कंप्यूटर में ALGORITHM क्या हैं ?

 कंप्यूटर में ALGORITHM क्या हैं | 

एल्गोरिथम (Algorithm) एक चरणबद्ध प्रक्रिया है जो किसी समस्या को हल करने या किसी कार्य को पूरा करने के लिए बनाई जाती है। यह गणित, कंप्यूटर विज्ञान, और रोजमर्रा की जिंदगी में उपयोग होने वाला एक मौलिक अवधारणा है।

1. एल्गोरिथम की परिभाषा :-

एल्गोरिथम निर्देशों का एक समूह होता है जो किसी समस्या को सीमित समय और सीमित चरणों में हल करता है। यह इनपुट (Input) लेता है, प्रोसेस करता है, और आउटपुट (Output) देता है।

 2. एल्गोरिथम के मुख्य गुण :-

1. स्पष्टता (Clarity): हर चरण सरल और असंदिग्ध होना चाहिए।

2. निश्चितता (Definiteness): प्रत्येक चरण का केवल एक ही अर्थ हो।

3. इनपुट (Input): शून्य या अधिक इनपुट मान।

4. आउटपुट (Output): कम से कम एक आउटपुट।

5. सीमितता (Finiteness): एल्गोरिथम एक निश्चित समय में समाप्त होना चाहिए।

6. प्रभावशीलता (Effectiveness): हर चरण व्यावहारिक और कुशल हो।

7. सामान्यता (Generality): समान प्रकार की सभी समस्याओं पर लागू हो सके।

 3. एल्गोरिथम की संरचना

·         इनपुट: डेटा या शर्तें।

·         प्रोसेसिंग: गणना, तुलना, या निर्णय लेना।

·         डिसीजन मेकिंग: शर्तों के आधार पर अलगअलग पथ (if else)।

·         रिपीटिशन (लूप): किसी चरण को बारबार दोहराना।

·         आउटपुट: अंतिम परिणाम।

    उदाहरण: दो संख्याओं का योग 

Plaintext

1. START 

2. Num1 और num2 को इनपुट करें 

3. Sum = num1 + num2 

4. Sum प्रिंट करें 

5. END 

 4. एल्गोरिथम के प्रकार

1. ब्रूट फोर्स (Brute Force): सभी संभावित हलों को आजमाना (उदा.: लीनियर सर्च)।

2. रिकर्सिव (Recursive): स्वयं को बारबार कॉल करना (उदा.: फैक्टोरियल निकालना)।

3. डिवाइड एंड कॉन्कर (Divide and Conquer): समस्या को छोटे भागों में बाँटना (उदा.: मर्ज सॉर्ट)।

4. डायनामिक प्रोग्रामिंग (Dynamic Programming): सबप्रॉब्लम्स के हल को स्टोर करना (उदा.: फिबोनैचि)।

5. ग्रीडी (Greedy): हर चरण पर सर्वोत्तम विकल्प चुनना (उदा.: क्रुस्काल एल्गोरिथम)।

6. बैकट्रैकिंग (Backtracking): गलत रास्ते पर जाने पर वापस लौटना (उदा.: Nक्वीन प्रॉब्लम)।

7. रैंडमाइज्ड (Randomized): यादृच्छिकता का उपयोग (उदा.: क्विक सॉर्ट)।

 5. एल्गोरिथम विश्लेषण

·         एल्गोरिथम की दक्षता (Efficiency) को टाइम कॉम्प्लेक्सिटी (समय) और स्पेस कॉम्प्लेक्सिटी (मेमोरी) से मापा जाता है। 

·         बिगO नोटेशन (Bigot Notation): वर्स्टकेस सिनेरियो में परफॉर्मेंस (उदा.: O(n²), O(log n))।

उदाहरण :- 

·         बबल सॉर्ट: O(n²) 

·         बाइनरी सर्च: O(log n) 

6. एल्गोरिथम के अनुप्रयोग

·         कंप्यूटर विज्ञान: डेटा सॉर्टिंग, सर्चिंग, ग्राफ़ प्रॉब्लम्स।

·         गणित: संख्या सिद्धांत, क्रिप्टोग्राफी।

·         आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: मशीन लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क।

·         डेटा साइंस: पैटर्न रिकग्निशन, डेटा माइनिंग।

·         नेटवर्किंग: राउटिंग एल्गोरिदम, डेटा ट्रांसमिशन।

 7. एल्गोरिथम लिखने के चरण

1. समस्या को समझें: इनपुट, आउटपुट, और शर्तें।

2. योजना बनाएँ: फ्लोचार्ट या स्यूडोकोड।

3. डिज़ाइन तकनीक चुनें (जैसे Divide and Conquer)।

4. चरण लिखें: स्पष्ट और संक्षिप्त निर्देश।

5. टेस्ट करें: विभिन्न इनपुट्स पर जाँचें।

6. सुधार करें: कॉम्प्लेक्सिटी कम करें।

 8. प्रसिद्ध एल्गोरिदम

·         सॉर्टिंग: क्विक सॉर्ट, मर्ज सॉर्ट, बबल सॉर्ट।

·         सर्चिंग: बाइनरी सर्च, लीनियर सर्च।

·         ग्राफ़: डिज्क्स्ट्रा (सबसे छोटा रास्ता), BFS/DFS।

·         क्रिप्टोग्राफी: RSA (एन्क्रिप्शन)।

·         मशीन लर्निंग: ग्रेडिएंट डिसेंट, Kमीन्स क्लस्टरिंग।

9. चुनौतियाँ

·         टाइमस्पेस ट्रेडऑफ: गति और मेमोरी के बीच संतुलन।

·         एज केसेस (Edge Cases): अप्रत्याशित इनपुट्स को हैंडल करना।

·         स्केलेबिलिटी: बड़े डेटासेट पर कुशलता।

·         ऑप्टिमाइजेशन: अतिरिक्त चरणों को हटाना।

नोट :-

एल्गोरिदम प्रौद्योगिकी की नींव हैं और समस्याओं को व्यवस्थित तरीके से हल करने में मदद करते हैं। इन्हें सीखने और समझने से न केवल प्रोग्रामिंग, बल्कि तार्किक सोच (Logical Thinking) भी मजबूत होती है।