ट्री (डेटा संरचना): Difference between revisions

Latest revision as of 10:59, 10 March 2023

इस अवर्गीकृत ट्री के गैर-अद्वितीय मान हैं और यह गैर-द्विआधारी है, क्योंकि बच्चों की संख्या एक(जैसे नोड 9) से तीन(नोड 7) तक भिन्न होती है। रुट नोड, शीर्ष पर, कोई जनक नहीं है।

कंप्यूटर विज्ञान में, एक ट्री व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला संक्षेप डेटा प्रकार है जो जुड़े हुए नोड(कंप्यूटर विज्ञान) के एक समूह के साथ पदानुक्रमित ट्री संरचना का प्रतिनिधित्व करता है। ट्री में प्रत्येक नोड को कई बच्चों(ट्री के प्रकार के आधार पर) से जोड़ा जा सकता है, परन्तु 'रुट' नोड को छोड़कर, जिसका कोई जनक नहीं है, को ठीक से एक जनक से जोड़ा जाना चाहिए। इन बाधाओं का तात्पर्य है कि कोई चक्र या लूप नहीं है(कोई भी नोड उसका स्वयं का पूर्वज नहीं हो सकता है), और यह भी कि प्रत्येक बच्चे को अपने स्वयं के उपट्री के रुट नोड के जैसे माना जा सकता है, जिससे पुनरावृत्ति ट्री पथक्रमण के लिए एक उपयोगी तकनीक बन जाती है। रैखिक डेटा संरचनाओं के विपरीत, कई ट्री को एक सीधी रेखा में निकटतम नोड्स के बीच संबंधों द्वारा प्रदर्शित नहीं किया जा सकता है।

द्विआधारी ट्री सामान्यतः उपयोग किया जाने वाला प्रकार है, जो प्रत्येक जनक के लिए अधिकतम दो बच्चों की संख्या को सीमित करता है। जब बच्चों का क्रम निर्दिष्ट किया जाता है, तो यह डेटा संरचना रेखा-चित्र सिद्धांत में एक क्रमिक ट्री से मेल खाती है। अन्य डेटा के लिए मूल्य या सूचक ट्री में प्रत्येक नोड के साथ जुड़ा हो सकता है, या कभी-कभी मात्र 'पत्ती नोड्स' के साथ जुड़ा हो सकता है, जिसमें कोई संतान नहीं है।

संक्षेप डेटा प्रकार को कई विधियों से प्रदर्शित किया जा सकता है, जिसमें जनक की सूची बच्चों के लिए संकेत, जनक के संकेत वाले बच्चों की सूची, या नोड्स की सूची और जनक-बच्चे संबंधों की एक अलग सूची(एक विशिष्ट प्रकार निकटता सूची )सम्मिलित है। अभ्यावेदन भी अधिक जटिल हो सकते हैं, उदाहरण के लिए निष्पादन के लिए डाटाबेस अनुक्रमणिका या पूर्वजों की सूची का उपयोग करना।

कंप्यूटिंग में उपयोग किए जाने वाले ट्री समान हैं परन्तु ट्री(रेखा-चित्र सिद्धांत), ट्री(समूह सिद्धांत), और ट्री(वर्णनात्मक समूह सिद्धांत) के गणितीय निर्माणों से भिन्न हो सकते हैं।

अनुप्रयोग

ट्री का उपयोग सामान्यतः अनुप्रयोगों में पदानुक्रमित डेटा का प्रतिनिधित्व या क्रमभंग करने के लिए किया जाता है जैसे:

फाइल पद्धति के लिए:
- निर्देशिका संरचना का उपयोग उपनिर्देशिकाओं और फ़ाइलों को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है(प्रतीकात्मक लिंक गैर-ट्री रेखा-चित्र बनाते हैं, जैसा कि एक ही फ़ाइल या निर्देशिका के लिए कई दृढ़ लिंक करते हैं)
- स्टोरेज डिवाइस पर डेटा के खंड आवंटित करने और लिंक करने के लिए प्रयुक्त तंत्र
वर्ग पदानुक्रम या वंशानुक्रम ट्री ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग में वर्ग(कंप्यूटर प्रोग्रामिंग) के बीच संबंधों को दर्शाता है; एकाधिक वंशानुक्रम गैर-ट्री रेखांकन उत्पन्न करता है
कंप्यूटर भाषाओं के लिए संक्षेप वाक्य रचना का ट्री
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण:
- पदव्‍याख्‍या ट्री
- एक उत्पादक व्याकरण में मॉडलिंग उच्चारण
- वार्तालाप उत्पन्न करने के लिए संवाद ट्री
एक्सएमएल और एचटीएमएल दस्तावेज़ों के दस्तावेज़ ऑब्जेक्ट मॉडल(डीओएम ट्री)।
परीक्षण ट्री डेटा को एक ट्री से संंग्रहीत करता है जो ट्री पथक्रमण के माध्यम से एक कुशल परीक्षण कलन विधि को संभव बनाता है
- द्विआधारी परीक्षण ट्री एक प्रकार का द्विआधारी ट्री है
डेटा के क्रमबद्ध कलन विधि का प्रतिनिधित्व करना
कंप्यूटर जनित कल्पना:
- स्थान विभाजन, जिसमें द्विआधारी स्थान विभाजन सम्मिलित है
- डिजिटल रचना
भंडारण बार्न्स-हट के ट्री आकाशगंगाओं का अनुकरण करते थे
कार्यान्वयन ढेर(डेटा संरचना)
नीडित समूह
टैक्सोनॉमी(सामान्य)एप्लिकेशन जैसे डेवी दशमलव वर्गीकरण जिसमें बढ़ती विशेषता के अनुभाग हों।
पदानुक्रमित अस्थायी मेमोरी
आनुवंशिक प्रोग्रामिंग
पदानुक्रमित गुच्छन

ट्री का उपयोग विभिन्न गणितीय संरचनाओं का प्रतिनिधित्व और क्रमभंग करने के लिए किया जा सकता है, जैसे:

एकपक्षीय रेखा-चित्र(असतत गणित) के माध्यम से पथ | नोड-और -किनारे का रेखा-चित्र(बहु रेखांकन सहित), कई मार्गों में उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक रेखा-चित्र नोड के लिए ट्री में कई नोड बनाकर
कोई पदानुक्रम(गणित)

ट्री संरचनाओं का उपयोग प्रायः चीजों के बीच संबंधों को प्रतिचित्रित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि:

अवयव और उप-घटक जिन्हें विस्फोट-दृश्य आरेखण में देखा जा सकता है
प्रक्रिया कॉल का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जाता है कि प्रोग्राम में कौन से प्रक्रिया् अन्य प्रक्रिया् को गैर-पुनरावर्ती रूप से कॉल करते हैं
विकास द्वारा प्रजातियों के बीच डीएनए की वंशागति,(लिनक्स वितरण समयरेखा), विभिन्न प्रकार की कारों में डिज़ाइन आदि।
पदानुक्रमित नामस्थानों की विषय सूची

जेएसओएन और वाईएएमएल दस्तावेज़ों को ट्री के रूप में माना जा सकता है, परन्तु सामान्यतः नीडित सूची(संक्षेप डेटा प्रकार) और साहचर्य सरणी द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है।

शब्दावली

एक नोड(कंप्यूटर विज्ञान) एक संरचना है जिसमें डेटा और अन्य नोड्स के संयोजन हो सकते हैं, जिन्हें कभी-कभी किनारे या लिंक कहा जाता है। एक ट्री में प्रत्येक नोड में शून्य या अधिक बच्चे के नोड होते हैं, जो ट्री में इसके नीचे होते हैं(अभिसमय के अनुसार, ट्री को 'अवरोही' नीचे की ओर जाते हुए खींचा जाता है)। एक नोड जिसमें एक बच्चा होता है उसे बच्चे का रुट नोड(या सुपीरियर(पदानुक्रम)) कहा जाता है। शीर्षतम रुट नोड को छोड़कर, जिसमें कोई नहीं है, सभी नोड्स में निश्चित एक जनक है। नोड में कई पूर्वज नोड हो सकते हैं, जैसे कि जनक के जनक। एक ही जनक वाले सन्तान नोड समाभासी नोड होते हैं। सामान्यतः समाभासी का एक क्रम होता है, जिसमें प्रथम पारंपरिक रूप से बाईं ओर खींचा जाता है। कुछ परिभाषाएँ एक ट्री को कोई नोड नहीं होने देती हैं, जिस स्थिति में इसे रिक्त कहा जाता है।

एक आंतरिक नोड(जिसे एक आंतरिक नोड के रूप में भी जाना जाता है, लघु या ब्रांच नोड के लिए इनोड) एक ट्री का कोई भी नोड होता है जिसमें बच्चे के नोड होते हैं। इसी ट्री, एक बाह्य नोड(जिसे बाह्य नोड, पत्ती नोड या आवधिक नोड के रूप में भी जाना जाता है) कोई भी नोड होता है जिसमें सन्तान नोड नहीं होता है।

एक नोड की ऊंचाई उस नोड से एक पत्ती के सबसे लंबे नीचे की ओर जाने वाले पथ की लंबाई है। रुट की ऊंचाई ही ट्री की ऊंचाई होती है। एक नोड की गहराई इसके रुट के पथ की लंबाई है(अर्थात, इसका 'रुट पथ')। शून्य-आधारित गणना का उपयोग करते समय, रुट नोड की गहराई शून्य होती है, पत्ती नोड्स की ऊंचाई शून्य होती है, और मात्र एक नोड वाले ट्री(इसलिए रुट और पत्ती दोनों) की गहराई और ऊंचाई शून्य होती है। परंपरागत रूप से, एक रिक्त ट्री(बिना नोड्स वाला ट्री, यदि इसकी अनुमति है) की ऊंचाई -1 है।

प्रत्येक गैर-रुट नोड को अपने स्वयं के उपट्री के रुट नोड के रूप में माना जा सकता है, जिसमें वह नोड और उसके सभी वंशज सम्मिलित हैं।^{[lower-alpha 1]}^[1]

ट्री के साथ प्रयुक्त अन्य शब्द:

निकटवर्ती: माता-पिता या बच्चा।
पूर्वज: बच्चे से माता-पिता के लिए बार-बार आगे बढ़ने से पहुंचने योग्य नोड।
वंशज: माता-पिता से बच्चे के लिए बार-बार आगे बढ़ने पर एक नोड। 'उपबच्चे ' के रूप में भी जाना जाता है।
परिमाण: किसी दिए गए नोड के लिए, उसके बच्चों की संख्या। एक पत्ते की आवश्यक रूप से परिमाण शून्य होता है।
ट्री का परिमाण: ट्री का परिमाण ट्री में नोड का अधिकतम परिमाण है।
दूरी: दो नोड्स के बीच सबसे छोटे पथ के किनारों की संख्या।
स्तर: एक नोड का स्तर इसके साथ किनारों की संख्या है इसके और रुट नोड के बीच अद्वितीय पथ।^[2]
Width: एक स्तर में नोड्स की संख्या।
चौड़ाई: पत्तों की संख्या।
वन: एक या एक से अधिक असंबद्ध ट्री का समूह।
क्रमित ट्री: एक रुट वाला ट्री जिसमें प्रत्येक शीर्ष के बच्चों के लिए एक क्रम निर्दिष्ट किया गया है। कंप्यूटर प्रोग्रामिंग की कला पुस्तक उन्मुखी ट्री शब्द का प्रयोग करती है।^[3]
एक ट्री का आकार: ट्री में नोड्स की संख्या।

ट्री और गैर-ट्री के उदाहरण

ट्री नहीं: दो गैर-संयुक्त भाग, A→B and C→D→E. एक से अधिक जड़े होती है।

ट्री नहीं: अप्रत्यक्ष चक्र 1-2-4-3. 4 में एक से अधिक पैरेंट (भीतर का किनारा) हैं।

ट्री नहीं: चक्र B→C→E→D→B. B के एक से अधिक माता पिता(भीतर का किनारा) हैं।

ट्री नहीं: चक्र A→A. A रुट है परन्तु इसके एक माता पिता भी है।

प्रत्येक रैखिक सूची तुच्छ रूप से एक ट्री है

सामान्य संचालन

सभी वस्तुओं की गणना करना
ट्री के एक खंड की गणना
किसी वस्तु की परीक्षण करना
ट्री पर एक निश्चित स्थान पर एक नवीन वस्तु जोड़ना
किसी वस्तु को हटाना
प्रूनिंग(कलन विधि): ट्री के पूरे खंड को हटाना
रेखा-चित्र्टिंग(कलन विधि): ट्री में एक पूरा खंड जोड़ना
किसी भी नोड के लिए रुट ढूँढना
दो नोड्स के सबसे कम सामान्य पूर्वज का पता लगाना

पथक्रमण और परीक्षण की विधियां

जनक और बच्चों के बीच संबंधों के माध्यम से एक ट्री की वस्तुओं के माध्यम से कदम रखना, ट्री पर चलना कहलाता है, और क्रिया ट्री का चलना है। जब कोई सूचक किसी विशेष नोड पर आता है, तो प्रायः एक संचालन किया जा सकता है। एक क़दम जिसमें प्रत्येक जनक नोड को उसके बच्चों से पूर्व पार किया जाता है, उसे पूर्व-क्रम क़दम कहा जाता है; एक क़दम जिसमें बच्चों को उनके संबंधित जनक से पूर्व पार किया जाता है, क्रमोत्तर क़दम कहा जाता है; एक क़दम जिसमें एक नोड का बायाँ उपट्री, फिर नोड स्वयं, और अंत में इसका दाहिना उपट्री पार किया जाता है, इन-क्रम पथक्रमण कहलाता है।(यह अंतिम परिदृश्य, ठीक दो उपट्री, एक बायाँ उपट्री और एक दाहिना उपट्री का उल्लेख करते हुए, विशेष रूप से एक द्विआधारी ट्री मानता है।) एक स्तर-क्रम क़दम प्रभावी रूप से एक ट्री की संपूर्णता पर चौड़ाई-प्रथम परीक्षण करता है; नोड्स को स्तर से पार किया जाता है, जहां पूर्व रुट नोड का भ्रमण किया जाता है, उसके बाद उसके प्रत्यक्ष बच्चे नोड्स और उनके भाई बहनों के बाद, उसके पोते नोड्स और उनके भाई बहनों आदि के बाद, जब तक ट्री में सभी नोड्स का पता नहीं लगाया जाता है।

प्रतिनिधित्व

ट्री का प्रतिनिधित्व करने के कई अलग-अलग विधियां हैं। कार्यरत मेमोरी में, नोड्स सामान्यतः गतिशील मेमोरी आवंटन रिकॉर्ड होते हैं, जो उनके बच्चों, उनके जनक या दोनों के साथ-साथ किसी भी संबंधित डेटा के लिए होते हैं। यदि एक निश्चित आकार का है, तो नोड्स को एक सूची में संग्रहित किया जा सकता है। नोड्स और नोड्स के बीच संबंधों को एक अलग विशेष प्रकार की आसन्न सूची में संग्रहीत किया जा सकता है। संबंधपरक डेटाबेस में, नोड्स को सामान्यतः तालिका पंक्तियों के रूप में दर्शाया जाता है, अनुक्रमित पंक्ति आईडी के साथ जनक और बच्चों के बीच संकेत की सुविधा होती है।

नोड्स को एक सरणी डेटा संरचना में वस्तु के रूप में भी संग्रहीत किया जा सकता है, उनके बीच संबंधों को सरणी में उनकी स्थिति द्वारा निर्धारित किया जाता है(जैसा कि द्विआधारी ढेर में)।

एक द्विआधारी ट्री को सूचियों की एक सूची के रूप में लागू किया जा सकता है: एक सूची का प्रमुख(पूर्व पद का मान) बायां बच्चा(उपट्री) है, जबकि पुच्छ(दूसरी और बाद की पदों की सूची) दाहिना बच्चा है( उपट्री)। इसे मूल्यों की अनुमति देने के लिए संशोधित किया जा सकता है, जैसा कि संसाधन एस-अभिव्यक्ति में है, जहां सिर(पूर्व पद का मान) नोड का मान है, पुच्छ का सिर(दूसरे पद का मान) बायां बच्चा है, और पुच्छ की पुच्छ(तीसरी और बाद की पदों की सूची) दाहिना बच्चा है।

क्रमिक ट्री को स्वाभाविक रूप से परिमित अनुक्रमों द्वारा कोडित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए प्राकृतिक संख्याओं के साथ।^[4]

प्रकार सिद्धांत

संक्षेप डेटा प्रकार के रूप में, संक्षेप ट्री प्रकार $T$ किसी प्रकार के मूल्यों के साथ $E$ संक्षेप वन प्रकार का उपयोग करके परिभाषित किया गया है $F$ (ट्री की सूची), कार्यों द्वारा:

मूल्य:

T

→

E

बच्चे:

T

→

F

शून्य:() →

F

नोड:

E

×

F

→

T

सिद्धांतों के साथ:

मान(नोड(

e

,

f

)) =

e

बच्चे(नोड(

e

,

f

)) =

f

प्रकार के सिद्धांत के संदर्भ में, एक ट्री एक पुनरावर्ती डेटा प्रकार है जिसे निर्माणकर्ताओं द्वारा परिभाषित किया गया है $nil$ (रिक्त जंगल) और $node$ (दिए गए मूल्य और बच्चों के साथ मूल नोड वाला ट्री)।

गणितीय शब्दावली

एक संक्षेप के रूप में देखा जाए तो एक ट्री डेटा संरचना एक क्रम किया हुआ ट्री है, सामान्यतः प्रत्येक नोड से जुड़े मूल्यों के साथ। निश्चित रूप से, यह है(यदि गैर-रिक्त होना आवश्यक है):

रुट दिशा से दूर एक रुट वाला ट्री(एक अधिक संकीर्ण शब्द एक आर्बोरेसेंस(रेखा-चित्र सिद्धांत) है), जिसका अर्थ है:
- एक निर्देशित रेखा-चित्र,
- जिसका अंतर्निहित अप्रत्यक्ष रेखा-चित्र एक ट्री(रेखा-चित्र सिद्धांत) है(कोई भी दो कोने निश्चित एक साधारण पथ से जुड़े हुए हैं),
- एक विशिष्ट रुट के साथ(एक शीर्ष को रुट के रूप में नामित किया गया है),
- जो किनारों पर दिशा निर्धारित करता है(तीर रुट से दूर इंगित करता है; एक किनारे दिया गया है, जिस नोड से किनारे को इंगित करता है उसे जनक कहा जाता है और किनारे को इंगित करने वाले नोड को बच्चे कहा जाता है), साथ में:
किसी दिए गए नोड के सन्तान नोड्स पर क्रमण, और
प्रत्येक नोड पर एक मान(कुछ डेटा प्रकार का)।

प्रायः ट्री में एक निश्चित(अधिक ठीक से, परिबद्ध) ब्रांचिंग में कारक (बाह्य परिमाण) होता है, विशेष रूप से सदैव दो सन्तान नोड्स होते हैं(संभवतः रिक्त, इसलिए अधिकतम दो गैर-रिक्त सन्तान नोड्स), इसलिए एक द्विआधारी ट्री।

रिक्त ट्री की अनुमति से कुछ परिभाषाएँ सरल हो जाती हैं, कुछ अधिक जटिल: एक रुट वाला ट्री गैर-रिक्त होना चाहिए, इसलिए यदि रिक्त ट्री को उपरोक्त परिभाषा की अनुमति दी जाती है, तो इसके अतिरिक्त एक रिक्त ट्री या एक रुट वाला ट्री बन जाता है ...। दूसरी ओर, रिक्त ट्री निश्चित ब्रांच कारक को परिभाषित करना आसान बनाते हैं: रिक्त ट्री की अनुमति के साथ, एक द्विआधारी ट्री एक ऐसा ट्री होता है, जिसमें हर नोड में दो बच्चे होते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक ट्री(संभवतः रिक्त) होता है। ट्री पर संचालन के पूर्ण समूह में विशाख संचालन सम्मिलित होना चाहिए।^{[clarification needed]}

यह भी देखें

ट्री संरचना(सामान्य)
: श्रेणी: ट्री(डेटा संरचनाएं)( अभिकलनात्मक ट्री की सूची प्रकार)

↑ This is different from the formal definition of subtree used in graph theory, which is a subgraph that forms a tree – it need not include all descendants. For example, the root node by itself is a subtree in the graph theory sense, but not in the data structure sense (unless there are no descendants).

संदर्भ

↑ Weisstein, Eric W. "Subtree". MathWorld.
↑ Susanna S. Epp (Aug 2010). Discrete Mathematics with Applications. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694. ISBN 978-0-495-39132-6.
↑ Donald Knuth (1997). "Section 2.3.4.2: Oriented trees". The Art of Computer Programming. Vol. 1: Fundamental Algorithms (Third ed.). Addison-Wesley. p. 373.
↑ L. Afanasiev; P. Blackburn; I. Dimitriou; B. Gaiffe; E. Goris; M. Marx; M. de Rijke (2005). "PDL for ordered trees" (PDF). Journal of Applied Non-Classical Logics. 15 (2): 115–135. doi:10.3166/jancl.15.115-135. S2CID 1979330.

अग्रिम पठन

Donald Knuth. The Art of Computer Programming: Fundamental Algorithms, Third Edition. Addison-Wesley, 1997. ISBN 0-201-89683-4 . Section 2.3: Trees, pp. 308–423.
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. ISBN 0-262-03293-7. Section 10.4: Representing rooted trees, pp. 214–217. Chapters 12–14(Binary Search Trees, Red–Black Trees, Augmenting Data Structures), pp. 253–320.

बाह्य संबंध

Data Trees as a Means of Presenting Complex Data Analysis by Sally Knipe on August 8, 2013
Description from the Dictionary of Algorithms and Data Structures
CRAN package data.tree – implementation of a tree data structure in the R programming language
WormWeb.org: Interactive Visualization of the C. elegans Cell Tree – Visualize the entire cell lineage tree of the nematode C. elegans(javascript)
Binary Trees by L. Allison

[1] This is different from the formal definition of subtree used in graph theory, which is a subgraph that forms a tree – it need not include all descendants. For example, the root node by itself is a subtree in the graph theory sense, but not in the data structure sense (unless there are no descendants).

[2] Weisstein, Eric W. "Subtree". MathWorld.

[3] Susanna S. Epp (Aug 2010). Discrete Mathematics with Applications. Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Publishing Co. p. 694. ISBN 978-0-495-39132-6.

[TAoCP_oriented_trees-4] Donald Knuth (1997). "Section 2.3.4.2: Oriented trees". The Art of Computer Programming. Vol. 1: Fundamental Algorithms (Third ed.). Addison-Wesley. p. 373.

[Afanasiev2005-5] L. Afanasiev; P. Blackburn; I. Dimitriou; B. Gaiffe; E. Goris; M. Marx; M. de Rijke (2005). "PDL for ordered trees" (PDF). Journal of Applied Non-Classical Logics. 15 (2): 115–135. doi:10.3166/jancl.15.115-135. S2CID 1979330.

[lower-alpha 1]

[1]

[2]

[3]

[4]

@@ Line 1: / Line 1: @@
 {{Short description|Abstract data type simulating a hierarchical tree structure and represented as a set of linked nodes}}
-{{Distinguish|text=[[Trie]], a specific type of tree data structure}}
+[[File:Tree (computer science).svg|right|thumb|इस अवर्गीकृत ट्री के गैर-अद्वितीय मान हैं और यह गैर-द्विआधारी है, क्योंकि बच्चों की संख्या एक(जैसे नोड 9) से तीन(नोड 7) तक भिन्न होती है। रुट नोड, शीर्ष पर, कोई जनक नहीं है।]][[कंप्यूटर विज्ञान]] में, एक ट्री व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला संक्षेप डेटा प्रकार है जो जुड़े हुए [[नोड (कंप्यूटर विज्ञान)|नोड(कंप्यूटर विज्ञान)]] के एक समूह के साथ पदानुक्रमित ट्री संरचना का प्रतिनिधित्व करता है। ट्री में प्रत्येक नोड को कई बच्चों(ट्री के प्रकार के आधार पर) से जोड़ा जा सकता है, परन्तु 'रुट' नोड को छोड़कर, जिसका कोई जनक नहीं है, को ठीक से एक जनक से जोड़ा जाना चाहिए। इन बाधाओं का तात्पर्य है कि कोई चक्र या लूप नहीं है(कोई भी नोड उसका स्वयं का पूर्वज नहीं हो सकता है), और यह भी कि प्रत्येक बच्चे को अपने स्वयं के उपट्री के रुट नोड के जैसे माना जा सकता है, जिससे पुनरावृत्ति [[ट्री ट्रैवर्सल|ट्री पथक्रमण]] के लिए एक उपयोगी तकनीक बन जाती है। [[रैखिक डेटा संरचना|रैखिक डेटा संरचनाओं]] के विपरीत, कई ट्री को एक सीधी रेखा में निकटतम नोड्स के बीच संबंधों द्वारा प्रदर्शित नहीं किया जा सकता है।
-[[File:Tree (computer science).svg|right|thumb|इस अवर्गीकृत पेड़ के गैर-अद्वितीय मान हैं और यह गैर-द्विआधारी है, क्योंकि बच्चों की संख्या एक (जैसे नोड 9) से तीन (नोड 7) तक भिन्न होती है। रूट नोड, शीर्ष पर, कोई पैरेंट नहीं है।]][[कंप्यूटर विज्ञान]] में, एक पेड़ एक व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला अमूर्त डेटा प्रकार है जो जुड़े हुए [[नोड (कंप्यूटर विज्ञान)]] के एक सेट के साथ एक पदानुक्रमित पेड़ संरचना का प्रतिनिधित्व करता है। पेड़ में प्रत्येक नोड को कई बच्चों (पेड़ के प्रकार के आधार पर) से जोड़ा जा सकता है, लेकिन 'रूट' नोड को छोड़कर, जिसका कोई माता-पिता नहीं है, को ठीक से एक माता-पिता से जोड़ा जाना चाहिए। इन बाधाओं का मतलब है कि कोई चक्र या लूप नहीं है (कोई भी नोड उसका स्वयं का पूर्वज नहीं हो सकता है), और यह भी कि प्रत्येक बच्चे को अपने स्वयं के सबट्री के रूट नोड की तरह माना जा सकता है, जिससे पुनरावृत्ति [[ट्री ट्रैवर्सल]] के लिए एक उपयोगी तकनीक बन जाती है। [[रैखिक डेटा संरचना]]ओं के विपरीत, कई पेड़ों को एक सीधी रेखा में पड़ोसी नोड्स के बीच संबंधों द्वारा प्रदर्शित नहीं किया जा सकता है।
-[[बाइनरी ट्री]] आमतौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला प्रकार है, जो प्रत्येक माता-पिता के लिए अधिकतम दो बच्चों की संख्या को सीमित करता है। जब बच्चों का क्रम निर्दिष्ट किया जाता है, तो यह डेटा संरचना [[ग्राफ सिद्धांत]] में एक आदेशित पेड़ से मेल खाती है। अन्य डेटा के लिए एक मूल्य या सूचक पेड़ में प्रत्येक नोड के साथ जुड़ा हो सकता है, या कभी-कभी केवल 'पत्ती नोड्स' के साथ जुड़ा हो सकता है, जिसमें कोई संतान नहीं है।
+[[बाइनरी ट्री|द्विआधारी]] ट्री सामान्यतः उपयोग किया जाने वाला प्रकार है, जो प्रत्येक जनक के लिए अधिकतम दो बच्चों की संख्या को सीमित करता है। जब बच्चों का क्रम निर्दिष्ट किया जाता है, तो यह डेटा संरचना [[ग्राफ सिद्धांत|रेखा-चित्र सिद्धांत]] में एक क्रमिक ट्री से मेल खाती है। अन्य डेटा के लिए मूल्य या सूचक ट्री में प्रत्येक नोड के साथ जुड़ा हो सकता है, या कभी-कभी मात्र 'पत्ती नोड्स' के साथ जुड़ा हो सकता है, जिसमें कोई संतान नहीं है।
-[[सार डेटा प्रकार]] को कई तरीकों से प्रदर्शित किया जा सकता है, जिसमें माता-पिता की सूची बच्चों के लिए पॉइंटर्स, माता-पिता के पॉइंटर्स वाले बच्चों की सूची, या नोड्स की सूची और माता-पिता-बाल संबंधों की एक अलग सूची (एक विशिष्ट प्रकार) शामिल है। [[निकटता सूची]] की)। प्रतिनिधित्व भी अधिक जटिल हो सकते हैं, उदाहरण के लिए प्रदर्शन के लिए [[डाटाबेस इंडेक्स]] या पूर्वजों की सूची का उपयोग करना।
+[[सार डेटा प्रकार|संक्षेप डेटा प्रकार]] को कई विधियों से प्रदर्शित किया जा सकता है, जिसमें जनक की सूची बच्चों के लिए संकेत, जनक के संकेत वाले बच्चों की सूची, या नोड्स की सूची और जनक-बच्चे संबंधों की एक अलग सूची(एक विशिष्ट प्रकार [[निकटता सूची]] )सम्मिलित है। अभ्यावेदन भी अधिक जटिल हो सकते हैं, उदाहरण के लिए निष्पादन के लिए [[डाटाबेस इंडेक्स|डाटाबेस अनुक्रमणिका]] या पूर्वजों की सूची का उपयोग करना।
-कंप्यूटिंग में उपयोग किए जाने वाले पेड़ समान हैं लेकिन पेड़ (ग्राफ सिद्धांत), [[पेड़ (सेट सिद्धांत)]], और पेड़ (वर्णनात्मक सेट सिद्धांत) के गणितीय निर्माणों से भिन्न हो सकते हैं।
+कंप्यूटिंग में उपयोग किए जाने वाले ट्री समान हैं परन्तु ट्री(रेखा-चित्र सिद्धांत), [[पेड़ (सेट सिद्धांत)|ट्री(समूह सिद्धांत)]], और ट्री(वर्णनात्मक समूह सिद्धांत) के गणितीय निर्माणों से भिन्न हो सकते हैं।
 == अनुप्रयोग ==
-पेड़ों का उपयोग आमतौर पर अनुप्रयोगों में पदानुक्रमित डेटा का प्रतिनिधित्व या हेरफेर करने के लिए किया जाता है जैसे:
+ट्री का उपयोग सामान्यतः अनुप्रयोगों में पदानुक्रमित डेटा का प्रतिनिधित्व या क्रमभंग करने के लिए किया जाता है जैसे:
-* [[फाइल सिस्टम]] के लिए:
+* [[फाइल सिस्टम|फाइल पद्धति]] के लिए:
-** [[निर्देशिका संरचना]] का उपयोग उपनिर्देशिकाओं और फ़ाइलों को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है ([[प्रतीकात्मक लिंक]] गैर-ट्री ग्राफ़ बनाते हैं, जैसा कि एक ही फ़ाइल या निर्देशिका के लिए कई [[कड़ी कड़ी]] करते हैं)
+** [[निर्देशिका संरचना]] का उपयोग उपनिर्देशिकाओं और फ़ाइलों को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है([[प्रतीकात्मक लिंक]] गैर-ट्री रेखा-[[ग्राफ (असतत गणित)|चित्र]] बनाते हैं, जैसा कि एक ही फ़ाइल या निर्देशिका के लिए कई [[कड़ी कड़ी|दृढ़ लिंक]] करते हैं)
-** स्टोरेज डिवाइस पर डेटा के ब्लॉक आवंटित करने और लिंक करने के लिए प्रयुक्त तंत्र
+** स्टोरेज डिवाइस पर डेटा के खंड आवंटित करने और लिंक करने के लिए प्रयुक्त तंत्र
-* क्लास पदानुक्रम या इनहेरिटेंस ट्री [[ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग]] में [[वर्ग (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग)]] के बीच संबंधों को दर्शाता है; [[एकाधिक वंशानुक्रम]] गैर-वृक्ष रेखांकन उत्पन्न करता है
+* वर्ग पदानुक्रम या वंशानुक्रम ट्री [[ऑब्जेक्ट ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग]] में [[वर्ग (कंप्यूटर प्रोग्रामिंग)|वर्ग(कंप्यूटर प्रोग्रामिंग)]] के बीच संबंधों को दर्शाता है; [[एकाधिक वंशानुक्रम]] गैर-ट्री रेखांकन उत्पन्न करता है
-* कंप्यूटर भाषाओं के लिए [[सार वाक्य रचना का पेड़]]
+* कंप्यूटर भाषाओं के लिए [[सार वाक्य रचना का पेड़|संक्षेप वाक्य रचना का ट्री]]
 * [[प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण]]:
-** [[पार्स पेड़]]
+** [[पार्स पेड़|पदव्‍याख्‍या ट्री]]
 ** एक [[उत्पादक व्याकरण]] में मॉडलिंग उच्चारण
-** वार्तालाप उत्पन्न करने के लिए [[संवाद वृक्ष]]
+** वार्तालाप उत्पन्न करने के लिए [[संवाद वृक्ष|संवाद ट्री]]
-* [[XML]] और [[HTML]] दस्तावेज़ों के दस्तावेज़ ऑब्जेक्ट मॉडल (DOM ट्री)।
+* [[XML|एक्सएमएल]] और [[HTML|एचटीएमएल]] दस्तावेज़ों के दस्तावेज़ ऑब्जेक्ट मॉडल(डीओएम ट्री)।
-* [[खोज पेड़]] डेटा को एक तरह से स्टोर करता है जो ट्री ट्रैवर्सल के माध्यम से एक कुशल [[खोज एल्गोरिदम]] को संभव बनाता है
+* [[खोज पेड़|परीक्षण]] ट्री डेटा को एक ट्री से संंग्रहीत करता है जो ट्री पथक्रमण के माध्यम से एक कुशल [[खोज एल्गोरिदम|परीक्षण कलन विधि]] को संभव बनाता है
-** [[बाइनरी सर्च ट्री]] एक प्रकार का बाइनरी ट्री है
+** [[बाइनरी सर्च ट्री|द्विआधारी परीक्षण]] ट्री एक प्रकार का द्विआधारी ट्री है
-* डेटा के [[छँटाई एल्गोरिथ्म]] का प्रतिनिधित्व करना
+* डेटा के [[छँटाई एल्गोरिथ्म|क्रमबद्ध कलन विधि]] का प्रतिनिधित्व करना
 * [[कंप्यूटर जनित कल्पना]]:
-** स्पेस पार्टीशनिंग # डेटा स्ट्रक्चर्स, जिसमें [[बाइनरी स्पेस विभाजन]] शामिल है
+** स्थान विभाजन, जिसमें [[बाइनरी स्पेस विभाजन|द्विआधारी स्थान विभाजन]] सम्मिलित है
 ** [[डिजिटल रचना]]
-* बार्न्स-हट सिमुलेशन का भंडारण | बार्न्स-हट के पेड़ आकाशगंगाओं का अनुकरण करते थे
+* भंडारण बार्न्स-हट के ट्री आकाशगंगाओं का अनुकरण करते थे
-* कार्यान्वयन हीप (डेटा संरचना)
+* कार्यान्वयन ढेर(डेटा संरचना)
-* [[नेस्टेड सेट]]
+* [[नेस्टेड सेट|नीडित समूह]]
-* टैक्सोनॉमी (सामान्य)#एप्लिकेशन जैसे [[डेवी दशमलव वर्गीकरण]] जिसमें बढ़ते स्पेसिफिकेशंस के सेक्शन हों।
+* टैक्सोनॉमी(सामान्य)एप्लिकेशन जैसे [[डेवी दशमलव वर्गीकरण]] जिसमें बढ़ती विशेषता के अनुभाग हों।
-* पदानुक्रमित लौकिक स्मृति
+* पदानुक्रमित अस्थायी मेमोरी
 * [[आनुवंशिक प्रोग्रामिंग]]
-* [[पदानुक्रमित क्लस्टरिंग]]
+* [[पदानुक्रमित क्लस्टरिंग|पदानुक्रमित गुच्छन]]
-पेड़ों का उपयोग विभिन्न गणितीय संरचनाओं का प्रतिनिधित्व और हेरफेर करने के लिए किया जा सकता है, जैसे:
+ट्री का उपयोग विभिन्न गणितीय संरचनाओं का प्रतिनिधित्व और क्रमभंग करने के लिए किया जा सकता है, जैसे:
-* एक मनमाना [[ग्राफ (असतत गणित)]] के माध्यम से पथ | नोड-एंड-एज ग्राफ ([[मल्टीग्राफ]] सहित), कई रास्तों में उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक ग्राफ नोड के लिए पेड़ में कई नोड बनाकर
+* एकपक्षीय [[ग्राफ (असतत गणित)|रेखा-चित्र(असतत गणित)]] के माध्यम से पथ | नोड-और -किनारे का रेखा-चित्र([[मल्टीग्राफ|बहु रेखांकन]] सहित), कई मार्गों में उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक रेखा-चित्र नोड के लिए ट्री में कई नोड बनाकर
-* कोई [[पदानुक्रम (गणित)]]
+* कोई [[पदानुक्रम (गणित)|पदानुक्रम(गणित)]]
-वृक्ष संरचनाओं का उपयोग अक्सर चीजों के बीच संबंधों को मैप करने के लिए किया जाता है, जैसे कि:
+ट्री संरचनाओं का उपयोग प्रायः चीजों के बीच संबंधों को प्रतिचित्रित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि:
 * अवयव और उप-घटक जिन्हें [[विस्फोट-दृश्य आरेखण]] में देखा जा सकता है
-* [[सबरूटीन कॉल]] का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जाता है कि प्रोग्राम में कौन से सबरूटीन्स अन्य सबरूटीन्स को गैर-पुनरावर्ती रूप से कॉल करते हैं
+* [[सबरूटीन कॉल|प्रक्रिया कॉल]] का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जाता है कि प्रोग्राम में कौन से प्रक्रिया् अन्य प्रक्रिया् को गैर-पुनरावर्ती रूप से कॉल करते हैं
-* [[विकास]] द्वारा प्रजातियों के बीच डीएनए की विरासत, of source code by software projects (e.g. [[:File:Linux_Distribution_Timeline_Dec._2020.svg|लिनक्स वितरण समयरेखा), विभिन्न प्रकार की कारों में डिज़ाइन आदि।
+* [[विकास]] द्वारा प्रजातियों के बीच डीएनए की वंशागति,(लिनक्स वितरण समयरेखा), विभिन्न प्रकार की कारों में डिज़ाइन आदि।
-* पदानुक्रमित नामस्थानों की सामग्री
+* पदानुक्रमित नामस्थानों की विषय सूची
-[[JSON]] और [[YAML]] दस्तावेज़ों को पेड़ों के रूप में माना जा सकता है, लेकिन आमतौर पर नेस्टेड [[सूची (सार डेटा प्रकार)]] और [[साहचर्य सरणी]] द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है।
+[[JSON|जेएसओएन]] और [[YAML|वाईएएमएल]] दस्तावेज़ों को ट्री के रूप में माना जा सकता है, परन्तु सामान्यतः नीडित [[सूची (सार डेटा प्रकार)|सूची(संक्षेप डेटा प्रकार)]] और [[साहचर्य सरणी]] द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है।
 == शब्दावली ==
-एक नोड (कंप्यूटर विज्ञान) एक संरचना है जिसमें डेटा और अन्य नोड्स के कनेक्शन हो सकते हैं, जिन्हें कभी-कभी किनारे या लिंक कहा जाता है। एक पेड़ में प्रत्येक नोड में शून्य या अधिक बच्चे के नोड होते हैं, जो पेड़ में इसके नीचे होते हैं (परंपरा के अनुसार, पेड़ों को 'वंशज' नीचे की ओर जाते हुए खींचा जाता है)। एक नोड जिसमें एक बच्चा होता है उसे बच्चे का मूल नोड (या [[सुपीरियर (पदानुक्रम)]]) कहा जाता है। शीर्षतम रूट नोड को छोड़कर, जिसमें कोई नहीं है, सभी नोड्स में बिल्कुल एक पैरेंट है। एक नोड में कई पूर्वज नोड हो सकते हैं, जैसे कि माता-पिता के माता-पिता। एक ही पैरेंट वाले चाइल्ड नोड सिबलिंग नोड होते हैं। आमतौर पर भाई-बहनों का एक क्रम होता है, जिसमें पहला पारंपरिक रूप से बाईं ओर खींचा जाता है। कुछ परिभाषाएँ एक पेड़ को कोई नोड नहीं होने देती हैं, जिस स्थिति में इसे ''खाली'' कहा जाता है।
+एक नोड(कंप्यूटर विज्ञान) एक संरचना है जिसमें डेटा और अन्य नोड्स के संयोजन हो सकते हैं, जिन्हें कभी-कभी किनारे या लिंक कहा जाता है। एक ट्री में प्रत्येक नोड में शून्य या अधिक बच्चे के नोड होते हैं, जो ट्री में इसके नीचे होते हैं(अभिसमय के अनुसार, ट्री को 'अवरोही' नीचे की ओर जाते हुए खींचा जाता है)। एक नोड जिसमें एक बच्चा होता है उसे बच्चे का रुट नोड(या [[सुपीरियर (पदानुक्रम)|सुपीरियर(पदानुक्रम)]]) कहा जाता है। शीर्षतम रुट नोड को छोड़कर, जिसमें कोई नहीं है, सभी नोड्स में निश्चित एक जनक है। नोड में कई पूर्वज नोड हो सकते हैं, जैसे कि जनक के जनक। एक ही जनक वाले सन्तान नोड समाभासी नोड होते हैं। सामान्यतः समाभासी का एक क्रम होता है, जिसमें प्रथम पारंपरिक रूप से बाईं ओर खींचा जाता है। कुछ परिभाषाएँ एक ट्री को कोई नोड नहीं होने देती हैं, जिस स्थिति में इसे ''रिक्त'' कहा जाता है।
-एक आंतरिक नोड (जिसे एक आंतरिक नोड के रूप में भी जाना जाता है, लघु या शाखा नोड के लिए इनोड) एक पेड़ का कोई भी नोड होता है जिसमें बच्चे के नोड होते हैं। इसी तरह, एक बाहरी नोड (जिसे बाहरी नोड, लीफ नोड या टर्मिनल नोड के रूप में भी जाना जाता है) कोई भी नोड होता है जिसमें चाइल्ड नोड नहीं होता है।
+एक आंतरिक नोड(जिसे एक आंतरिक नोड के रूप में भी जाना जाता है, लघु या ब्रांच नोड के लिए इनोड) एक ट्री का कोई भी नोड होता है जिसमें बच्चे के नोड होते हैं। इसी ट्री, एक बाह्य नोड(जिसे बाह्य नोड, पत्ती नोड या आवधिक नोड के रूप में भी जाना जाता है) कोई भी नोड होता है जिसमें सन्तान नोड नहीं होता है।
-एक नोड की ऊंचाई उस नोड से एक पत्ती के सबसे लंबे नीचे की ओर जाने वाले पथ की लंबाई है। जड़ की ऊंचाई ही पेड़ की ऊंचाई होती है। एक नोड की गहराई इसकी जड़ के पथ की लंबाई है (यानी, इसका 'रूट पथ')। शून्य-आधारित गणना का उपयोग करते समय, रूट नोड की गहराई शून्य होती है, लीफ नोड्स की ऊंचाई शून्य होती है, और केवल एक नोड वाले पेड़ (इसलिए जड़ और पत्ती दोनों) की गहराई और ऊंचाई शून्य होती है। परंपरागत रूप से, एक खाली पेड़ (बिना नोड्स वाला पेड़, अगर इसकी अनुमति है) की ऊंचाई -1 है।
+एक नोड की ऊंचाई उस नोड से एक पत्ती के सबसे लंबे नीचे की ओर जाने वाले पथ की लंबाई है। रुट की ऊंचाई ही ट्री की ऊंचाई होती है। एक नोड की गहराई इसके रुट के पथ की लंबाई है(अर्थात, इसका 'रुट पथ')। शून्य-आधारित गणना का उपयोग करते समय, रुट नोड की गहराई शून्य होती है, पत्ती नोड्स की ऊंचाई शून्य होती है, और मात्र एक नोड वाले ट्री(इसलिए रुट और पत्ती दोनों) की गहराई और ऊंचाई शून्य होती है। परंपरागत रूप से, एक रिक्त ट्री(बिना नोड्स वाला ट्री, यदि इसकी अनुमति है) की ऊंचाई -1 है।
-प्रत्येक गैर-रूट नोड को अपने स्वयं के सबट्री के रूट नोड के रूप में माना जा सकता है, जिसमें वह नोड और उसके सभी वंशज शामिल हैं।{{efn|This is different from the formal definition of subtree used in graph theory, which is a subgraph that forms a tree – it need not include all descendants. For example, the root node by itself is a subtree in the graph theory sense, but not in the data structure sense (unless there are no descendants).}}<ref>{{MathWorld|id=Subtree|title=Subtree}}</ref>
+प्रत्येक गैर-रुट नोड को अपने स्वयं के उपट्री के रुट नोड के रूप में माना जा सकता है, जिसमें वह नोड और उसके सभी वंशज सम्मिलित हैं।{{efn|This is different from the formal definition of subtree used in graph theory, which is a subgraph that forms a tree – it need not include all descendants. For example, the root node by itself is a subtree in the graph theory sense, but not in the data structure sense (unless there are no descendants).}}<ref>{{MathWorld|id=Subtree|title=Subtree}}</ref>
-पेड़ों के साथ प्रयुक्त अन्य शब्द:
+ट्री के साथ प्रयुक्त अन्य शब्द:
 {{glossary}}
-{{term|Neighbor}} {{defn|Parent or child.}}
+{{term|निकटवर्ती}} {{defn|माता-पिता या बच्चा।}}
-{{term|Ancestor}} {{defn|A node reachable by repeated proceeding from child to parent.}}
+{{term|पूर्वज}} {{defn|बच्चे से माता-पिता के लिए बार-बार आगे बढ़ने से पहुंचने योग्य नोड।}}
-{{term|Descendant}} {{defn|A node reachable by repeated proceeding from parent to child. Also known as ''subchild''.}}
+{{term|वंशज}} {{defn|माता-पिता से बच्चे के लिए बार-बार आगे बढ़ने पर एक नोड। 'उपबच्चे ' के रूप में भी जाना जाता है।}}
-{{term|Degree}} {{defn|For a given node, its number of children. A leaf has necessarily degree zero.}}
+{{term|परिमाण}} {{defn|किसी दिए गए नोड के लिए, उसके बच्चों की संख्या। एक पत्ते की आवश्यक रूप से परिमाण शून्य होता है।}}
-{{term|Degree of tree}} {{defn|The degree of a tree is the maximum degree of a node in the tree.}}
+{{term|ट्री का परिमाण}} {{defn|ट्री का परिमाण ट्री में नोड का अधिकतम परिमाण है।}}
-{{term|Distance}} {{defn|The number of edges along the shortest path between two nodes.}}
+{{term|दूरी}} {{defn|दो नोड्स के बीच सबसे छोटे पथ के किनारों की संख्या।}}
-{{term|Level}} {{defn|The level of a node is the number of edges along the
+{{term|स्तर}} {{defn|एक नोड का स्तर इसके साथ किनारों की संख्या है
-unique path between it and the root node.<ref>{{cite book | url=https://dl.acm.org/doi/book/10.5555/1941983 | isbn=978-0-495-39132-6 | author=Susanna S. Epp | title=Discrete Mathematics with Applications | location=Pacific Grove, CA | publisher=Brooks/Cole Publishing Co. | date=Aug 2010 | page=694 }}</ref>}} शून्य-आधारित गणना का उपयोग करते समय यह गहराई के समान है।
+इसके और रुट नोड के बीच अद्वितीय पथ।<ref>{{cite book | url=https://dl.acm.org/doi/book/10.5555/1941983 | isbn=978-0-495-39132-6 | author=Susanna S. Epp | title=Discrete Mathematics with Applications | location=Pacific Grove, CA | publisher=Brooks/Cole Publishing Co. | date=Aug 2010 | page=694 }}</ref>}} शून्य-आधारित गणना का उपयोग करते समय यह गहराई के समान है।
-{{term|Width}} {{defn|The number of nodes in a level.}}
+{{term|Width}} {{defn|एक स्तर में नोड्स की संख्या।}}
-{{term|Breadth}} {{defn|The number of leaves.}}
+{{term|चौड़ाई}} {{defn|पत्तों की संख्या।}}
-{{term|Forest}} {{defn|A set of one or more disjoint trees.}}
+{{term|वन}} {{defn|एक या एक से अधिक असंबद्ध ट्री का समूह।}}
-{{term|Ordered tree}} {{defn|A rooted tree in which an ordering is specified for the children of each vertex. The book ''[[The Art of Computer Programming]]'' uses the term ''oriented tree''.<ref name="TAoCP_oriented_trees">{{cite book |author=[[Donald Knuth]] |title=The Art of Computer Programming |volume=1: ''Fundamental Algorithms'' |edition=Third |publisher=Addison-Wesley |year=1997 |section=Section 2.3.4.2: Oriented trees |url=http://elganzua124.github.io/taocp/OEBPS/Text/ch02b.html#page_373 |page=373}}</ref>}}
+{{term|क्रमित ट्री}} {{defn|एक रुट वाला ट्री जिसमें प्रत्येक शीर्ष के बच्चों के लिए एक क्रम निर्दिष्ट किया गया है। ''[[कंप्यूटर प्रोग्रामिंग की कला]]'' पुस्तक ''उन्मुखी ट्री'' शब्द का प्रयोग करती है।<ref name="TAoCP_oriented_trees">{{cite book |author=[[Donald Knuth]] |title=The Art of Computer Programming |volume=1: ''Fundamental Algorithms'' |edition=Third |publisher=Addison-Wesley |year=1997 |section=Section 2.3.4.2: Oriented trees |url=http://elganzua124.github.io/taocp/OEBPS/Text/ch02b.html#page_373 |page=373}}</ref>}}
-{{term|Size of a tree}} {{defn|Number of nodes in the tree.}}
+{{term|एक ट्री का आकार}} {{defn|ट्री में नोड्स की संख्या।}}
 {{glossary end}}
-== पेड़ों और गैर-वृक्षों के उदाहरण ==
+== ट्री और गैर-ट्री के उदाहरण ==
 {{multiple image
@@ Line 79: / Line 79: @@
 | image1 = Directed graph, disjoint.svg
 | width1 = 130
-| caption1 = {{color|#800000|Not a tree}}: two non-[[Connectivity (graph theory)#Definitions of components, cuts and connectivity|connected]] parts, A→B and C→D→E. There is more than one root.
+| caption1 = {{color|#800000|ट्री नहीं}}: दो गैर-[[Connectivity (graph theory)#Definitions of components, cuts और connectivity|संयुक्त]] भाग, A→B and C→D→E. एक से अधिक जड़े होती है।
 | image2 = Directed graph with branching SVG.svg
 | width2 = 101
-| caption2 = {{color|#800000|Not a tree}}: undirected cycle 1-2-4-3. 4 has more than one parent (inbound edge).
+| caption2 = {{color|#800000|ट्री नहीं}}: अप्रत्यक्ष चक्र 1-2-4-3. 4 में एक से अधिक पैरेंट (भीतर का किनारा) हैं।
 | image3 = Directed graph, cyclic.svg
 | width3 = 211
-| caption3 = {{color|#800000|Not a tree}}: cycle B→C→E→D→B. B has more than one parent (inbound edge).
+| caption3 = {{color|#800000|ट्री नहीं}}: चक्र B→C→E→D→B. B के एक से अधिक माता पिता(भीतर का किनारा) हैं।
 | image4 = Graph single node.svg
 | width4 = 92
-| caption4 = {{color|#800000|Not a tree}}: cycle A→A. A is the root but it also has a parent.
+| caption4 = {{color|#800000|ट्री नहीं}}: चक्र A→A. A रुट है परन्तु इसके एक माता पिता भी है।
 | image5 = Directed Graph Edge.svg
 | width5 = 173
-| caption5 = Each linear list is trivially {{color|#008000|a tree}}
+| caption5 = प्रत्येक रैखिक सूची तुच्छ रूप से एक {{color|#008000|ट्री}} है
 }}
 == सामान्य संचालन ==
-{{graph search algorithm}}
 * सभी वस्तुओं की गणना करना
-* एक पेड़ के एक खंड की गणना
+* ट्री के एक खंड की गणना
-* किसी वस्तु की खोज करना
+* किसी वस्तु की परीक्षण करना
-* पेड़ पर एक निश्चित स्थान पर एक नया आइटम जोड़ना
+* ट्री पर एक निश्चित स्थान पर एक नवीन वस्तु जोड़ना
 * किसी वस्तु को हटाना
-* [[प्रूनिंग (एल्गोरिदम)]]: एक पेड़ के पूरे खंड को हटाना
+* [[प्रूनिंग (एल्गोरिदम)|प्रूनिंग(कलन विधि)]]: ट्री के पूरे खंड को हटाना
-* [[ग्राफ्टिंग (एल्गोरिदम)]]: एक पेड़ में एक पूरा खंड जोड़ना
+* [[ग्राफ्टिंग (एल्गोरिदम)|रेखा-चित्र्टिंग(कलन विधि)]]: ट्री में एक पूरा खंड जोड़ना
-* किसी भी नोड के लिए रूट ढूँढना
+* किसी भी नोड के लिए रुट ढूँढना
 * दो नोड्स के [[सबसे कम सामान्य पूर्वज]] का पता लगाना
-=== ट्रैवर्सल और खोज के तरीके ===
+=== पथक्रमण और परीक्षण की विधियां ===
-{{Main article|Tree traversal}}
+{{Main article|वृक्ष पथक्रमण}}
-माता-पिता और बच्चों के बीच संबंधों के माध्यम से एक पेड़ की वस्तुओं के माध्यम से कदम रखना, पेड़ पर चलना कहलाता है, और क्रिया पेड़ का '' चलना '' है। जब कोई पॉइंटर किसी विशेष नोड पर आता है, तो अक्सर एक ऑपरेशन किया जा सकता है। एक वॉक जिसमें प्रत्येक पैरेंट नोड को उसके बच्चों से पहले पार किया जाता है, उसे प्री-ऑर्डर वॉक कहा जाता है; एक वॉक जिसमें बच्चों को उनके संबंधित माता-पिता से पहले ट्रैवर्स किया जाता है, पोस्ट-ऑर्डर वॉक कहा जाता है; एक चाल जिसमें एक नोड का बायाँ सबट्री, फिर नोड स्वयं, और अंत में इसका दाहिना सबट्री ट्रैवर्स किया जाता है, इन-ऑर्डर ट्रैवर्सल कहलाता है। (यह अंतिम परिदृश्य, ठीक दो सबट्री, एक लेफ्ट सबट्री और एक राइट सबट्री का जिक्र करते हुए, विशेष रूप से एक बाइनरी ट्री मानता है।) एक लेवल-ऑर्डर वॉक प्रभावी रूप से एक पेड़ की संपूर्णता पर चौड़ाई-पहली खोज करता है; नोड्स को स्तर से पार किया जाता है, जहां पहले रूट नोड का दौरा किया जाता है, उसके बाद उसके प्रत्यक्ष बच्चे नोड्स और उनके भाई बहनों के बाद, उसके पोते नोड्स और उनके भाई बहनों आदि के बाद, जब तक पेड़ में सभी नोड्स का पता नहीं लगाया जाता है।
+जनक और बच्चों के बीच संबंधों के माध्यम से एक ट्री की वस्तुओं के माध्यम से कदम रखना, ट्री पर चलना कहलाता है, और क्रिया ट्री का ''चलना'' है। जब कोई सूचक किसी विशेष नोड पर आता है, तो प्रायः एक संचालन किया जा सकता है। एक क़दम जिसमें प्रत्येक जनक नोड को उसके बच्चों से पूर्व पार किया जाता है, उसे पूर्व-क्रम क़दम कहा जाता है; एक क़दम जिसमें बच्चों को उनके संबंधित जनक से पूर्व पार किया जाता है, क्रमोत्तर क़दम कहा जाता है; एक क़दम जिसमें एक नोड का बायाँ उपट्री, फिर नोड स्वयं, और अंत में इसका दाहिना उपट्री पार किया जाता है, इन-क्रम पथक्रमण कहलाता है।(यह अंतिम परिदृश्य, ठीक दो उपट्री, एक बायाँ उपट्री और एक दाहिना उपट्री का उल्लेख करते हुए, विशेष रूप से एक द्विआधारी ट्री मानता है।) एक स्तर-क्रम क़दम प्रभावी रूप से एक ट्री की संपूर्णता पर चौड़ाई-प्रथम परीक्षण करता है; नोड्स को स्तर से पार किया जाता है, जहां पूर्व रुट नोड का भ्रमण किया जाता है, उसके बाद उसके प्रत्यक्ष बच्चे नोड्स और उनके भाई बहनों के बाद, उसके पोते नोड्स और उनके भाई बहनों आदि के बाद, जब तक ट्री में सभी नोड्स का पता नहीं लगाया जाता है।
 == प्रतिनिधित्व ==
-पेड़ों का प्रतिनिधित्व करने के कई अलग-अलग तरीके हैं। कामकाजी मेमोरी में, नोड्स आमतौर पर [[गतिशील स्मृति आवंटन]] रिकॉर्ड होते हैं, जो उनके बच्चों, उनके माता-पिता या दोनों के साथ-साथ किसी भी संबंधित डेटा के लिए होते हैं। यदि एक निश्चित आकार का है, तो नोड्स को एक सूची में संग्रहित किया जा सकता है। नोड्स और नोड्स के बीच संबंधों को एक अलग विशेष प्रकार की आसन्न सूची में संग्रहीत किया जा सकता है। संबंधपरक डेटाबेस में, नोड्स को आमतौर पर तालिका पंक्तियों के रूप में दर्शाया जाता है, अनुक्रमित पंक्ति आईडी के साथ माता-पिता और बच्चों के बीच पॉइंटर्स की सुविधा होती है।
+ट्री का प्रतिनिधित्व करने के कई अलग-अलग विधियां हैं। कार्यरत मेमोरी में, नोड्स सामान्यतः [[गतिशील स्मृति आवंटन|गतिशील मेमोरी आवंटन]] रिकॉर्ड होते हैं, जो उनके बच्चों, उनके जनक या दोनों के साथ-साथ किसी भी संबंधित डेटा के लिए होते हैं। यदि एक निश्चित आकार का है, तो नोड्स को एक सूची में संग्रहित किया जा सकता है। नोड्स और नोड्स के बीच संबंधों को एक अलग विशेष प्रकार की आसन्न सूची में संग्रहीत किया जा सकता है। संबंधपरक डेटाबेस में, नोड्स को सामान्यतः तालिका पंक्तियों के रूप में दर्शाया जाता है, अनुक्रमित पंक्ति आईडी के साथ जनक और बच्चों के बीच संकेत की सुविधा होती है।
-नोड्स को एक [[सरणी डेटा संरचना]] में आइटम के रूप में भी संग्रहीत किया जा सकता है, उनके बीच संबंधों को सरणी में उनकी स्थिति द्वारा निर्धारित किया जाता है (जैसा कि [[द्विआधारी ढेर]] में)।
+नोड्स को एक [[सरणी डेटा संरचना]] में वस्तु के रूप में भी संग्रहीत किया जा सकता है, उनके बीच संबंधों को सरणी में उनकी स्थिति द्वारा निर्धारित किया जाता है(जैसा कि [[द्विआधारी ढेर]] में)।
-एक बाइनरी ट्री को सूचियों की एक सूची के रूप में लागू किया जा सकता है: एक सूची का प्रमुख (पहले पद का मान) बायां बच्चा (सबट्री) है, जबकि पूंछ (दूसरी और बाद की शर्तों की सूची) सही बच्चा है ( सबट्री)। इसे मूल्यों की अनुमति देने के लिए संशोधित किया जा सकता है, जैसा कि लिस्प [[एस-अभिव्यक्ति]] में है, जहां सिर (पहले पद का मान) नोड का मान है, पूंछ का सिर (दूसरे पद का मान) बायां बच्चा है, और पूंछ की पूंछ (तीसरी और बाद की शर्तों की सूची) सही बच्चा है।
+एक द्विआधारी ट्री को सूचियों की एक सूची के रूप में लागू किया जा सकता है: एक सूची का प्रमुख(पूर्व पद का मान) बायां बच्चा(उपट्री) है, जबकि पुच्छ(दूसरी और बाद की पदों की सूची) दाहिना बच्चा है( उपट्री)। इसे मूल्यों की अनुमति देने के लिए संशोधित किया जा सकता है, जैसा कि संसाधन [[एस-अभिव्यक्ति]] में है, जहां सिर(पूर्व पद का मान) नोड का मान है, पुच्छ का सिर(दूसरे पद का मान) बायां बच्चा है, और पुच्छ की पुच्छ(तीसरी और बाद की पदों की सूची) दाहिना बच्चा है।
-आदेशित पेड़ों को स्वाभाविक रूप से परिमित अनुक्रमों द्वारा एन्कोड किया जा सकता है, उदाहरण के लिए प्राकृतिक संख्याओं के साथ।<ref name="Afanasiev2005">
+क्रमिक ट्री को स्वाभाविक रूप से परिमित अनुक्रमों द्वारा कोडित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए प्राकृतिक संख्याओं के साथ।<ref name="Afanasiev2005">
 {{cite journal | title=PDL for ordered trees
   | author1=L. Afanasiev
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 == प्रकार सिद्धांत ==
-{{unreferenced section|date=April 2022}}
+संक्षेप डेटा प्रकार के रूप में, संक्षेप ट्री प्रकार {{mvar|T}} किसी प्रकार के मूल्यों के साथ {{mvar|E}} संक्षेप वन प्रकार का उपयोग करके परिभाषित किया गया है {{mvar|F}}(ट्री की सूची), कार्यों द्वारा:
-सार डेटा प्रकार के रूप में, सार वृक्ष प्रकार {{mvar|T}} किसी प्रकार के मूल्यों के साथ {{mvar|E}} सार वन प्रकार का उपयोग करके परिभाषित किया गया है {{mvar|F}} (पेड़ों की सूची), कार्यों द्वारा:
+: मूल्य: {{mvar|T}} → {{mvar|E}}
-: कीमत: {{mvar|T}} → {{mvar|E}}
 : बच्चे: {{mvar|T}} → {{mvar|F}}
-: शून्य: () → {{mvar|F}}
+: शून्य:() → {{mvar|F}}
 : नोड: {{mvar|E}} × {{mvar|F}} → {{mvar|T}}
 सिद्धांतों के साथ:
-: मान (नोड ({{mvar|e}}, {{mvar|f}})) = {{mvar|e}}
+: मान(नोड({{mvar|e}}, {{mvar|f}})) = {{mvar|e}}
-: बच्चे (नोड ({{mvar|e}}, {{mvar|f}})) = {{mvar|f}}
+: बच्चे(नोड({{mvar|e}}, {{mvar|f}})) = {{mvar|f}}
-प्रकार के सिद्धांत के संदर्भ में, एक पेड़ एक [[पुनरावर्ती डेटा प्रकार]] है जिसे निर्माणकर्ताओं द्वारा परिभाषित किया गया है {{math|nil}} (खाली जंगल) और {{math|node}} (दिए गए मूल्य और बच्चों के साथ रूट नोड वाला पेड़)।
+प्रकार के सिद्धांत के संदर्भ में, एक ट्री एक [[पुनरावर्ती डेटा प्रकार]] है जिसे निर्माणकर्ताओं द्वारा परिभाषित किया गया है {{math|nil}}(रिक्त जंगल) और {{math|node}}(दिए गए मूल्य और बच्चों के साथ मूल नोड वाला ट्री)।
 == गणितीय शब्दावली ==
-{{unreferenced section|date=April 2022}}
+एक संक्षेप के रूप में देखा जाए तो एक ट्री डेटा संरचना एक क्रम किया हुआ ट्री है, सामान्यतः प्रत्येक नोड से जुड़े मूल्यों के साथ। निश्चित रूप से, यह है(यदि गैर-रिक्त होना आवश्यक है):
-एक पूरे के रूप में देखा जाए तो एक ट्री डेटा स्ट्रक्चर एक ऑर्डर किया हुआ ट्री है, आम तौर पर प्रत्येक नोड से जुड़े मूल्यों के साथ। निश्चित रूप से, यह है (यदि गैर-रिक्त होना आवश्यक है):
+* रुट दिशा से दूर एक [[जड़ वाला पेड़|रुट वाला]] ट्री(एक अधिक संकीर्ण शब्द एक आर्बोरेसेंस(रेखा-चित्र सिद्धांत) है), जिसका अर्थ है:
-* मूल दिशा से दूर एक [[जड़ वाला पेड़]] (एक अधिक संकीर्ण शब्द एक आर्बोरेसेंस (ग्राफ सिद्धांत) है), जिसका अर्थ है:
+** एक [[निर्देशित ग्राफ|निर्देशित रेखा-चित्र]],
-** एक [[निर्देशित ग्राफ]],
+** जिसका अंतर्निहित [[अप्रत्यक्ष ग्राफ|अप्रत्यक्ष रेखा-चित्र]] एक ट्री(रेखा-चित्र सिद्धांत) है(कोई भी दो कोने निश्चित एक साधारण पथ से जुड़े हुए हैं),
-** जिसका अंतर्निहित [[अप्रत्यक्ष ग्राफ]] एक पेड़ (ग्राफ सिद्धांत) है (कोई भी दो कोने बिल्कुल एक साधारण पथ से जुड़े हुए हैं),
+** एक विशिष्ट रुट के साथ(एक शीर्ष को रुट के रूप में नामित किया गया है),
-** एक विशिष्ट जड़ के साथ (एक शीर्ष को जड़ के रूप में नामित किया गया है),
+** जो किनारों पर दिशा निर्धारित करता है(तीर रुट से दूर इंगित करता है; एक किनारे दिया गया है, जिस नोड से किनारे को इंगित करता है उसे जनक कहा जाता है और किनारे को इंगित करने वाले नोड को बच्चे कहा जाता है), साथ में:
-** जो किनारों पर दिशा निर्धारित करता है (तीर जड़ से दूर इंगित करता है; एक किनारे दिया गया है, जिस नोड से किनारे को इंगित करता है उसे माता-पिता कहा जाता है और किनारे को इंगित करने वाले नोड को बच्चे कहा जाता है), साथ में:
+* किसी दिए गए नोड के सन्तान नोड्स पर क्रमण, और
-* किसी दिए गए नोड के चाइल्ड नोड्स पर ऑर्डरिंग, और
+* प्रत्येक नोड पर एक मान(कुछ डेटा प्रकार का)।
-* प्रत्येक नोड पर एक मान (कुछ डेटा प्रकार का)।
-अक्सर पेड़ों में एक निश्चित (अधिक ठीक से, बाउंडेड) [[ब्रांचिंग कारक]] ([[आगे की डिग्री]]) होता है, विशेष रूप से हमेशा दो चाइल्ड नोड्स होते हैं (संभवतः खाली, इसलिए अधिकतम दो नॉन-रिक्त चाइल्ड नोड्स), इसलिए एक बाइनरी ट्री।
+प्रायः ट्री में एक निश्चित(अधिक ठीक से, परिबद्ध) [[ब्रांचिंग कारक|ब्रांचिंग में कारक]] ([[आगे की डिग्री|बाह्य परिमाण]]) होता है, विशेष रूप से सदैव दो सन्तान नोड्स होते हैं(संभवतः रिक्त, इसलिए अधिकतम दो गैर-रिक्त सन्तान नोड्स), इसलिए एक द्विआधारी ट्री।
-खाली पेड़ों की अनुमति से कुछ परिभाषाएँ सरल हो जाती हैं, कुछ अधिक जटिल: एक जड़ वाला पेड़ गैर-रिक्त होना चाहिए, इसलिए यदि खाली पेड़ों को उपरोक्त परिभाषा की अनुमति दी जाती है, तो इसके बजाय एक खाली पेड़ या एक जड़ वाला पेड़ बन जाता है ...। दूसरी ओर, खाली पेड़ फिक्स्ड ब्रांचिंग फैक्टर को परिभाषित करना आसान बनाते हैं: खाली पेड़ों की अनुमति के साथ, एक बाइनरी ट्री एक ऐसा पेड़ होता है, जिसमें हर नोड में दो बच्चे होते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक पेड़ (संभवतः खाली) होता है। पेड़ पर संचालन के पूर्ण सेट में फोर्क ऑपरेशन शामिल होना चाहिए।{{huh|date=April 2022}}
+रिक्त ट्री की अनुमति से कुछ परिभाषाएँ सरल हो जाती हैं, कुछ अधिक जटिल: एक रुट वाला ट्री गैर-रिक्त होना चाहिए, इसलिए यदि रिक्त ट्री को उपरोक्त परिभाषा की अनुमति दी जाती है, तो इसके अतिरिक्त एक रिक्त ट्री या एक रुट वाला ट्री बन जाता है ...। दूसरी ओर, रिक्त ट्री निश्चित ब्रांच कारक को परिभाषित करना आसान बनाते हैं: रिक्त ट्री की अनुमति के साथ, एक द्विआधारी ट्री एक ऐसा ट्री होता है, जिसमें हर नोड में दो बच्चे होते हैं, जिनमें से प्रत्येक एक ट्री(संभवतः रिक्त) होता है। ट्री पर संचालन के पूर्ण समूह में विशाख संचालन सम्मिलित होना चाहिए।{{huh|date=April 2022}}
 == यह भी देखें ==
-* वृक्ष संरचना (सामान्य)
+* ट्री संरचना(सामान्य)
-* : श्रेणी: पेड़ (डेटा संरचनाएं) (कम्प्यूटेशनल पेड़ों की सूची प्रकार)
+* : श्रेणी: ट्री(डेटा संरचनाएं)( अभिकलनात्मक ट्री की सूची प्रकार)
 ==टिप्पणियाँ==
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 ==अग्रिम पठन==
 * [[Donald Knuth]]. ''[[The Art of Computer Programming]]: Fundamental Algorithms'', Third Edition. Addison-Wesley, 1997. {{ISBN|0-201-89683-4}} . Section 2.3: Trees, pp.&nbsp;308–423.
-* [[Thomas H. Cormen]], [[Charles E. Leiserson]], [[Ronald L. Rivest]], and [[Clifford Stein]]. ''[[Introduction to Algorithms]]'', Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. {{ISBN|0-262-03293-7}}. Section 10.4: Representing rooted trees, pp.&nbsp;214–217. Chapters 12–14 (Binary Search Trees, Red–Black Trees, Augmenting Data Structures), pp.&nbsp;253–320.
+* [[Thomas H. Cormen]], [[Charles E. Leiserson]], [[Ronald L. Rivest]], and [[Clifford Stein]]. ''[[Introduction to Algorithms]]'', Second Edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2001. {{ISBN|0-262-03293-7}}. Section 10.4: Representing rooted trees, pp.&nbsp;214–217. Chapters 12–14(Binary Search Trees, Red–Black Trees, Augmenting Data Structures), pp.&nbsp;253–320.
-==बाहरी संबंध==
+==बाह्य संबंध==
-{{Commons category|Tree structures}}
 * [http://www.community-of-knowledge.de/beitrag/data-trees-as-a-means-of-presenting-complex-data-analysis/ Data Trees as a Means of Presenting Complex Data Analysis] by Sally Knipe on August 8, 2013
 * [https://xlinux.nist.gov/dads/HTML/tree.html Description] from the [[Dictionary of Algorithms and Data Structures]]
 * [https://cran.r-project.org/web/packages/data.tree/ CRAN package data.tree] – implementation of a tree data structure in the R programming language
-* [http://wormweb.org/celllineage WormWeb.org: Interactive Visualization of the ''C. elegans'' Cell Tree] – Visualize the entire cell lineage tree of the nematode ''C. elegans'' (javascript)
+* [http://wormweb.org/celllineage WormWeb.org: Interactive Visualization of the ''C. elegans'' Cell Tree] – Visualize the entire cell lineage tree of the nematode ''C. elegans''(javascript)
 * [http://www.allisons.org/ll/AlgDS/Tree/ ''Binary Trees'' by L. Allison]
-{{CS-Trees}}
+{{DEFAULTSORT:Tree (Data Structure)}}
-{{Data structures}}
-{{DEFAULTSORT:Tree (Data Structure)}}[[Category: डेटा के प्रकार]] [[Category: पेड़ (डेटा संरचनाएं) | पेड़ (डेटा संरचनाएं) ]] [[Category: ज्ञान निरूपण]] [[Category: सार डेटा प्रकार]]
 [[de:Baum (Graphentheorie)]]
+[[Category:Articles with hatnote templates targeting a nonexistent page|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:CS1]]
-[[Category: Machine Translated Page]]
+[[Category:Created On 17/02/2023|Tree (Data Structure)]]
-[[Category:Created On 17/02/2023]]
+[[Category:Lua-based templates|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Machine Translated Page|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Pages with script errors|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Short description with empty Wikidata description|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Templates Vigyan Ready|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Templates that add a tracking category|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Templates that generate short descriptions|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Templates using TemplateData|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:Wikipedia articles needing clarification from April 2022|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:ज्ञान निरूपण|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:डेटा के प्रकार|Tree (Data Structure)]]
+[[Category:पेड़ (डेटा संरचनाएं)| पेड़ (डेटा संरचनाएं) ]]
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