Searching Techniques In Hindi – Linear & Binary Searching In Hindi

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Searching Techniques in hindi

Searching Techniques In Hindi – Linear & Binary Searching In Hindi : – Hello Friends आज के इस आर्टिकल में हम आपको Searching Techniques के बारे में बताने वाले है। जैसा की Searching के नाम से आपको पता चला ही रहा होगा की इसका मतलब है कुछ Search करना या फिर समझ लीजिये कुछ भी “खोजना” हो।

Data Structure में Searching वो एक Process है जिसमे किसी Element को List में Search किया जाता है। तो चलिए अब इसके बारे में विस्तार से जानते है की Searching Techniques क्या होती है ? Searching Techniques In Hindi – Linear & Binary Searching In Hindi

Searching Techniques In Hindi – Types of Searching in Hindi

  • Linear Search
  • Binary Search

Linear Search – Linear Search In Hindi

Linear Search को Sequential Search भी बोला जाता है। इस Searching Technique में जो भी Data Element को हर एक Element के साथ तब तक Compare किया जाता है जब तक Element मिलता नहीं है।

इसके अंदर सबसे पहले दिए गए Element का List के First Element के साथ Comparison होता है , उसके बाद ये देखा जाता है की दोनों Element एक जैसे है या नहीं अगर दोनों Element एक समान है तो वो Index Value को Return करेगा वरना -1 Return करेगा।

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फिर उसके बाद दिए गए उसी Element को List के Second Element के साथ Compare किया जाता है , और अगर दोनों Element Same होते है तो वो Index Value Return करेगा वरना -1 Return करेगा।

ऐसे ही एक एक करके पूरी List को Compare करते है और तब तक List को Compare किया जाता है , जब तक Element मिल नहीं जाता। अगर कभी Element पूरी List को Compare करने के बाद भी नहीं मिलता है तो वो Search को Unsuccessful Show कर देगा।

Searching की ये Technique बहुत ही सरल है लेकिन इसमें थोड़ा सा समय लगता है। इसकी औसत Case Complexity O(n) होती है।

linear search algorithm:-

step1        i=1 {i=0}
step2         if i>n, go to step 7
step3         if A[i]=x, go to step 6
step4         i=i+1
step5         go to step 2
step6         return i
step7         return -1
step8         exit

Binary searchBinary search in Hindi

जैसा की हम आपको ऊपर बता चुके है की Linear Search में थोड़ा ज्यादा समय लगता है। और अगर कभी कोई बड़ा Data Structure आ गया तो उसको Search करने में तो बहुत ही समय लग जायेगा इसलिए Linear Search में जो भी कमी रह गयी थी उसको पूरा करने के लिए Binary Search को लाया गया।

Binary Search Divide & Conquer Theory पर Based है। Binary Search एक Fast Searching Algorithm है और इसकी Time Complexity O(log n) है।

अगर List Sorted Order में नहीं है तो उस Case में Binary Search का Use नहीं किया जा सकता। Binary Search का Use तभी किया जा सकता है जब List Sorted Order में हो।

इस Technique के अंदर जो Element दिए गए है उस Elements की Lists में से Middle Element के साथ Comparison किया जाता है , अगर वो दोनों Same है तो वो Index Value कर देगा।

और अगर वो दोनों Same नहीं होते है तो इस Case में हम ये Check करे है की जो Element दिया गया है वो Middle Element से बड़ा है या फिर छोटा है। अगर वो Element छोटा निकलता है तो हमको फिर से वही Process Repeat करना होगा।

अगर Element बड़ा होता है तो फिर हम List के बड़े Part में उस Process को Repeat करेंगे और तब तक Repeat करेंगे जब तक Element मिल नहीं जाता।

Difference Between Linear and Binary Search In Hindi

Linear SearchBinary Search
Linear Search में Search Operation List के First Element से Start किया जाता है।Binary Search में Search Operation List के Middle Element से Start किया जाता है।
List में एक एक करके हर एक Element को Compare किया जाता है और तब तक Compare करते है जब तक Search key न मिल जाए या Last Element तक चले जाये।List में Middle Element को Compare किया जाता है और हर बार में List को Half कर दिया जाता है , जब तक Search Key न मिल जाए या Low, High से बड़ा न हो जाए।
List का Sorted होना कोई जरुरी नहीं होता है और न ही Middle Element की Direct Accessing जरुरी होती है।List का Sorted होना कोई जरुरी होता है और Middle Element की Direct Accessing भी बहुत जरुरी होती है।
Complexity O(n)Complexity O(log2n)

Conclusion

इस आर्टिकल में हमने आपको Searching Techniques के बारे में बताये। उसके साथ साथ Searching Techniques का Use क्यों किया जाता है? Searching Techniques Types in Hindi उम्मीद है आपको ये आर्टिकल पसंद आया होगा। Searching Techniques से जुड़ा कोई भी सवाल आपके मन में है तो आप हमे Comment करके पूछ सकते है।

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