Data Structures and Algorithms — MCQ Practice

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भाषा / Language:
1018 questions
316
EN + हिं Medium
GB B-tree of order 5: minimum keys in non-root node?
IN क्रम 5 का बी-ट्री: गैर-रूट नोड में न्यूनतम कुंजियाँ?
A
1 1
B
2 2
C
3 3
D
4 4
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) ceil(m/2)-1 = ceil(5/2)-1 = 3-1 = 2 minimum keys.
व्याख्या (हिन्दी) ceil(m/2)-1 = ceil(5/2)-1 = 3-1 = 2 न्यूनतम कुंजियाँ।
317
EN + हिं Medium
GB Minimum degree t=2 B-tree: root has at least?
IN न्यूनतम डिग्री t=2 B-वृक्ष: जड़ में कम से कम?
A
t children टी बच्चे
B
2 children 2 बच्चे
C
No children needed बच्चों की जरूरत नहीं
D
m children एम बच्चे
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) B-tree root has at least 2 children (and minimum 1 key).
व्याख्या (हिन्दी) बी-ट्री रूट में कम से कम 2 बच्चे (और न्यूनतम 1 कुंजी) होते हैं।
318
EN + हिं Hard
GB B+ tree used in databases because?
IN डेटाबेस में B+ ट्री का उपयोग क्यों किया जाता है?
A
It's always binary यह हमेशा द्विआधारी होता है
B
Faster range queries via linked leaves लिंक किए गए पत्तों के माध्यम से तेज़ श्रेणी की क्वेरीज़
C
Less code कम कोड
D
Simpler than binary tree बाइनरी ट्री से भी सरल
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) B+ tree: linked leaf nodes allow efficient sequential/range queries.
व्याख्या (हिन्दी) बी+ ट्री: लिंक्ड लीफ नोड्स कुशल अनुक्रमिक/श्रेणी प्रश्नों की अनुमति देते हैं।
319
EN + हिं Hard
GB Timsort best case time complexity?
IN टिमसॉर्ट सर्वोत्तम मामले में समय जटिलता?
A
O(n log n) ओ(एन लॉग एन)
B
O(n) for already sorted O(n) पहले से ही क्रमबद्ध है
C
O(n²) ओ(एन²)
D
O(1) हे(1)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Timsort best case O(n) for already sorted input.
व्याख्या (हिन्दी) पहले से ही क्रमबद्ध इनपुट के लिए टिमसॉर्ट सबसे अच्छा मामला O(n) है।
320
EN + हिं Medium
GB Stack implementation using linked list advantage?
IN लिंक्ड सूची लाभ का उपयोग करके स्टैक कार्यान्वयन?
A
Fixed maximum size अधिकतम आकार निश्चित
B
Never overflows (unless memory exhausted) कभी भी ओवरफ़्लो नहीं होता (जब तक कि स्मृति समाप्त न हो जाए)
C
Elements at beginning शुरुआत में तत्व
D
Slower than array सरणी से धीमी
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Linked list stack is dynamic — grows until memory exhausted.
व्याख्या (हिन्दी) लिंक्ड सूची स्टैक गतिशील है - मेमोरी समाप्त होने तक बढ़ता है।
321
EN + हिं Medium
GB Catalan number C(n) counts?
IN कैटलन संख्या सी(एन) मायने रखती है?
A
Nodes in BST बीएसटी में नोड्स
B
Distinct BSTs with n keys एन कुंजी के साथ विशिष्ट बीएसटी
C
Graph paths ग्राफ़ पथ
D
Complete graph edges पूर्ण ग्राफ किनारे
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Catalan number = number of structurally distinct BSTs with n keys.
व्याख्या (हिन्दी) कैटलन संख्या = एन कुंजी के साथ संरचनात्मक रूप से अलग बीएसटी की संख्या।
322
EN + हिं Medium
GB Which sorting is best for only 0s, 1s, 2s?
IN केवल 0s, 1s, 2s के लिए कौन सी सॉर्टिंग सर्वोत्तम है?
A
Merge sort मर्ज सॉर्ट
B
Quick sort त्वरित छँटाई
C
Dutch National Flag (3-way partition) डच राष्ट्रीय ध्वज (तीन-तरफा विभाजन)
D
Heap sort ढेर बनाएं और छांटें
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Dutch National Flag sorts 0s/1s/2s in O(n) with single pass.
व्याख्या (हिन्दी) डच राष्ट्रीय ध्वज एकल पास के साथ O(n) में 0s/1s/2s सॉर्ट करता है।
323
EN + हिं Hard
GB Building a heap from n elements time complexity?
IN एन तत्वों समय जटिलता से एक ढेर का निर्माण?
A
O(n log n) ओ(एन लॉग एन)
B
O(n) पर)
C
O(n²) ओ(एन²)
D
O(log n) ओ(लॉग एन)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Heapify from n elements (Floyd's algorithm) = O(n).
व्याख्या (हिन्दी) n तत्वों से ढेर बनाएं (फ्लोयड का एल्गोरिदम) = O(n)।
324
EN + हिं Hard
GB Heap sort total time complexity?
IN हीप सॉर्ट कुल समय जटिलता?
A
O(n) पर)
B
O(n log n) ओ(एन लॉग एन)
C
O(n²) ओ(एन²)
D
O(log n) ओ(लॉग एन)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Heap sort: build heap O(n) + extract n elements O(n log n) = O(n log n).
व्याख्या (हिन्दी) हीप सॉर्ट: हीप ओ(एन) बनाएं + एन तत्व निकालें ओ(एन लॉग एन) = ओ(एन लॉग एन)।
325
EN + हिं Easy
GB What is a sparse graph?
IN विरल ग्राफ क्या है?
A
Few edges relative to vertices शीर्षों के सापेक्ष कुछ किनारे
B
Many edges अनेक किनारे
C
No vertices कोई शीर्ष नहीं
D
Complete graph पूरा ग्राफ
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Sparse graph: E << V². Use adjacency list for sparse graphs.
व्याख्या (हिन्दी) विरल ग्राफ: ई
326
EN + हिं Medium
GB Best sorting for linked list with nearly sorted data?
IN लगभग क्रमबद्ध डेटा के साथ लिंक्ड सूची के लिए सर्वोत्तम छँटाई?
A
Quick sort त्वरित छँटाई
B
Merge sort मर्ज सॉर्ट
C
Insertion sort सम्मिलन प्रकार
D
Heap sort ढेर बनाएं और छांटें
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Insertion sort: efficient for nearly sorted data, works well on linked list.
व्याख्या (हिन्दी) सम्मिलन सॉर्ट: लगभग क्रमबद्ध डेटा के लिए कुशल, लिंक की गई सूची पर अच्छा काम करता है।
327
EN + हिं Medium
GB Maximum height of BST with n nodes?
IN एन नोड्स के साथ बीएसटी की अधिकतम ऊंचाई?
A
log n लॉग एन
B
n-1 (skewed tree) n-1 (तिरछा पेड़)
C
n/2 एन/2
D
sqrt(n) sqrt(एन)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Skewed BST: height = n-1 (all nodes on one side).
व्याख्या (हिन्दी) तिरछा बीएसटी: ऊंचाई = एन-1 (सभी नोड्स एक तरफ)।
328
EN + हिं Hard
GB Quick sort space complexity?
IN त्वरित क्रमबद्ध स्थान जटिलता?
A
O(n) पर)
B
O(1) हे(1)
C
O(log n) average call stack ओ(लॉग एन) औसत कॉल स्टैक
D
O(n²) ओ(एन²)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Quick sort: O(log n) average call stack depth.
व्याख्या (हिन्दी) त्वरित सॉर्ट: ओ (लॉग एन) औसत कॉल स्टैक गहराई।
329
EN + हिं Medium
GB In B-tree, keys within each node stored in?
IN बी-ट्री में, प्रत्येक नोड के भीतर कुंजियाँ किसमें संग्रहीत होती हैं?
A
Descending order अवरोही क्रम
B
Random order अनियमित क्रम
C
Increasing order बढ़ता क्रम
D
Alphabetical only केवल वर्णक्रमानुसार
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) B-tree: keys within each node stored in increasing order.
व्याख्या (हिन्दी) बी-ट्री: प्रत्येक नोड के भीतर कुंजियाँ बढ़ते क्रम में संग्रहीत होती हैं।
330
EN + हिं Medium
GB B-tree maximum height formula for n keys, order t?
IN एन कुंजी के लिए बी-ट्री अधिकतम ऊंचाई सूत्र, ऑर्डर टी?
A
n-1 एन-1
B
log_t((n+1)/2) log_t((n+1)/2)
C
n/2 एन/2
D
log₂(n) लॉग₂(एन)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Max height h >= log_t((n+1)/2).
व्याख्या (हिन्दी) अधिकतम ऊंचाई h >= log_t((n+1)/2).
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