A complete graph of n vertices has ______ edges.
A
n
B
n(n+1)/2
C
n(n-1)/2
D
n2
উত্তরের বিবরণ
Answer: গ)
n(n−1)/2
Explanation:
0
Updated: 2 days ago
______ replaces the page that has not been used for the longest time:
Created: 2 days ago
A
MRU
B
LRU
C
FIFO
D
LIFO
LRU (Least Recently Used) হলো একটি বহুল ব্যবহৃত page replacement algorithm, যা virtual memory management-এ পেজ স্যাপিংয়ের সময় কোন পেজটি মেমরি থেকে সরাতে হবে তা নির্ধারণ করে।
মূল তথ্যসমূহ:
-
মূল ধারণা: যে পেজটি সবচেয়ে দীর্ঘ সময় ধরে ব্যবহৃত হয়নি, সেটিই ভবিষ্যতেও শিগগিরই ব্যবহৃত হওয়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে কম—এই নীতির ভিত্তিতেই LRU কাজ করে।
-
কার্যপ্রণালি:
-
মেমরিতে প্রতিটি পেজের ব্যবহারের সময় ট্র্যাক করা হয়।
-
যখন নতুন পেজ লোড করার দরকার হয় এবং জায়গা ফুরিয়ে যায়, তখন সবচেয়ে আগে ব্যবহৃত পেজটি (least recently used) মুছে ফেলা হয়।
-
-
ব্যবহারক্ষেত্র: এটি operating system-এর paging mechanism-এ ব্যবহৃত হয়, কারণ এটি বাস্তব ব্যবহারের ধারা (access pattern) অনুযায়ী বেশ কার্যকর।
ভুল বিকল্পসমূহ:
-
ক) MRU (Most Recently Used): সবচেয়ে সম্প্রতি ব্যবহৃত পেজটি মুছে ফেলে; এটি LRU-এর বিপরীত নীতি অনুসরণ করে।
-
গ) FIFO (First In First Out): পেজ ব্যবহারের সময় বিবেচনা না করে, প্রথমে প্রবেশ করা পেজটি মুছে ফেলে।
-
ঘ) LIFO (Last In First Out): সবচেয়ে সম্প্রতি যোগ করা পেজটি মুছে ফেলে; এটি বাস্তব ব্যবস্থায় খুব কম ব্যবহৃত হয়।
অতএব, সবচেয়ে দীর্ঘ সময় ধরে ব্যবহৃত হয়নি এমন পেজ প্রতিস্থাপন করে যে অ্যালগরিদমটি কাজ করে, সেটি হলো খ) LRU (Least Recently Used)।
0
Updated: 2 days ago
A half-adder circuit has:
Created: 2 days ago
A
1 input, 2 outputs
B
2 inputs, 2 outputs
C
2 inputs, 1 output
D
3 inputs, 2 outputs
Answer: খ)
2 inputs, 2 outputs
Explanation:
A half-adder is a combinational circuit that adds two single-bit binary
numbers.
It has:
Inputs: 2 → (A, B)
Outputs: 2 →
SUM = A ⊕ B (XOR gate)
CARRY = A · B (AND gate
0
Updated: 2 days ago
Alpha-Beta pruning can:
Created: 2 days ago
A
Change the final minmax result
B
Only reduces the number of nodes evaluated
C
Increase the depth of the tree
D
Increase the branching factor
Alpha-Beta Pruning হলো Minimax Algorithm-এর একটি অপ্টিমাইজেশন কৌশল, যা গেম ট্রিতে অপ্রয়োজনীয় শাখাগুলো বাদ দিয়ে সিদ্ধান্ত গ্রহণের গতি বাড়ায়। এটি মূলত কম সংখ্যক নোড মূল্যায়ন করে একই ফলাফল পেতে সাহায্য করে।
মূল তথ্যসমূহ:
-
উদ্দেশ্য: গেম ট্রিতে এমন সব শাখা (branches) বাদ দেওয়া, যেগুলো চূড়ান্ত সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে পারে না।
-
ফলাফল: এতে Minimax অ্যালগরিদমকে সব নোড পরীক্ষা করতে হয় না, ফলে সময় কম লাগে এবং কম্পিউটেশন দ্রুত হয়।
-
সঠিকতা বজায় রাখা: Alpha-Beta pruning Minimax-এর চূড়ান্ত ফলাফল পরিবর্তন করে না; এটি কেবল অপ্রয়োজনীয় অংশ বাদ দেয়।
-
Depth ও Branching Factor: এই কৌশল ট্রির গভীরতা (depth) বা branching factor পরিবর্তন করে না—তারা গেম ট্রির বৈশিষ্ট্য হিসেবেই থাকে।
ভুল বিকল্পসমূহ:
-
ক) Final Minimax result পরিবর্তন করে → ভুল; ফলাফল অপরিবর্তিত থাকে।
-
গ) Tree depth বৃদ্ধি করে → ভুল; গভীরতা অপরিবর্তিত থাকে।
-
ঘ) Branching factor বৃদ্ধি করে → ভুল; এটি গেম ট্রির অন্তর্গত বৈশিষ্ট্য, pruning দ্বারা প্রভাবিত হয় না।
অতএব, Alpha-Beta Pruning কেবলমাত্র মূল্যায়িত নোডের সংখ্যা কমায়, তাই সঠিক উত্তর খ) Only reduces the number of nodes evaluated।
0
Updated: 2 days ago
