āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ (Algorithm) āĻšāϞ⧋ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏ⧁āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āĻĒā§āϰāĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧāĻž āĻŦāĻž āϧāĻžāĻĒ⧇āϰ āϧāĻžāϰāĻžāĻŦāĻžāĻšāĻŋāĻ•āϤāĻž, āϝāĻž āĻāĻ•āϟāĻŋ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻž āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻŦāĻž āϕ⧋āύ⧋ āĻ•āĻžāϜ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻ…āύ⧁āϏāϰāĻŖ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧāĨ¤ āĻāϟāĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰ āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽāĻŋāĻ‚ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ—āĻŖāĻŋāϤ⧇āϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āĻ…āĻ‚āĻļ, āĻ•āĻžāϰāĻŖ āĻāϟāĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰāϕ⧇ āĻŦāĻŋāĻ­āĻŋāĻ¨ā§āύ āĻ•āĻžāϜ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϏ⧁āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāĻžāĻŦāϞ⧀ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻāĻ•āϟāĻŋ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āχāύāĻĒ⧁āϟ āύāĻŋāϝāĻŧ⧇ āĻ•āĻžāϜ āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻāĻ•āϟāĻŋ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤

āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āĻŦ⧈āĻļāĻŋāĻˇā§āĻŸā§āϝ:

ā§§. āϏ⧁āĻ¸ā§āĻĒāĻˇā§āϟāϤāĻž (Definiteness):

  • āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āϧāĻžāĻĒ āϏ⧁āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĒāϰāĻŋāĻˇā§āĻ•āĻžāϰāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āωāĻ˛ā§āϞ⧇āĻ–āĻŋāϤ āĻĨāĻžāϕ⧇āĨ¤ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āϧāĻžāĻĒ⧇āϰ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻĒā§āϰāĻŖāĻžāϞ⧀ āĻāĻŦāĻ‚ āχāύāĻĒ⧁āϟ āϕ⧀ āĻšāĻŦ⧇, āϤāĻž āĻ…āĻŦāĻļā§āϝāχ āϏ⧁āĻ¸ā§āĻĒāĻˇā§āϟ āĻšāϤ⧇ āĻšāĻŦ⧇āĨ¤

⧍. āϏ⧀āĻŽāĻžāĻŦāĻĻā§āϧāϤāĻž (Finiteness):

  • āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻ…āĻŦāĻļā§āϝāχ āϏ⧀āĻŽāĻŋāϤ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻ• āϧāĻžāĻĒ⧇ āĻļ⧇āώ āĻšāϤ⧇ āĻšāĻŦ⧇āĨ¤ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽāϟāĻŋ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āϏāĻŽāϝāĻŧ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻļ⧇āώ āĻšāĻŦ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻĢāϞāĻžāĻĢāϞ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰāĻŦ⧇āĨ¤

ā§Š. āχāύāĻĒ⧁āϟ (Input):

  • āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖāϤ āĻāĻ• āĻŦāĻž āĻāĻ•āĻžāϧāĻŋāĻ• āχāύāĻĒ⧁āϟ āĻ—ā§āϰāĻšāĻŖ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻāχ āχāύāĻĒ⧁āϟāϗ⧁āϞāĻŋ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻž āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āϜāύ⧀āϝāĻŧ āϤāĻĨā§āϝ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤

ā§Ē. āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ (Output):

  • āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āĻļ⧇āώ⧇ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻŦāĻž āĻāĻ•āĻžāϧāĻŋāĻ• āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āĻĨāĻžāϕ⧇, āϝāĻž āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻž āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āĻĢāϞāĻžāĻĢāϞ āĻŦāĻž āωāĻ¤ā§āϤāϰ āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāĻļ āĻ•āϰ⧇āĨ¤

ā§Ģ. āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āĻžāϰāĻŋāϤāĻž (Effectiveness):

  • āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āϧāĻžāĻĒ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰ āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻšāĻœā§‡ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύāϝ⧋āĻ—ā§āϝ āĻšāϤ⧇ āĻšāĻŦ⧇āĨ¤ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āϧāĻžāĻĒ āĻāĻŽāύāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻĄāĻŋāϜāĻžāχāύ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧ āϝāĻžāϤ⧇ āĻāϟāĻŋ āϏāĻšāĻœā§‡ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāϝāĻŧāĨ¤

āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ:

āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ ā§§: āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāϰ āϝ⧋āĻ—āĻĢāϞ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰāĻžāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ:

ā§§. āĻĒā§āϰāĻĨāĻŽ āϧāĻžāĻĒ⧇ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āύāĻŋāύ: A āĻāĻŦāĻ‚ BāĨ¤ 

⧍. A āĻāĻŦāĻ‚ B-āĻāϰ āϝ⧋āĻ—āĻĢāϞ SUM āĻšāĻŋāϏ⧇āĻŦ⧇ āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻŖ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤ 

ā§Š. SUM āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āĻšāĻŋāϏ⧇āĻŦ⧇ āĻĒā§āϰāĻĻāĻ°ā§āĻļāύ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤

āϛ⧋āĻŸā§āϟ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ:

1. āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧁āύ

2. āĻĻ⧁āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž `A` āĻāĻŦāĻ‚ `B` āύāĻŋāύ

3. `SUM = A + B` āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻŖ āĻ•āϰ⧁āύ

4. `SUM` āĻĒā§āϰāĻŋāĻ¨ā§āϟ āĻ•āϰ⧁āύ

5. āĻļ⧇āώ

āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ ⧍: āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāϰ āĻĢā§āϝāĻžāĻ•ā§āϟāϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰāĻžāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ:

ā§§. āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž N āχāύāĻĒ⧁āϟ āĻšāĻŋāϏ⧇āĻŦ⧇ āύāĻŋāύāĨ¤ 

⧍. āϝāĻĻāĻŋ N āĻļā§‚āĻ¨ā§āϝ āĻšāϝāĻŧ, āϤāĻžāĻšāϞ⧇ āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āĻšāĻŦ⧇ 1āĨ¤ 

ā§Š. āĻ…āĻ¨ā§āϝāĻĨāĻžāϝāĻŧ, FACT = 1 āϏ⧇āϟ āĻ•āϰ⧁āύ āĻāĻŦāĻ‚ i āϕ⧇ 1 āĻĨ⧇āϕ⧇ N āĻĒāĻ°ā§āϝāĻ¨ā§āϤ āĻŦ⧃āĻĻā§āϧāĻŋ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤ 

ā§Ē. āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻŦāĻžāϰ FACT = FACT * i āĻšāĻŋāϏāĻžāĻŦ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤ 

ā§Ģ. āĻĢā§āϝāĻžāĻ•ā§āϟāϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ (FACT) āĻĒā§āϰāĻŋāĻ¨ā§āϟ āĻ•āϰ⧁āύāĨ¤

āϛ⧋āĻŸā§āϟ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ:

1. āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧁āύ

2. āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž `N` āύāĻŋāύ

3. āϝāĻĻāĻŋ `N` == 0, āϤāĻžāĻšāϞ⧇ `FACT = 1` āĻāĻŦāĻ‚ āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āĻ•āϰ⧁āύ

4. āĻ…āĻ¨ā§āϝāĻĨāĻžāϝāĻŧ, `FACT = 1` āĻāĻŦāĻ‚ `i = 1` āĻĨ⧇āϕ⧇ `N` āĻĒāĻ°ā§āϝāĻ¨ā§āϤ āĻĒ⧁āύāϰāĻžāĻŦ⧃āĻ¤ā§āϤāĻŋ āĻ•āϰ⧁āύ

5. āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻŦāĻžāϰ `FACT = FACT * i` āĻšāĻŋāϏāĻžāĻŦ āĻ•āϰ⧁āύ

6. `FACT` āĻĒā§āϰāĻŋāĻ¨ā§āϟ āĻ•āϰ⧁āύ 7. āĻļ⧇āώ

āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻĄāĻŋāϜāĻžāχāύ āĻ•āϰāĻžāϰ āϧāĻžāĻĒāϏāĻŽā§‚āĻš:

ā§§. āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻž āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāĻŖ:

  • āĻĒā§āϰāĻĨāĻŽā§‡ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϰ āϏāĻ āĻŋāĻ• āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāĻŖ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧāĨ¤ āĻāϟāĻŋ āύāĻŋāĻļā§āϚāĻŋāϤ āĻ•āϰ⧇ āϝ⧇ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϟāĻŋ āϏāĻ āĻŋāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻŦā§‹āĻāĻž āϗ⧇āϛ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻāϰ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āωāĻĒāĻžāϝāĻŧ āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻŖ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāϝāĻŧāĨ¤

⧍. āχāύāĻĒ⧁āϟ āĻāĻŦāĻ‚ āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻŖ:

  • āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϕ⧋āύ āχāύāĻĒ⧁āϟ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āϜāύ āĻāĻŦāĻ‚ āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āϕ⧀ āĻšāĻŦ⧇ āϤāĻž āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻŖ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧāĨ¤

ā§Š. āϧāĻžāĻĒ āύāĻŋāĻ°ā§āϧāĻžāϰāĻŖ:

  • āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϰ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻĒā§āϰāϝāĻŧā§‹āϜāύ⧀āϝāĻŧ āϧāĻžāĻĒāϗ⧁āϞāĻŋ āϧāĻžāϰāĻžāĻŦāĻžāĻšāĻŋāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āωāĻ˛ā§āϞ⧇āĻ– āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧāĨ¤

ā§Ē. āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āĻ•āϰāĻž:

  • āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻ•āĻžāϜ āĻ•āϰāϛ⧇ āĻ•āĻŋāύāĻž āϤāĻž āϝāĻžāϚāĻžāχ āĻ•āϰāĻžāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāϟāĻŋ āĻŦāĻŋāĻ­āĻŋāĻ¨ā§āύ āχāύāĻĒ⧁āϟ āĻĻāĻŋāϝāĻŧ⧇ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧāĨ¤

ā§Ģ. āĻ…āĻĒā§āϟāĻŋāĻŽāĻžāχāĻœā§‡āĻļāύ:

  • āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āĻžāϰāĻŋāϤāĻž āωāĻ¨ā§āύāϝāĻŧāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāϟāĻŋ āĻ…āĻĒā§āϟāĻŋāĻŽāĻžāχāϜ āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧāĨ¤ āĻ•āĻŽ āϏāĻŽāϝāĻŧ āĻŦāĻž āĻ•āĻŽ āĻŽā§‡āĻŽā§‹āϰāĻŋ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻ•āĻžāϜ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ āĻ•āϰāĻž āϏāĻŽā§āĻ­āĻŦ āĻšāϞ⧇ āϤāĻž āĻ•āϰāĻž āĻšāϝāĻŧāĨ¤

āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāϰāϭ⧇āĻĻ:

ā§§. āϏāϰāϞ āϞāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧāĻžāϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ (Simple Linear Algorithm):

  • āĻāχ āϧāϰāύ⧇āϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āϏāϰāĻžāϏāϰāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•ā§āϰāĻŽāĻžāύ⧁āϏāĻžāϰ⧇ āĻ•āĻžāϜ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤
  • āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ: āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāϰ āϝ⧋āĻ—āĻĢāϞ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāϝāĻŧ āĻ•āϰāĻžāĨ¤

⧍. āĻĒ⧁āύāϰāĻžāĻŦ⧃āĻ¤ā§āϤāĻŋāĻŽā§‚āϞāĻ• āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ (Recursive Algorithm):

  • āĻāχ āϧāϰāύ⧇āϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āύāĻŋāĻœā§‡āχ āύāĻŋāĻœā§‡āϕ⧇ āĻĒ⧁āύāϰāĻžāĻŦ⧃āĻ¤ā§āϤāĻŋ āĻ•āϰ⧇ āĻ•āĻžāϜ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻāϟāĻŋ āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖāϤ āĻĢā§āϝāĻžāĻ•ā§āϟāϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϞ āĻŦāĻž āĻĢāĻŋāĻŦā§‹āύāĻžāϚāĻŋ āϏāĻŋāϰāĻŋāĻœā§‡āϰ āĻŽāϤ⧋ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϝāĻŧ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšā§ƒāϤ āĻšāϝāĻŧāĨ¤

ā§Š. āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāĻĄ-āĻāĻ¨ā§āĻĄ-āĻ•āύāĻ•āϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ (Divide and Conquer Algorithm):

  • āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻŦāĻĄāĻŧ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϕ⧇ āϛ⧋āϟ āϛ⧋āϟ āĻ…āĻ‚āĻļ⧇ āĻ­āĻžāĻ— āĻ•āϰ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āĻ…āĻ‚āĻļ⧇āϰ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ: āĻŽāĻžāĻ°ā§āϜ āϏāĻ°ā§āϟ (Merge Sort) āĻāĻŦāĻ‚ āϕ⧁āχāĻ• āϏāĻ°ā§āϟ (Quick Sort)āĨ¤

ā§Ē. āĻĄāĻžāϝāĻŧāύāĻžāĻŽāĻŋāĻ• āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽāĻŋāĻ‚ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ (Dynamic Programming Algorithm):

  • āĻāχ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŦāĻŦāĻ°ā§āϤ⧀ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύāϗ⧁āϞ⧋āϰ āϤāĻĨā§āϝ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇ āĻĒ⧁āύāϰāĻžāϝāĻŧ āĻ•āĻžāϜ āϏāĻŽā§āĻĒāĻžāĻĻāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻāϟāĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāĻŸā§‡āĻļāύāĻžāϞ āϜāϟāĻŋāϞāϤāĻž āĻšā§āϰāĻžāϏ āĻ•āϰ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āĻžāϰāĻŋāϤāĻž āĻŦāĻžāĻĄāĻŧāĻžāϝāĻŧāĨ¤

āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽā§‡āϰ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦ:

  • āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻž āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāĻ•: āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻāĻ•āϟāĻŋ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϰ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇, āϝāĻž āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽāĻžāϰ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ—āĻŖāĻŋāϤāĻŦāĻŋāĻĻāĻĻ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻ…āĻ¤ā§āϝāĻ¨ā§āϤ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰāĨ¤
  • āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āωāĻ¨ā§āύāϝāĻŧāύ⧇ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāĻ•: āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āωāĻ¨ā§āύāϝāĻŧāύ⧇ āϏ⧁āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āϤ⧈āϰāĻŋ āĻ•āϰāĻž āϜāϰ⧁āϰāĻŋ, āĻ•āĻžāϰāĻŖ āĻāϟāĻŋ āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ⧇āϰ āĻ—āϤāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻŦāĻžāĻĄāĻŧāĻžāϤ⧇ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāĻ•āĨ¤
  • āϏāĻ‚āĻ—āĻ āĻŋāϤ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ: āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻ•āĻžāϜāϕ⧇ āϏ⧁āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āϧāĻžāĻĒ⧇ āĻŦāĻŋāĻ­āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰ⧇, āϝāĻž āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϰ āϏāĻ‚āĻ—āĻ āĻŋāϤ āĻāĻŦāĻ‚ āύāĻŋāĻ°ā§āϭ⧁āϞ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤

āϏāĻžāϰāϏāĻ‚āĻ•ā§āώ⧇āĻĒ:

āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻšāϞ⧋ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϰ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ—āĻ āĻŋāϤ āĻĒā§āϰāĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧāĻž, āϝāĻž āϧāĻžāĻĒ⧇ āϧāĻžāĻĒ⧇ āĻ•āĻžāϜ āĻ•āϰ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻāĻŋāĻˇā§āϟ āχāύāĻĒ⧁āϟ āύāĻŋāϝāĻŧ⧇ āφāωāϟāĻĒ⧁āϟ āĻĒā§āϰāĻĻāĻžāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻāϟāĻŋ āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰ āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽāĻŋāĻ‚, āĻ—āĻŖāĻŋāϤ, āĻāĻŦāĻ‚ āĻ…āĻ¨ā§āϝāĻžāĻ¨ā§āϝ āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋāĻ—āϤ āĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻ…āĻ¤ā§āϝāĻ¨ā§āϤ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖāĨ¤ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ…ā§āϝāĻžāϞāĻ—ā§‹āϰāĻŋāĻĻāĻŽ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰ āĻāĻŦāĻ‚ āϏāĻ āĻŋāĻ• āĻšāϞ⧇ āĻĒā§āϰ⧋āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽ āĻŦāĻž āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ⧇āϰ āĻ•āĻ°ā§āĻŽāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻāĻŦāĻ‚ āύāĻŋāĻ°ā§āϭ⧁āϞāϤāĻž āĻŦāĻžāĻĄāĻŧāĻžāϤ⧇ āϏāĻšāĻžāϝāĻŧāĻ• āĻšāϝāĻŧāĨ¤

Related Question

View All
āωāĻ¤ā§āϤāϰāσ

Algorithm āϕ⧀āσ Algorithm āĻšāϞ āϕ⧋āύ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻŽāĻ¸ā§āϝāĻžāϰ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āϧāĻžāĻĒāϏāĻŽā§‚āĻšāϕ⧇ āĻ­āĻžāώāĻžāĻ—āϤāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āϞāĻŋāĻĒāĻŋāĻŦāĻ¨ā§āϧ āĻ•āϰāĻžāĨ¤ 
Algorithm āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāĻļ⧇āϰ āϤāĻŋāύāϟāĻŋ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāσ Flow Chart, System Flowchart āĻāĻŦāĻ‚ Process Flowchart.

PRONAY TIRKI
PRONAY TIRKI
2 years ago
252
āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻ•āĻĻ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻŦāĻŋāĻļ⧇āώāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āϤ⧈āϰāĻŋ

ā§§ āĻ•ā§āϞāĻŋāϕ⧇ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ, āĻļā§€āϟ, āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ āĻ“
āĻ…āύāϞāĻžāχāύ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āϤ⧈āϰāĻŋāϰ āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ!

āĻļ⧁āϧ⧁ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āϏāĻŋāϞ⧇āĻ•ā§āϟ āĻ•āϰ⧁āύ — āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ āĻ…āĻŸā§‹āĻŽā§‡āϟāĻŋāĻ• āϤ⧈āϰāĻŋ!

āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āĻāĻĄāĻŋāϟ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āϜāϞāĻ›āĻžāĻĒ āĻĻ⧇āϝāĻŧāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻ āĻŋāĻ•āĻžāύāĻž āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
Logo, Motto āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻšāĻŦ⧇
āĻ…āĻŸā§‹ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻˇā§āĻ āĻžāύ⧇āϰ āύāĻžāĻŽ
āĻ…āĻŸā§‹ āϏāĻŽāϝāĻŧ, āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖāĻŽāĻžāύ
āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āĻāĻĄāĻŋāϟ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āϜāϞāĻ›āĻžāĻĒ āĻĻ⧇āϝāĻŧāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻ āĻŋāĻ•āĻžāύāĻž āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
Logo, Motto āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻšāĻŦ⧇
āĻ…āĻŸā§‹ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻˇā§āĻ āĻžāύ⧇āϰ āύāĻžāĻŽ
āĻ…āĻŸā§‹ āϏāĻŽāϝāĻŧ, āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖāĻŽāĻžāύ
āĻ…āĻŸā§‹ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāύāĻž (āĻāĻĄāĻŋāϟāϝ⧋āĻ—ā§āϝ)
āĻ…āĻŸā§‹ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āĻ“ āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ
OMR āϏāĻ‚āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻĢāĻ¨ā§āϟ, āĻ•āϞāĻžāĻŽ, āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāĻĄāĻžāϰ
āĻĒā§āϰāĻļā§āύ/āĻ…āĻĒāĻļāύ āĻ¸ā§āϟāĻžāχāϞ āĻĒāϰāĻŋāĻŦāĻ°ā§āϤāύ
āϏ⧇āϟ āϕ⧋āĻĄ, āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āϕ⧋āĻĄ
āĻ…āĻŸā§‹ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāύāĻž (āĻāĻĄāĻŋāϟāϝ⧋āĻ—ā§āϝ)
āĻ…āĻŸā§‹ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āĻ“ āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ
OMR āϏāĻ‚āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻĢāĻ¨ā§āϟ, āĻ•āϞāĻžāĻŽ, āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāĻĄāĻžāϰ
āĻĒā§āϰāĻļā§āύ/āĻ…āĻĒāĻļāύ āĻ¸ā§āϟāĻžāχāϞ āĻĒāϰāĻŋāĻŦāĻ°ā§āϤāύ
āϏ⧇āϟ āϕ⧋āĻĄ, āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āϕ⧋āĻĄ
āĻāĻ–āύāχ āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧁āύ āĻĄā§‡āĻŽā§‹ āĻĻ⧇āϖ⧁āύ
ā§Ģā§Ļ,ā§Ļā§Ļā§Ļ+
āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻ•
ā§Šā§Ļ āϞāĻ•ā§āώ+
āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ
āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰ ā§§ā§Ģ āĻĒ⧟āϏāĻžā§Ÿ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ
ā§§ āĻ•ā§āϞāĻŋāϕ⧇ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ, āĻļā§€āϟ, āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ āϤ⧈āϰāĻŋ āĻ•āϰ⧁āύ āφāϜāχ

Complete Exam
Preparation

Learn, practice, analyse and improve

1M+ downloads
4.6 ¡ 8k+ Reviews