक्ष की शब्दावली

    डाटा स्ट्रक्चर में ट्री के साथ निम्नलिखित टर्म्स जुड़े होते हैं, जो इस प्रकार हैं:-
    1. जड़ -यह पेड़ का सबसे ऊपरी बिंदु होता है जिसे जड़ कहा जाता है।
    2. नोड -एक नोड संपूर्ण डेटा संरचना की एक इकाई है, जिसका अर्थ है कि पेड़ में मौजूद सभी तत्वों को नोड कहा जाता है।
    3. पैरेंट नोड -ट्री के डेटा स्ट्रक्चर में पैरेंट नोड का मतलब है जिसमें एक या एक से अधिक चाइल्ड नोड होते हैं। पैरेंट नोड और उसके चाइल्ड नोड के बीच संबंध एक पदानुक्रम या नियंत्रण संबंध का प्रतिनिधित्व करता है। उदाहरण के लिए फाइल सिस्टम में, एक निर्देशिका को मूल नोड के रूप में माना जा सकता है, और इसके भीतर की फाइलें इसके बच्चे के नोड के रूप में।
    4. नोड की डिग्री -एक नोड की डिग्री वह कहलाती है जो सबसे ऊपर का नोड किसी अन्य नोड से जुड़ा होता है अर्थात उस नोड की शाखाओं की कुल संख्या।

    डेटा संरचना में ट्री के प्रकारडेटा संरचना में ट्री के प्रकार

    डाटा स्ट्रक्चर में कई प्रकार के ट्री होते हैं जो इस प्रकार हैं:-

    1. बाइनरी ट्री –

    बाइनरी ट्री एक ट्री डेटा संरचना है जिसमें प्रत्येक नोड में अधिकतम दो बच्चे होते हैं जिन्हें लेफ्ट चाइल्ड और राइट चाइल्ड कहा जाता है जैसा कि नाम से पता चलता है कि बाइनरी का मतलब दो होता है इसलिए प्रत्येक नोड में मान 0, 1 या 2 नोड हो सकते हैं।
    एक बाइनरी ट्री एक प्रकार की गैर-रेखीय डेटा संरचना है जहाँ डेटा को नोड्स में संग्रहीत किया जाता है। बाइनरी ट्री का उपयोग पदानुक्रमित संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है, उदाहरण के लिए फ़ाइल सिस्टम की संरचना या किसी कंपनी का संगठन चार्ट। कंप्यूटर विज्ञान में बाइनरी ट्री का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। इस प्रकार की वृक्ष डेटा संरचना प्रत्येक माता-पिता को अधिकतम दो बच्चे रखने की अनुमति देती है।

    2. बाइनरी सर्च ट्री –

    बाइनरी सर्च ट्री नॉन-लीनियर है और एक नोड कई नोड्स से जुड़ा होता है। यह एक प्रकार के बाइनरी ट्री के समान है जिसमें प्रत्येक नोड का मान उसके बाएं बच्चे से अधिक या उसके बराबर होता है और उसके दाएं बच्चे से कम या उसके बराबर होता है। हो जाता।
    बाइनरी ट्री एक डेटा संरचना है जो कुशल खोज और तत्वों को हटाने की अनुमति देती है। बाइनरी सर्च ट्री कई वैकल्पिक प्रतिबंधों के साथ बाइनरी ट्री एक्सटेंशन के रूप में काम करता है। यह डेटा संरचना में पेड़ के गुणों में से एक है जो द्विआधारी खोज करता है जो खोज कार्यों के लिए पेड़ को सही बनाता है वह यह निर्धारित करने में आपकी सहायता करता है कि दाएं या बाएं उप-वृक्ष पर कोई मान मौजूद है या नहीं। इसलिए, बाइनरी सर्च ट्री को सर्च ट्री के रूप में भी जाना जाता है। और यह सर्च ऑपरेशन के लिए एकदम सही है क्योंकि यह जानने में मदद करता है कि कहां जाना है।
    कंप्यूटर विज्ञान में बाइनरी सर्च ट्री का भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और हैं कलन विधि एल्गोरिदम खोजने और डेटा संरचनाओं जैसे प्राथमिकता कतार और सेट आदि के कार्यान्वयन के लिए एक मौलिक डेटा संरचना है।

    3. AVL ट्री –

    AVL ट्री एक सेल्फ-बैलेंसिंग बाइनरी सर्च ट्री डेटा स्ट्रक्चर है। यह बाइनरी ट्री का एक प्रकार और प्रकार है। इसमें बाइनरी सर्च ट्री और बाइनरी ट्री दोनों के गुण हैं। यह प्रत्येक नोड के बाएँ और दाएँ सबट्री के बीच ऊँचाई में अंतर को अधिकतम 1 होने की अनुमति देता है। ऊँचाई की आवश्यकता से संतुलन की संपत्ति को बनाए रखता है, इसलिए इसे संतुलन कारक के रूप में मापा जाता है।
    AVL ट्री अन्य प्रकार के ट्री डेटा स्ट्रक्चर्स से अलग है क्योंकि यह पहला ट्री था जो गतिशील रूप से संतुलित था। इसका परिणाम ओ (लॉग एन) ऊंचाई में होता है जो कुशल खोज और विलोपन संचालन प्रदान करता है। इसलिए AVL ट्री का व्यापक रूप से कंप्यूटर विज्ञान में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया जाता है, जिसमें फास्ट लुकअप और स्टोरेज के लिए डिक्शनरी डेटा स्ट्रक्चर शामिल हैं।

    4. बी-ट्री –

    बी-ट्री एक स्व-संतुलन ट्री डेटा संरचना है जो बाइनरी सर्च ट्री का एक सामान्यीकृत रूप है। इस ट्री के प्रत्येक नोड में एक से अधिक कुंजी और दो से अधिक चाइल्ड नोड हो सकते हैं। यह उपयोग फ़ाइल सिस्टम या डेटाबेस में बड़ी मात्रा में डेटा स्टोर कर सकता है। स्टोर करने के लिए प्रयोग किया जाता है
    इसलिए बी-ट्री में प्रत्येक नोड में कई कुंजियाँ होने की विशेषता है। बाइनरी ट्री के मामले में, लीफ नोड समान स्तर पर नहीं हो सकते हैं जबकि बी-ट्री के मामले में सभी स्तर समान होने चाहिए। इसलिए इंडेक्स स्ट्रक्चर, पेजिंग एल्गोरिथम को लागू करने के लिए डेटाबेस में बी-ट्री का उपयोग किया जाता है। ऑपरेटिंग सिस्टम और फ़ाइल सिस्टम में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
    बी-ट्री अपने उच्च प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने की क्षमता के लिए जाने जाते हैं, जिससे वे कई डेटा स्टोरेज एप्लिकेशन के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बन जाते हैं। कंप्यूटर विज्ञान में बी-ट्री का भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। जाता है |

    डेटा संरचना में वृक्ष का अनुप्रयोगडेटा संरचना में वृक्ष का अनुप्रयोग

    कंप्यूटर विज्ञान और डेटा संरचनाओं में पेड़ों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है क्योंकि यह डेटा को व्यवस्थित करने, संग्रहीत करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए प्रदान करता है। आइए अब हम डेटा संरचनाओं में पेड़ों के कुछ सामान्य अनुप्रयोगों को समझते हैं: –
    • तत्वों के समूह में तत्व खोजने के लिए बाइनरी ट्री का उपयोग किया जा सकता है।
    • फ़ाइल सिस्टम में मौजूद फ़ाइलों और निर्देशिकाओं को क्रमबद्ध तरीके से व्यवस्थित और संग्रहीत करने के लिए ट्री का उपयोग डेटा संरचना में किया जाता है।
    • ग्राफ एल्गोरिथम की संरचना का प्रतिनिधित्व करने के लिए पेड़ों का उपयोग किया जाता है।
    • अधिकांश लोकप्रिय डेटाबेस बी-ट्री और टी-ट्री का उपयोग अपने डेटा को स्टोर करने के लिए करते हैं।
    • पेड़ों का उपयोग डेटा कम्प्रेशन एल्गोरिदम में किया जाता है, उदाहरण के लिए डेटा को कुशलतापूर्वक एन्कोड करने के लिए हफ़मैन कोडिंग।
    तो ये थे डेटा स्ट्रक्चर में ट्री के कुछ कॉमन एप्लीकेशन इसके अलावा भी कई ऐसे क्षेत्र हैं जहां ट्री का इस्तेमाल डेटा स्ट्रक्चर में समस्याओं को अधिक कुशलता से हल करने के लिए किया जा सकता है।
    ये भी पढ़ें – कंप्यूटर साइंस / कंप्यूटर साइंस क्या है

    डेटा संरचना में ट्री पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नडेटा संरचना में ट्री पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

    Q1। डाटा स्ट्रक्चर में ट्री का क्या उपयोग है?
    उत्तर -डेटा स्ट्रक्चर में ट्री के विभिन्न उपयोग हैं जैसे डेटा को स्टोर करना, डेटा को व्यवस्थित करना, डेटा को पुनः प्राप्त करना और कुशल तरीके से ट्री का उपयोग डेटा स्ट्रक्चर में किया जाता है इसके अलावा यह मुख्य रूप से फाइल सिस्टम, डेटाबेस, ग्राफ एल्गोरिथम, निर्णय लेने की प्रक्रिया आदि में उपयोग किया जाता है।
    Q2। सेल्फ बैलेंसिंग ट्री क्या है?
    उत्तर -सेल्फ-बैलेंसिंग ट्री एक प्रकार की डेटा संरचना है जो नोड्स की स्थिति को समायोजित करके स्वचालित रूप से अपनी ऊंचाई को संतुलित करती है और यह सुनिश्चित करती है कि सम्मिलन और विलोपन के बाद भी पेड़ की ऊंचाई संतुलित है।
    Q3। ट्री और बाइनरी ट्री में क्या अंतर है?
    उत्तर -एक पेड़ एक सामान्य डेटा संरचना है जिसमें प्रत्येक नोड में कई बच्चे हो सकते हैं, दूसरी ओर, एक बाइनरी पेड़ एक विशेष प्रकार का पेड़ होता है जहां प्रत्येक नोड में अधिकतम दो बच्चे हो सकते हैं।

    आपने क्या सीखा आपने क्या सीखा

    इस आर्टिकल में आपने जाना कि डेटा स्ट्रक्चर में ट्री क्या होता है, इसके प्रकार और एप्लीकेशन, इसलिए इस पोस्ट को पढ़ने के बाद आप समझ गए होंगे कि डेटा स्ट्रक्चर में ट्री की क्या भूमिका होती है और डेटा को स्टोर करने के लिए इसका क्या उपयोग होता है। करना, संचालित करना, व्यवस्थित करना, पुनर्प्राप्त करना आदि किया जाता है।

     

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