Computer Fundamentals — MCQ Practice

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भाषा / Language:
2618 questions
1261
EN + हिं Medium
GB Service discovery in microservices allows?
IN माइक्रोसर्विसेज में सेवा खोज की अनुमति देता है?
A
Manual IP configuration मैन्युअल आईपी कॉन्फ़िगरेशन
B
Dynamic detection of service instances and their locations सेवा उदाहरणों और उनके स्थानों का गतिशील पता लगाना
C
Static routing only केवल स्थैतिक रूटिंग
D
DNS only केवल डीएनएस
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Service discovery enables microservices to dynamically find and communicate with other service instances.
व्याख्या (हिन्दी) सेवा खोज माइक्रोसर्विसेज को अन्य सेवा उदाहरणों को गतिशील रूप से खोजने और उनके साथ संचार करने में सक्षम बनाती है।
1262
EN + हिं Medium
GB Which algorithm detects cycles in a directed graph?
IN कौन सा एल्गोरिदम निर्देशित ग्राफ़ में चक्रों का पता लगाता है?
A
BFS बीएफ
B
DFS with coloring (White-Gray-Black) रंग के साथ डीएफएस (सफेद-ग्रे-काला)
C
Dijkstra's डिज्क्स्ट्रा का
D
Prim's प्राइम का
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) DFS-based cycle detection uses three colors: White (unvisited), Gray (in progress), Black (done) — back edge = cycle.
व्याख्या (हिन्दी) डीएफएस-आधारित चक्र पहचान तीन रंगों का उपयोग करती है: सफेद (बिना देखे गए), ग्रे (प्रगति पर), काला (पूरा) - पिछला किनारा = चक्र।
1263
EN + हिं Medium
GB Articulation point in a graph is?
IN एक ग्राफ में अभिव्यक्ति बिंदु है?
A
Any vertex कोई शीर्ष
B
Vertex whose removal disconnects the graph वर्टेक्स जिसका निष्कासन ग्राफ़ को डिस्कनेक्ट कर देता है
C
Root of tree पेड़ की जड़
D
Isolated vertex पृथक शीर्ष
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) An articulation point (cut vertex) is a vertex whose removal increases the number of connected components.
व्याख्या (हिन्दी) एक आर्टिक्यूलेशन पॉइंट (कट वर्टेक्स) एक शीर्ष है जिसके हटाने से जुड़े घटकों की संख्या बढ़ जाती है।
1264
EN + हिं Medium
GB Tarjan's algorithm finds?
IN टार्जन का एल्गोरिदम ढूँढता है?
A
Shortest paths सबसे छोटा रास्ता
B
Strongly Connected Components (SCCs) in directed graph निर्देशित ग्राफ में मजबूती से जुड़े घटक (एससीसी)।
C
Minimum spanning tree न्यूनतम फैलाव वाला पेड़
D
Topological order only केवल स्थलाकृतिक क्रम
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Tarjan's algorithm uses DFS to find all Strongly Connected Components in a directed graph in O(V+E).
व्याख्या (हिन्दी) टार्जन का एल्गोरिदम O(V+E) में एक निर्देशित ग्राफ़ में सभी मजबूती से जुड़े घटकों को खोजने के लिए DFS का उपयोग करता है।
1265
EN + हिं Medium
GB Kosaraju's algorithm for SCCs performs how many DFS passes?
IN एससीसी के लिए कोसाराजू का एल्गोरिदम कितने डीएफएस पास करता है?
A
1 1
B
2 2
C
3 3
D
4 4
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Kosaraju's algorithm requires two DFS passes: one on original graph, one on transposed graph.
व्याख्या (हिन्दी) कोसाराजू के एल्गोरिदम को दो डीएफएस पास की आवश्यकता होती है: एक मूल ग्राफ़ पर, एक ट्रांसपोज़्ड ग्राफ़ पर।
1266
EN + हिं Medium
GB Maximum flow problem solution includes?
IN अधिकतम प्रवाह समस्या समाधान में शामिल हैं?
A
Dijkstra's algorithm दिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिदम
B
Ford-Fulkerson / Edmonds-Karp algorithm फोर्ड-फ़ल्कर्सन/एडमंड्स-कार्प एल्गोरिथम
C
Bellman-Ford Bellman- फोर्ड
D
Prim's algorithm प्राइम का एल्गोरिदम
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Ford-Fulkerson and its efficient variant Edmonds-Karp solve the maximum flow problem in networks.
व्याख्या (हिन्दी) फोर्ड-फ़ल्कर्सन और इसका कुशल संस्करण एडमंड्स-कार्प नेटवर्क में अधिकतम प्रवाह समस्या का समाधान करते हैं।
1267
EN + हिं Medium
GB Fenwick tree (Binary Indexed Tree) is used for?
IN फेनविक वृक्ष (बाइनरी इंडेक्स्ड ट्री) का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
A
Graph traversal ग्राफ ट्रैवर्सल
B
Efficient prefix sum queries and point updates in O(log n) ओ(लॉग एन) में कुशल उपसर्ग योग प्रश्न और बिंदु अद्यतन
C
Sorting छंटाई
D
Hashing हैशिंग
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Fenwick/BIT supports O(log n) prefix sum queries and point updates — useful for range sum problems.
व्याख्या (हिन्दी) फेनविक/बीआईटी ओ (लॉग एन) उपसर्ग योग प्रश्नों और बिंदु अपडेट का समर्थन करता है - रेंज योग समस्याओं के लिए उपयोगी।
1268
EN + हिं Medium
GB Segment tree supports?
IN खंड वृक्ष समर्थन करता है?
A
Only point queries केवल बिंदु प्रश्न
B
Range queries and range updates in O(log n) O(लॉग एन) में रेंज क्वेरीज़ और रेंज अपडेट
C
Graph operations ग्राफ़ संचालन
D
Only string operations केवल स्ट्रिंग ऑपरेशन
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Segment tree allows O(log n) range queries (sum, min, max) and updates on arrays.
व्याख्या (हिन्दी) सेगमेंट ट्री O(लॉग एन) श्रेणी क्वेरी (योग, न्यूनतम, अधिकतम) और सरणियों पर अपडेट की अनुमति देता है।
1269
EN + हिं Medium
GB Sparse table is used for?
IN स्पार्स टेबल का उपयोग किसके लिए किया जाता है?
A
Graph traversal ग्राफ ट्रैवर्सल
B
Static range minimum/maximum queries in O(1) after O(n log n) preprocessing O(n log n) प्रीप्रोसेसिंग के बाद O(1) में स्टेटिक रेंज न्यूनतम/अधिकतम क्वेरीज़
C
Sorting छंटाई
D
Dynamic updates गतिशील अद्यतन
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Sparse table enables O(1) range minimum queries on static arrays after O(n log n) preprocessing.
व्याख्या (हिन्दी) स्पार्स तालिका O(n लॉग n) प्रीप्रोसेसिंग के बाद स्थिर सरणियों पर O(1) श्रेणी के न्यूनतम प्रश्नों को सक्षम करती है।
1270
EN + हिं Medium
GB Disjoint Set Union (DSU/Union-Find) with path compression and union by rank achieves?
IN पथ संपीड़न और रैंक द्वारा यूनियन के साथ डिसजॉइंट सेट यूनियन (डीएसयू/यूनियन-फाइंड) प्राप्त होता है?
A
O(n) per operation O(n) प्रति ऑपरेशन
B
Near O(1) amortized per operation (inverse Ackermann function) O(1) के पास प्रति ऑपरेशन परिशोधन (उलटा एकरमैन फ़ंक्शन)
C
O(log n) always ओ(लॉग एन) हमेशा
D
O(n log n) ओ(एन लॉग एन)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) DSU with both optimizations achieves amortized O(α(n)) ≈ O(1) per operation (α is inverse Ackermann).
व्याख्या (हिन्दी) दोनों अनुकूलन के साथ डीएसयू परिशोधित O(α(n)) ≈ O(1) प्रति ऑपरेशन प्राप्त करता है (α उलटा एकरमैन है)।
1271
EN + हिं Medium
GB Knuth-Morris-Pratt (KMP) string matching algorithm runs in?
IN नुथ-मॉरिस-प्रैट (KMP) स्ट्रिंग मिलान एल्गोरिदम चलता है?
A
O(n×m) ओ(एन×एम)
B
O(n+m) using failure function O(n+m) विफलता फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा है
C
O(n log m) ओ(एन लॉग एम)
D
O(m log n) ओ(एम लॉग एन)
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) KMP achieves O(n+m) string matching using the failure function to avoid redundant comparisons.
व्याख्या (हिन्दी) KMP अनावश्यक तुलनाओं से बचने के लिए विफलता फ़ंक्शन का उपयोग करके O(n+m) स्ट्रिंग मिलान प्राप्त करता है।
1272
EN + हिं Medium
GB Gradient descent optimization minimizes?
IN ग्रेडिएंट डिसेंट ऑप्टिमाइज़ेशन न्यूनतम करता है?
A
Data size डेटा का आकार
B
Loss function by iteratively adjusting weights वज़न को पुनरावर्ती रूप से समायोजित करके हानि फ़ंक्शन
C
Memory usage स्मृति प्रयोग
D
Training data प्रशिक्षण डेटा
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Gradient descent updates model weights in the direction of negative gradient to minimize the loss function.
व्याख्या (हिन्दी) हानि फ़ंक्शन को कम करने के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट मॉडल के वजन को नकारात्मक ग्रेडिएंट की दिशा में अपडेट करता है।
1273
EN + हिं Medium
GB Mini-batch gradient descent uses?
IN मिनी-बैच ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग?
A
One sample एक नमूना
B
Entire dataset संपूर्ण डेटासेट
C
Small random subset of samples per update प्रति अद्यतन नमूनों का छोटा यादृच्छिक उपसमूह
D
Random number of samples नमूनों की यादृच्छिक संख्या
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Mini-batch GD uses small batches (32, 64, 128 samples) — balancing speed and stability of convergence.
व्याख्या (हिन्दी) मिनी-बैच जीडी छोटे बैचों (32, 64, 128 नमूने) का उपयोग करता है - अभिसरण की गति और स्थिरता को संतुलित करता है।
1274
EN + हिं Medium
GB Adam optimizer combines?
IN एडम ऑप्टिमाइज़र का संयोजन?
A
SGD with momentum only केवल गति के साथ SGD
B
RMSprop and Momentum — adaptive learning rates per parameter आरएमएसप्रॉप और मोमेंटम - प्रति पैरामीटर अनुकूली सीखने की दर
C
Pure gradient descent शुद्ध क्रमिक अवतरण
D
Genetic algorithms आनुवंशिक एल्गोरिदम
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Adam (Adaptive Moment Estimation) combines momentum and RMSprop for adaptive per-parameter learning rates.
व्याख्या (हिन्दी) एडम (अनुकूली क्षण अनुमान) अनुकूली प्रति-पैरामीटर सीखने की दर के लिए गति और आरएमएसप्रॉप को जोड़ता है।
1275
EN + हिं Medium
GB Learning rate in neural networks?
IN तंत्रिका नेटवर्क में सीखने की दर?
A
Determines network size नेटवर्क का आकार निर्धारित करता है
B
Controls step size in weight updates during training प्रशिक्षण के दौरान वजन अपडेट में चरण आकार को नियंत्रित करता है
C
Sets number of layers परतों की संख्या निर्धारित करता है
D
Defines batch size बैच आकार को परिभाषित करता है
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Learning rate is the hyperparameter controlling how much weights are updated each training step.
व्याख्या (हिन्दी) सीखने की दर एक हाइपरपैरामीटर है जो नियंत्रित करता है कि प्रत्येक प्रशिक्षण चरण में कितना वजन अपडेट किया जाता है।
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