जब भी हम Computer Science में किसी data को ढूँढने की बात करते हैं, तो सबसे पहला नाम आता है Searching Algorithms का। चाहे वो कोई roll number ढूँढना हो, किसी array में value search करना हो या फिर database से record निकालना हो – हर जगह Searching Algorithm का use होता है। GATE CS exam में भी Searching Algorithm से हर साल direct या indirect questions पूछे जाते हैं, इसलिए यह topic आपके syllabus का सबसे important हिस्सा है।
इस article में हम Searching Algorithm को बिल्कुल simple Hindi में समझेंगे ताकि concept clear रहे, और GATE CS 2026 की तैयारी के लिए आपको एक complete guide मिले।
सर्चिंग एल्गोरिदम क्या है (What is Searching Algorithms in Hindi) ?
Searching Algorithm वह technique होती है जिसकी मदद से हम किसी data structure (जैसे array, list, file आदि) में से किसी specific element या key को खोजते हैं।
Simple शब्दों में –
“किसी भी collection of data में से desired value को ढूँढने की प्रक्रिया को Searching Algorithm कहते हैं।”
Real Life Example
मान लो आपकी class में 100 students हैं और आपको roll number 57 वाले student को ढूँढना है।
आप दो तरीकों से ढूँढ सकते हो:
- एक-एक करके सभी roll numbers देखो – यह Linear Search जैसा है।
- अगर list sorted है, तो बीच से शुरू करो – यह Binary Search जैसा है।
सर्चिंग एल्गोरिदम क्यों ज़रूरी है (Why Searching Algorithms is important) ?
Searching Algorithm के बिना large data को manage करना almost impossible हो जाता है।
- Database से fast result निकालने में
- Operating System में files search करने में
- Compiler और software development में
- GATE CS exam में scoring topic होने की वजह से
इसलिए यह सिर्फ exam के लिए नहीं बल्कि real world applications के लिए भी बहुत जरूरी है।
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सर्चिंग एल्गोरिदम के प्रकार (Types of Searching Algorithms)
Searching Algorithm को broadly दो categories में बाँटा जा सकता है:
1. Simple Searching Algorithms
- Linear Searching Algorithm
- Binary Searching Algorithm
2. Advanced Searching Algorithms
- Jump Search Algorithm
- Interpolation Searching Algorithm
- Exponential Searching Algorithm
अब हम एक-एक करके सभी को detail में समझते हैं।
1. Linear Searching Algorithm – Complete Explanation
Linear Searching Algorithm क्या है ?
Linear Searching Algorithm एक simple searching technique है जिसमें किसी list या array के elements को शुरू से लेकर अंत तक एक-एक करके check किया जाता है कि required value मौजूद है या नहीं। इसमें data का sorted होना जरूरी नहीं होता, इसलिए यह unsorted list पर भी आसानी से काम कर लेता है।
जब search किया जाने वाला element मिल जाता है तो algorithm वहीं stop हो जाता है, और अगर पूरा array check करने के बाद भी element नहीं मिलता तो result “not found” होता है।
इसकी working बहुत आसान है, लेकिन large size के data के लिए यह काफी slow साबित होती है क्योंकि हर element से comparison करना पड़ता है।
Working Steps
मान लो हमारे पास array है:
[10, 25, 30, 45, 60]
और हमें 45 search करना है।
Steps:
- 10 से compare किया – नहीं मिला
- 25 से compare – नहीं मिला
- 30 से compare – नहीं मिला
- 45 से compare – मिला → stop
Time Complexity of Linear Searching Algorithm
- Best Case: O(1) – जब element पहले ही position पर मिल जाए
- Worst Case: O(n) – जब element last में हो या ना मिले
- Average Case: O(n)
Advantages of Linear Searching Algorithm
- यह सबसे simple और easy searching method है, जिसे कोई भी beginner आसानी से समझ सकता है।
- इसमें data को sorted होने की जरूरत नहीं होती, unsorted list पर भी काम करता है।
- Implementation बहुत आसान होता है, किसी complex logic की जरूरत नहीं पड़ती।
- छोटे size के data के लिए यह best choice होती है।
- किसी भी type के data structure (array, list, file) पर use किया जा सकता है।
- Memory overhead बहुत कम होता है, क्योंकि कोई extra space नहीं चाहिए।
- Dynamic data (जो बार-बार change होता है) के लिए useful रहता है।
Disadvantages of Linear Searching Algorithm
- बड़े size के data के लिए यह बहुत slow हो जाता है।
- Worst case में element ढूँढने के लिए पूरे list / array को check करना पड़ता है।
- इसकी time complexity O(n) होती है, जो performance को reduce करती है।
- Repeated searching में यह ज्यादा time consume करता है।
- Binary Search जैसे fast Searching Algorithm के comparison में यह inefficient है।
- Real-time applications और large database systems के लिए suitable नहीं माना जाता।
2. Binary Searching Algorithm – GATE Favourite Topic
Binary Searching Algorithm क्या है?
Binary Searching Algorithm एक fast और efficient searching technique है, जिसमें किसी sorted array या list के elements को बार-बार दो हिस्सों में divide करके required value को खोजा जाता है। इसमें सबसे पहले middle element को target value से compare किया जाता है, और फिर decide किया जाता है कि search left half में करनी है या right half में।
हर step पर data आधा हो जाता है, इसलिए यह Linear Search के मुकाबले बहुत कम comparisons में result दे देता है।
इसकी time complexity O(log n) होती है, जिससे यह large data के लिए बहुत useful माना जाता है, लेकिन इसका सबसे बड़ा condition यही है कि data पहले से sorted होना चाहिए।
Working Example
Sorted array:
[10, 20, 30, 40, 50, 60]
Search key = 40
Steps:
- Middle element = 30
- 40 > 30 → right side search
- Next middle = 50
- 40 < 50 → left side search
- Middle = 40 → found
Time Complexity of Binary Searching Algorithm
- Best Case: O(1)
- Worst Case: O(log n)
- Average Case: O(log n)
Linear vs Binary Search Comparison
| Feature | Linear Search | Binary Search |
| Data requirement | Unsorted | Sorted |
| Speed | Slow | Fast |
| Time Complexity | O(n) | O(log n) |
3. Jump Search Algorithm
Jump Search Algorithm एक efficient searching technique है जो sorted array पर काम करती है और इसमें elements को एक-एक करके check करने के बजाय fixed size के jumps लेकर search किया जाता है।
आमतौर पर jump size को √n (square root of total elements) माना जाता है, जिससे array को blocks में divide किया जाता है।
पहले algorithm हर block के last element को check करता है कि required value उस block में हो सकती है या नहीं, और जब सही block मिल जाता है तब उस block के अंदर Linear Search apply किया जाता है।
Time Complexity: O(√n)
4. Interpolation Searching Algorithm
Interpolation Searching Algorithm एक advanced searching technique है जो sorted और uniformly distributed data पर बहुत fast काम करती है। इसमें element की position को अंदाज़े से calculate किया जाता है, जैसे हम phone book में किसी नाम को ढूँढते समय अनुमान लगाते हैं कि वह लगभग कहाँ मिलेगा।
यह algorithm low और high index के बीच target value की probable position निकालकर उसी जगह से search शुरू करता है, जिससे कई बार बहुत कम comparisons में result मिल जाता है।
Time Complexity:
- Best Case: O(1)
- Worst Case: O(n)
5. Exponential Searching Algorithm
Exponential Searching Algorithm एक advanced searching technique है जो sorted array पर काम करती है और खासकर तब useful होती है जब हमें search space का सही range पता नहीं होता।
इसमें पहले element को 1, 2, 4, 8, 16 जैसे exponential steps में check किया जाता है ताकि यह पता चल सके कि required value किस range में मौजूद है। जब सही range मिल जाती है, तब उस range के अंदर Binary Search apply किया जाता है।
इस तरह यह बहुत जल्दी correct position तक पहुँच जाता है ।
Time Complexity: O(log n)
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Searching Algorithms Time Complexity Table
| Searching Algorithm | Base Case | Average Case | Worst Case |
| Linear Search | O(1) | O(n) | O(n) |
| Binary Search | O(1) | O(log n) | O(log n) |
| Jump Search | O(1) | O(√n) | O(√n) |
| Interpolation Search | O(1) | O(log log n) | O(n) |
| Exponent Search | O(1) | O(log n) | O(log n) |
Searching Algorithms GATE Previous Year Questions Analysis
GATE CS में Searching Algorithm से अक्सर:
- Time Complexity based questions
- Binary Search code tracing
- Best / Worst case analysis
पूछे जाते हैं।
हर 2–3 साल में कम से कम 1 question Searching Algorithm से जरूर आता है।
Tips to Master Searching Algorithms for GATE CS 2026
- हर algorithm की time complexity याद रखें
- Binary Search के steps खुद से लिखकर practice करें
- PYQs (Previous Year Questions) जरूर solve करें
- Linear vs Binary Search का difference clear रखें
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निष्कर्ष (Conclusion)
आज हमने इस article में Searching Algorithms को बिल्कुल simple Hindi में समझा – Linear Search से लेकर Binary Search और advanced techniques तक। अगर आप GATE CS 2026 की तैयारी seriously कर रहे हैं, तो Searching Algorithm को ignore मत करना, क्योंकि यह easy भी है और scoring भी।
Daily practice करें, concepts clear रखें और tazahindi.com पर ऐसे ही notes पढ़ते रहें – आपकी सफलता जरूर मिलेगी ।
