ट्री आणि ग्राफमध्ये डेटा संरचना मध्ये फरक. डेटा संरचना मध्ये वृक्ष बनाम ग्राम

डेटा संरचना मध्ये वृक्ष बनाम ग्राफ

असल्याने वृक्ष आणि आलेख हे अ-linear डेटा स्ट्रक्चर आहेत जे कॉम्पलेक्स कॉम्प्यूटर समस्या सोडविण्यासाठी वापरल्या जातात, कारण डेटा स्ट्रक्चरमध्ये वृक्ष आणि ग्राफमधील फरक उपयुक्त आहे. दोन्ही डेटा संरचना गणितीय स्वरूपात डेटा आयटमचे प्रतिनिधित्व करतात. लेखाचा मुख्य उद्देश म्हणजे अनावश्यक डेटा स्ट्रक्चर्सचे महत्त्व ठळक करणे. यात या दोन डेटा स्ट्रक्चर्समध्ये महत्वाचा फरक समाविष्ट असतो.

डेटा संरचना मध्ये वृक्ष काय आहे?

वृक्ष एक नॉन-लिनीयर डेटा स्ट्रक्चर आहे ज्यामध्ये सर्व डेटा आयटम काही क्रमवारी क्रमाने आयोजित केले जातात. ट्री डेटा आयटमचा एक मर्यादित संच परिभाषित करते. प्रत्येक डेटा आयटमला नोड असे म्हटले जाते. एक विशेष पॅरेंट नोड आहे ज्यास रूट नोड देखील म्हणतात. इतर सर्व नोड्स बालक नोड किंवा उप बाल नोड्स आहेत. वृक्ष हे मुख्य उद्दिष्ट आहे विविध डेटा आयटम दरम्यान श्रेणीबद्ध संबंध प्रतिनिधित्व करणे. सामान्य वृक्ष उच्च दिशेने वाढत जाते परंतु डेटा संरचना वृक्ष खाली दिशेने वाढते. वृक्ष सह संलग्न सर्व उप-नोड्स विविध स्तरांमध्ये विभागले गेले आहेत. नॉन-लिनीयर डेटा स्ट्रक्चरचे बायनरी ट्री हे सर्वात सामान्य उदाहरण आहे. बायनरी ट्रीच्या कमाल पदवी दोन आहेत. याचा अर्थ प्रत्येक पालक नोडसह जास्तीत जास्त दोन नोड्स जोडणे शक्य आहे.

डेटा संरचना मध्ये ग्राफ काय आहे?

ग्राफ हे एक लोकप्रिय नॉन-लिनीयर डेटा स्ट्रक्चर आहे जे विविध कॉम्प्यूटर समस्या सोडविण्यासाठी वापरले जाते. ते विविध खेळ आणि कोडीस डिझाइन करण्यासाठी वापरले जातात. आलेखांना कित्येक विभागांमध्ये विभागले जाऊ शकते. हे आहेत:

• दिग्दर्शित आलेख: दिग्दर्शित आलेखामध्ये, प्रत्येक किनाऱ्यांनी क्रमवारी लावलेल्या शिरोबिंदूंवरून परिभाषित केले आहे.

• विना-निर्देशित आलेख: अप्रत्यक्ष आलेखामध्ये, प्रत्येक काठ अनिर्धारित जोडीने परिभाषित केले आहे

• कनेक्ट केलेला आलेख: कनेक्ट केलेल्या मार्गामध्ये, एक प्रत्येक शीर्षस्थानापासून दुसर्या वर्तुळापर्यंतचा मार्ग.

• न कनेक्टेड आलेख: गैर कनेक्टेड आलेखामध्ये, मार्ग कुठल्याही शिरेपासून कोणत्याही इतर शिरेपर्यंत अस्तित्वात नाही.

• भारित आलेख: भारित आलेखावर, काही वजन काठावर जोडलेले असते

• साधा आलेख किंवा मल्टी ग्राफ

डेटा संरचना मध्ये वृक्ष आणि आलेखातील समानता

• झाड आणि ग्राफ दोन्ही गैर-रेखीय डेटा रचना आहे जी जटिल संगणकावर सोडवण्यासाठी वापरले जातात. अडचणी.

• दोन्ही डेटा स्ट्रक्चर पॅरेंट नोड आणि एकाधिक उप-नोड्स वापरतात.

डेटा संरचना मध्ये वृक्ष आणि आलेद यात काय फरक आहे? • वृक्ष ग्राफचा एक विशेष प्रकार म्हणून मानला जातो.याला कमीतकमी जोडलेल्या ग्राफ असेही म्हटले जाते

• प्रत्येक झाड एक आलेख म्हणून मानले जाऊ शकते, परंतु प्रत्येक आलेख एक झाड म्हणून मानले जाऊ शकत नाही.

• आकृत्यांच्या बाबतीत जसे स्व-लूप आणि सर्किट वृक्षांमध्ये उपलब्ध नाहीत

• झाड डिझाइन करण्यासाठी, आपल्याला पॅरेंट नोड आणि विविध उप-नोडस् ची आवश्यकता आहे. ग्राफ डिझाइन करण्यासाठी, आपल्याला शिरोबिंदू आणि किनारी आवश्यक आहेत. काठ शिरोबिंदू एक जोडी आहे.

उपरोक्त चर्चेचे निष्कर्ष काढले की वृक्ष आणि ग्राफ हे सर्वात लोकप्रिय डेटा स्ट्रक्चर आहेत जे विविध जटिल समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी वापरले जातात. ग्राफ हे एक लोकप्रिय डेटा स्ट्रक्चर आहे जे संगणक डिझायनिंग, भौतिक संरचना आणि अभियांत्रिकी विज्ञान मध्ये वापरले जाते. बहुतेक कोडींग ग्राफ डेटा रचना मदतीने डिझाइन केले आहेत. सर्वात कमी अंतर समस्या सर्वात सामान्यतः वापरल्या जाणार्या डेटाची रचना आहे. या समस्येमध्ये, आपल्याला दोन शिरोबिंदूंमधील सर्वात कमी अंतराची गणना करायची आहे.

पुढील वाचन:

आलेख आणि वृक्ष दरम्यान फरक